半封閉大棚實驗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、組織機構(gòu)、水分和蛋白質(zhì)等對反射光譜響應(yīng)的重要特征，探尋植物滯塵量與光譜之間的規(guī)律已成為當前的研究重點。在植物光譜曲線特征規(guī)律和特征參數(shù)方面，受時間、區(qū)域、環(huán)境和植被種類等多方面因素的影響，不同的學者得到的研究結(jié)論不盡相同。如在對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)灰塵不會造成“紅邊”移動，也不會造成“藍移”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，認為葉片光譜曲線具有“紅邊位移”的特征，且出現(xiàn)了“紅邊藍移”現(xiàn)象。廣州市作為中國的一線城市，環(huán)境污染問題日趨嚴重，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，隨著時間的遞增，3種綠化植物的滯塵量總體呈現(xiàn)增加的趨勢，但是當葉片附著的大氣顆粒物達到一定量時，葉表面的累積滯塵量將達到飽和，甚至出現(xiàn)減少的趨勢。這說明滯塵時間是影響綠化植物累積滯塵量的一個重要因子，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，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，通過對比有塵和無塵狀態(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 有塵與無塵葉片的反射光譜曲線

1）在可見光（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＜無塵葉片。其主要原因是，該范圍的光譜反射率與葉片細胞間的多重反射有關(guān)，而葉片表面附著的灰塵，減少了光線的進入，從而減少了細胞間的多重反射，使得有塵葉片的反射率低于無塵葉片。其中朱蕉的差異最為明顯，紅花檵木相對較弱。

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，差異較大。金葉榕的有塵葉片＜無塵葉片，紅花檵木則相反，朱蕉呈波動狀態(tài)。綜上，葉面塵對植物葉片光譜的影響在可見光和近紅外區(qū)域相對顯著且有規(guī)律，即葉面塵使得葉片的光譜反射率在可見光波段升高，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，認為灰塵會使葉片的光譜反射率在可見光和近紅外2個區(qū)間產(chǎn)生不同的增減規(guī)律，分別表現(xiàn)為有塵葉片＞無塵葉片、有塵葉片＜無塵葉片。

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)來定量描述，本文通過剔除誤差并計算不同植物各滯塵量對應(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，朱蕉為29個。

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有明顯的變化趨勢，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）均向長波方向移動，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，但相關(guān)性較低，其中朱蕉的規(guī)律最顯著（R2=0.25），金葉榕相對較弱；紅谷反射率與滯塵量的相關(guān)性相對較高，3種植物都隨滯塵量的增加而增加，增長速率的大小為：朱蕉（R2=0.55）＞紅花檵木（R2=0.42）＞金葉榕（R2=0.22）。

通過分析可知，葉面塵對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)是反演植被生長狀況的重要依據(jù)，計算所得結(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3種植物的紅邊參數(shù)沒有明顯影響，且3種植物的紅邊位置都穩(wěn)定在718nm附近，與滯塵量無關(guān)，不存在“紅移”或者“藍移”現(xiàn)象。

藍邊參數(shù)：由圖8-b1、8-b2、8-b3可知，隨著滯塵量的增加，金葉榕的藍邊斜率和藍邊面積呈現(xiàn)先增后減的規(guī)律，而紅花檵木則呈遞減趨勢，且3種植物的藍邊斜率和藍邊面積表現(xiàn)為金葉榕＞紅花檵木＞朱蕉，而藍邊位置的大小為紅花檵木＞金葉榕＞朱蕉。藍邊位置與滯塵量無關(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。通過分析可知，植物的三邊位置與滯塵量無關(guān)，沒有發(fā)生偏移現(xiàn)象。葉面塵對植物的藍邊斜率、藍邊面積、黃邊面積的影響相對較顯著，對紅邊斜率、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，可用來監(jiān)測植被的生物物理和生物化學參數(shù)。而植被指數(shù)中的歸一化植被指數(shù)NDVI是反映植物生長狀態(tài)最為直接和靈敏的指標之一（田永超等，2009），故通過計算歸一化植被指數(shù)NDVI來探討葉面塵對植被的影響，其中，近紅外波段和紅外波段分別采用858和645nm的反射率計算。由圖9可知，歸一化植被指數(shù)NDVI與滯塵量呈負相關(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

基于廣州市常見的綠化植物，采用高光譜遙感技術(shù)，通過設(shè)計半封閉的大棚實驗方案，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）滯塵時間是影響綠化植物累積滯塵量的一個重要因子，滯塵量隨著時間的增加而增加，但達到飽和之后會呈減少的趨勢。不同的植物達到飽和的滯塵量和時間存在差異，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基本一致，在可見光波段，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關(guān)，不存在偏移現(xiàn)象；葉面塵對植物的藍邊斜率、藍邊面積、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)計了半封閉的大棚實驗方案對植物的滯塵光譜特征進行探討，研究結(jié)果與部分學者的結(jié)論相同，為植物滯塵效應(yīng)的實驗設(shè)計提供了新思路。與其他野外實驗相比，本研究有效地避免了雨水沖刷等造成的實驗中斷問題，減少了人為活動因素的干擾。與使用降塵設(shè)備或裝置進行的模擬實驗相比，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，可快速無損低投入的評估植物滯塵能力，為城市空氣質(zhì)量監(jiān)測提供科學依據(jù)。目前只有個別學者對滯塵量的光譜估算模型進行初步探索，對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、不同植物種類對光譜估算模型的影響等方面都尚未開展研究，未來值得深入探討；將植物滯塵量的光譜估算模型與無人機高光譜遙感影像、衛(wèi)星影像等結(jié)合起來進行大面積區(qū)域尺度的滯塵量反演，也是未來研究的重要方向。

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審核編輯黃宇