半封閉大棚實(shí)驗(yàn)下廣州市植被滯塵光譜特征分析2.0

引言

植物葉片光譜特征是植物葉片中色素含量、組織機(jī)構(gòu)、水分和蛋白質(zhì)等對(duì)反射光譜響應(yīng)的重要特征，探尋植物滯塵量與光譜之間的規(guī)律已成為當(dāng)前的研究重點(diǎn)。在植物光譜曲線特征規(guī)律和特征參數(shù)方面，受時(shí)間、區(qū)域、環(huán)境和植被種類等多方面因素的影響，不同的學(xué)者得到的研究結(jié)論不盡相同。如在對(duì)玉米葉片反射光譜的研究中發(fā)現(xiàn)，植物滯塵前后的光譜曲線具有“兩增一減”的特征；有的研究人員也發(fā)現(xiàn)滯塵對(duì)葉面反射率有影響，但與上述的研究結(jié)果不盡相同；有的研究人員發(fā)現(xiàn)灰塵不會(huì)造成“紅邊”移動(dòng)，也不會(huì)造成“藍(lán)移”和“紅移”等現(xiàn)象；而有的研究人員等都得到了相反的結(jié)論，認(rèn)為葉片光譜曲線具有“紅邊位移”的特征，且出現(xiàn)了“紅邊藍(lán)移”現(xiàn)象。廣州市作為中國(guó)的一線城市，環(huán)境污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重，但關(guān)于該市植物葉片滯塵光譜特征方面的研究還比較少，亟待進(jìn)一步探討。

結(jié)果與分析

2.1 不同植物滯塵能力比較

由圖5可知，隨著時(shí)間的遞增，3種綠化植物的滯塵量總體呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，但是當(dāng)葉片附著的大氣顆粒物達(dá)到一定量時(shí)，葉表面的累積滯塵量將達(dá)到飽和，甚至出現(xiàn)減少的趨勢(shì)。這說(shuō)明滯塵時(shí)間是影響綠化植物累積滯塵量的一個(gè)重要因子，這與已有的研究結(jié)論基本一致。綠化植物的滯塵能力可間接反映該植物的吸污能力，同一環(huán)境下不同綠化植物由于葉表形態(tài)、空間結(jié)構(gòu)等的差異，其滯塵能力也有所不同。其中，朱蕉的滯塵能力最強(qiáng)，飽和滯塵量最大，為2.23g/m2；其次為紅花檵木，飽和滯塵量為2.21g/m2；金葉榕相對(duì)較弱，飽和滯塵量為2.12g/m2。在具體的綠化植被篩選中，可優(yōu)先考慮朱蕉。

圖5 不同綠化植物的滯塵能力比較

2.2 滯塵前后光譜曲線特征分析

植物葉表的灰塵是影響植被光譜反射率的主要因素之一，通過(guò)對(duì)比有塵和無(wú)塵狀態(tài)下的植物反射光譜率可知，葉面塵使得植物的光譜反射率發(fā)生了變化，在不同的波段范圍內(nèi)表現(xiàn)出不同的規(guī)律（圖6）：

圖6 有塵與無(wú)塵葉片的反射光譜曲線

1）在可見(jiàn)光（350~760nm）波段范圍內(nèi)，3種植物的光譜反射率均顯著升高，表現(xiàn)為有塵葉片＞無(wú)塵葉片。其主要原因是，該波段的光譜反射率受葉綠素、胡蘿卜素、黃葉素等各種葉片色素的支配，而葉片表面附著的灰塵，遮擋了葉片色素的吸收從而增加了葉片的反射，使得有塵葉片的反射率高于無(wú)塵葉片。

2）在近紅外（760~1360nm）波段范圍內(nèi)，3種植物的光譜反射率顯著降低，表現(xiàn)為有塵葉片＜無(wú)塵葉片。其主要原因是，該范圍的光譜反射率與葉片細(xì)胞間的多重反射有關(guān)，而葉片表面附著的灰塵，減少了光線的進(jìn)入，從而減少了細(xì)胞間的多重反射，使得有塵葉片的反射率低于無(wú)塵葉片。其中朱蕉的差異最為明顯，紅花檵木相對(duì)較弱。

3）在短波紅外（1360~2450nm）波段范圍內(nèi)，3種植物的光譜反射率主要受葉子總含水量的控制，不同植物滯塵前后的光譜反射率呈現(xiàn)不同趨勢(shì)，差異較大。金葉榕的有塵葉片＜無(wú)塵葉片，紅花檵木則相反，朱蕉呈波動(dòng)狀態(tài)。綜上，葉面塵對(duì)植物葉片光譜的影響在可見(jiàn)光和近紅外區(qū)域相對(duì)顯著且有規(guī)律，即葉面塵使得葉片的光譜反射率在可見(jiàn)光波段升高，在近紅外波段減少。有其他的研究人員也得到了類似的結(jié)果，認(rèn)為灰塵會(huì)使葉片的光譜反射率在可見(jiàn)光和近紅外2個(gè)區(qū)間產(chǎn)生不同的增減規(guī)律，分別表現(xiàn)為有塵葉片＞無(wú)塵葉片、有塵葉片＜無(wú)塵葉片。

2.3 植物葉片光譜特征參數(shù)分析

植物的光譜特征除光譜曲線特征外，還可以依靠光譜特征參數(shù)來(lái)定量描述，本文通過(guò)剔除誤差并計(jì)算不同植物各滯塵量對(duì)應(yīng)的光譜吸收特征參數(shù)、三邊參數(shù)和植被指數(shù)等光譜特征參數(shù)，進(jìn)一步分析滯塵葉片的光譜特征。其中，金葉榕和紅花檵木的樣本數(shù)為31個(gè)，朱蕉為29個(gè)。

2.3.1光譜吸收特征參數(shù)

光譜吸收特征參數(shù)包括綠峰位置、綠峰反射率、紅谷位置、紅谷反射率等，從圖7-a和b可以發(fā)現(xiàn)，隨著滯塵量的增加，3種植物的綠峰和紅谷位置均沒(méi)有明顯的變化趨勢(shì)，從大到小依次為：朱蕉＞紅花檵木＞金葉榕。其中金葉榕和紅花檵木的綠峰位置和紅谷位置都集中在550和665nm附近，這是綠色植物葉片的普遍特征。朱蕉的綠峰位置（560nm）和紅谷位置（670nm）均向長(zhǎng)波方向移動(dòng)，這是由于朱蕉的植物葉片呈紅色，葉綠素較少所造成的。

圖7 光譜吸收特征參數(shù)與滯塵量的關(guān)系

從圖7-c和d可以發(fā)現(xiàn)，綠峰反射率與滯塵量整體呈增加的趨勢(shì)，但相關(guān)性較低，其中朱蕉的規(guī)律最顯著（R2=0.25），金葉榕相對(duì)較弱；紅谷反射率與滯塵量的相關(guān)性相對(duì)較高，3種植物都隨滯塵量的增加而增加，增長(zhǎng)速率的大小為：朱蕉（R2=0.55）＞紅花檵木（R2=0.42）＞金葉榕（R2=0.22）。

通過(guò)分析可知，葉面塵對(duì)植物的光譜吸收特性參數(shù)具有直接或間接的影響，其中紅谷位置和綠峰位置與滯塵量的關(guān)系不顯著，由植物本身的特性所決定；紅谷反射率和綠峰反射率與滯塵量成正比，且紅谷反射率的關(guān)系較顯著。

三邊參數(shù)是反演植被生長(zhǎng)狀況的重要依據(jù)，計(jì)算所得結(jié)果如圖8所示。

紅邊參數(shù)：由圖8-a1、8-a2、8-a3可知，葉面塵對(duì)3種植物的紅邊參數(shù)沒(méi)有明顯影響，且3種植物的紅邊位置都穩(wěn)定在718nm附近，與滯塵量無(wú)關(guān)，不存在“紅移”或者“藍(lán)移”現(xiàn)象。

藍(lán)邊參數(shù)：由圖8-b1、8-b2、8-b3可知，隨著滯塵量的增加，金葉榕的藍(lán)邊斜率和藍(lán)邊面積呈現(xiàn)先增后減的規(guī)律，而紅花檵木則呈遞減趨勢(shì)，且3種植物的藍(lán)邊斜率和藍(lán)邊面積表現(xiàn)為金葉榕＞紅花檵木＞朱蕉，而藍(lán)邊位置的大小為紅花檵木＞金葉榕＞朱蕉。藍(lán)邊位置與滯塵量無(wú)關(guān)。

圖8 三邊參數(shù)與滯塵量的關(guān)系

黃邊參數(shù)：由圖8-c1、8-c2、8-c3可知，葉面塵對(duì)3種植物的黃邊斜率和黃邊位置的影響不顯著，且黃邊位置都穩(wěn)定在550nm附近。3種植物的黃邊面積表現(xiàn)為朱蕉＞紅花檵木＞金葉榕。通過(guò)分析可知，植物的三邊位置與滯塵量無(wú)關(guān)，沒(méi)有發(fā)生偏移現(xiàn)象。葉面塵對(duì)植物的藍(lán)邊斜率、藍(lán)邊面積、黃邊面積的影響相對(duì)較顯著，對(duì)紅邊斜率、紅邊面積、黃邊斜率的影響不顯著，不同植物其影響程度不同。

2.3.3植被指數(shù)

植被指數(shù)能在一定程度上消除背景和大氣的干擾，并且與一些重要的生化參數(shù)有著密切的函數(shù)關(guān)系，可用來(lái)監(jiān)測(cè)植被的生物物理和生物化學(xué)參數(shù)。而植被指數(shù)中的歸一化植被指數(shù)NDVI是反映植物生長(zhǎng)狀態(tài)最為直接和靈敏的指標(biāo)之一（田永超等，2009），故通過(guò)計(jì)算歸一化植被指數(shù)NDVI來(lái)探討葉面塵對(duì)植被的影響，其中，近紅外波段和紅外波段分別采用858和645nm的反射率計(jì)算。由圖9可知，歸一化植被指數(shù)NDVI與滯塵量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且金葉榕、紅花檵木和朱蕉的斜率分為-0.0291（R2=0.34）、-0.0405（R2=0.58）、-0.062（R2=0.59）。根據(jù)斜率和R2值可知，不同植物的NDVI受葉面塵影響的程度不同，朱蕉更容易受葉面塵的影響，其次為紅花檵木，金葉榕受影響最小。

3、結(jié)果與討論

基于廣州市常見(jiàn)的綠化植物，采用高光譜遙感技術(shù)，通過(guò)設(shè)計(jì)半封閉的大棚實(shí)驗(yàn)方案，探討了滯塵污染下不同植物葉片的光譜特征，得到的主要結(jié)論為：

1）滯塵時(shí)間是影響綠化植物累積滯塵量的一個(gè)重要因子，滯塵量隨著時(shí)間的增加而增加，但達(dá)到飽和之后會(huì)呈減少的趨勢(shì)。不同的植物達(dá)到飽和的滯塵量和時(shí)間存在差異，飽和的滯塵量從大到小依次為：朱蕉＞紅花檵木＞金葉榕。在具體的綠化植被篩選中，可優(yōu)先考慮朱蕉。

2）滯塵前后光譜的反射率的走勢(shì)基本一致，在可見(jiàn)光波段，受葉面塵影響，葉片光譜反射率升高，且隨滯塵量的增加而升高；在近紅外波段則相反，光譜反射率隨滯塵量的增加而降低。

3）葉面塵對(duì)植物葉片的光譜特征參數(shù)具有直接或間接的影響。紅谷位置和綠峰位置與滯塵量的關(guān)系不顯著；紅谷反射率和綠峰反射率與滯塵量總體成正比；植物的三邊位置與滯塵量無(wú)關(guān)，不存在偏移現(xiàn)象；葉面塵對(duì)植物的藍(lán)邊斜率、藍(lán)邊面積、黃邊面積的影響較顯著，不同植物的影響程度不同；歸一化植被指數(shù)NDVI與滯塵量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且不同植物的NDVI受葉面塵的影響程度不同，從大到小依次為：朱蕉＞紅花檵木＞金葉榕。

圖 9 植被指數(shù)NDVI與滯塵量的關(guān)系

本文設(shè)計(jì)了半封閉的大棚實(shí)驗(yàn)方案對(duì)植物的滯塵光譜特征進(jìn)行探討，研究結(jié)果與部分學(xué)者的結(jié)論相同，為植物滯塵效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供了新思路。與其他野外實(shí)驗(yàn)相比，本研究有效地避免了雨水沖刷等造成的實(shí)驗(yàn)中斷問(wèn)題，減少了人為活動(dòng)因素的干擾。與使用降塵設(shè)備或裝置進(jìn)行的模擬實(shí)驗(yàn)相比，本研究可以有效地模擬自然降塵下植物的滯塵效應(yīng)，真實(shí)性更高。

本文采用高光譜遙感技術(shù)定性研究了廣州市常見(jiàn)綠化植物的滯塵效應(yīng)，探尋了植被滯塵量與光譜之間的規(guī)律，利用NDVI與滯塵量建立的模型，可快速無(wú)損低投入的評(píng)估植物滯塵能力，為城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。目前只有個(gè)別學(xué)者對(duì)滯塵量的光譜估算模型進(jìn)行初步探索，對(duì)于光譜估算模型反演波段的選擇、高精度光譜估算模型的構(gòu)建、不同植物種類對(duì)光譜估算模型的影響等方面都尚未開(kāi)展研究，未來(lái)值得深入探討；將植物滯塵量的光譜估算模型與無(wú)人機(jī)高光譜遙感影像、衛(wèi)星影像等結(jié)合起來(lái)進(jìn)行大面積區(qū)域尺度的滯塵量反演，也是未來(lái)研究的重要方向。

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審核編輯黃宇