半封閉大棚實(shí)驗(yàn)下廣州市植被滯塵光譜特征分析1.0

引言

隨著工業(yè)化和城市化的快速發(fā)展，城市空氣污染日趨嚴(yán)重。城市綠化植物能夠有效地阻滯空氣中的粉塵，改善城市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，有關(guān)研究表明廣州城市森林的總滯塵量為60760t/a，惠州建成區(qū)植被的總滯塵量達(dá)4430.7t/a，鄭州喬木植被的總滯塵量為8628.28t/a。植物的滯塵效應(yīng)不容小覷，已成為城市綠化植被篩選的重要指標(biāo)。

高光譜遙感技術(shù)為植物滯塵效應(yīng)研究提供了高效、便捷、非破壞性的技術(shù)手段。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已針對(duì)植物滯塵效應(yīng)開展了廣泛研究，主要涉及植物的滯塵機(jī)制、不同主體下的滯塵能力、滯塵能力的影響因素、光譜特征等方面；然而，高光譜遙感技術(shù)在植被滯塵效應(yīng)中的應(yīng)用還比較少，相關(guān)的研究結(jié)果也不完善。

植物滯塵實(shí)驗(yàn)方案主要分為野外實(shí)驗(yàn)和模擬實(shí)驗(yàn)2種。野外實(shí)驗(yàn)受降雨、風(fēng)速、人為活動(dòng)等的影響較大，采樣次數(shù)有限，容易造成實(shí)驗(yàn)中斷；而模擬實(shí)驗(yàn)多在室內(nèi)采用降塵設(shè)備或裝置模擬降塵，真實(shí)度有限，無(wú)法還原自然降塵下植物的滯塵效應(yīng)，因此探究新的植物滯塵實(shí)驗(yàn)方案對(duì)植物滯塵效應(yīng)的可持續(xù)性研究非常有必要。

因此，本文擬通過(guò)設(shè)計(jì)新的植物滯塵實(shí)驗(yàn)方案，采用高光譜遙感技術(shù)定性研究植物滯塵效應(yīng)，探究廣州市常見(jiàn)綠化植被滯塵量與光譜之間的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)快速無(wú)損低投入的評(píng)估植物滯塵能力，以期為綠化植物類型的合理選擇及城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

研究區(qū)概況

廣州市地處珠三角中北緣，廣東省中南部，屬于海洋性亞熱帶季風(fēng)氣候，氣候溫暖多雨、光熱充足，年平均相對(duì)濕度77%，年平均降水量1800mm。廣州市的氣候條件為植物的生長(zhǎng)提供了良好的生態(tài)環(huán)境，生物種類繁多，栽培作物具有熱帶向亞熱帶過(guò)渡的特征。根據(jù)廣州市中心城區(qū)綠化植物調(diào)查的統(tǒng)計(jì)結(jié)果①表明，常見(jiàn)的喬木類植物主要有大花紫薇、大葉榕、金葉榕等；灌木類植物主要有雙色茉莉、紅花檵木、朱蕉等。

廣州市是中國(guó)重要的中心城市，位于珠三角核心區(qū)域，具有明顯的大氣復(fù)合污染特征。近年來(lái)，廣州市空氣質(zhì)量主要污染物指標(biāo)中的二氧化氮、細(xì)顆粒物年均質(zhì)量濃度等存在不同程度的超標(biāo)，未達(dá)到《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB3095－2012）》。根據(jù)廣州市環(huán)境保護(hù)局公布的《2017年廣州市環(huán)境空氣質(zhì)量狀況》②可知，2017年廣州市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)的天數(shù)為294d，占比80.5%，空氣中的主要污染物為PM10（可吸入顆粒物）、PM2.5（細(xì)顆粒物）、二氧化硫、二氧化氮等。

材料與方法

以廣州市常見(jiàn)的綠化植物為研究對(duì)象，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，分析不同植物滯塵能力、滯塵前后光譜特征、植物葉片光譜特征參數(shù)等植物滯塵光譜特征，探討滯塵污染下不同植物葉片的光譜特征（圖1）。其中，葉片光譜反射率數(shù)據(jù)可采用iSpecField-WNIR-HRs地物光譜儀測(cè)定，植物滯塵量數(shù)據(jù)采用質(zhì)量差重法測(cè)定，葉面積數(shù)據(jù)采用葉面積儀法測(cè)定。

3.1 研究方案與對(duì)象

為有效評(píng)估自然降塵條件下廣州市常見(jiàn)綠化植物的滯塵能力，避免雨水沖刷等造成的實(shí)驗(yàn)中斷問(wèn)題，采用半封閉大棚實(shí)驗(yàn)方案，即在實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)頂部搭蓋透明大棚，使大棚能夠完全遮蓋植被，避免雨水的影響。實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)選在廣州市越秀區(qū)先烈中路100號(hào)大院內(nèi)，大院內(nèi)主要是辦公區(qū)，環(huán)境相對(duì)潔凈，遠(yuǎn)離道路、工廠等非自然降塵因素的影響。根據(jù)廣州的氣候特點(diǎn)，樣品采集時(shí)間為2017年10月－2018年1月晴朗無(wú)云（或少云）的天氣。

考慮廣州市綠化植被樹種的多樣性以及大棚實(shí)驗(yàn)的可行性，根據(jù)葉表面結(jié)構(gòu)特征的差異性以及植物生長(zhǎng)的季節(jié)性特征，遵循普通、常見(jiàn)、量多等原則選擇以下3種具有一定代表性的綠化植物為研究對(duì)象：金葉榕[蠟質(zhì)結(jié)構(gòu)，滯塵特征以塊狀層結(jié)式為主]、紅花檵木[粗糙不平、具絨毛，滯塵特征以顆粒物鑲嵌為主]、朱蕉[葉面平滑，滯塵特征以零星嵌入為主]。將5株金葉榕、5株紅花檵木、20株朱蕉放置在搭好的透明大棚中，擺放時(shí)注意植物與植物之間的空隙，以保證后期葉片采集時(shí)不會(huì)碰到植物，減少外在因素的干擾。將3種植物按擺放位置分成5份，作為5個(gè)樣本，并編號(hào)，其中金葉榕用J（J1~J5）表示，紅花檵木用H（H1~H5）表示，朱蕉用Z（Z1~Z5）表示。

3.2 葉片采樣方法

一般認(rèn)為，＞15mm的降雨量能夠沖洗掉植物葉表的灰塵，默認(rèn)此時(shí)的葉片滯塵量為0（李新宇等，2015）。因此，在實(shí)驗(yàn)前對(duì)植物葉片進(jìn)行充分沖洗，使植物置于無(wú)塵狀態(tài)。之后適逢晴朗無(wú)云（或少云）天氣，間隔5~7d對(duì)植物葉片進(jìn)行采樣，每個(gè)植物編號(hào)對(duì)應(yīng)采集1袋葉片，其中金葉榕采集30片，紅花檵木采集50片，朱蕉采集5片，共采集10次。為避免受到人為因素的影響，采用干凈的剪刀和鑷子進(jìn)行采樣。采樣時(shí)盡量在冠層四周及上、中、下各部位分布均勻選擇生長(zhǎng)良好、新老程度一致的葉片，采集完后將其封存于潔凈的采樣袋中并帶回實(shí)驗(yàn)室處理。

3.3 葉片光譜反射率的測(cè)定

葉片的光譜反射率采用地物光譜儀測(cè)定，該儀器具有350~2500nm的波譜范圍，1nm的光譜采樣間隔。光譜反射率的測(cè)定與葉片的采集同時(shí)進(jìn)行，每袋測(cè)量5片葉子的正面作為該袋葉片獲取的滯塵量對(duì)應(yīng)的光譜。無(wú)塵狀態(tài)下的光譜采用葉片沖刷后無(wú)塵狀態(tài)的葉片來(lái)獲取。測(cè)量前使用白板進(jìn)行校正，測(cè)量時(shí)保持光譜儀探頭垂直向下，每點(diǎn)獲取5組重復(fù)的光譜數(shù)據(jù)，測(cè)完之后將葉片放入對(duì)應(yīng)的采樣袋中，與采樣的葉片一同帶回實(shí)驗(yàn)室處理。測(cè)量光譜時(shí)，使用黑板＋黑布作為背景，以減少背景噪聲。光譜測(cè)量時(shí)探頭放置的高度與葉片的大小有關(guān)，葉片越小，探頭距葉片的距離越小。基于此方法，在2017年10月－2018年1月間共進(jìn)行11次光譜實(shí)驗(yàn)，獲取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)4125個(gè)，其中金葉榕1220個(gè)數(shù)據(jù)，紅花檵木1250個(gè)數(shù)據(jù)，朱蕉1140個(gè)數(shù)據(jù)，白板210個(gè)數(shù)據(jù)，無(wú)效數(shù)據(jù)305個(gè)，部分光譜數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 利用地物光譜儀實(shí)測(cè)的植物光譜數(shù)據(jù) （部分）

3.4 滯塵能力的測(cè)定

采用單位葉面積滯塵量來(lái)表示植物的滯塵能力，即根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)植物葉片的滯塵量與葉面積之比來(lái)確定植物的滯塵能力。其中，植物的滯塵量數(shù)據(jù)采用質(zhì)量差重法測(cè)定，葉面積數(shù)據(jù)采用葉面積儀法測(cè)定。為避免其他因素對(duì)實(shí)驗(yàn)的干擾，采用控制變量法，即除燒杯中的液體外，保持浸泡的時(shí)間、烘干的水分、烘干的溫度、烘干的時(shí)長(zhǎng)、冷卻的時(shí)長(zhǎng)等一致。

3.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在光譜特征分析之前，需要對(duì)采集的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以去除噪聲和非敏感波段的影響，具體步驟為：

1）為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，對(duì)單點(diǎn)的5組重復(fù)光譜數(shù)據(jù)剔除誤差較大的值后取平均值。

2）為了使不同時(shí)間段、不同實(shí)驗(yàn)條件下獲取的數(shù)據(jù)具有可比性，并同時(shí)消除實(shí)驗(yàn)環(huán)境背景所帶來(lái)的誤差，將所測(cè)得的葉片光譜反射率遵循就近原則除以對(duì)應(yīng)的白板值。

3）剔除水汽吸收波段。水汽的吸收對(duì)植物的光譜曲線影響較大，且該波段范圍對(duì)植被光譜的研究也沒(méi)有太大的意義，因此為方便數(shù)據(jù)處理，采用直接刪除該波段范圍的方法來(lái)剔除水汽吸收波段，結(jié)果如圖4所示。

圖4 剔除水汽吸收波段的前后對(duì)比

3.6 光譜特征參數(shù)提取

常見(jiàn)的光譜特征參數(shù)有光譜吸收特征參數(shù)、吸收深度、吸收寬度、三邊參數(shù)、植被指數(shù)和光譜反射率絕對(duì)值等。本文重點(diǎn)研究光譜吸收特征參數(shù)、三邊參數(shù)和植被指數(shù)，具體定義如表1所示。其中，光譜反射率的一階導(dǎo)數(shù)（dR）的計(jì)算公式為：

式中：λi+1、λi、λi-1為相鄰波長(zhǎng)；dR(λi)為波長(zhǎng)λi的一階導(dǎo)數(shù)光譜；R(λi+1)、R(λi)、R(λi-1)分別是波長(zhǎng)為λi+1、λi、λi-1處的原始反射率。

表1 光譜特征參數(shù)的定義

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審核編輯黃宇