摘 要:闡述了葉綠素?zé)晒庑纬傻幕驹恚攸c(diǎn)從葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)和日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈨蓚€(gè)方面,論述了葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)分析技術(shù)、監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建、衛(wèi)星載荷與產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)應(yīng)用、目前存在的問(wèn)題與展望。
關(guān)鍵詞:葉綠素?zé)晒猓?日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓?探測(cè)技術(shù)
中圖分類號(hào):Q945.11" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A" " " 文章編號(hào):1002-204X(2023)11-0059-06
doi:10.3969/j.issn.1002-204x.2023.11.015
Chlorophyll Fluorescence Detection and Analysis Technology and Its Application in Agriculture
Zhang Xuejian1, Zhang Dalin2, Zhou Hui1, Li Xiaorui1*
(1.Institute of Agricultural Economy and Information Technology, Ningxia Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Yinchuan, Ningxia 750002; 2.School of Foreign Studies, North Minzu University, Yinchuan, Ningxia 750021)
Abstrct This paper explained the basic principles of chlorophyll fluorescence(CF), and from two aspects of chlorophyll fluorescence kinetics and solar-induced chlorophyll fluorescence, discussed the CF's detection and analysis techniques, monitoring model establishment, satellite sensors, agricultural applications, current issues and prospects.
Key words Chlorophyll fluorescence; Solar-induced chlorophyll fluorescence; Detection techniques
葉綠素?zé)晒饽軌蚍从持参锕饽芪?、激發(fā)能傳遞、光化學(xué)反應(yīng)、電子傳遞、光合效率、光化學(xué)淬滅、非光化學(xué)淬滅、CO2固定等幾乎所有光合作用過(guò)程的變化,是植物光合作用的探針,是植物表型檢測(cè)分析的新型工具,在植物病蟲害、干旱、高溫、低溫、鹽堿、養(yǎng)分等生物和非生物脅迫早期監(jiān)測(cè)、作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)、初級(jí)生產(chǎn)力估算、生物固碳、光合性能評(píng)估等方面具有重要的作用,是當(dāng)前光物理、光化學(xué)、生物化學(xué)、農(nóng)業(yè)信息及其交叉學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
1 定義與基礎(chǔ)理論
葉綠素?zé)晒猓–hlorophyll fluorescence, CF)是葉綠素分子吸收光子后,從激發(fā)態(tài)返回基態(tài)而發(fā)出的比入射光波長(zhǎng)長(zhǎng)的發(fā)射光。
當(dāng)太陽(yáng)電磁輻射到達(dá)植物葉片表面時(shí),光的去向主要有三個(gè)路徑,首先是在從葉片表面反射,其次是被葉片捕光復(fù)合體(LHC)吸收,再次是穿過(guò)葉片后從葉片下表面透射(散射)掉。葉片反射光主要反映葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)內(nèi)部生化組分,葉片LHC吸收的光能一部分用于光系統(tǒng)I(PSI)和光系統(tǒng)Ⅱ(PSII)的光化學(xué)反應(yīng),另一部分用于非光化學(xué)過(guò)程(熱耗散),剩余的微弱部分以熒光形式發(fā)射出去。植物葉片光合作用、熱耗散和葉綠素?zé)晒膺@3種能耗方式和過(guò)程是此消彼長(zhǎng)、相互競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,當(dāng)光化學(xué)反應(yīng)不順利時(shí),熱耗散和葉綠素?zé)晒饩捅容^強(qiáng),反之亦然(圖1)。葉綠素?zé)晒饽芫C合反映光能吸收、激發(fā)能傳遞、光化學(xué)反應(yīng)等光合作用的原初反應(yīng)過(guò)程,以及電子傳遞、質(zhì)子梯度建立、ATP合成和CO2固定等,盡管其能量只占葉片總吸收能量的2%~3%,但變化非常靈敏。當(dāng)植物生長(zhǎng)過(guò)程中遇到逆境脅迫(干旱、缺素、高溫、低溫、鹽脅迫等),形態(tài)結(jié)構(gòu)還沒(méi)有顯現(xiàn)出來(lái)時(shí),葉綠素?zé)晒饩鸵寻l(fā)生了顯著的變化。因此,葉綠熒光被視作植物生理狀態(tài)的“探針”[1]。
2 葉綠熒光探測(cè)方法
葉綠素?zé)晒獾奶綔y(cè)主要有葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動(dòng)力(chlorophyll fluorescence induction kinetics)和日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿olar-induced Chlorophyll Fluorescence, SIF)兩種方法。
2.1 葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動(dòng)力學(xué)方法
葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動(dòng)力學(xué)方法,是指采用飽和脈沖光調(diào)制光源或連續(xù)光源激發(fā)暗適應(yīng)后的植物葉片,驅(qū)使其發(fā)射葉綠素?zé)晒猓z測(cè)分析其強(qiáng)度增減變化的動(dòng)力學(xué)過(guò)程。葉綠素受到光源激發(fā)后,剛激發(fā)產(chǎn)生的熒光位于O點(diǎn),之后快速上升至一個(gè)拐點(diǎn)(I點(diǎn)),然后熒光強(qiáng)度迅速達(dá)到最大值(P點(diǎn)),此后逐步進(jìn)入半穩(wěn)態(tài)(S點(diǎn))、次峰值(M點(diǎn))和穩(wěn)定態(tài)(T點(diǎn))。葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度從O點(diǎn)到T點(diǎn)的熒光變化過(guò)程稱之為葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動(dòng)力學(xué)曲線(圖1)。葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度從O點(diǎn)到P點(diǎn)變化過(guò)程主要與PSII的原初光化學(xué)反應(yīng)有關(guān),從P點(diǎn)到T點(diǎn)是熒光光化學(xué)淬滅和非光化學(xué)淬滅的過(guò)程,主要與植物的碳代謝有關(guān)。葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)現(xiàn)象是德國(guó)科學(xué)家Kautsky于1931年首次發(fā)現(xiàn)的,所以也稱為Kautsky效應(yīng)。
通過(guò)分析葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動(dòng)力學(xué)曲線,可以獲得一系列葉綠素?zé)晒鈪?shù),包括極小熒光值(F0)、極大熒光值(Fm)、可變熒光產(chǎn)量(Fv)、潛在光化學(xué)活性(Fv/F0)、潛在最大光化學(xué)效率(Fv/Fm)、實(shí)際光化學(xué)效率(ΦPSⅡ)、最大量子產(chǎn)額(Yield)、光化學(xué)淬滅(qP)、非光化學(xué)淬滅(NPQ)、表觀光合電子傳遞速率(ETR)等。
2.2 日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?/p>
日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?,是指在自然太?yáng)光的照射下,含有葉綠素的植物群落、植株、器官、組織發(fā)射出的光信號(hào)。植物吸收太陽(yáng)光能后發(fā)射的SIF波長(zhǎng)介于650~800 nm,在紅光波段的685~690 nm和近紅外波段的730~740 nm有兩個(gè)發(fā)射峰。SIF直接反映了自然狀態(tài)下的植被光合狀態(tài),廣泛應(yīng)用于區(qū)域和全球尺度植物生長(zhǎng)狀況的遙感監(jiān)測(cè)。
2.2.1 日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈾z測(cè)分析方法
日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒膺b感探測(cè)分析主要有基于大氣輻射方程、基于反射率、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于模擬模型共4種方法。
(1)基于大氣輻射方程的檢測(cè)分析法?;诖髿廨椛浞匠烫綔y(cè)方法主要是利用夫瑯和費(fèi)暗線(Fraunhofer Line Discriminator,F(xiàn)LD)提取SIF。FLD是指太陽(yáng)光譜經(jīng)過(guò)大氣吸收達(dá)到地表后,存在的波譜寬度為0.1~1.0 nm的強(qiáng)吸收暗線,德國(guó)物理學(xué)家約瑟夫·夫瑯禾費(fèi)(Joseph von Fraunhofer)引用衍射原理測(cè)量了這些暗線的波長(zhǎng),并且以字母A到Z進(jìn)行了標(biāo)注,所以命名為夫瑯禾費(fèi)暗線。到達(dá)地表的太陽(yáng)光譜,在紅光和近紅外波段范圍內(nèi),由于氫分子的的吸收,在656 nm形成了Hα暗線;由于氧分子的吸收,在760 nm形成O2-A暗線,在687 nm形成O2-B暗線。植物在以上這三個(gè)波段的反射率非常微弱,但熒光比較突出,鑒于葉綠素?zé)晒鈱?duì)這三個(gè)暗線波段的填充效應(yīng),使得暗線的信號(hào)強(qiáng)度變小。換句話說(shuō),由于葉綠素?zé)晒獾拇嬖?,植物在這三個(gè)波段的表觀反射率遠(yuǎn)大于真實(shí)反射率。比較而言,Hα暗線離葉綠素?zé)晒夥灞容^遠(yuǎn),O2-B暗線的寬度和深度又遠(yuǎn)不及O2-A暗線,所以夫瑯禾費(fèi)O2-A暗線是遙感探測(cè)分析葉綠素?zé)晒獾淖罴巡ǘ巍?/p>
基于日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒鈱?duì)夫瑯禾費(fèi)暗線O2-A波段的填充效應(yīng),檢測(cè)分析葉綠素?zé)晒庠贠2-A吸收峰內(nèi)和峰外對(duì)“夫瑯禾費(fèi)井”的填充程度(見圖2),繼而推算葉綠素?zé)晒廨椓炼鹊姆椒ǚQ之為夫瑯禾費(fèi)暗線檢測(cè)分析法。O2-A吸收峰內(nèi)(λin)波長(zhǎng)760 nm、峰外(λout)波長(zhǎng)為758 nm,植被在波段λ的表觀輻亮度L(λ)等于植被反射亮度與釋放熒光亮度之和(公式1)。
L(λ)=r(λ)×E(λ)/π+F(λ)" " " " " " " (1)
式中:λ為波長(zhǎng),L(λ)為表觀輻亮度,F(xiàn)(λ)為λ波段的熒光值,r(λ)為真實(shí)反射率,E(λ)為日光入射到植被的輻亮度。
當(dāng)夫瑯禾費(fèi)線內(nèi)外2個(gè)波段足夠鄰近,其反射率和熒光值基本相等的情況下。由式1推算可得到夫瑯禾費(fèi)暗線熒光值(公式2):
Fs=[L(λin)×E(λout)-L(λout)×E(λin)]/[E(λout)-E(λin)]" " " " " " " " " " " " " " "(2)
式中:Fs為葉綠素?zé)晒庵担琇(λin)為吸收峰內(nèi)特定波長(zhǎng)表觀輻亮度,L(λout)為吸收峰外特定波長(zhǎng)表觀輻亮度,E(λin)為吸收峰內(nèi)特定波長(zhǎng)日光入射到植被的輻亮度,E(λout)為吸收峰外特定波長(zhǎng)日光入射到植被的輻亮度。
在FLD檢測(cè)分析方法的基礎(chǔ)上,隨后又發(fā)展了基于多光譜數(shù)據(jù)的3FLD(3 bands FLD)[2]和cFLD(correct FLD)[3]方法,以及基于高光譜數(shù)據(jù)的iFLD(improved FLD)[4]和波譜擬合法SFM(Spectral Fitting Method)[5]等改進(jìn)型方法。
(2)基于反射率的檢測(cè)分析法?;诜瓷渎实臋z測(cè)分析方法,是應(yīng)用650~800 nm紅邊區(qū)間內(nèi)的光譜通道,構(gòu)建各種反射率指數(shù)來(lái)反應(yīng)熒光信息的一種檢測(cè)分析方法。反射率熒光指數(shù)通常有五種類型:一是反射率比值指數(shù)(Reflectance Ratios)[6],即受熒光影響強(qiáng)的波段(680或740 nm)反射率與受熒光影響弱的波段反射率的比值,常用的有r680/r600和r740/r800等;二是反射率一階導(dǎo)數(shù)指數(shù)(Derivatives)[7],常用的有D705/D722、D730/D706、DλP/D744、DλP/DλP+12,一階導(dǎo)數(shù)可以突顯熒光的影響,能夠監(jiān)測(cè)到熒光引起的細(xì)微變化;三是填充指數(shù)(infilling index)[8],受熒光影響強(qiáng)的波段反射率與受熒光影響弱的波段反射率的差值;四是光化學(xué)反射指數(shù)(Photochemical Reflectance Index, PRI),利用光合效率敏感波段(葉黃素信號(hào)波段)531 nm的反射率與參考波段570nm的反射率來(lái)反演葉綠熒光值。PRI=(R531-R570)/(R531+R570);五是混合指數(shù),如r687/r630[6]、雙峰指數(shù)(double peak index)[7](D688×D710)/D2697等。
(3)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的檢測(cè)分析法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)分析方法,是通過(guò)拓展大氣吸收通道,構(gòu)建耦合奇異值分解(Singular Vector Decomposition,SVD)[9]、線性主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、非線性主成分分析[10]等算法,反演SIF的一種方法?;诙趸加^測(cè)衛(wèi)星TanSat反演的全球SIF數(shù)據(jù)集采用的就是這種方法。
(4)基于輻射傳輸模型的檢測(cè)分析法?;谳椛鋫鬏斈P偷娜~綠素?zé)晒鈾z測(cè)分析方法主要有葉綠素?zé)晒饽P停‵luorescence Model,F(xiàn)luorMOD)[11]和土壤冠層觀測(cè)光化學(xué)與能量通量模型(Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy Fluxes, SCOPE)[12]。
葉綠素?zé)晒饽P停‵luorescence Model,F(xiàn)luorMOD),包括葉片尺度模型(FlourMODleaf)和冠層尺度模型(FlourMODsail)。FlourMODleaf是在Prospect模型的基礎(chǔ)上,增加了熒光參數(shù),該模型可以定量模擬葉片反射率和透射率對(duì)葉片葉綠素?zé)晒獾捻憫?yīng);FluroMODSAIL是基于Sail模型和Modtran-4求解的太陽(yáng)和天空輻照度數(shù)據(jù),定量模擬冠層反射率對(duì)葉綠素?zé)晒獾捻憫?yīng)。
SCOPE模型是一種綜合輻射傳輸與能量守恒模型,模型耦合葉片生理模型和冠層輻射傳輸模型,應(yīng)用葉片輻射傳輸Fluspect模塊和任意傾斜葉片散射Sail模塊,分別計(jì)算葉片尺度和冠層尺度的反射光和SIF。模型能夠定量分析輸入?yún)?shù)對(duì)SIF的敏感性。
2.2.2 具備SIF探測(cè)能力的衛(wèi)星載荷
迄今,全球除了我國(guó)2022年發(fā)射的“句芒號(hào)”SIF探測(cè)遙感衛(wèi)星外,其他國(guó)家還沒(méi)有發(fā)射專門用于SIF探測(cè)的衛(wèi)星,但一些大氣遙感和二氧化碳監(jiān)測(cè)衛(wèi)星的某些波段具有SIF探測(cè)能力。
(1)歐洲空間局環(huán)境衛(wèi)星(ENVISAT)——大氣制圖掃描成像吸收光譜儀(SCIAMACHY),具有1個(gè)探測(cè)葉綠素?zé)晒獾拿舾型ǖ溃庾V范圍650~790 nm,光譜分辨率0.48 nm,空間分辨率30 km*240 km。K?觟hler等利用該波段734 nm反演生成了GlobFluo_SCIAMACHY葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)集(2003—2012年)。
(2)歐洲空間局實(shí)用氣象衛(wèi)星(MetOp-A/B/C)——全球臭氧監(jiān)測(cè)試驗(yàn)-2(GOME-2)傳感器,具有4個(gè)探測(cè)通道,其中第四通道光譜范圍為650~790 nm,光譜分辨率為0.33 nm,空間分辨率40 km*40 km,是探測(cè)葉綠素?zé)晒獾拿舾胁ǘ?。德?guó)地球科學(xué)中心(GFZ)科學(xué)團(tuán)隊(duì)利用該波段757 nm反演生成了GOME-F葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)集(2007至今)。
(3)日本溫室氣體觀測(cè)衛(wèi)星(GOSAT/GOAST2)——紅外及近紅外碳觀測(cè)傅里葉變換光譜儀(TANSO-FTS),具有3個(gè)短波紅外波段。其中:第一波段中心波長(zhǎng)為760 nm,光譜范圍為755~775 nm,光譜分辨率為0.025 nm,空間分辨率10.5/9.7 km。Joiner等利用GOSAT數(shù)據(jù)770 nm附近KI吸收線生產(chǎn)了首幅全球SIF遙感產(chǎn)品;Frankenberg等和Guanter等分別采用SVD和PCA方法反演得到757 nm和770 nm處全球GOSAT熒光產(chǎn)品。
(4)美國(guó)航空航天局碳衛(wèi)星——軌道碳觀測(cè)者(OCO-2)及國(guó)際空間站——軌道碳觀測(cè)者(OCO-3),具有1個(gè)葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)敏感波段,光譜范圍757~775 nm,光譜分辨率0.042 nm,空間分辨率1.3 km×2.25 km。Frankenberg采用光譜擬合算法計(jì)算并共享了該波段757 nm和771 nm全球SIF時(shí)序產(chǎn)品OCO2_L2_lite_SIF(2014年至今)。
(5)歐洲哨兵5號(hào)衛(wèi)星(Sentinel-5P)——對(duì)流層臭氧檢測(cè)儀(TROPOMI)傳感器,具有一個(gè)葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)敏感波段,光譜范圍675~775 nm,光譜分辨率0.38 nm,空間分辨率3.5 km*7.0 km。K?觟hler和Frankenberg等采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法反演生成了該波段740 nm處的全球SIF產(chǎn)品數(shù)據(jù)集TROPOMI_F。
(6)中國(guó)二氧化碳觀測(cè)衛(wèi)星(TanSat)——大氣二氧化碳光柵光譜儀(ACGS),Tansat是我國(guó)于2016年12月22日發(fā)射的碳衛(wèi)星,是繼日本GOSAT和美國(guó)OCO-2之后第三顆可以探測(cè)SIF的遙感衛(wèi)星。Tansat衛(wèi)星搭載的ACGS主載荷包括O2-A、弱CO2、強(qiáng)CO2三個(gè)通道,其中,O2-A波段中心波長(zhǎng)為760 nm,光譜范圍758~778 nm,光譜分辨率為0.044 nm,空間分辨率2 km*2 km,適用于葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)分析。劉良云等應(yīng)用此通道數(shù)據(jù)生產(chǎn)了757 nm和771 nm首個(gè)基于國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的全球陸表葉綠素?zé)晒猱a(chǎn)品TANSAT_SIF(2017—2018年)。
(7)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測(cè)衛(wèi)星(句芒號(hào))——葉綠素?zé)晒廨d荷(SIFIS)。句芒號(hào)衛(wèi)星于2022年8月4日發(fā)射,衛(wèi)星攜帶的SIFIS載荷是首顆在軌運(yùn)行專為SIF探測(cè)設(shè)計(jì)的衛(wèi)星傳感器,光譜范圍670~780 nm,光譜分辨率0.3 nm,地面像元分辨率2 km*2 km,幅寬20 km。
另外,加拿大溫室氣體探測(cè)衛(wèi)星(GHGSat)星座(6顆星)、我國(guó)的高分五號(hào)(GF-5)和大氣一號(hào)(DQ-1)也具備SIF探測(cè)功能。
3 葉綠素?zé)晒庠谵r(nóng)林生產(chǎn)中的應(yīng)用
葉綠素?zé)晒饪梢灾苯臃从持参锕夂戏磻?yīng),是植物光合作用的無(wú)損探針,在植物非生物脅迫(干旱、鹽堿、高溫、低溫、缺素等)檢測(cè)、生物脅迫(病害、蟲害等)診斷、作物估產(chǎn)、光合能力評(píng)價(jià)、初級(jí)生產(chǎn)力估測(cè)等方面有著廣泛的應(yīng)用。
3.1 干旱脅迫檢測(cè)
葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)是監(jiān)測(cè)預(yù)警植物干旱脅迫的重要技術(shù)手段。2022年,王愛(ài)英等[13]利用PEG-6000模擬干旱脅迫對(duì)小麥光合特性的影響,研究表明干旱脅迫下,小麥葉片F(xiàn)v/Fm、ΦPSⅡ、ETR顯著降低,NPQ明顯升高。2018年,段娜等[14]研究指出,歐李葉綠素?zé)晒馓匦允芨珊得{迫影響顯著。歐李葉片的F0、Fv、Fv/Fm、qP均隨水分的減少而降低(α=0.05),NPQ、 qP隨水分的減少而升高(α=0.05)。2019年劉文瑜等[15]研究發(fā)現(xiàn),隨著干旱的加劇,5個(gè)供試藜麥品種葉片F(xiàn)0、Fm、Fv/Fm和Fv/F0均呈下降趨勢(shì),分別較CK最多下降31.28%、22.19%、7.81%和24.02%。
3.2 鹽脅迫檢測(cè)
葉綠素?zé)晒鈪?shù)是檢測(cè)植物耐鹽能力的主要指標(biāo)。2021年,張婭等[16]研究指出,在鈉鹽、鈣鹽及其復(fù)合脅迫下,小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)Yield、NPQ顯著增加,而Fv/Fm、ΦPSⅡ、qQ及ETR均顯著下降。2018年,趙躍鋒等[17]研究發(fā)現(xiàn),隨著鹽脅迫的增加,茄子葉綠素?zé)晒鈪?shù)F0呈升高趨勢(shì),F(xiàn)m呈單峰變化趨勢(shì),F(xiàn)v/F0和Fv/Fm呈下降趨勢(shì)。2018年,牛銳敏等[18]研究指出,6個(gè)不同品種葡萄砧木在NaCl脅迫下,F(xiàn)m、Fv/Fm、Fv/F0均降低,F(xiàn)0均增加,變化幅度由大到小依次為140R、貝達(dá)、1103P、5BB、SO4、110R,說(shuō)明110R耐鹽性較強(qiáng),140R耐鹽性較弱。
3.3 溫度脅迫檢測(cè)
葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)曲線是研究分析植物光合能力對(duì)溫度脅迫響應(yīng)的有力工具。2011年,陳曦等[19]研究發(fā)現(xiàn),在30~35 ℃常見高溫下,隨溫度升高,油松葉綠素?zé)晒鈪?shù)F0、qN逐漸上升,F(xiàn)v/Fm、Yield、ETR逐漸下降,變化較為平穩(wěn),而在40 ℃以上高溫脅迫下,Yield、ETR下降幅度與F0、NPQ、qP上升幅度顯著增大。2015年,郝婷等[20]研究發(fā)現(xiàn),在20 ℃、25 ℃、30 ℃、35 ℃ 4個(gè)根際溫度處理中,25 ℃根際溫度的葉綠率熒光參數(shù)(Fv′/Fm′)、ΦPSⅡ、qP均為最大,說(shuō)明黃瓜幼苗最適宜于25 ℃的根際環(huán)境。2021年,張微[21]研究指出,玉露香梨貯藏溫度為0 ℃時(shí),120 d后果皮葉綠素?zé)晒鈪?shù)F0、Fm、Fv和Fv/Fm迅速減小;而冰溫貯藏(-1 ℃)下,以上各參數(shù)降低速率極顯著低于0 ℃處理(P<0.01)。
3.4 病蟲害脅迫檢測(cè)
葉綠素?zé)晒鉃橹参锊∠x害早期診斷提供了新的技術(shù)方法。2012年,隋媛媛等[22]研究發(fā)現(xiàn),溫室黃瓜健康葉片葉綠熒光發(fā)射主峰位于682.135~685.326 nm,白粉病侵害葉片發(fā)射主峰位于684.197~685.749 nm,蚜蟲葉片發(fā)射主峰位于685.019~685.620 nm。病蟲害的發(fā)生,主峰發(fā)射波長(zhǎng)呈現(xiàn)紅移的趨勢(shì)。2011年,王靜靜等[23]研究指出,華山松受到小蠹蟲危害后,F(xiàn)0、Fm、Fv、Fv/Fm、Fv/F0、Fm/F0等參數(shù)均出現(xiàn)不同程度的下降,且Fm=0.139 7、F0=0.089 74、Fv/Fm=0.20、Fv/F0=
0.349是華山松危害不可逆轉(zhuǎn)的臨界值。2022年,陳碩博等[24]研究表明,基于葉綠素?zé)晒?87 nm和741 nm波長(zhǎng)處的上行比值SIF產(chǎn)量指數(shù)(Up687/741)構(gòu)建的K最鄰近模型,對(duì)未顯癥柑橘黃龍病和顯癥黃龍病的診斷精度分別為84.8%和91.1%,均優(yōu)于反射率光譜模型,進(jìn)一步說(shuō)明了葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)在診斷早期黃龍病的優(yōu)勢(shì)。
3.5 缺素診斷
葉綠素?zé)晒鈪?shù)是判定植物營(yíng)養(yǎng)素豐缺的優(yōu)選指標(biāo)。2020年,李冬梅等[25]研究指出,隨著施氮量減少,棉花葉片氮素含量以及葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ和Fv'/Fm'逐漸下降,葉片氮含量與Fv、Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ均呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)關(guān)系,以Fv構(gòu)建的模型擬合葉片氮素含量的精確度顯著高于其他葉綠素?zé)晒鈪?shù)。2021年,王佳等[26]研究發(fā)現(xiàn),施鉀180 kg/hm2時(shí),寧夏引黃灌區(qū)玉米葉片F(xiàn)m、Fv/F0、Fv/Fm、PSⅡ綜合性能指數(shù)(PI)、單位反應(yīng)中心吸收的光能(ABS/RC)等指標(biāo)均達(dá)到最優(yōu)。2017年袁繼存等[27]研究指出,隨著供磷水平的增加,蘋果幼樹葉片F(xiàn)0、Fm和Fv呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢(shì),在1.0 mmol/L處理下,上述熒光參數(shù)為最大值,分別為219、1 362和1 143。
4 問(wèn)題與展望
葉綠素?zé)晒馀c植物光合作用緊密相關(guān),是植物非生物脅迫、生物脅迫早期檢測(cè)的新型工具,對(duì)區(qū)域性和全球性碳匯碳源及陸地生物量估測(cè)發(fā)揮著重要的作用,應(yīng)用范圍非常廣泛。但葉綠素?zé)晒獍l(fā)射波譜范圍很窄,信號(hào)非常微弱,在研究和應(yīng)用方面還存在很多挑戰(zhàn):一是葉綠素?zé)晒夤庾V特征和熒光參數(shù)對(duì)多因子復(fù)合脅迫的響應(yīng)機(jī)制與規(guī)律有待深入研究;二是葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)主要應(yīng)用于葉片尺度檢測(cè)分析,且必須經(jīng)過(guò)暗適應(yīng)過(guò)程,因此亟需研發(fā)冠層尺度葉綠熒光檢測(cè)分析儀器;三是目前SIF探測(cè)專用遙感傳感器還比較少(美國(guó)專門用于探測(cè)SIF的熒光探測(cè)器(FLEX)衛(wèi)星-熒光成像光譜儀FLORIS,空間分辨率為300 m,推遲到2025年左右發(fā)射),區(qū)域性和全球性SIF產(chǎn)品應(yīng)用的基本上都是大氣探測(cè)載荷和碳載荷,存在分辨率低,時(shí)空不連續(xù)等問(wèn)題;四是葉綠素?zé)晒鈪?shù)在生物學(xué)意義上表達(dá)方式存在差異,有待統(tǒng)一規(guī)范等。今后要進(jìn)一步加強(qiáng)空天地一體化葉綠素?zé)晒膺b感探測(cè)、熒光光譜輻射傳輸模型構(gòu)建、SIF產(chǎn)品時(shí)空尺度擴(kuò)展、全波段SIF反演等方面的研究,實(shí)現(xiàn)葉綠素?zé)晒鈴膶?shí)驗(yàn)室檢測(cè)向大田和生態(tài)系統(tǒng)的全面推廣應(yīng)用。
參考文獻(xiàn):
[1] SCHREIBER U, BILGER W, NEUBAUER C. Chlorophyll fluorescence as a nonintrusive indicator for rapid assessment of in vivo photosynthesis[M]//SCHULZE E D, CALDWELL M M. Ecophysiology of Photosynthesis. Berlin:Springer,1995:49-70.
[2] MAIER S W, G?譈NTHER K P, STELLMES M. Sun-induced fluorescence:a new tool for precision farming[M].//VANTOAI T, MAJOR D, MCDONALD M, et al. Digital Imaging and Spectral Techniques: Applications to Precision Agriculture and Crop Physiology. Madison: American Society of Agronomy, 2004:207-222.
[3] ALONSO L, G?譫MEZ-CHOVA L, VILA-FRANC?魪S J, et al. Improved fraunhofer line discrimination method for vegetation fluorescence quantification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2008,5(4):620-624.
[4] GOMEZ-CHOVA L, ALONSO-CHORDA L, AMOROS-
LOPEZ J, et al. Solar induced fluorescence measurements using a field spectroradiometer[J]. AIP Conference Proceedings, 2006,852(1):274-281.
[5] MERONI M, BUSETTO L, COLOMBO R, et al. Performance of spectral fitting methods for vegetation fluorescence quantification[J]. Remote Sensing of Environment, 2010,114(2):363-374.
[6] DOBROWSKI S Z, PUSHNIK J C, ZARCO-TEJADA P J, et al. Simple reflectance indices track heat and water stress-induced changes in steady-state chlorophyll fluorescence at the canopy scale[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,97(3):403-414.
[7] ZARCO-TEJADA P J, PUSHNIK J C, DOBROWSKI S, et al. Steady-state chlorophyll a fluorescence detection from canopy derivative reflectance and double-peak red-edge effects[J]. Remote Sensing of Environment, 2003,84(2):283-294.
[8] P?魪REZ-PRIEGO O, ZARCO-TEJADA P J, MILLER J R, et al. Detection of water stress in orchard trees with a high-resolution spectrometer through chlorophyll fluorescence in-filling of the O2-A band[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005,43(12):2860-2869.
[9] FRANKENBERG C, O'DELL C, BERRY J, et al. Prospects for chlorophyll fluorescence remote sensing from the Orbiting Carbon Observatory-2[J]. Remote Sensing of Environment, 2014,147:1-12.
[10] K?魻HLER P, GUANTER L, JOINER J. A linear method for the retrieval of sun-induced chlorophyll fluorescence from GOME-2 and SCIAMACHY data[J]. Atmospheric Measurement Techniques, 2015,8(6):2589-2608.
[11] ZARCO-TEJADA P J, MILLER J R, MOHAMMED G H, et al. Vegetation stress detection through chlorophyll a+b estimation and fluorescence effects on hyperspectral imagery[J]. Journal of Environmental Quality, 2002,31(5):1433-1441.
[12] VAN DER TOL C, VERHOEF W, TIMMERMANS J, et al. An integrated model of soil-canopy spectral radiances, photosynthesis, fluorescence, temperature and energy balance[J]. Biogeosciences, 2009,6:3109-3129.
[13] 王愛(ài)英,李雙,焦湞,等. PEG-6000模擬干旱對(duì)不同抗性小麥品種光合和葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2022,57(4):49-56.
[14] 段娜,賈玉奎,郝玉光,等. 干旱脅迫對(duì)歐李葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2018,33(6):10-14.
[15] 劉文瑜,楊發(fā)榮,黃杰,等. 干旱脅迫對(duì)藜麥幼苗生長(zhǎng)和葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2019,37(4):171-177.
[16] 張婭,施樹倩,李亞萍,等. 不同鹽脅迫下小麥葉片滲透性調(diào)節(jié)和葉綠素?zé)晒馓匦訹J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2021,32(12):4381-4390.
[17] 趙躍鋒,任曉雪,陳昆. 鹽脅迫對(duì)茄子種子萌發(fā)、光合指標(biāo)及葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響[J]. 天津農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,24(8):4-6,10.
[18] 牛銳敏,許澤華,沈甜,等. 鹽脅迫對(duì)葡萄砧木生長(zhǎng)和葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 北方園藝,2018(21):85-89.
[19] 陳曦,陳彬麗,周晨,等. 生長(zhǎng)季油松針葉葉綠素?zé)晒鈱?duì)溫度變化的響應(yīng)[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,33(6):70-74.
[20] 郝婷,丁小濤,張紅梅,等. 不同根際溫度對(duì)黃瓜幼苗生長(zhǎng)、光合及葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2015,31(2):45-50.
[21] 張微,趙迎麗,楊志國(guó),等. 不同溫度貯藏對(duì)隰縣玉露香梨果實(shí)品質(zhì)及葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響[J]. 山西農(nóng)業(yè)科學(xué),2021,49(2):236-242.
[22] 隋媛媛,于海業(yè),張蕾,等. 溫室黃瓜病蟲害的葉綠素?zé)晒夤庾V分析[J]. 光譜學(xué)與光譜分析,2012,32(5):1292-1295.
[23] 王靜靜,陳輝,李宗波. 小蠹蟲危害對(duì)秦嶺華山松葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)的影響[J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2011,26(1):35-38.
[24] 陳碩博,沈煜韜,謝鵬堯,等. 基于日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獾母涕冱S龍病原位診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2022,38(9):324-332.
[25] 李冬梅,呂新,羅宏海,等. 基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花氮素營(yíng)養(yǎng)估測(cè)模型[J]. 棉花學(xué)報(bào),2020,32(1):63-76.
[26] 王佳,慕瑞瑞,楊喬喬,等. 滴灌水肥一體化下施鉀量對(duì)寧夏春玉米葉綠素?zé)晒馓匦耘c產(chǎn)量的影響[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2021,33(8):1347-1357.
[27] 袁繼存,趙德英,徐鍇,等. 不同供磷水平對(duì)富士蘋果光合及葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊慬J]. 中國(guó)南方果樹,2017,46(6):112-114.
責(zé)任編輯:達(dá)海莉
基金項(xiàng)目:寧夏回族自治區(qū)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“寧夏優(yōu)勢(shì)作物病蟲害農(nóng)用無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)及防控關(guān)鍵技術(shù)研究與示范”(2023BCF01051)。
作者簡(jiǎn)介:張學(xué)儉(1965—),男,寧夏鹽池人,研究員,碩士,主要從事農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)應(yīng)用研究。
*通信作者:李曉瑞,副研究員,主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息技術(shù)應(yīng)用研究。
收稿日期:2023-09-06