Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá và so sánh khả năng ước tính tổng sản lượng sơ cấp (Gross Primary Production – GPP) của hệ sinh thái rừng rụng lá tại Ratchaburi, Thái Lan giữa hai phương pháp: mô hình quang hợp thực vật (Vegetation Photosynthesis Model – VPM) và sản phẩm viễn thám MODIS MOD17A2, đối chiếu với dữ liệu thực đo từ tháp quan trắc. Đây là chủ đề có ý nghĩa lớn trong nghiên cứu sinh thái và biến đổi khí hậu, bởi GPP là chỉ số cốt lõi phản ánh khả năng hấp thụ carbon thông qua quang hợp, từ đó liên quan trực tiếp đến chu trình carbon toàn cầu, năng suất hệ sinh thái và đánh giá vai trò của rừng trong giảm thiểu biến đổi khí hậu.

Việc đo GPP trực tiếp ngoài thực địa bằng tháp quan trắc thường có độ chính xác cao nhưng tốn kém, giới hạn không gian và khó mở rộng quy mô. Vì vậy, các mô hình dựa trên viễn thám hoặc mô phỏng sinh lý thực vật có vai trò quan trọng trong mở rộng giám sát trên diện rộng. Tuy nhiên, độ chính xác của từng phương pháp có thể khác nhau đáng kể tùy loại thảm phủ, điều kiện khí hậu và cấu trúc hệ sinh thái. Nghiên cứu này vì thế có giá trị như một kiểm chứng thực nghiệm quan trọng.

Mô hình VPM sử dụng nhiều biến đầu vào có tính sinh thái trực tiếp hơn, bao gồm bức xạ quang hợp hữu hiệu (PAR), nhiệt độ, chỉ số nước bề mặt (LSWI) và chỉ số thực vật tăng cường (EVI). Cách tiếp cận này cho phép mô hình phản ánh không chỉ lượng năng lượng đầu vào mà còn xem xét các yếu tố sinh lý then chốt như trạng thái nước và giai đoạn phát triển của thực vật thông qua Wscalar và Pscalar. Điều này đặc biệt quan trọng với rừng rụng lá – một hệ sinh thái có biến động mùa vụ mạnh, nơi sinh trưởng và quang hợp thay đổi đáng kể theo chu kỳ phát triển lá.

Ngược lại, GPPMODIS từ sản phẩm MOD17A2 là nguồn dữ liệu rất tiện lợi, có phạm vi toàn cầu và tính sẵn có cao, nhưng mang tính chuẩn hóa rộng nên có thể không phản ánh tốt các đặc điểm địa phương hoặc cấu trúc sinh thái đặc thù. Dù đã loại bỏ các điểm ảnh không đáng tin cậy, dữ liệu này vẫn chịu giới hạn bởi độ phân giải, thuật toán chung và khả năng mô tả chi tiết điều kiện thực tế.

Kết quả so sánh cho thấy mô hình VPM vượt trội rõ rệt so với GPPMODIS trong việc ước tính GPP cho rừng rụng lá tại khu vực nghiên cứu. Với hệ số xác định R² = 0,75, cùng RMSE và MAE thấp, VPM thể hiện khả năng giải thích và dự báo gần sát dữ liệu thực đo hơn nhiều. Trong khi đó, MODIS chỉ đạt R² = 0,26 với sai số rất lớn, cho thấy khả năng phản ánh GPP thực tế ở hệ sinh thái này còn hạn chế.

Sự khác biệt này mang ý nghĩa khoa học quan trọng. Nó cho thấy các mô hình dựa trên cơ chế sinh lý và điều kiện sinh thái cụ thể như VPM có thể hiệu quả hơn đáng kể so với các sản phẩm viễn thám chuẩn hóa khi áp dụng cho các hệ sinh thái có tính đặc thù cao. Nói cách khác, “một mô hình dùng chung cho mọi nơi” như MODIS có thể thuận tiện nhưng không phải lúc nào cũng đủ chính xác cho nghiên cứu chuyên sâu hoặc quản lý hệ sinh thái cụ thể.

Đối với rừng rụng lá, yếu tố mùa vụ, trạng thái nước và sinh lý lá có thể thay đổi nhanh chóng, nên việc tích hợp LSWI và EVI trong VPM đã giúp mô hình nắm bắt tốt hơn các biến động thực tế. Đây là một trong những lý do chính khiến VPM cho kết quả vượt trội.

Từ góc độ ứng dụng, nghiên cứu mở ra tiềm năng lớn cho việc sử dụng VPM trong đánh giá năng suất sinh học và hấp thụ carbon ở các hệ sinh thái khác, đặc biệt tại khu vực nhiệt đới hoặc nơi có tính mùa vụ rõ rệt. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nhu cầu giám sát carbon và đánh giá dịch vụ hệ sinh thái ngày càng tăng.

Tổng thể, nghiên cứu khẳng định rằng mô hình VPM là công cụ đáng tin cậy hơn so với GPPMODIS trong ước tính GPP của rừng rụng lá tại Ratchaburi, Thái Lan. Kết quả này không chỉ có giá trị cho khu vực nghiên cứu mà còn là cơ sở quan trọng cho các nghiên cứu mở rộng về mô hình hóa năng suất sơ cấp ở nhiều loại thảm phủ khác, góp phần nâng cao độ chính xác trong nghiên cứu sinh thái, quản lý tài nguyên và đánh giá biến đổi khí hậu.