基于LIF技術(shù)分析玉米葉片蒸騰效應(yīng)模型

孔麗娟,于海業(yè),陳美辰,樸兆佳,于 通,劉 爽,隋媛媛

(吉林大學 生物與農(nóng)業(yè)工程學院,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%)以葉綠素熒光的方式釋放,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]。葉綠素熒光出現(xiàn)在紅光和遠紅光區(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)外學者利用激光誘導(dǎo)葉綠素熒光光譜技術(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熒光光譜信息、生理信息等,對指導(dǎo)玉米精準生產(chǎn)是可行且有意義的。

本文利用激光誘導(dǎo)葉綠素熒光光譜技術(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熒光光譜和生理信息日變化,基于葉片溫度探索葉綠素熒光光譜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,觀測指標和葉綠素熒光光譜。

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熒光強度等方面。試驗選擇在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,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 葉綠素熒光光譜的獲取

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波段的葉綠素熒光光譜數(shù)據(jù),分辨率2.1nm。激發(fā)光源采用中國科學院長春光學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 葉綠素熒光光譜敏感波段的確定

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)葉綠素熒光光譜的同步采集,整理得葉片的蒸騰速率與相應(yīng)葉綠素熒光光譜,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)葉綠素熒光強度不同,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熒光光譜與的關(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熒光光譜的關(guān)系Fig.1 Relationship of chlorophyll fluorescence spectrum and transpiration rate of leaves

2.2 葉片蒸騰效應(yīng)與葉綠素熒光強度和葉片溫度的相關(guān)性研究

2.2.1 葉片蒸騰速率與葉綠素熒光強度的關(guān)系

采集706～748nm葉綠素熒光光譜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葉綠素熒光強度和葉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項指標在n個評價對象上的標準差。

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葉綠素熒光強度與葉片蒸騰速率的關(guān)系Fig.2 Relationship between F730 and Tr

對F730葉綠素熒光強度與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熒光強度的線性擬合回歸方程式,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—葉綠素熒光強度。

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,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熒光光譜模型

2.3.1葉片溫度與葉綠素熒光強度的回歸診斷與回歸分析

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熒光強度為自變量做回歸診斷與分析,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,所得標準化殘差圖如圖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)測的標準化殘差圖Fig.4 The standardized residuals chart that the horizontal axis is response prediction

圖5 橫軸為自變量的標準化殘差圖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0.734 6,故基于葉片溫度修正的葉片蒸騰速率與葉綠素熒光強度模型顯著,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熒光強度模型的回歸方程為

Y=-0.0965+1.006X1+1.3521X2

式中Y—葉片蒸騰速率;

X1—葉綠素熒光強度;

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)與葉綠素熒光光譜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熒光強度的關(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)葉綠素熒光光譜技術(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管控的需要。

3 結(jié)論

利用LIF技術(shù)研究葉綠素熒光光譜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熒光光譜模型預(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,將為精準智慧農(nóng)業(yè)提供有利參考,前景更加廣闊。