模拟氮沉降下杜仲幼苗的光谱响应

哀建国，杜江丽，金松恒，宋新章

（1.浙江农林大学 天目学院，浙江 临安 311300；2.浙江农林大学 林业与生物技术学院，浙江 临安 311300）

模拟氮沉降下杜仲幼苗的光谱响应

哀建国1，杜江丽2，金松恒1，宋新章2

（1.浙江农林大学 天目学院，浙江 临安 311300；2.浙江农林大学 林业与生物技术学院，浙江 临安 311300）

设置对照（0 kg·hm－2·a－1）、低氮（30 kg·hm－2·a－1）、中氮（60 kg·hm－2·a－1）3组模拟大棚试验，研究了杜仲（Eucommia ulmoides）幼苗在不同氮沉降处理下的光谱响应特征。结果表明：杜仲幼苗在低氮处理下长势良好，其光谱反射率总体处于最低水平，红边位置出现“红移”趋势，中氮使得杜仲叶片在可见光及近红外波段的反射率普遍升高，并发生“蓝移”现象，杜仲生长受到抑制，后期抑制则逐渐消除；氮沉降处理间的差异显著性光谱区域随着时间的推移逐渐增多，到10月植物生长后期差异显著性开始降低；反高斯模型参数Rs、R0、λ0、λp和σ可作为反映杜仲受氮沉降影响整体水平的指标，其中 R0最为显著；与两个归一化植被指数 NDVI和gNDVI相比，比值植被指数RVI700和RVI550表现出更为有效的指示胁迫作用。

杜仲；模拟氮沉降；光谱反射率；红边

近几十年来，农业和工业活动的密集化，例如矿物燃料的燃烧、含氮化肥的生产和使用及畜牧业等人类活动向大气中排放了大量的含氮化合物[1]。目前中国南方已经出现了大面积的氮沉降危害区，而我国也已成为继欧、美之后的第三大氮沉降集中区[1～2]。现有研究表明，氮沉降会对植物生产力[3～4]、光合生理[5]、营养元素含量[6]等产生影响，但以上研究多以农作物、经济作物和部分森林树种或整个森林生态系统为对象，对药用植物特别是木本药用植物则研究较少。

杜仲（Eucommia ulmoides）为杜仲科（Eucommiaceae）杜仲属（Eucommia）多年生落叶乔木，为我国特有珍贵中药材和工业提胶原料树种。杜仲在国内栽培区域大致位于华东、华中和西南暖温带气候区内[7]，其分布区大体上和长江流域相吻合，而此区域亦是我国氮沉降分布最集中地区。

目前，高光谱遥感由于具有很高的光谱分辨率，能够提供更为丰富的地物信息，已被广泛用于监测和研究环境变化引起的植物功能的变化。当植物处于病虫害、干旱、营养不良以及各类大气污染物，诸如氮沉降、臭氧、重金属等环境胁迫时，植物叶片的一些生理特性会随环境因子的胁迫而发生改变，进而将引起叶片光谱曲线形态的变化，因此可以利用遥感数据（光谱反射率）来获取植物对环境胁迫的响应信息[8～9]。本文利用高光谱遥感技术研究模拟氮沉降对杜仲幼苗叶片反射光谱的影响，以期为实现浙江高氮沉降区杜仲的光谱实时监测提供必要的基础数据和技术支持。

1 试验地概况

试验地位于浙江省临安市浙江农林大学天目学院实验大棚，该地区年平均气温 15.8℃，7月为最热月，历年平均为28.1℃。年降水量1 426 mm，6月雨量最多，12月最少，属中纬度北亚热带季风气候。试验地处于近自然状态，没有人为经营干扰。

2 研究方法

2.1 试验设计

2010年4月初选取81株生长健壮、高度相近的一年生杜仲实生苗，移栽到高20 cm，内径18 cm的塑料花盆中，栽培土壤由黄红壤和肥料土按7：1的比例混合而成，并置于实验大棚内培养。实验共设9个样方，每个样方面积为1 m×1m，均匀放置9盆杜仲幼苗，样方间距为0.5 m。实验分为对照（ck：0 kg·hm－2·a－1）、低氮（LN：30 kg·hm－2·a－1）、中氮（MN：60 kg·hm－2·a－1）3个处理组，9株为一重复，每个处理分别有3个重复。当受试杜仲苗过了缓苗期后，分别将每个处理所需的NH4NO3溶解在50 mL水中（相当于浙江省年新增降水0.6 mm），自2013年5月开始，在杜仲苗生长发育期内（5－10月），每月一次定期用喷雾器均匀喷洒受试杜仲苗。对照组则喷洒等量自来水。之后对苗木进行常规栽培管理。氮沉降处理后每隔25 d测定反射光谱。

2.2 反射光谱数据的采集

叶片光谱反射率采用美国Unispec-SC型单通道光纤光谱仪（波段范围：310 ～ 1 100 nm；光谱分辨率：3 nm；采样间隔：1 nm）进行采集。光谱反射率的采集选择在晴朗无云或少云的天气进行，采集时间为10:00－14:00（太阳高度角大于45°）。实验时从每个样方中随机选取3株杜仲苗，在每株的中上部随机选取光照充分、叶色均匀无病斑的成熟叶片6片，每叶1个数据采集点。每次测量前需用标准白板校对调零。采集得的叶片光谱反射率数据先用Multispec5.1导出，利用Excel进行初步处理并运算，最后再用Origin 8.0进行整理分析并作图。

2.3 数据处理

2.3.1 光谱反射率 对18组原始光谱反射率数据求平均值得到平均光谱反射率，并对受试杜仲苗在低氮和中氮处理下400 ～ 800nm的平均光谱反射率做差，进行差异显著性分析。

2.3.2 植被指数 本实验中，选取了4个常用的植被指数（表 1）分析其在不同氮沉降水平的模拟实验作用下对受试杜仲样本叶的区分度。其中，归一化植被指数（NDVI）是应用最为广泛的一种植被指数，常被用于植物胁迫的检验[10]。在后续计算中，一律采用760 ～ 900 nm和630 ～ 690 nm所在波段范围内光谱反射率的平均值来表示NDVI 算式中的近红外和红光波段的值。

表1 植被指数Table 1 Vegetation index

2.3.3 反高斯模型 反高斯模型（inverted-Gaussian，IG）由Bonham-Carter于1988年首次提取，能够模拟植被在670 ～ 780 nm范围内的光谱反射率曲线，用于定量分析植被的红边特性，其表达式为：

式中，R0为红光区光谱反射率最小值，Rs为近红外区域最大光谱反射率值；λp为红边波长位置（REP），λ0为红光区光谱反射率最小值所对应的波长；σ为高斯方程偏差参数，单位为nm，也等于λp－λ0。

本实验中，R0和Rs分别选定为波长670 ～ 685 nm和780 ～ 795 nm范围的光谱反射率平均值，并利用最小二乘法来估算685 ～ 780 nm波段内另外两个参数λ0和σ[14]：

利用参数R0和Rs在B（λ）和λ间通过最小二乘法进行线性拟合，并对红边参数模型的未知系数α0和α1进行估算，则IG模型的参数λ0和σ分别为：

3 结果与分析

3.1 氮沉降对杜仲叶片光谱反射率的影响

图1 模拟氮沉降处理对杜仲平均光谱反射率的影响Figure 1 Mean spectral reflectance of seedlings under different nitrogen deposition

反射率曲线是宏观上观察植物受胁迫状态的最佳指标，反射率越高，则表明植物吸收的光越少，受胁迫越大。图1为受试杜仲苗在5个月实验观测中不同氮沉降处理下的平均光谱反射率比较。实验组和对照组叶片的原始反射光谱变化趋势是一致的，都具有450 nm和650 nm处两个明显的吸收谷、550 nm处绿光反射峰、680 ～740 nm反射率急剧增高的红边区以及780 ～ 1 100 nm的近红外高原平台，但在不同处理间差异显著。实验初期和中期，在可见光范围内（400 ～ 700 nm），中氮组杜仲叶片平均光谱反射率最高，低氮组最低，说明中氮处理对受试杜仲苗造成了一定的胁迫，而低氮处理则起到了“施肥效应”。后期，低氮和中氮实验组两条光谱反射曲线几乎重合，其平均光谱反射率都低于对照组，这种变化可能是杜仲苗对中浓度的氮沉降胁迫产生了一定耐受性的缘故。

3.2 低氮和中氮处理的差异显著性分析

从图1可知，中氮（MN）组的杜仲叶片光谱反射率在实验前期和中期都要高于低氮（NM）处理。为了进一步说明受试杜仲苗对两种浓度模拟氮沉降的响应程度，计算二者平均光谱反射率间的差值（LN-MN），并通过Excel分析其差异大小，用Origin 8.0作图比较，结果如图2。

图2 低氮和中氮处理下杜仲叶片的平均光谱反射率差值（LN-MN）Figure 2 Difference of mean spectral reflectance of seedlings between LM and MN treatment

由图2可以看出，在550 nm为中心的绿光反射区、700 nm附近的红边以及近红外部分，低氮和中氮处理的平均光谱反射率间差异比较显著。此外，5－9月，在可见光部分低氮处理的光谱反射率几乎都低于中氮处理，并且随着时间的推移差值逐渐增大，到2013年9月差值达到最大。这种差值的差异显著性（黑色部分）与差值大小变化基本一致，即差异显著性的光谱区间随着时间的推移也在逐渐增多，到10月份植物生长后期开始降低。上述结果表明，在杜仲生长的初期和中期，中氮处理使杜仲生长受到了一定程度的胁迫，而低氮处理长势良好，差异显著；后期，两种处理间的差异不显著。

3.3 模拟氮沉降处理对杜仲植被指数的比较

对整个实验期间杜仲的光谱反射率平均值进行植被指数计算，结果如表2。由表2可知，两种浓度模拟氮沉降处理下的杜仲植被指数变化特征基本一致，各个指数LN处理的值基本上都高于MN和ck的值，表明在低氮处理下受试杜仲苗生长状态更佳，中氮处理则在一定程度上抑制了杜仲幼苗的生长。进一步分析比较发现，实验组和对照组的RVI700和RVI550差值比gNDVI和NDVI的差值更大，说明利用特定波长位置上的光谱反射率所构建的植被指数，对有效区分不同氮沉降处理水平下的杜仲样本更加有效。

3.4 模拟氮沉降对杜仲反高斯模型红边参数的影响

近年来随着高光谱遥感的兴起而发展起来的光谱数据分析技术中，植被“红边”位移现象是研究最多、成效最显著的成果之一。“红边”是绿色植物在红光范围（680 ～ 750 nm）之间反射率增高最快的点，即红光范围内一阶导数最大值所对应的光谱位置。

表2 不同处理时间的杜仲植被指数Table 2 Vegetation index of seedlings at different time

本实验中，利用反高斯（IG） 模型来模拟 杜仲在氮沉降处理下的光谱反射 率的红边位置曲线，并对模型中的参数进行定量分析，进而筛选出相对明显的参数作为反应氮沉降胁迫的指标。IG模型中共有5个参数，分别为Rs、R0、λ0、λp和σ0，经计算，5个参数同处理水平间具有较好的相关性，结果如图3。

Rs是近红外区域肩反射率值，结果显示，低氮组Rs值总体上最大（7月和10月除外），表明低氮处理会降低杜仲在近红外区域肩吸收强度，中氮和对照组则无明显规律，不同处理的Rs值总体上差异不明显。R0值位于叶绿素a的吸收峰值区，其值受叶绿素含量的影响。前期和中期，3组氮沉降处理的R0值呈LN ＞ ck ＞ MN，后期则对照组最大。说明在杜仲生长季低浓度的氮沉降有助于叶片中叶绿素的形成，这也能解释实验中低氮处理下的杜仲叶片在多数情况下比对照组高的现象。

图3 氮沉降处理下反高斯模型参数比较Figure 3 Comparison of IG model parameters under different nitrogen deposition treatments（mean±SE）

λ0和λp分别指的是红光区域叶绿素吸收谷和红边所对应的波长位置，二者间的关系为：λp= λ0+σ0中期，低氮组的λ0值相对较大，中氮组和对照组差异不显著，初期和后期则无明显规律。5－8月，低氮组的λp值要高于对照和中氮组，中氮最低，表明低氮处理会使杜仲产生“红移”，促进了杜仲生长，而中氮处理在这一时期则产生了一定的抑制作用。此外，6－8月，中氮组杜仲红边位置发生了“蓝移”，后期又逐渐向长波方向移动，推测可能因为早期中浓度的氮沉降抑制了杜仲生长，但在时间足够长的情况下，杜仲会对逆境胁迫表现出一定的适应性和承受力。随着杜仲叶片长大，叶面积指数增大，同时叶绿素含量增多，中浓度的氮沉降所造成的胁迫在一定程度上就会被减弱甚至消除。σ是反高斯模型的标准差系数，对应红光吸收谷的宽度，其值受λ0和λp影响，无明显规律。

4 结论与讨论

（1）研究结果表明，与对照组相比，杜仲幼苗在低氮处理下长势良好，其光谱反射率总体处于最低水平，表明低浓度的氮沉降促进了杜仲生长，在整个实验期间都起到了一定的“施肥效应”；中浓度的氮沉降使得杜仲叶片在可见光及近红外波段的反射率普遍升高，杜仲生长受到抑制，这种抑制作用在后期逐渐消除，且与低氮组的光谱反射曲线几乎重合。氮沉降处理间的差异显著，但到10月植物生长后期开始降低。

（2）与NDVI和gNDVI相比，植被指数RVI700和RVI550表现出更为有效的指示胁迫作用。本次研究中考虑到利用特定波长位置上的光谱反射率所构建的植被指数，对有效区分不同氮沉降处理水平下的杜仲样本比较宽波长范围的传统植被指数NDVI更加有效，因此，可以考虑用RVI700等特定波长位置上有显著指示作用的指数代替NDVI指数作为杜仲受氮沉降胁迫的指标。

（3）反高斯模型参数Rs、R0、λ0、λp和σ在6个时期均可作为反映杜仲受氮沉降胁迫整体水平的指标，其中参数 R0最为显著。在杜仲生长季，低氮组杜仲的R0最低，表明在该时期低浓度的氮沉降有助于叶片中叶绿素的形成，这也能解释实验中低氮处理下的杜仲叶片在多数情况下比对照组高的现象。

（4）在实验初期和中期，与对照组相比，低氮组杜仲光谱反射率红边位置总体上呈“红移”趋势，中氮组则发生了“蓝移”，并且表现出时间上的累积性，反映出低氮处理对杜仲生长的促进和中氮处理的胁迫。但在后期，中氮组也发生了“红移”现象，分析可能是因为杜仲在生长后期表现出了一定的适应性。

[1] Galloway J N, Aber J D, Erisman J W, et al.The nitrogen cascade[J].Bioscience, 2003, 53(4): 341－356.

[2] Townsend AR, Braswell B H, Holland E A, et al.Spatial and temporal patterns in terrestrial carbon storage due to deposition of fossil fuel nitrogen[J].Ecol Appl, 1996, 6(3): 804－814.

[3] Magill A H, Aber J D, Berntson G M, et al.Long-term nitrogen additions and nitrogen saturation in two temperate forests[J].Ecosystems, 2000（3）: 238－253.

[4] Sonnleitner M A, Günthardt-Goerg M S, Bucher-Wallin I K, et al.Influence of soil type on the effects of elevated atmospheric CO2and N deposition on the water balanceand growth of a young spruce and beech forest[J].Water, Air, Soil Pollut, 2001（126）: 271－290.

[5] Nakaji T, Takenaga S, Kuroha M, et al.Photosynthetic response of Pinus densiflora seedlings to high nitrogen load[J].Environ Sci, 2002, 9（4）: 269－282.

[6] Bauer G A, Bazzaz F A, Minocha R, et al.Effects of chronic N additions on tissue chemistry, photosynthetic capacity, and carbon sequestration potential of a red pine (Pinus resinosa) stand in the NE United States[J].For Ecol Manage, 2004（196）: 173－186.

[7] 汤诗杰，李和平，贺善安.杜仲研究的现状与展望[J].林业科技开发，2007，21（2）：8－12.

[8] 潘瑜春，赵春江.地理信息技术在精准农业中的应用[J].农业工程学报，2003，19（4）：1－5.

[9] McKenzie R L, Aucamp P J, Bais A F, et al.Changes in biologically-active ultraviolet radiation reaching the Earth's surface[J].Photochem Photobiol Sci,2007, 6（3）: 218－231.

[10] Yang Z, RaoM N, Elliott N C, et al.Using ground-based multispectral radiometry to detect stress in wheat caused by greenbug (Homoptera: Aphididae) infestation[J].Comput Electr Agric,2005（47）: 121－135.

[11] Rouse Jr J W, Haas R H, Schell J A, et al.Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS[J].NASA Spec Publ, 1974（351）: 309－317.

[12] Gitelson A A, Kaufman Y J, Merzlyak M N.Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS[J].RS Environ, 1996, 58（3）: 289－298.

[13] Lichtenthaler H K, Gitelson A, Lang M.Non-destructive determination of chlorophyll content of leaves of a green and an aurea mutant of tobacco by reflectance measurements[J].J Plant Physiol, 1996, 148（3）: 483－493.

[14] Miller J R, Hare E W, Wu J.Quantitative characterization of the vegetation red edge reflectance.An inverted-Gaussian reflectance model[J].Remote Sens, 1990, 11（10）: 1 755－1 773.

Spectral Response of Eucommia ulmoides Seedlings to Simulated Nitrogen Deposition

AI Jian-guo1，DU Jiang-li2，JIN Song-heng1，SONG Xin-zhang2
（1.Tianmu College of Zhejiang A & F University, Lin’an 311300, China; 2.School of Forestry and Biotechnology, Zhejiang A & F University，Lin’an 311300, China）

Experiments were conducted on spectral response characteristics of Eucommia ulmoides seedlings under different simulated nitrogen deposition like control (CK: 0 kg/ha·a－1), low nitrogen (LN: 30 kg/ha·a－1), medium nitrogen (MN: 60 kg/ha·a－1).The result showed that the seedlings grew well under low nitrogen treatment, with the lowest spectral reflectance, and the red edge position presented a trend of “red shift”.While the spectral reflectance in visible light and near infrared band of seedlings under medium nitrogen deposition was generally higher, and the“blue shift” phenomenon occurred, consequently, the growth of seedlings was restrained but grew well later.The spectral regions of significant difference among different treatments increased with time, while in October, differences reduced.The inverted-Gaussian model parameters such as Rs, R0, λ0, λpand σ could be indicators of spectral response of seedlings under simulated nitrogen deposition, among which, R0 performed the best.Compared with NDVI and gNDVI, RVI700and RVI550could better indicate stress of nitrogen.

Eucornmia ulmoides; simulated nitrogen deposition; spectral reflectance; red edge

S718.43

A

1001-3776（2014）06-0072-06

2014-04-25；

2014-09-20

浙江省自然科学基金资助项目（Y3110393）

哀建国（1968－），男，浙江海宁人，副教授，博士，从事植被生态学与植物资源开发利用研究。