植物需依靠叶绿素来吸收太阳辐射中可见光波段（400-700纳米）的光谱进行光合作用，该波段的太阳光通常被称为光合有效辐射（photosynthetically active radiation,PAR）。PAR是植物生命活动、有机物质合成和产量形成的能量来源，控制着陆地生物有效光合作用的速度，直接影响到植物的生长、发育、产量与产量质量。作为影响植物生长的主要生态因子，PAR还是陆地生态系统中碳循环模型、植被生产力计算模型和CO2交换模型的重要输入变量。一般认为，在非胁迫条件下净初级生产力（NPP）与吸收的PAR成显著的线性关系。因此PAR的时空变化直接影响着NPP的时空变异性。然而，PAR并不是常规的观测变量，仅在生态实验观测网络上有长期的观测。因此，利用遥感手段估算时空连续的PAR产品至关重要。
为满足全球地表PAR数据的估算需求，中国科学院青藏高原研究所三极观测与大数据团队唐文君副研究员与合作者，基于最新国际卫星云气候计划-全球高分辨系列云产品（ISCCP-HXG）、MERRA-2再分析数据气溶胶产品、ERA5再分析数据水汽产品以及卫星反照率等产品，利用改进的PAR遥感估算算法，研制了全球长序列（1984-2018）高分辨率（10公里，3小时）地表光合有效辐射数据集。通过与国际上著名的CERES(云和地球辐射能量系统)全球光合有效辐射产品对比（图1）表明，新研制的全球光合有效辐射数据集（ISCCP-ITP）是一个精度更高、时间序列更长和空间分辨率更高的产品。该数据集对于生态过程模拟研究以及全球CO2通量估算有重要意义。
该研究成果近日以“Mapping long-term and high-resolution global gridded photosynthetically active radiation using the ISCCP H-series cloud product and reanalysis data”为题在《Earth System Science Data》上发表，相关数据已公开发布在国家青藏高原科学数据中心（https://doi.org/10.11888/RemoteSen.tpdc.271909）。该研究得到了国家重点研发计划（2017YFA0603604）和国家自然科学基金（42171360）的共同资助。
图1.ISCCP-ITP（a）与CERES（b）多年平均PAR的空间分布对比（2001-2018）
