孔麗娟,于海業(yè),陳美辰,樸兆佳,于 通,劉 爽,隋媛媛

(吉林大學(xué) 生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,長春 130022)

0 引言

隨著無損檢測技術(shù)的日漸發(fā)展,將光譜技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測越來越廣泛,包括近紅外光譜[1]、反射光譜[2-3]、高光譜[4-5]和激光拉曼光譜技術(shù)[6]等,光譜處理分析方法也多種多樣[7-10],這些都將為精準(zhǔn)智慧農(nóng)業(yè)提供支持。植物葉片受光激發(fā)后,大部分光能以熱耗散和光合作用方式消耗,但有一小部分光能(通常約占吸收光能的3%)以葉綠素?zé)晒獾姆绞结尫?這種進化而來的光保護機制能最大限度減少強光對植物的潛在傷害,避免葉綠體吸收光能超過光合作用的消化能力[11]。葉綠素?zé)晒獬霈F(xiàn)在紅光和遠(yuǎn)紅光區(qū)域,能實時反映植物的生理信息狀況,與植物的生長發(fā)育密切相關(guān),常作為研究植物生理信息無損檢測的理想探針[12-16]。

國內(nèi)外學(xué)者利用激光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤庾V技術(shù)在測定葉綠素含量[17-19]、檢測水分脅迫[20]、溫室作物培育[21]、植株病蟲害預(yù)警[22-24]等方面已有廣泛研究,對象涉及水稻、黃瓜、生菜等,但對不同生長期的玉米生理信息無損獲取研究較少,更缺少對抽絲期玉米葉片蒸騰效應(yīng)的研究。為此,本文利用激光誘導(dǎo)熒光光譜(LIF)技術(shù)方便、實時、無損等優(yōu)點,監(jiān)測抽絲期玉米植株的生長狀況,研究其蒸騰效應(yīng),為實現(xiàn)玉米水肥的實時精準(zhǔn)管控技術(shù)提供參考。

植物的激光誘導(dǎo)熒光強度可以表示為[11]

式中λ、λi—熒光發(fā)射波長和激發(fā)波長;

I0(λi)—激發(fā)光強度;

ρ—葉片葉綠素濃度;

A(λi)—入射光波長中葉綠素的比吸收系數(shù);

δ—檢測波長熒光效率;

k1、k2—檢測波長和激發(fā)光波長的消光系數(shù);

z—葉片厚度。

由此可知,LIF強度與植物品種有很大關(guān)系。在確定玉米品種后,利用LIF技術(shù)研究玉米葉片的葉綠素?zé)晒夤庾V信息、生理信息等,對指導(dǎo)玉米精準(zhǔn)生產(chǎn)是可行且有意義的。

本文利用激光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤庾V技術(shù),基于植物葉片尺度,通過實時無損獲取并分析抽絲期玉米活體葉片的葉綠素?zé)晒夤庾V和生理信息日變化,基于葉片溫度探索葉綠素?zé)晒夤庾V強度與植物蒸騰效應(yīng)的相關(guān)關(guān)系,分析植物進入生育期其生長狀況變化,為無損獲取植物光合作用信息及實現(xiàn)大田作物的精準(zhǔn)管控提供參考。

1 試驗材料與方法

1.1 試驗條件

本研究于吉林大學(xué)南嶺校區(qū)日光溫室內(nèi)(海拔高度150m,44°50′N,125°18′E)進行。經(jīng)測量,溫室內(nèi)平均光通量密度(PPFD)為5.96μmol/m2·s,空氣溫度為23.19℃。試驗對象為處于抽絲期的“先玉335”號玉米植株,試驗材料選擇完全展開無遮陰的具有代表性(正常水肥管理、長勢均勻、健康無病蟲害)的活體葉片,按編號次序同步采集玉米葉片的生理信息,觀測指標(biāo)和葉綠素?zé)晒夤庾V。

1.2 植物生理信息的測定

一天中,植物生理信息狀況會隨著外界光照條件、溫濕度等環(huán)境因素的變化而變化,差異主要體現(xiàn)在光合速率、光能利用率及葉綠素?zé)晒鈴姸鹊确矫妗Ｔ囼炦x擇在4月4-16日的晴朗無云天氣,于每天的7:30-17:30進行。植物生理信息采集采用美國產(chǎn)LI-6400型便攜式光合作用儀,先在室溫下開機預(yù)熱0.5h,后每隔2h測定一次玉米葉片,每次測定20片玉米葉片,每葉重復(fù)3次取平均,測量10天,共計200片。測量時打開葉室,保持葉片自然伸展,避開主葉脈,在待測葉片的葉脈一側(cè)葉肉中心位置平穩(wěn)夾好葉片,待參數(shù)基本穩(wěn)定記錄保存相關(guān)數(shù)據(jù),獲取葉片生理信息觀測指標(biāo),包括凈光合速率(Pn)、氣孔導(dǎo)度(Gs)、胞間CO2濃度(Ci)、蒸騰速率(Tr)、葉片溫度(Ti)及光合有效輻射(PAR)等。

1.3 葉綠素?zé)晒夤庾V的獲取

采用荷蘭AVANTES公司生產(chǎn)的AvaSpec-2048-USB2型光纖光譜儀,同步采集360～1100nm波段的葉綠素?zé)晒夤庾V數(shù)據(jù),分辨率2.1nm。激發(fā)光源采用中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所產(chǎn)的MBL-Ⅲ-473nm型固體激光器,調(diào)整輸出波長為473nm,輸出強度為7.5mW,采樣積分時間為1.1ms。試驗時,熒光探測器貼近葉片表面,保證熒光探頭與激發(fā)光成45°角[25]。

1.4 數(shù)據(jù)處理

所有生理信息數(shù)據(jù)及光譜數(shù)據(jù)均為3次有效重復(fù)后取平均值,采用AvaSoft 7.2 for AvaSpec-USB2軟件消除噪聲、儀器等因素對光譜數(shù)據(jù)的影響。數(shù)據(jù)處理與分析采用origin 9.0軟件、Microsoft Excel 2010軟件及SAS 9.2統(tǒng)計軟件。

2 試驗結(jié)果與討論

2.1 葉綠素?zé)晒夤庾V敏感波段的確定

通過對玉米葉片蒸騰速率(Tr)等生理信息的測定與激光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤庾V的同步采集,整理得葉片的蒸騰速率與相應(yīng)葉綠素?zé)晒夤庾V,如圖1所示。由圖1可以看出:不同蒸騰速率的植物葉片的激光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈴姸炔煌?玉米葉片的蒸騰速率在473～480、677～684、706～748nm等3個波段內(nèi)均出現(xiàn)了熒光強度的峰值。由于473nm左右波段屬于激光發(fā)射波段,易產(chǎn)生波動,且峰值發(fā)生光譜重疊,在677～684nm波段熒光光譜有交叉重疊現(xiàn)象,故這兩個有峰位的波段都不宜作為熒光光譜敏感波段。在706～748nm波段內(nèi),不受發(fā)射激光波動的影響,無雜光,光譜曲線清晰無重疊,可較好地反映葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒夤庾V與的關(guān)系,故選擇706～748nm波段作為敏感光譜波段進行研究。

圖1 不同葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒夤庾V的關(guān)系Fig.1 Relationship of chlorophyll fluorescence spectrum and transpiration rate of leaves

2.2 葉片蒸騰效應(yīng)與葉綠素?zé)晒鈴姸群腿~片溫度的相關(guān)性研究

2.2.1 葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒鈴姸鹊年P(guān)系

采集706～748nm葉綠素?zé)晒夤庾V波段的熒光強度峰值F730(730表示波峰處的中心波長為730nm)作為研究玉米蒸騰效應(yīng)的最適熒光強度,采用z-score歸一化方法將F730葉綠素?zé)晒鈴姸群腿~片的蒸騰速率進行數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理。歸一化計算式為

xij—原始變量值;

sj—第j項指標(biāo)在n個評價對象上的標(biāo)準(zhǔn)差。

對二者關(guān)系進行曲線線性擬合,研究F730熒光強度與葉片蒸騰速率的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果如圖2所示。

圖2 F730葉綠素?zé)晒鈴姸扰c葉片蒸騰速率的關(guān)系Fig.2 Relationship between F730 and Tr

對F730葉綠素?zé)晒鈴姸扰c葉片的蒸騰速率進行平滑降噪、歸一化預(yù)處理后,基于葉片尺度建立了葉片的蒸騰速率與葉綠素?zé)晒鈴姸鹊木€性擬合回歸方程式,決定系數(shù)R2為0.639 7,在0.01水平下相關(guān)性較顯著,驗證了采用熒光強度F730研究玉米葉片蒸騰效應(yīng)是合適的。

Y=0.3862X-0.0761

式中Y—葉片蒸騰速率;

X—葉綠素?zé)晒鈴姸取?/p>

2.2.2 葉片溫度與葉片蒸騰速率的關(guān)系

對植物而言,葉片是進行光合作用、生物量積累的主要場所,而葉片溫度作為植物生理信息感測的重要指標(biāo),植物通過葉片蒸騰作用進行水分吸收耗散和物質(zhì)運輸?shù)壬砘顒印饪讓?dǎo)度反映蒸騰效應(yīng),且影響CO2的同化過程,因此氣孔導(dǎo)度的信號之一即葉片溫度與植物蒸騰作用有相關(guān)關(guān)系,以葉片溫度修正蒸騰速率回歸模型具有重要意義[26]。對葉片溫度和蒸騰速率進行歸一化預(yù)處理后,對二者關(guān)系進行曲線線性擬合,如圖3所示。隨著葉片溫度升高,氣孔導(dǎo)度增加,玉米葉片的蒸騰作用加強,促進了葉片進行光合產(chǎn)物積累、電子轉(zhuǎn)運及物質(zhì)代謝等。

圖3 葉片溫度與葉片蒸騰速率的關(guān)系Fig.3 Relationship between Ti and Tr

2.3 基于葉片溫度修正的蒸騰速率與葉綠素?zé)晒夤庾V模型

2.3.1葉片溫度與葉綠素?zé)晒鈴姸鹊幕貧w診斷與回歸分析

相關(guān)分析(correlation analysis)是研究變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。以葉片溫度和葉綠素?zé)晒鈴姸葹樽宰兞孔龌貧w診斷與分析,結(jié)果如表1所示。由共線性診斷結(jié)論可知:兩個自變量的方差膨脹因子分別為VIF=0.216 50、0.152 35,均小于10,可認(rèn)為自變量間不相關(guān)。

表1 基于回歸參數(shù)的估計與檢驗Table 1 Estimation and test of regression parameters

對響應(yīng)預(yù)測和自變量進行殘差分析,所得標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖如圖4和圖5所示。由于殘差圖滿足-2<殘差<2的要求,認(rèn)為方差分析齊性假設(shè)成立。

圖4 橫軸為響應(yīng)預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖Fig.4 The standardized residuals chart that the horizontal axis is response prediction

圖5 橫軸為自變量的標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖Fig.5 The standardized residuals chart that the horizontal axis is independent variable

利用reg過程進行全回歸分析,結(jié)果整理后如表2所示。

表2 回歸方差分析表Table 2 Analysis of Variance

全回歸模型的P值小于0.000 1,決定系數(shù)達(dá)0.734 6,故基于葉片溫度修正的葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒鈴姸饶Ｐ惋@著,擬合精度較高。X1系數(shù)和X2系數(shù)的P值分別為0.059 8和0.121 4,可知它們的檢驗顯著。

基于葉片溫度修正的葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒鈴姸饶Ｐ偷幕貧w方程為

Y=-0.0965+1.006X1+1.3521X2

式中Y—葉片蒸騰速率;

X1—葉綠素?zé)晒鈴姸?

X2—葉片溫度。

求得復(fù)相關(guān)系數(shù)R為

2.3.2 模型的驗證

由上述研究分析可知,葉片的蒸騰效應(yīng)與葉綠素?zé)晒夤庾V和葉片溫度存在顯著的相關(guān)性。最終建立基于熒光強度F730和葉片溫度的蒸騰速率二元線性預(yù)測模型為Y=-0.0965+1.006X1+1.3521X2,復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.857 1。另外,挑選同批處于抽絲期的20個玉米葉片,作為回歸方程的校驗集,相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過z-score歸一化預(yù)處理后,得到實測值與預(yù)測值關(guān)系的散點圖,如圖6所示。因其相關(guān)系數(shù)R2=0.879 8,故認(rèn)為模型的預(yù)測能力較好,可以反映基于葉片溫度修正后蒸騰速率與葉綠素?zé)晒鈴姸鹊年P(guān)系,為無損獲取抽絲期玉米葉片的生理信息提供參考。

圖6 蒸騰速率模型校驗集預(yù)測值與實測值關(guān)系Fig.6 Relationship between estimated values and measured values of Tr

2.4 試驗結(jié)果與討論

植物蒸騰作用是水分吸收和物質(zhì)運輸?shù)闹饕獎恿?還是降低葉溫防止葉片灼傷的有效手段,因此研究植物的蒸騰效應(yīng)可以作為植株灌溉追肥的重要參考。玉米屬于喜陽C4植物,主要通過氣孔蒸騰作用調(diào)節(jié)植物生長,溫室內(nèi)溫度、濕度、光照的日變化影響葉片氣孔的開合及葉內(nèi)外的蒸氣壓差和擴散阻力,從而影響植物的蒸騰效應(yīng)。因此,利用激光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤庾V技術(shù)分析玉米葉片蒸騰作用與熒光強度和葉溫的相關(guān)性對玉米在抽絲期的灌溉追肥具有重要意義[27]。本研究對大田玉米生產(chǎn)管理有一定指導(dǎo)作用,今后還需進一步結(jié)合玉米微觀層面氣孔結(jié)構(gòu)變化,獲取更多關(guān)于玉米或其他大田作物的生理信息以滿足大田精準(zhǔn)管控的需要。

3 結(jié)論

利用LIF技術(shù)研究葉綠素?zé)晒夤庾V特征將有助于玉米抽絲期灌溉追肥及營養(yǎng)脅迫監(jiān)測等。試驗結(jié)果顯示:選擇706～748nm波段用于研究的敏感光譜波段,熒光強度F730最適于分析抽絲期玉米葉片的蒸騰效應(yīng);基于葉片溫度修正的葉片蒸騰速率與葉綠素?zé)晒夤庾V模型預(yù)測模型較好,呈現(xiàn)很好的相關(guān)性(復(fù)相關(guān)系數(shù)為R=0.833 4),驗證檢驗效果也較好(相關(guān)系數(shù)R2=0.879 8)。LIF技術(shù)以其快速、無損的優(yōu)勢,在植物生理信息獲取、農(nóng)作物灌溉追肥監(jiān)測、生長狀況監(jiān)測等方面的應(yīng)用越來越廣,今后拓展至冠層、低空、高空尺度,將為精準(zhǔn)智慧農(nóng)業(yè)提供有利參考,前景更加廣闊。