MONITORING-PAM | 野外长期使用PAM进行叶绿素荧光测量的实用指南

野外长期使用PAM进行叶绿素荧光测量的实用指南，

使用R包“LongTermPAM”进行设置、安装、数据处理和解释

叶绿素荧光技术是研究植物光合作用光反应调控的“利器”，而脉冲振幅调制(PAM)叶绿素荧光测量更是凭借非侵入性优势，为解析光合功能与叶绿素荧光(ChlF)的机制关联、推动遥感太阳诱导荧光(SIF)数据解读提供关键支撑。然而，长期野外PAM测量因野外环境干扰、仪器安装维护复杂、数据处理困难等问题，应用一直受限。

2025年9月4日，Photosynthesis Research在线发表题为“A practical guide to long-term field PAM chlorophyll fluorescence measurements: setup, installation, data processing with R package ‘LongTermPAM’ and interpretation”的研究论文，文章针对上述痛点给出了系统性解决方案。该研究不仅提供了长期野外PAM系统安装的详细指南，还开发了专属R包“LongTermPAM”用于数据处理，并结合北欧针叶林的实测数据验证方法有效性，为相关领域研究提供了重要参考。

使用PAM荧光仪进行长期野外叶绿素荧光测量的难点主要集中在仪器部署、数据处理和结果解读三方面，研究团队围绕这三大核心问题展开突破：

• 仪器部署：定制化安装方案应对野外挑战

野外环境中，风力、温度变化、雨雪等都会影响仪器稳定性和测量准确性。研究团队针对木本植物(如Scots pine欧洲赤松、Norway spruce挪威云杉)的生长特性，设计了专属的圆柱形荧光计安装支架(图1)，可灵活适配不同枝条形态(垂直顶枝、水平侧枝等)，确保测量头、叶片、枝条间的相对几何位置稳定。

图1 MONI-PAM荧光仪测量头在松树上的安装实例。展示定制支架的灵活性，可适配不同枝条形态：例1-3为垂直顶枝安装，例4-5为水平侧枝安装，确保测量系统稳定。

同时，研究明确了仪器参数设置的关键原则：

测量光(ML)：需保持强度和频率稳定，避免干扰最小荧光(Fo)估算。建议在植物生长旺盛期(Fv/Fm≈0.8)初始化设置，MONI-PAM系统目标信号范围为300-500 mV，兼顾信号质量与避免饱和。

饱和脉冲(SP)：强度需达6000-10000 μmol m^-2 s^-1 PAR，持续时间300-800 ms，确保PSII初级电子受体完全还原；同时需控制脉冲间隔，减少长期光损伤(研究采用30分钟间隔，日均 PAR剂量可忽略)。

温度校正：LED光源输出受温度影响显著(红色LED在-20~20℃间输出变化达25-30%)，需通过气候室校准推导校正函数，避免昼夜/季节温度差异导致的参数偏差。

• 数据处理：LongTermPAM R包实现自动化质控

野外测量易受露水、积雪、昆虫遮挡等干扰，产生异常数据。手动筛选不仅耗时，还存在主观偏差。为实现数据处理的自动化质控，研究团队倾力开发的“LongTermPAM” R包(开源地址：https://github.com/chaoxzhang/LongTermPAM)，通过三步流程实现数据自动化处理(图2)。

图2 LongTermPAM R包的工作流程。包含三个核心步骤：(1)数据准备[readPAM ()函数读取数据]；(2)数据过滤(filter1~filter6函数剔除异常值，如低F'、Fm异常、Fv/Fm异常等)；(3)参数计算[diurnalParams ()计算日变化参数，seasonalParams ()计算季节变化参数]，并提供可视化工具评估过滤效果。

数据准备：读取MONI-PAM等系统的CSV/txt格式数据，整合PAR、温度、荧光信号(F'、Fm')等信息；

异常筛选：基于荧光参数的物理意义(如F'与Fm' 的比例关系、量子产额ΦP的合理性)和变化速率(夜间Fm骤变可能为雨雪干扰)，自动剔除异常值；

参数计算：批量生成光化学淬灭(PQ)、非光化学淬灭(NPQ)及其相关量子产额(如ΦP光化学产额、ΦNPQ热耗散产额)等核心参数(表1)。

表1 依据 Porcar-Castell（2011）的方法从MONI-PAM数据中提取的叶绿素荧光参数

经测试，该包可有效过滤雨雪、露水导致的异常数据，使Fm与Fv/Fm的相关性(R2)从0.48 提升至0.91，相对均方根误差(RRMSE)从0.21降至0.09(图4)，大幅提升数据质量。

图4 2014-2015年欧洲赤松数据中，Fm与Fv/Fm的相关性(过滤前vs过滤后)。左列为过滤前数据，存在大量异常值(R2=0.48，RRMSE=0.21)；右列为过滤后数据，异常值显著减少(R2=0.91，RRMSE=0.09)。垂直虚线为参考Fv/Fm=0.83，水平虚线为对应参考最大荧光 Fmr。

• 结果解读：PQ-NPQ框架揭示光合调控机制

叶绿素荧光信号与光合功能的关联受光化学淬灭(PQ，反映光反应能量分配)和非光化学淬灭(NPQ，反映热耗散)共同调控。研究建立了理论框架(图3)，明确三者的动态关系：

ΦFm(最大荧光产额)与ΦP(光化学产额)：NPQ增加时，二者均下降，呈非线性关系；PQ仅影响ΦP，不影响ΦFm，表现为沿ΦP轴的左右偏移。

ΦF(荧光产额)与ΦP：关系复杂，取决于PQ与NPQ的主导作用——NPQ主导时呈正相关，PQ主导时呈负相关，二者抵消时呈中性(图3c)。

图3 PQ与NPQ调控下，PSII光化学产额(ΦP)与荧光参数的理论关系。a. ΦFm(最大荧光产额，对应Fm'或Fm)与ΦP的关系：蓝色线为NPQ增加的响应，绿色线为PQ增加的响应，NPQ升高时二者均下降；b.ΦF(荧光产额，对应F'或Fo)与ΦP的关系：受 PQ和NPQ共同调控；c.过剩光下ΦF与ΦP的三阶段关系：PQ阶段(PQ主导，ΦF随 ΦP 下降而升高)→NPQ 阶段(NPQ 主导，二者同步下降)→光抑制阶段(NPQ饱和，PQ再次主导)；黄色箭头表示PARml、A、αII等因素对荧光信号的比例影响。

结合北欧针叶林的实测数据(2014-2015年、2016-2017年两期数据集)，研究验证了该框架的适用性：冬季叶片Fo、Fm显著下降，Fv/Fm降低，NPQs(持续非光化学淬灭)升高，反映低温下植物通过热耗散保护光合机构；而林冠上层叶片的NPQs显著高于下层，体现光照环境对光合调控的影响(图5、图6)。

图5 2014-2015年欧洲赤松(Pine7TOP)的季节尺度荧光参数动态。a. Fo、Fm与 Fv/Fm(ΦPmax)的季节变化：冬季Fo、Fm下降，Fv/Fm降低；b. PQs(持续光化学淬灭)与 NPQs(持续非光化学淬灭)：冬季NPQs升高；c. ΦPmax、ΦNPQs、ΦF+D(荧光+组成型热耗散产额)的动态；d-f. ΦF、NPQ_T、PQ_T 与ΦP的关系(GAM模型拟合)，符合图3的理论框架。

图6 欧洲赤松(Pine7TOP)不同环境条件下的日尺度荧光参数动态。a,e,i：冬季低温低光条件(2015-01-20)，NPQ弱，ΦP波动小；b,f,j：早春低温高光条件(2015-03-18)，NPQ升高，ΦP午间下降；c,g,k：夏季高光条件(2015-06-13)，PQ-NPQ阶段明显；d,h,l：夏季多云低光条件(2015-06-14)，NPQ弱，主要为PQ阶段。

该研究的核心贡献在于：

方法论突破：首次系统整合了长期野外PAM 测量的“安装-参数设置-数据处理-结果解读” 全流程指南，降低了技术门槛；

工具创新：LongTermPAM R包为海量数据质控提供标准化工具，可适配不同PAM系统(如MICRO-PAM)；

图片来源：PEPG Workshop现场，感谢荷兰屯特大学曾亦键老师分享

机制深化：明确了叶片光吸收(A)、PSII/PSI能量分配(αII)、PSI荧光贡献(CPSI)等因素对荧光参数的影响，为遥感 SIF 数据的地面验证提供关键依据。

同时，研究也指出了未来方向：当前对叶片光吸收、PSI荧光贡献的野外动态监测方法仍有限，需结合光谱成像、气体交换等技术，进一步完善光合调控的多尺度观测体系；此外，饱和脉冲的“完全饱和假设”(PQ=0)在强NPQ条件下的适用性仍需验证，需推动仪器技术与理论模型的协同创新。

该研究不仅为长期野外PAM测量提供了“从理论到实践”的完整解决方案，还为遥感SIF数据的地面验证和机制解读搭建了桥梁。通过明确PQ、NPQ对叶绿素荧光信号的调控规律，未来可更精准地通过卫星SIF数据反演生态系统光合动态，为全球碳循环研究、气候变化响应评估提供关键技术支撑。

对于科研人员而言，无论是开展森林、农田生态系统的长期光合监测，还是探索植物抗逆生理机制，这份指南和工具包都将成为重要助力。感兴趣的读者可通过原文网页获取全文及补充材料，也可直接在GitHub获取LongTermPAM包进行实践。

特别注释：本研究由芬兰赫尔辛基大学大气和地球系统科学研究所，德国WALZ公司，Hyyti?l? 森林站，北京师范大学地理科学学院共同合作完成，德国WALZ公司的应用科学家Erhard E. Pfündel博士参与了MONITORING-PAM的系统描述并协助了论文的写作。

Zhang C., Pfündel E., Atherton J., et al. A practical guide to long-term field PAM chlorophyll fluorescence measurements: setup, installation, data processing with R package ‘LongTermPAM’ and interpretation. Photosynthesis Research, 2025, 163, 45.

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