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高CO_2浓度下稻麦生长参数的高光谱估算研究

蔡瑶  
【摘要】:由于全球各个地方的能源利用、废气排放及其他人类活动,大气中CO_2浓度已经接近400μmol·mol~(-1),如果按照目前人口增长及能源开采与利用不合理的情况下,预计在本世纪中叶,大气中的CO_2浓度将会达到550μmol·mol~(-1),而在本世纪末将达到甚至超过700μmol·mol~(-1)。我国是一个拥有14亿人口的发展中国家,农业的重要性不言而喻,水稻和小麦是生活中的两大主食,研究高CO_2浓度对稻麦生长参数的影响及不同生长参数高光谱的最佳估算模型,对未来全球气候变化下稻麦的生长、农田管理及维护我国乃至世界长期粮食安全都具有重要的理论意义。本研究选取水稻(低应答水稻武运粳30、高应答水稻扬稻6)和冬小麦(宁麦13)作为试验材料,使用开顶室气室(OTC),进行OTC系统气室内大田试验,利用Field Spec4便携式地物光谱仪测量水稻和冬小麦关键生育期冠层光谱曲线数据,同步测定叶面积指数(LAI)、相对叶绿素含量(SPAD值)、水稻与小麦主要生育期株高,探究高CO_2浓度下稻麦光谱的红边特征参数,分析稻麦高光谱特征参数与叶面积指数、叶绿素含量和株高的相关性,寻求最佳估算模型的光谱监测研究。2019年冬小麦和水稻生长季CO_2浓度设置两个水平,环境CO_2(CK)和环境CO_2+200μmol·mol~(-1)(T),CK和T处理均有4个重复。主要研究结果如下:(1)高CO_2浓度增加了冬小麦孕穗-抽穗期和开花期的SPAD值,降低了灌浆期与成熟期的SPAD值,增加了低应答水稻成熟期前SPAD值,降低了高应答水稻拔节期,孕穗-抽穗期和灌浆期SPAD值;高CO_2浓度提高冬小麦灌浆期前的LAI值,降低了灌浆期与成熟期的LAI值,降低了低应答水稻拔节期后的LAI值,提高了高应答水稻整个生育期的LAI值;高CO_2浓度提高冬小麦成熟期前的株高值,降低冬小麦成熟期的株高值,提高了高应答水稻整个生育期的株高值,在孕穗-抽穗期降低了低应答水稻株高值,其余生育期均增加低应答水稻株高。(2)高CO_2浓度并不改变各生育期稻麦冠层光谱曲线波形,仅影响反射率大小,反射率大小差异由于不同CO_2浓度处理引起生长状态的差异造成的。高CO_2浓度降低了冬小麦整个生育期光谱反射率,提高了低应答水稻成熟期前光谱反射率,降低了低应答水稻成熟期的光谱反射率,降低了高应答水稻营养生长时期的光谱反射率。稻麦冠层红边光谱一阶微分呈“单峰”、“双峰”或“多峰”型,随着生育期的推进,“峰”现象逐渐减弱。高CO_2浓度降低了冬小麦整个生育期的红边幅值和红边面积,提高了低应答水稻成熟期前的红边幅值和红边面积,降低了高应答水稻灌浆期前的红边幅值和红边面积,影响幅度随稻麦不同生育期而异。(3)光谱一阶导数R’755估算冬小麦LAI的回归模型最优,回归方程为y=-12910x~2+488.5x+1.389。红边位置λr与水稻LAI值的回归模型拟合度最强,回归方程为y=3.44×10~(-3)x~2-4.895x+1745。光谱一阶导数R’755估算冬小麦SPAD的回归模型最优,回归方程为y=-6.399×10~5x~2+7667x+36.67。光化学植被指数PRI与水稻SPAD值的回归模型拟合度最强,回归方程为y=-1151x~2-33.09x+45.24。基于红边位置λr构建水稻株高估算模型效果最佳,估算方程为:y=-0.07282x~2+109.4x-40950。


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