Earth Island Institute

该研究利用太阳诱导荧光的卫星观测，结合地下水位深度与干旱度的模型估计，并采用因果引导的可解释机器学习，量化地下水与气候干旱度对美国本土光合作用空间格局的相对作用，发现地下水对森林光合作用的相对重要性相当于干旱度效应的48%至101%，在稀树草原与灌丛为30%至58%、草地为22%至42%、农田为15%至32%。

该研究利用太阳诱导荧光的卫星观测，结合地下水位深度与干旱度的模型估计，并采用因果引导的可解释机器学习，量化地下水与气候干旱度对美国本土光合作用空间格局的相对作用，发现地下水对森林光合作用的相对重要性相当于干旱度效应的48%至101%，在稀树草原与灌丛为30%至58%、草地为22%至42%、农田为15%至32%。