冠層集聚指數(shù)對(duì)水稻LAI測(cè)量精度的影響

劉振波， 葛海嘯， 葛云健， 陳 健， 曹雨濛

(南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇南京 210044)

葉面積指數(shù)(leaf area index，簡(jiǎn)稱LAI)是定量描述植被冠層結(jié)構(gòu)常用參數(shù)之一，定義為單位地表面積上綠色葉片總面積的一半[1]。葉面積指數(shù)可以定量描述植被光合作用、呼吸作用以及蒸騰作用，它決定了陸地生態(tài)系統(tǒng)植被生產(chǎn)力，影響著地表和大氣的相互作用，是解釋通量站點(diǎn)碳、水、能量通量的一個(gè)基本且必不可少的參數(shù)，同時(shí)也是氣候、生態(tài)過(guò)程模型中重要的輸入?yún)?shù)之一[2-4]。

作為作物生長(zhǎng)狀態(tài)與估產(chǎn)的重要參數(shù)，LAI的精確測(cè)量在農(nóng)業(yè)遙感研究中一直占有重要的地位[5-7]。LAI的地面測(cè)量方法主要分為2類，一是直接測(cè)量，該方法為破壞性采摘測(cè)量，即人工采集葉子樣品，然后手工測(cè)量葉片面積，如傳統(tǒng)的方格法和稱質(zhì)量法；二是通過(guò)非接觸式的儀器間接測(cè)量，主要利用LAI-2200、AccuPAR LP-80等植被冠層分析儀器進(jìn)行測(cè)量[8]。傳統(tǒng)的破壞性測(cè)量方法對(duì)植物具有一定破壞性，且耗時(shí)耗力，難以大范圍進(jìn)行，在野外LAI的實(shí)測(cè)工作中主要以光學(xué)儀器間接測(cè)量為主。光學(xué)儀器測(cè)量LAI雖然方便快捷，但光學(xué)測(cè)量?jī)x一般假設(shè)葉片在空間的分布是隨機(jī)的，不考慮葉片的集聚效應(yīng)，測(cè)得的為植被冠層的有效葉面積指數(shù)，其值一般要低于真實(shí)葉面積指數(shù)[9]。Chen等把植被有效葉面積指數(shù)與真實(shí)葉面積指數(shù)的比值定義為植被冠層集聚指數(shù)(clumping index，簡(jiǎn)稱CI)，并發(fā)明了TRAC植被冠層分析儀用來(lái)測(cè)量植被冠層集聚指數(shù)[10]。集聚指數(shù)反映了植被冠層葉片的聚集狀態(tài)，冠層葉片集聚效應(yīng)越強(qiáng)，則集聚指數(shù)值越低，反之，葉片較為分散分布，集聚效應(yīng)越弱，則冠層集聚指數(shù)值越高。作為全球碳循環(huán)模型的重要輸入?yún)?shù)，已有遙感LAI數(shù)據(jù)產(chǎn)品多為有效葉面積指數(shù)，這在一定程度上造成了碳循環(huán)模型模擬的不確定性，因此植被冠層集聚指數(shù)測(cè)量及遙感反演在近年來(lái)得到了越來(lái)越多的重視[11]。已有研究不僅對(duì)不同植被類型集聚指數(shù)進(jìn)行遙感反演，更逐步深入到同一植被類型集聚指數(shù)的年際年內(nèi)變化分析，以滿足植被碳循環(huán)模型精度的精確要求[12-13]。目前，植被冠層集聚指數(shù)研究主要集中在森林植被類型[14]；在涉及農(nóng)田植被類型研究中，一般采用經(jīng)驗(yàn)值將農(nóng)田植被集聚指數(shù)與草地植被集聚指數(shù)等同，且多不考慮季節(jié)變化影響[15-16]。雖然農(nóng)作物冠層集聚性相對(duì)于森林冠層集聚特征較不明顯，但不同作物類型及相同作物在不同生長(zhǎng)期內(nèi)，作物冠層集聚狀態(tài)也會(huì)出現(xiàn)差異。因此，精確測(cè)量作物在不同生長(zhǎng)期內(nèi)集聚指數(shù)的變化及評(píng)估對(duì)LAI測(cè)量造成的影響具有重要的理論與應(yīng)用意義。本研究選取江蘇東臺(tái)水稻實(shí)驗(yàn)區(qū)為測(cè)量樣區(qū)，利用集聚指數(shù)測(cè)量?jī)x器TRAC冠層分析儀定位測(cè)量研究樣區(qū)內(nèi)水稻不同生長(zhǎng)期冠層集聚指數(shù)，并分別利用LAI測(cè)量?jī)x器LAI-2200和LI-3000C同步測(cè)量研究樣區(qū)水稻有效葉面積指數(shù)和真實(shí)葉面積指數(shù)，在此基礎(chǔ)上，分析整個(gè)生長(zhǎng)期內(nèi)水稻冠層集聚指數(shù)的變化趨勢(shì)及對(duì)LAI儀器測(cè)量精度的影響。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究試驗(yàn)區(qū)位于江蘇省東臺(tái)市(地處32.76°N、120.47°E)，地處江蘇省沿海中部，屬于亞熱帶與暖溫帶過(guò)渡區(qū)，季風(fēng)氣候顯著。地勢(shì)較為平坦，耕作制度上為稻麥兩熟，其中水稻一般于5月上旬插秧，11月上旬收獲。本試驗(yàn)區(qū)設(shè)定在相對(duì)分布較大片的水稻農(nóng)田之中，具體設(shè)定面積約 50 m×50 m的均質(zhì)水稻田進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的測(cè)量。

1.2 野外測(cè)量數(shù)據(jù)

1.2.1 LI-3000C真實(shí)葉面積測(cè)量 水稻真實(shí)葉面積采用LI-3000C葉面積測(cè)量?jī)x在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)量。LI-3000C便攜式葉面積測(cè)量?jī)x基于電子方法模擬傳統(tǒng)的手工測(cè)量，掃描頭使用128個(gè)低頻紅光LED燈排成1排對(duì)待測(cè)葉片進(jìn)行逐行點(diǎn)亮掃描，每個(gè)LED燈位于每1 mm的正中央，共計(jì) 128 mm，用來(lái)檢測(cè)葉片寬度。在測(cè)量過(guò)程中，LED燈將逐一點(diǎn)亮來(lái)計(jì)算這一排的方格數(shù)目，在一排的所有方格被掃描結(jié)束后，繼續(xù)進(jìn)行下一排的掃描，測(cè)量時(shí)通過(guò)拉動(dòng)編碼輪拉繩(length encoding cord)并拖動(dòng)待測(cè)葉片垂直于掃描頭逐行完成對(duì)整個(gè)葉片的掃描，最后累積每個(gè)被樣品遮擋50%以上的LED得到葉片的總面積。野外取樣時(shí)，在研究區(qū)隨機(jī)選取2個(gè)1 m2的樣方，數(shù)出每個(gè)樣方內(nèi)水稻的總株數(shù)，在樣方內(nèi)隨機(jī)選取3株水稻，取出植株后放置于保溫箱帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行葉面積的實(shí)測(cè)，根據(jù)實(shí)測(cè)葉面積和樣方內(nèi)總株數(shù)得到2個(gè)樣方的各自的葉面積，最后取均值計(jì)算得到研究樣區(qū)的平均水稻葉面積指數(shù)。

1.2.2 LAI-2200葉面積指數(shù)測(cè)量 本研究采用LAI-2200(LI-COR，USA)儀器進(jìn)行水稻樣區(qū)的有效LAI測(cè)量。LAI-2200是最常用的野外植被LAI測(cè)量?jī)x器之一，它利用“魚眼”光學(xué)傳感器(垂直視野最大天頂角68°，水平視野范圍360°)測(cè)定5個(gè)不同天頂角方向的植被冠層散射天空輻射衰減，基于冠層輻射傳輸模型計(jì)算冠層孔隙率與LAI。本研究測(cè)量時(shí)段均選在09：00左右。野外測(cè)量時(shí)操作員背對(duì)太陽(yáng)方向，并利用180°的遮蓋帽遮蓋鏡頭以遮擋太陽(yáng)直射光及操作員。測(cè)量次序首先在水稻冠層的上方測(cè)量1個(gè)A值，然后在冠層下方水面或地表之上測(cè)量4個(gè)B值。每次于測(cè)量小區(qū)內(nèi)隨機(jī)選5個(gè)點(diǎn)位測(cè)量，最后取平均值作為該測(cè)量小區(qū)的LAI值。

1.2.3 水稻冠層集聚指數(shù)測(cè)量 水稻冠層集聚指數(shù)采用植被冠層分析儀TRAC田間實(shí)測(cè)獲得，TRAC是由陳鏡明教授發(fā)明并不斷改進(jìn)的一種植被冠層分析儀，不僅可以測(cè)量冠層空隙率，還可以測(cè)量冠層空隙大小分布[17]。冠層空隙分布或集聚指數(shù)(CI)可以量化葉片非隨機(jī)空間分布的影響，當(dāng)葉片發(fā)生集聚時(shí)，相同的LAI對(duì)應(yīng)的空隙率會(huì)增大，觀察到大空隙的概率也在變大，當(dāng)葉片是隨機(jī)分布時(shí)，集聚指數(shù)CI=1，當(dāng)葉片產(chǎn)生集聚時(shí)，集聚指數(shù)CI<1。在野外實(shí)地測(cè)量時(shí)，首先需要確定測(cè)量的斷面，斷面的方向與太陽(yáng)光線方向垂直，斷面的長(zhǎng)度是水稻和株行間距平均值的10倍或以上，本研究中取2條10 m長(zhǎng)度測(cè)量斷面進(jìn)行測(cè)量。測(cè)量時(shí)手持TRAC以 0.3 m/s 的速度行走，利用太陽(yáng)能探頭，以32 Hz的高頻率記錄光合通量密度，測(cè)量數(shù)據(jù)通過(guò)TRACOMX導(dǎo)入到電腦中，通過(guò)分析軟件TRACWin得到每條斷面的集聚指數(shù)，最后取2條斷面CI均值獲得測(cè)量樣區(qū)的集聚指數(shù)值。

2 結(jié)果與分析

2.1 水稻葉面積指數(shù)測(cè)量值

研究區(qū)水稻不同生長(zhǎng)期內(nèi)葉面積指數(shù)與集聚指數(shù)測(cè)量值統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖1、表1。在研究區(qū)整個(gè)水稻生長(zhǎng)期內(nèi)，LI-3000C室內(nèi)測(cè)量的LAI真實(shí)值總體上要高于LAI-2200田間實(shí)測(cè)的有效LAI值，整個(gè)測(cè)量期間的LAI測(cè)量均值LI-3000C測(cè)量結(jié)果比LAI-2200測(cè)量值高0.39，此外LI-3000C LAI測(cè)量值的最高值、最低值也均高于LAI-2200的測(cè)量結(jié)果。從LAI值的變化趨勢(shì)看，總體上LAI-2200田間實(shí)測(cè)與LI-3000C室內(nèi)測(cè)量的LAI值均呈現(xiàn)出先升高再降低的趨勢(shì)，在水稻生長(zhǎng)前期幼苗期到孕穗期(190～230 d)2種測(cè)量方法獲取的LAI值均明顯升高，從孕穗期到抽穗期(230～254 d)間總體上LAI值變化不大，均為水稻生長(zhǎng)期內(nèi)LAI值最高的階段；抽穗期之后，2種測(cè)量方法LAI值變化趨勢(shì)差異明顯，LI-3000C測(cè)量值急劇降低，LAI真實(shí)值從抽穗期(254 d)的8.05降低到蠟熟期(298 d)的2.77，而LAI-2200測(cè)量的有效LAI值則只到水稻生長(zhǎng)的乳熟期才呈現(xiàn)出緩慢降低的趨勢(shì)，且降低的幅度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于LI-3000C測(cè)量結(jié)果。

表1 水稻生長(zhǎng)期參數(shù)測(cè)量值統(tǒng)計(jì)

2.2 水稻集聚指數(shù)測(cè)量值

在整個(gè)水稻生長(zhǎng)期內(nèi)，TRAC測(cè)量的水稻集聚指數(shù)均值為0.90，在不同生長(zhǎng)階段集聚指數(shù)表現(xiàn)出明顯的差異(圖1、表1)，總體上呈現(xiàn)先降低再升高的趨勢(shì)。從水稻幼苗期到孕穗期(190～230 d)，伴隨著水稻植株從幼苗不斷分蘗、拔節(jié)，葉片的集聚性逐漸增強(qiáng)，TRAC集聚指數(shù)CI測(cè)量值從 0.97 降低到0.84；到水稻生長(zhǎng)的中后期，伴隨的水稻稻穗的抽穗與灌漿成熟，水稻枯黃葉片逐漸增多，加之稻穗灌漿質(zhì)量加大導(dǎo)致的葉片整體向下低垂，平均葉傾角加大，冠層整體逐漸呈現(xiàn)隨機(jī)分散的趨勢(shì)，集聚指數(shù)從孕穗期的0.84逐漸上升到蠟熟期的0.92。

2.3 水稻LAI校正值

根據(jù)TRAC測(cè)量的冠層集聚指數(shù)CI值與同期LAI-2200測(cè)量獲得的有效LAI(LAIeff)值計(jì)算得到不同生長(zhǎng)期水稻LAI的校正值(LAIΩ=LAIeff/CI)，結(jié)果見表2。經(jīng)過(guò)集聚指數(shù)校正后的LAI測(cè)量相對(duì)誤差均值由未校正前的28%提高到25%，且在水稻生長(zhǎng)的前期(揚(yáng)花期之前)LAI校正值較未校正值精度的提高尤為明顯；在水稻揚(yáng)花期到蠟熟期，校正后的LAI精度要低于校正之前值，且越臨近收獲期，測(cè)量相對(duì)誤差越大。

進(jìn)一步以測(cè)量時(shí)段的水稻分蘗期(201 d)和揚(yáng)花期(269 d)為界，將水稻生長(zhǎng)期分為3個(gè)階段：幼苗期(210 d之前)、分蘗至揚(yáng)花期(210～269 d)和成熟期(269 d之后)，分別統(tǒng)計(jì)這3個(gè)不同生長(zhǎng)期LAI測(cè)量誤差(圖2)。不同生長(zhǎng)期葉面積指數(shù)儀器測(cè)量結(jié)果表現(xiàn)差異較大，在揚(yáng)花期之前，LAI-2200測(cè)量的有效LAI值均不同程度地低于LI-3000C實(shí)測(cè)的真實(shí)LAI值(表2)，由圖2可見，在幼苗期測(cè)量平均相對(duì)誤差較大，且經(jīng)過(guò)集聚指數(shù)的校正后，誤差雖有一定的提高但仍相對(duì)較高(平均相對(duì)誤差由校正前30%提升到校正后的26%)；在水稻分蘗期至揚(yáng)花期，隨著水稻植株郁閉度的不斷提高，LAI-2200測(cè)量值的誤差逐漸降低，尤其是經(jīng)集聚指數(shù)校正后精度更是得到了大幅提高，在此期間內(nèi)，LAI值的平均相對(duì)測(cè)量誤差由23%下降到了11%；到水稻成熟期，伴隨著水稻葉片逐漸枯黃和稻穗的逐漸成熟，LAI-2200測(cè)量的有效LAI值由于黃葉與稻穗的增多呈現(xiàn)出愈來(lái)愈大的高估趨勢(shì)，這一時(shí)期LAI測(cè)量平均相對(duì)誤差高達(dá)到52%，而考慮冠層集聚校正后平均相對(duì)誤差則進(jìn)一步達(dá)到66%。

表2 水稻不同生長(zhǎng)期LAI測(cè)量值與校正值

3 結(jié)論與討論

本研究以我國(guó)南方水稻為研究對(duì)象，基于對(duì)整個(gè)生長(zhǎng)期水稻TRAC測(cè)量的集聚指數(shù)的變化，并結(jié)合有效葉面積指數(shù)經(jīng)典測(cè)量?jī)x器LAI-2200與真實(shí)葉面積測(cè)量?jī)x器LI-3000C的測(cè)量結(jié)果，觀測(cè)獲得水稻生長(zhǎng)期冠層集聚指數(shù)的變化趨勢(shì)，進(jìn)一步評(píng)估了不同生長(zhǎng)期集聚指數(shù)對(duì)LAI測(cè)量精度的影響，得到結(jié)論如下：(1)水稻冠層集聚指數(shù)在不同生長(zhǎng)期差異明顯，總體上呈現(xiàn)先降低再升高的趨勢(shì)，在生長(zhǎng)中前期水稻冠層集聚性逐漸增強(qiáng)，到水稻生長(zhǎng)的中后期，隨著稻穗抽穗與灌漿成熟，冠層結(jié)構(gòu)趨向分散的狀態(tài)，冠層集聚指數(shù)又逐漸升高。(2)LAI-2200測(cè)量結(jié)果經(jīng)集聚指數(shù)校正后相對(duì)誤差較未校正前得到了有效提高，但在不同生長(zhǎng)期對(duì)測(cè)量精度的影響有明顯差異，在水稻生長(zhǎng)的中期(分蘗期至揚(yáng)花期)校正精度的提高最為明顯，平均相對(duì)誤差由23%提高到了11%，而在水稻生長(zhǎng)的后期(揚(yáng)花期以后)，隨著植株黃葉及稻穗的增加，LAI-2200測(cè)量結(jié)果會(huì)出現(xiàn)較嚴(yán)重的高估現(xiàn)象，集聚指數(shù)校正后更是加劇了這種高估現(xiàn)象。

植被冠層葉面積指數(shù)由于其定義、測(cè)量目標(biāo)、采樣方法、數(shù)據(jù)分析和儀器誤差等多種因素影響，往往呈現(xiàn)不同的測(cè)量結(jié)果。本研究結(jié)果表明，集聚指數(shù)對(duì)水稻LAI測(cè)量精度同樣有不可忽略的影響，且在整個(gè)生長(zhǎng)期內(nèi)水稻冠層集聚指數(shù)呈現(xiàn)有規(guī)律的波動(dòng)變化。在今后農(nóng)作物地面LAI觀測(cè)及遙感反演工作中，應(yīng)充分考慮不同作物及在不同生長(zhǎng)期內(nèi)集聚指數(shù)的變化，以切實(shí)提高農(nóng)作物地面LAI觀測(cè)及遙感反演的精度。