Questa sfida ha portato allo sviluppo del set di dati GPP Comprehensive Mechanistic Light Response (CMLR). I cui dettagli sono stati pubblicati nel Journal of Remote Sensing .

Questo set di dati, per la prima volta, sfrutta la fluorescenza della clorofilla (SIF) indotta dal sole, un segnale diretto emesso dalle piante durante la fotosintesi, offrendo una misurazione più accurata e diretta della produttività delle piante su scala globale. I ricercatori hanno utilizzato un sofisticato modello di risposta alla luce adattato alla scala della chioma per trasformare le osservazioni SIF di TROPOMI in un set di dati GPP globale.

Questo metodo rappresenta un salto sostanziale rispetto ai modelli precedenti integrando segnali fisiologici diretti provenienti dalle piante, riducendo così le incertezze e migliorando l'affidabilità del set di dati in diverse condizioni ambientali e tipi di vegetazione.

Attraverso una rigorosa convalida rispetto alle misurazioni GPP basate su torri, il set di dati GPP CMLR ha dimostrato una forte correlazione e coerenza, dimostrando la sua efficacia nel catturare accuratamente i modelli spaziali e temporali della fotosintesi globale.

Liangyun Liu, un ricercatore senior coinvolto nello studio, ha affermato:"Il set di dati GPP del CMLR non solo migliora la nostra comprensione della fotosintesi globale, ma funge anche da strumento cruciale per monitorare il ciclo del carbonio terrestre. Questo set di dati è una testimonianza del potere di combinare tecnologia satellitare con la ricerca ecologica per affrontare le pressanti sfide ambientali."

La creazione del set di dati GPP CMLR segna un momento cruciale nella ricerca ambientale, offrendo informazioni senza precedenti sul ciclo del carbonio della Terra, informando i modelli di cambiamento climatico e aiutando le decisioni politiche sulla gestione del territorio e sulla mitigazione del clima.