绿叶含有叶绿素色素，可以收集光进行光合作用，并发出叶绿素荧光作为副产品。叶绿素色素和荧光都可以通过地球轨道卫星传感器进行测量。在这里，我们证明了使用这些测量可以在全球范围内可靠地得出叶片的光合作用能力。这种新的基于卫星的信息克服了全球生态研究的瓶颈，目前缺乏这种空间明确的信息。
生长季节的全球分布均值V最大值获得自国美-2 SIF、MERIS LCC、TROPOMI SIF如图1所示跟V最大值根据生态最优理论 （EOT） 计算得出的生长季节平均气温。
探讨耕地和草地可能产生的影响灌溉V最大值，我们使用了全球灌溉地图（https://www.fao.org/aquastat/en/geospatial-information/global-maps-irrigated-areas/latest-version/，）在 0.5∘分辨率与相对差值（ΔV最大值) TROPOMI SIF+LCC之间V最大值和基于EOT的V最大值，即 （TROPOMI-EOT）/EOT。
数据同化方法首先应用于GOME-2 SIF数据和生成全球日报V最大值2007年至2017年在36公里处的地图系列 决议（He et al.， 2019）。在这项研究中，这种方法得到了改进并应用于TROPOMI SIF数据，以产生全球日报V最大值地图 2019 年为 0.1∘分辨率 （≈10 km）。
两个RSV最大值本研究中使用的产品是衍生的独立于 SIF 和 LCC 的单独卫星观测，但在建模的量级和空间模式上表现出密切的一致性V最大值.这些遥感的V最大值产品 （https://doi.org/10.5281/zenodo.6466968） 在大规模上也非常吻合 空间格局与生态最优理论计算的空间格局利用气象变量，为该理论的使用提供支持未来气候下陆地生态系统功能预测模型场景。
数据质量良好。
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10.5281/zenodo.6466968
