袁小康,周廣勝,王秋玲,何奇瑾

1 湖南省氣象科學研究所,長沙 410118 2 中國氣象科學研究院,北京 100081 3 南京信息工程大學氣象災害預警協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210044 4 中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,北京 100193 5 氣象防災減災湖南省重點實驗室，長沙 410118

葉綠素含量多寡對植物光合作用能力具有指示作用[1],快速、準確地測量植物葉片的葉綠素含量在生態(tài)學、農(nóng)學及林學等領域均具有重要的應用價值。研究表明,植物光譜特征與葉綠素含量關系密切[2-6]： 體現(xiàn)在葉綠素變化敏感波段或者由此衍生的敏感指數(shù)與葉綠素含量關系方面[7-8],或一階微分光譜與葉綠素含量關系方面[9-10],或光譜特征參數(shù)(如紅邊位置、藍邊位置等)與葉綠素含量關系方面[11-14]。

干旱脅迫下小麥[15]、草坪草[16-17]、大豆[18]、烤煙[19]、雷竹[20]、白術[21]等的葉片葉綠素含量與光譜特征顯著相關,并由此建立葉綠素含量光譜估算模型,而干旱脅迫下玉米葉片光譜響應特征及其與葉綠素含量的關系鮮見報道。干旱是影響我國北方夏玉米生長發(fā)育、產(chǎn)量和品質的主要因素之一[22-24]。弄清玉米葉綠素含量對干旱脅迫的高光譜響應,并據(jù)此建立葉綠素含量反演模型,對大田玉米生長狀況的診斷及精確管理具有重要意義。為此,本研究基于夏玉米七葉期開始的多個水分灌溉模擬實驗,分析不同灌溉量下夏玉米冠層光譜特征及其葉綠素含量的變化規(guī)律,根據(jù)多個生育期的光譜和葉綠素含量數(shù)據(jù),建立統(tǒng)一的建立基于高光譜特征的夏玉米冠層葉綠素含量反演模型,為實際生產(chǎn)過程中夏玉米葉綠素含量動態(tài)監(jiān)測提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究地點

本研究在中國氣象科學研究院固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗站的水分試驗場進行。該站位于河北省定興縣固城鎮(zhèn)(39°08′N,115°40′E,海拔 15.2m),屬溫帶大陸性季風氣候,夏季炎熱多雨,冬季寒冷干燥,年平均氣溫13.6℃,年降水量494mm,其中夏季降水量占 70%,7月份降水量最多(約150mm)。試驗場設有大型電動遮雨棚,占地750m2,共設42 個試驗小區(qū),小區(qū)面積8m2(4m×2m),小區(qū)之間筑有3m深混凝土隔離墻,避免水分水平交換。試驗場土壤類型為砂壤土,含有機碳13.67g/kg,全氮0.87g/kg,有效磷25.76mg/kg,有效鉀118.55mg/kg,pH 值8.1,平均土壤容重1.37g/cm3,0—30cm平均田間持水量為21.23%[25]。

1.2 試驗設計

試驗于2013年6—10月開展,供試夏玉米品種為鄭單958,由固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗站提供。6月27日進行播種,10月8日收獲。小區(qū)玉米行距為50cm,株距為30cm,每小區(qū)52株玉米。播種前一次性施磷酸二銨300kg/hm2。苗期各小區(qū)適當灌溉,土壤水分保持在保持在適宜水平(田間持水量的70%左右),保證苗齊、苗壯[26]。于2013年7月24日(七葉期)按照當?shù)?月份多年平均降水量的53%、40%、17%、10%,即按照80、60、25mm和15mm進行一次性灌溉,形成4個初始土壤水分梯度(處理2—5),此后不再灌溉,并在全生育期用大型電動遮雨棚遮擋自然降水;同時以自然降水(不灌水,未用遮雨棚遮擋)作為處理1(表1)。每個處理設3個重復小區(qū),不同處理的小區(qū)隨機排列。定期用烘干稱重法測定土壤含水量,每個小區(qū)在兩行玉米中間選取1個取樣點,用土鉆鉆取10、20、30、40 cm和50 cm深土樣,取5個土層土壤相對濕度的平均值作為該小區(qū)的土壤相對濕度。

1.3 光譜的采集與預處理

本試驗采用美國 ASD 公司的 Field Spec Pro3 光譜儀采集玉米光譜反射率數(shù)據(jù),其測量的波長范圍為350—2500 nm。去除受外界噪聲影響較大的波1301—2500 nm,取 350—1300 nm。這一波段包括了遙感常用的可見光和近紅外波段,可滿足本研究分析需要。試驗選擇晴朗無云或少云的天氣,于10:00—12:00,分別在拔節(jié)期(8月8日、8月18日)、抽雄期(8月25日)、乳熟期(9月5日、9月20日)和成熟期(10月8日)測定夏玉米冠層光譜反射率。測定時光譜儀探頭垂直向下,距玉米冠層頂部垂直高度約70 cm,為消除外界干擾以保證精度,對每個樣品同時采集20條光譜曲線,取平均后作為該樣品的代表性光譜曲線,測量時及時進行標準白板校正。

表1 夏玉米七葉期不同灌溉量處理方式

1.4 葉綠素含量的測定

測量光譜的同時,采用對植物無破壞性的SPAD- 502 葉綠素儀測定玉米葉綠素SPAD 值,在光譜儀探頭所能輻射的范圍內(nèi),選取不同方向的玉米葉片各3個,每個葉片隨機選取10個點測定其SPAD,最終取3個葉片的平均值代表該玉米葉片葉綠素含量。

1.5 光譜參數(shù)

本研究選取原始光譜、光譜一階微分以及應用較廣泛的基于光譜位置、光譜面積及基于植被指數(shù)等高光譜參數(shù),作為估算玉米葉片葉綠素的參數(shù)。采用公式(1)對原始光譜數(shù)據(jù)進行一階微分計算：

(1)

式中,Ri:第inm處光譜反射率;R′:Ri的一階微分;λi:第i個通道的波長。

1.6 模型檢驗

用均方根誤差(RMSE)和相對誤差(RE)對預測模型進行精度檢驗,計算公式為:

(2)

(3)

2 結果與分析

2.1 不同灌水量下土壤相對濕度變化

不同灌水量處理下土壤相對濕度變化如圖1所示,T1(自然降水)處理土壤相對濕度在整個試驗過程中均最大,且保持在70%以上,說明T1處理下玉米未受水分脅迫。T2、T3、T4和T5在灌水處理前土壤相對濕度都非常接近,經(jīng)不同程度灌水后,土壤相對濕度立即增大(處理后5d),然后逐漸降低。在整個試驗過程中,T2、T3、T4和T5處理的土壤相對濕度的大小均與灌水量多少一致,即灌水多,土壤濕度大,說明灌水處理效果良好。

圖1 不同灌水量處理下土壤相對濕度變化Fig.1 Changes of soil relative moisture under different water irrigationtreatments

2.2 不同灌水量下夏玉米葉片葉綠素含量變化

表2是夏玉米葉片葉綠素含量對水分脅迫的響應。從拔節(jié)期到成熟期,夏玉米葉片葉綠素含量均隨水分脅迫程度的增大而降低,處理2、3、4、5的葉綠素含量與處理1差異顯著。隨生育期的推進,各處理下玉米葉片葉綠素含量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。

表2 不同灌水量處理下夏玉米葉片葉綠素含量

2.3 不同灌水量下夏玉米冠層原始光譜變化

由圖2知,夏玉米在拔節(jié)期、抽雄期和乳熟期的光譜反射率體現(xiàn)了綠色植物的光譜特征：在可見光波段存在明顯的“綠峰”、“紅谷”,即在550nm附近(綠光波段)存在一個反射峰,在680nm附近(紅光波段)存在一個反射谷[27]。而在成熟期,“紅谷”明顯,而“綠峰”不明顯。各處理下夏玉米冠層反射光譜率隨波長的變化趨勢保持一致,即在可見光波段,不同灌水處理下夏玉米冠層反射率低且差別小,在近紅外反射平臺(750—1300nm),反射率數(shù)值陡增,形成一個反射率較高的平臺。

圖2 不同灌水量處理下夏玉米在不同生育期光譜反射率Fig.2 Spectra of summer maize canopy at different developmental stages under different water irrigationtreatmens

不同灌水量處理對夏玉米冠層光譜反射率大小有明顯的影響。從拔節(jié)期到成熟期,光譜反射率均體現(xiàn)一個規(guī)律：在可見光大部分波段(400—680 nm)及紅外波段,光譜反射率在不同處理間呈現(xiàn)明顯差異,隨著水分脅迫程度加重,光譜反射率隨之增加。在680—750 nm 波段,光譜反射率急劇增大,但不同處理間光譜反射率差異較小。從拔節(jié)期到乳熟期,隨玉米生育期的推進,光譜反射率大小隨生育期推進逐漸減少。但進入成熟期后,光譜反射率略微增大。不同水分脅迫處理對夏玉米冠層反射光譜“綠峰”位置也有影響,隨水分脅迫程度的增加,“綠峰”位置“紅移”,即綠峰位置向紅光波段偏移。如在拔節(jié)期,處理1的綠峰位置為550nm,而處理2、處理3、處理4和處理5的綠峰位置分別是554、556、557nm和559nm,與處理1相比,處理2到處理5的“綠峰”位置均向紅光波段偏移。

2.4 不同灌水量下夏玉米冠層不同生育期紅邊特征變化

圖3是不同灌水量下夏玉米冠層一階微分光譜(以拔節(jié)期為例)。由圖3知,不同處理下夏玉米冠層一階微分光譜均明顯體現(xiàn)出“三邊”特征?！叭叀敝傅氖撬{邊(490—530 nm)、黃邊(560—640 nm)和紅邊(680—760 nm)。“三邊”是植物光譜的典型特征,可以反映植物的生長狀況,其中“紅邊”是綠色植物光譜最明顯的特征之一。從圖3可以看出,480—550nm和680—716nm波段光譜一階微分值隨水分脅迫程度增加而增加。

描述“三邊”特征的參數(shù)主要有三邊位置、三邊面積。從表3可以看出,除成熟期外,水分脅迫處理下夏玉米紅邊位置“藍移”(向短波方向移動)。除拔節(jié)期外,紅邊面積呈現(xiàn)隨水分脅迫程度增大而增大的趨勢。隨生育期的推進,紅邊位置和紅邊面積呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢：從拔節(jié)期到抽雄期,各處理下紅邊位置和紅邊面積均增加;從抽雄期到成熟期,它們隨生育期推進而減少。

圖3 拔節(jié)期不同灌水量處理下夏玉米冠層一階微分光譜 Fig.3 First derivative of spectral reflectance of summer maize leaves under different water irrigation treatments

表3 不同灌水量處理下夏玉米一階微分光譜“紅邊”特征變化

2.5 夏玉米冠層光譜特征參數(shù)與葉綠素含量相關性分析

計算各生育期不同處理下所測夏玉米冠層光譜反射率和與之對應葉綠素含量相關系數(shù),按照波長從小到大順序繪成相關系數(shù)隨波長變化曲線(圖4)。由圖4知,可見光范圍內(nèi),光譜反射率與葉綠素含量呈的顯著負相關關系(P<0.01),其中在685nm處相關系數(shù)絕對值達到最大(r=-0.689)。同樣,可以計算出各生育期不同處理下光譜一階微分與葉綠素含量的相關系數(shù),結果顯示在459nm處相關系數(shù)絕對值達到最大(r=-0.832)。

圖4 夏玉米葉片葉綠素含量與光譜反射率相關系數(shù)(n=60) Fig.4 The correlation coefficient between summer maize canopy reflectance and chlorophyll content相關系數(shù)為正時,虛線、實線以上波段分別通過0.05、0.01水平顯著性性檢驗;相關系數(shù)為負時,虛線、實線以下波段分別通過0.05、0.01水平顯著性性檢驗

光譜特征參數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關系數(shù)由表4所示,夏玉米葉片葉綠素含量與綠峰反射率、紅谷反射率、綠峰面積、紅谷面積、黃邊幅值和黃邊面積之間呈極顯著負相關關系(P<0.01或P<0.001),而與紅邊幅值、紅邊面積之間呈極顯著正相關關系(P<0.001)。

表4 反射光譜特征參數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關系數(shù)

2.6 植被光譜指數(shù)與葉綠素含量相關性分析

選取目前廣泛采用的植被光譜指數(shù)與葉綠素含量進行相關分析后,得到相關系數(shù)如表5。由表5所示,夏玉米葉片葉綠素含量與歸一化植被指數(shù)、綠色歸一化植被指數(shù)、紅邊歸一化植被指數(shù)及其他植被指數(shù)(黃邊面積與紅邊面積的比值)都呈極顯著正相關關系(P<0.001)。

2.7 夏玉米葉片葉綠素含量估算模型的構建與檢驗

選取與葉綠素含量相關系數(shù)較大的光譜特征參數(shù)和植被光譜指數(shù),用拔節(jié)期、抽雄期、乳熟期和成熟期4次測定數(shù)據(jù)(n=60)來構建夏玉米葉片葉綠素含量高光譜估算模型,用在拔節(jié)期和乳熟期測定的另外2次數(shù)據(jù)(n=30)檢驗模型效果,結果如表6。藍邊面積與紅邊面積的比值模型和藍邊面積與紅邊面積的歸一化模型的決定系數(shù)較大,RMSE和RE較小,因此模擬效果較好;綠色歸一化植被指數(shù)模型和NDVI模型的決定系數(shù)次之,RMSE、RE也較小,模擬效果也較好;DR459模型雖然決定系數(shù)較大,但是RMSE和RE也很大,模擬效果相對較差。

表5 植被光譜指數(shù)的定義及其與葉綠素含量的相關系數(shù)

表6 夏玉米葉片葉綠素含量估算模型驗證

3 討論

3.1 水分脅迫對夏玉米葉片葉綠素含量的影響

葉綠素是綠色葉片吸收、轉化光能的主要物質,其含量多少直接決定了植物光合同行能力以及物質積累的多少。便攜式葉綠素儀SPAD- 502 能夠及時迅速地獲取表征葉綠素含量的SPAD值,不會破壞植被本身,也不容易受到時間、光照、天氣等因素的限制,因此可用 SPAD 值代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法測得葉綠素含量[32]。本研究結果表明,隨著干旱脅迫程度的增大,夏玉米葉片葉綠素含量逐漸降低,與張仁和[33]、李芬等[34]、宋賀等[35]對玉米干旱研究結果一致。原因是水分脅迫影響植物正常生理機能,妨礙葉片葉綠素的生物合成,并促進已有葉綠素的加速分解,導致植物葉片中的葉綠素含量降低[36]。從拔節(jié)期到抽雄期,隨生育期的推進,各處理下玉米葉片葉綠素含量均增加;而從抽雄期到乳熟期,再到成熟期,各處理下玉米葉片葉綠素含量逐漸減少。這與前人在冬小麥[15]、烤煙[37]對干旱的響應研究結果一致。原因是玉米在營養(yǎng)生長階段,長勢旺盛,葉片擴展,葉綠素含量增加;而從乳熟期開始,玉米進入生殖生長階段,葉片開始發(fā)黃、脫落,逐漸衰老,葉綠素含量逐漸降低。因此,葉綠素是一個重要的表征植物生長狀況的指標,它與植物的發(fā)育階段具有較好的相關性,可以視作發(fā)育階段(特別是衰老階段)的指示器[38]。

3.2 水分脅迫對夏玉米冠層光譜特征的影響

水分脅迫處理影響夏玉米冠層的反射光譜特征。從拔節(jié)期到成熟期,均體現(xiàn)一個規(guī)律：隨著水分脅迫程度加重,玉米冠層光譜反射率隨之降低,與雷竹[20]、白術[21]、小麥[15]、大豆[18]光譜反射率對干旱的響應一致。原因是受水分脅迫越重,葉片光合作用越弱,對光的吸收能力越弱,因而反射越強,光譜反射率越大。從拔節(jié)期到乳熟期,隨生育期的推進,各處理下夏玉米冠層光譜反射率隨生育期推進而逐漸減少,但進入成熟期略微增大,與高雨茜[31]對玉米的研究結果一致,原因可能是不同生育期夏玉米的冠層結構以及葉片的成分不同,隨生育期發(fā)生了變化。尤其是玉米進入成熟期后,葉綠素含量明顯下降,對光的吸收減少,因而光譜反射率增大。植物的光譜反射率會因生育期或養(yǎng)分、水分等因素而存在明顯差別[31]。

本研究結果表明,水分脅迫下夏玉米冠層綠峰位置向長波方向偏移(“紅移”),而紅邊位置向短波方向偏移(“藍移”)。李苑溪[39]指出,銅脅迫下玉米葉片光譜紅邊位置向短波方向移動。有研究[31]指出,當植物生長狀況良好、葉綠素含量高時,綠峰位置“藍移”,綠峰反射率減小,而紅邊位置“紅移”;而當植物受到病蟲害、物候變化或營養(yǎng)不良等因素的影響時,綠色植物會出現(xiàn)“失綠”現(xiàn)象,綠峰位置“紅移”,綠峰反射率增大,紅邊位置“藍移”。因此,綠峰位置和紅邊位置對植物生長狀況具有重要的指示意義。本研究結果表明：隨生育期的推進,紅邊位置和紅邊面積呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,原因是從拔節(jié)期到抽雄期,玉米植株生長速度加快,葉片覆蓋度也相應增加,紅光的吸收增強,紅邊位置向長波方向移動(“紅移”);進入抽雄期后,玉米進入生殖生長階段,葉面覆蓋度逐漸減小,紅光的吸收也逐漸減弱,紅邊位置向短波方向移動。

3.3 基于光譜的葉綠素含量反演模型

作物冠層光譜反射率在可見光波段受到葉綠素、類胡蘿卜素等植被色素和葉面覆蓋度的影響,在近紅外波段主要受到冠層結構、植株的纖維素與蛋白質、地上生物量等因素的影響[40]。因此,通過光譜反射率來反演葉綠素這樣的農(nóng)學參數(shù),完全可行[41]。本研究發(fā)現(xiàn),可見光波段夏玉米光譜反射率與葉綠素含量呈現(xiàn)顯著的負相關關系,與易秋香[8]、解飛[12]等對玉米光譜反射率的研究結果一致。本研究表明,夏玉米在波長685nm處光譜反射率與葉綠素含量相關系數(shù)最大,與Horler[42]、易秋香等[8]研究結果一致。Horler等[42]指出波長 700nm左右光譜反射率對葉綠素有良好的相關性和預測性。易秋香等[8]研究指出,玉米在713 nm左右光譜反射率與葉綠素相關系數(shù)最大。

本研究結果表明,一階微分光譜與葉綠素的相關性高于原始光譜與葉綠素相關性,與大多數(shù)學者[9- 11]一致,原因可能是一階微分光譜能一定程度上消除或減弱大氣、土壤背景和測量高度等因素對光譜的影響。植被光譜指數(shù)也被國內(nèi)外學者用來反演葉綠素含量。本研究用常用的光譜植被指數(shù)來反演夏玉米葉片葉綠素含量,結果表明藍邊面積與紅邊面積的比值模型、藍邊面積與紅邊面積的歸一化模型模擬效果最好。通過兩個光譜波段構建的植被指數(shù)模型比基于單一波段構建的反演模型效果好,原因可能是植被指數(shù)可以消除各種干擾,成為提取植被生化組分信息的重要手段[28]。

4 結論

(1)水分脅迫降低夏玉米葉綠素含量。灌溉量越少,水分脅迫越嚴重,夏玉米葉片葉綠素含量越低。隨生育期的推進,各處理下玉米葉片葉綠素含量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。

(2)在可見光波段,夏玉米冠層光譜反射率存在明顯的“綠峰”、“紅谷”。水分脅迫使夏玉米冠層光譜反射率增高,使綠峰位置“紅移”,而紅邊位置發(fā)生“藍移”。隨生育期的推進,光譜反射率大小隨生育期推進逐漸減少。但進入成熟期后,光譜反射率略微增大。

(3)夏玉米葉片葉綠素含量與原始光譜、光譜特征參數(shù)和植被光譜指數(shù)之間存在極顯著相關關系。據(jù)此建立基于光譜的夏玉米葉綠素含量反演模型,并用獨立數(shù)據(jù)檢驗發(fā)現(xiàn),藍邊面積與紅邊面積的比值模型、藍邊面積與紅邊面積的歸一化模型模擬效果最好。

致謝：中國氣象科學研究院固城生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象試驗站對試驗給予支持,試驗實施與數(shù)據(jù)獲取得到了麻雪艷、王敏政、周懷林、張利、李柏貞、張峰和石耀輝等的幫助，特此致謝。