基于卫星遥感准确估算浮游植物的碳含量（C_phy）是研究海盆与全球尺度海洋生物碳泵过程、计算初级生产力的关键，其中重要的一步是卫星遥感的颗粒物后向散射系数（b_bp）要首先扣除非藻类颗粒物的贡献（b_bNAP）。美国科学家Micheal Behrenfeld团队于2005年提出了一个简单的常数假设，即假设全球海表b_bNAP都等于0.00035 m^-1，但这一方法（B05）计算的C_phy一直缺乏现场数据的验证；2018年，意大利科学家Marco Bellacicco团队提出一种基于C_phy与叶绿素浓度的线性关系假设反演b_bNAP和C_phy的方法（B18），但该方法在副热带环流区会出现失效导致数据空缺（图1b、e），这是由于在副热带环流区中，浮游植物的光驯化（Photoacclimation）过程而不是浮游植物生物量主导了叶绿素的季节变化，导致C_phy与叶绿素浓度的线性关系假设不再成立。

图1. 不同浮游植物碳含量（C_phy）算法的现场观测数据验证：（a）B05（b）B18（c）本研究，橙色点代表位于副热带环流区的观测点，蓝色点代表副热带环流区之外的观测点；不同算法得到的年气候态浮游植物碳含量（C_phy）的空间分布：（d）B05（e）B18（f）本研究。

本研究在前人基础上，将光驯化模型引入b_bp与叶绿素浓度的关系式中，通过非线性回归分析的方法，不仅反演得到全球b_bNAP的空间分布，而且更准确的反演全球包括副热带环流区的C_phy分布（图1c、f）。研究通过现场观测数据的评估验证了方法的有效性，B05方法严重高估了真实的C_phy，平均高估达到146%，在副热带环流区中平均高估250%（图1a）；B18方法系统偏差较小（-15%），但在副热带环流区中反演完全失效（图1b）；本研究提出的方法不仅系统偏差最小（7%），且在副热带环流区的反演结果与其他海区结果相当，表现出算法的全球有效性和稳定性（图1c）。

基于光驯化模型的浮游植物碳含量遥感算法解决了副热带环流区浮游植物碳含量高估的问题，再现了全球尺度浮游植物生物量的空间分布。该研究于2024年1月20日在海洋学主流期刊在Journal of Geophysical Research: Oceans上在线发表，第一作者为我室2021级硕士研究生杨郭，通讯作者为邢小罡研究员，其他合作者还包括意大利国家研究理事会海洋科学研究所的Marco Bellacicco研究员与Emanuele Organelli研究员。

论文信息：Yang, G., Bellacicco, M., Organelli, E., & Xing, X.^* (2024). Global variability of phytoplankton carbon and non-algal particles from ocean color data based on a photoacclimation model. Journal of Geophysical Research: Oceans, 129, e2023JC019922. https://doi.org/10.1029/2023JC019922