小麦冠层反射光谱与植株水分状况的关系

研究了不同土壤水、氮条件下小麦冠层光谱反射特征与叶片和植株水分状况的相关性．结果表明,在小麦主要生育期,冠层叶片含水率与460～510、610～680和1480～1500nm波段范围内的光谱反射率有较高的相关性,植株含水率与810～870nm波段范围内的光谱反射率密切相关．在整个生长期内,小麦冠层叶片含水率与460～1500nm波段范围内的光谱反射率均有良好相关性,植株含水率与560～1480nm波段范围内光谱反射率的相关性均达到极显著水平．冠层叶片(CL)、上层叶(UL)和下层叶片(LL)含水率与光谱指数的相关程度为CL>LL>UL．冠层叶片和植株含水率与比值指(R(610,560))和光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))呈极显著线性负相关,与归一化指数((R810-R610)／(R810+R610))呈极显著线性正相关．其中,用光谱指数(R(610,560)／ND(810,610))监测不同生育期小麦冠层叶片和植株含水率的效果最好。     

小麦叶片磷酸酯酶生化特性的研究

采用分光光度法对小麦叶片磷酸酯酶的生化动力学特性进行了研究.实验结果表明:叶片磷酸酯酶水解pNPP的Km值为6.554 mm o l/L,Vm ax为0.774×103U/(m g prote in).该酶的最适pH为6.8,保温10 m in的最适温度为45℃,在50、60、70℃保温时,该酶活力丧失50%所需的时间分别为12、3.75和1.8 m in.不同的金属离子及络合剂对该酶活力有影响,M g2 和C a2 对该酶有激活作用,Zn2 、Cu2 和M n2 对酶活力则有不同程度的抑制作用.EDTA、磷酸氢二钠和偏钒酸铵对该酶活力也有抑制作用.利用L inew eaver-Burk作图法判定抑制类型分别为非竞争性、竞争性和非竞争性抑制,抑制常数分别为5.87、2.47和8.2μm o l/L.     

不同蛋白质含量小麦品种叶片NRA与氮素积累关系的研究

以鲁麦５号和昌乐５号两种不同蛋白质含量小麦品种为材料,研究了各生育期叶片ＮＲＡ与氮素积累的关系。其结果是,在不同施氮量下,各生育期叶片ＮＲＡ、ＮＯ３＾－－Ｎ、ＮＨ２－Ｎ、还原Ｎ含量皆随施氮量增加而增加,但生育前期昌乐５号的毕大于鲁麦５号,而生育后期则相反,鲁麦５号的皆大于昌乐５号,籽粒蛋白质含量亦为鲁麦５号高于昌乐５号。表明生育后期（开花期后）叶片ＮＲＡ是反映籽粒蛋白质含量高低的一项重要指标。     

基于高光谱遥感的小麦叶片氮积累量

作物氮素状况是评价长势、提高产量和改善品质的重要指标,因此叶片氮积累量的实时无损估测对作物生产的氮素管理具有重要意义.以多个小麦品种在不同施氮水平下的连续3a大田试验为基础,研究了小麦叶片氮积累量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,冠层叶片氮积累量随着施氮水平的提高而增加,光谱反射率在不同叶片氮积累量水平下发生相应的变化.叶片氮积累量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,"红边"区域表现最为显著.通过微分等技术构造多种植被指数,对高光谱参数和叶片氮积累量间进行相关回归分析,SDr/SDb、FD742和AVHRR-GVI 3个参数与叶片氮积累量关系最密切,方程拟合决定系数R2分别为0.9163、0.9097和0.9142,估计标准误差SE分别为1.165、1.079和1.077.经不同年际独立数据的检验表明,利用光谱参数FD742建立的模型对叶片氮积累量的估测精度为0.8449,预测的RMSE为0.984;红边位置REPIG对叶片氮积累量的估测精度和预测的RMSE分别为0.8394和1.014,表明预测值与观察值之间符合精度高,比较而言,FD742为自变量建立的模型可以更好地评估不同条件下叶片氮素积累状况.     

于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明：利用NDVI(MSS₇, MSS₅)、NDVI(RBV₃, RBV₂)、TM₄、CH₂、MODIS₁和MODIS₂遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数（R₂）在0.60以上;应用NDVI(PB₄, PB₂)、NDVI(CH₂, CH₁)、NDVI(MSS₇, MSS₅)、RVI(MSS₇, MSS₅)、MODIS₁和MODIS₂可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R₂大于0.86.比较而言,NDVI(MSS₇, MSS₅)和NDVI(PB₄, PB₂)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

土壤干旱条件下氮素营养对小麦水分状况和光合作用的影响

轻度土壤干旱下,小麦叶片仍能维持较好的水分状况,高氮营养对叶片光合作用有明显的促进作用。中度以上土壤干旱下,叶片水势和相对含水量明显降低,高氮叶片降低的幅度显著大于低氮,同时叶片净光合率(P_n)也趋于降低,高氮叶片降低的幅度较大。高氮叶片的叶肉光合活性明显大于低氮叶片,干旱下P_n降低与其气孔限制作用较大有关。高氮叶片的渗透调节大于低氮叶片,但渗透调节对气孔导度和P_n的维持有限。     

应用近红外光谱估测小麦叶片氮含量

研究利用近红外光谱(near-infrared, NIR)和化学计量学方法估测小麦(Triticum aestivum)新鲜叶片和粉末状干叶中全氮含量的可行性, 并建立小麦叶片氮含量估测模型, 以期为小麦氮素营养的精确管理提供理论依据。以3个小麦田间试验观测资料为基础, 分别运用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)、反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)和小波神经网络(wavelet neural network, WNN), 建立小麦叶片氮含量的鲜叶和粉末状干叶近红外光谱估测模型, 用随机选择的样品集对所建模型进行测试和检验。结果显示, 利用PLS、BPNN和WNN 3种方法构建的近红外光谱模型均能准确地估测小麦叶片氮含量, 其中基于BPNN和WNN的模型优于基于PLS的模型, 且以基于WNN的模型表现最好。对模型进行检验的结果显示, 粉末状干叶模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.147、0.101和0.094, 鲜叶模型的RMSEP分别为0.216、0.175和0.169, 模型的相关系数均在0.84以上。因此, 利用近红外光谱估算小麦叶片氮素营养精确可行, 对其他作物的氮素营养估测提供了借鉴和参考。     

基于星载通道光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系

利用空间遥感信息大面积监测小麦冠层氮素营养状况和生产力指标具有重要意义和应用前景.本研究基于不同施氮水平下小麦冠层反射光谱信息,利用响应函数模拟基于不同卫星通道构建的光谱指数(包括单波段、比值光谱指数和归一化光谱指数),分析基于星载通道的光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养指标的定量关系,确定监测小麦冠层叶片氮素营养的较好卫星传感器和光谱波段,建立小麦冠层氮素营养指标监测方程.结果表明:利用NDVI(MSS7,MSS5)、NDVI(RBV3,RBV2)、TM4 、CH2、MODIS1和MODIS2遥感数据可以预估小麦叶片氮含量(LNC),其决定系数(R2)在0.60以上;应用NDVI(PB4,PB2)、NDVI(CH2,CH1)、NDVI(MSS7,MSS5)、RVI(MSS7,MSS5)、MODIS1和MODIS2可以预测小麦叶片氮积累量(LNA),其R2大于0.86.比较而言,NDVI(MSS7,MSS5)和NDVI(PB4,PB2)分别为预测小麦LNC和LNA的适宜星载通道光谱参数.     

稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素含量是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,叶片氮素含量的无损快速监测对于指导作物氮素营养的精确管理及生产力的预测预报具有重要意义.以5个小麦品种和3个水稻品种在不同施氮水平下的3a田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系.结果显示：（1）不同试验中拔节后稻麦叶片氮含量均随施氮水平呈上升趋势;（2）稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,在可见光区（460～710 nm）的反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,而在近红外波段（760～1100 nm）却随施氮水平的增加逐渐升高;（3）就单波段光谱而言,610、660 nm和680 nm处的冠层反射率均与稻麦叶片氮含量具有较好的相关性;（4）在光谱指数中,归一化差值植被指数NDVI（1220,610）与水稻和小麦叶片氮含量均具有较好的相关性,且相关性好于单波段反射率;（5）对于小麦和水稻,可以利用共同的波段和光谱指数来监测其叶片氮含量,采用统一的回归方程来描述其叶片氮含量随单波段反射率和冠层反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮含量估测的准确性.     

利用叶色特征监测小麦叶片的碳氮状况

研究了不同土壤水氮条件下小麦 (Triticumaestivum) 抽穗后叶片碳氮状况及其比例与叶片叶色 (SPAD值 ) 的关系。结果表明, 小麦中后期叶片氮含量和可溶性糖含量与顶部 3张叶片叶色 (SPAD值 ) 均呈显著的指数正相关, 其相关程度大小为L1>L2 >L3, 但与不同叶位叶色间的差值或比值相关并不显著 ;而叶片碳氮比与各叶位叶色相关不显著, 但与顶 1叶和顶 3叶的叶色差值呈极显著直线相关, 据此建立了基于叶色特征的叶片氮含量、可溶性糖含量和碳氮比监测模型, 检验结果显示, 顶 1叶叶色和顶 1叶与顶 3叶叶色的差值可用来有效地评估小麦叶片的碳、氮含量及碳氮比状况。     

稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系

作物氮素积累动态是评价作物群体长势及估测产量和品质的重要指标,对于作物氮素的实时监测和精确管理具有重要意义。该文以5个小麦(Triticum aestivum)品种和3个水稻(Oryza sativa)品种在不同施氮水平下的3年田间试验为基础,综合研究了稻麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势;稻麦冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异,可见光区(460~710 nm)反射率一般随施氮水平的增加逐渐降低,近红外波段(760~1 220 nm)反射率却随施氮水平的增加逐渐升高;就单波段而言,810和870 nm处的冠层光谱反射率均与稻麦叶片氮积累量具有相对较高的相关性;在光谱参数中,比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)(870,660)和RVI(810,660)均与稻麦叶片氮积累量具有高度的相关性,且相关系数明显高于单波段反射率,尤其是水稻作物;对于小麦和水稻,均可以利用统一的波段和光谱指数来监测其叶片氮积累量,并可以采用统一的回归方程来描述其叶片氮积累量随单波段反射率和反射光谱参数的变化模式,但若采用单独的回归系数则可以提高稻麦叶片氮积累量估测的准确性。     

棉花冠层高光谱参数与叶片氮含量的定量关系

建立棉花(Gossypium hirsutum)氮素状况的光谱监测技术对于棉花营养诊断和长势估测具有重要意义。该研究利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱参数,分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮含量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮含量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮含量和冠层高光谱反射率随不同施氮水平呈显著变化。棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的可见光波段和750~900 nm的近红外波段,且叶片氮含量与比值植被指数RVI [average (760~850), 700]有密切的定量关系,4个品种的平均决定系数在0.70左右。进一步分析表明,可以用统一的回归方程来描述不同品种、不同生育时期和不同氮素水平下棉花叶片氮含量随反射光谱参数的变化模式,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供技术依据。     

冬小麦群体叶片气孔导度差异性分析

对冬小麦 (Triticum aestivum L.)两个品种 3个生育期测定和分析了群体叶片的气孔导度。结果表明 ,近轴面气孔导度比远轴面的大 ,二者之比呈近似正态分布 ,最大概率出现约为 1 .5,该比值在冠层垂直方向变化不显著 ,但随季节而变 ,抽穗期最大。叶片气孔导度从冠层顶部向下迅速递减 ,递减系数约为 0 .57,且各层日变化大致平行。冠层上部气孔活跃 ,导度日变化明显 ,下部日变化不大。同一叶片的气孔导度由近轴面的叶基 ,经由其叶中、叶尖 ,翻过尖点 ,再从远轴面的叶尖经叶中向叶基递减。对近轴面叶中、叶尖气孔导度与该面平均气孔导度相关系数较大 ,而对远轴面叶中、叶基气孔导度与该面气孔导度相关系数较大 ,据此建议测定近轴面气孔导度时 ,应以叶中、叶尖部位为最佳点 ,而测定远轴面气孔导度时 ,应以叶中、叶基部位为最佳点     

不同水氮条件下水稻冠层反射光谱与植株含水率的定量关系

研究了不同土壤水氮条件下水稻 (Oryzasativa) 冠层光谱反射特征和植株水分状况的量化关系。结果表明, 水稻冠层近红外光谱反射率随土壤含水量的降低而降低, 短波红外光谱反射率随土壤含水量的降低而升高。相同土壤水分条件下, 高氮水稻的冠层含水率高于低氮水稻的冠层含水率 ;同一水分条件下, 高氮处理的可见光区和短波红外波段光谱反射率低于低氮处理, 近红外波段光谱反射率高于低氮处理。发现拔节后比值植被指数 (R810 /R460 ) 与水稻叶片含水率和植株含水率呈极显著的线性相关, 模型的检验误差 (RootmeansquareError, RMSE) 分别为 0.93和 1.5 0。表明比值植被指数R810 /R460 可以较好地监测不同生育期水稻叶片和植株含水率。     

水稻叶片气孔导度与冠层反射光谱的定量关系分析

研究了不同土壤水氮条件下水稻(Oryza sativa)叶片气孔导度与冠层光谱反射特征的量化关系。结果表明,不同水分处理下,水稻不同叶位气孔导度变化趋势为:GsL1>GsL2>GsL3>GsL4。高于W3水分条件下,高氮处理的叶片气孔导度高于低氮处理,而低于W3水分条件下,高低氮处理条件下叶片气孔导度差异不显著。发现比值指数R(1 650,760)与不同叶位叶片及不同层次叶片气孔导度的相关性大小为:GsL1>GsL12>GsL123>GsL1234>GsL2>GsL3>GsL4(水稻顶部自上而下第一、二、三、四叶以及自上而下顶部2张、3张、4张叶片的气孔导度值分别表示为:GsL1、GsL2、GsL3、GsL4、GsL12、GsL123和GsL1234),而顶1叶气孔导度与叶面积指数的乘积(冠层叶片气孔导度)同比值指数R(1 650,760)相关程度更高。R(1 650,760)与顶1叶和冠层叶片气孔导度之间皆呈极显著的幂函数负相关。利用不同年份的不同水稻试验对两者的监测模型进行了检验,模型的检验误差RMSE分别为0.05和0.24,表明比值指数R(1 650,760)可以较好地监测不同水氮条件下水稻叶片的气孔开闭特征。     

抗旱性不同的小麦叶片的渗透调节与水分状况的关系

两年的试验结果表明:在土壤水分胁迫下抗旱性强的小麦品种叶片的相对含水量和水势均高于抗旱性弱的品种;渗透势与水势为线性关系,水势每变动一个单位,渗透势变动0.71—0.93个单位;渗透势与相对含水量的对数化关系为两条直线组成的一条折线,第一条直线渗透势的下降完全由渗透调节引起;第二条直线渗透势下降主要是细胞失水浓缩的结果。渗透调节能力为:秦麦3号>昌乐5号>山农587>济南13>烟农15>鲁麦5号。     

光谱植被指数与水稻叶面积指数相关性的研究

 综合分析比较了几种常见光谱植被指数与水稻（Oryza sativa）叶面积指数的相关性及其预测力。结果表明,植被指数的预测力在水稻营养生长旺盛期间最好。植被指数的预测力主要依赖于叶面积指数(LAI)的整体变化范围。因此,综合不同生育时期和氮肥处理的试验资料,光谱植被指数能准确地预测LAI的变化。LAI与各植被指数均呈曲线相关,与比值植被指数(RVI)、再归一化植被指数(RDVI)和R810/R560显著幂相关,与归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)显著指数相关。其中,近红外与绿光波段的比值R810/R560的预测力最佳。用不同移栽秧龄、不同密度、不同水分和氮肥处理的数据对R810/R560的表现进行了检验,结果表明估算精度平均为91.22%,估计的均方差根(RMSE)平均为0.480　5,平均相对误差为-0.013。表明宽波段光谱植被指数可以准确地用来监测水稻叶面积指数。     

小麦和花生叶细胞内超氧物歧化酶(SOD)同工酶的特性和分布

用等电聚焦凝胶电泳方法对小麦、花生叶内超氧物歧化酶同工酶进行了研究,在栽培小麦叶中发现4条 SOD 同工酶谱带。证明位于图谱下方迁移率最大的强单带是叶绿体 SOD,其它3个可能是细胞质 SOD。对野生花生和栽培花生的比较研究结果表明,前者叶中包含3类不同的谱带(文中 A、B 和 C 带)。A 带及 B 带对氰化物敏感,是 Cu-Zn-SOD,C 带不敏感,可能是线粒体 Mn-SOD。栽培花生叶内 SOD 大部集中在叶绿体中,主要是 Cu-Zn-SOD。本文测定了各谱带的 PI 值,并就两类花生叶中 SOD 的不同特性和分布可能对其生物保护功能的影响作了讨论。     

温度和水分状况对几种不同类型植物叶片水势和延伸生长的影响

在田间条件下研究了温度、相对湿度、土壤水分对玉米、高粱、茄子、豇豆、河北杨和泡桐六种植物LER2)和ψWL3)日变化的影响。结果表明,ψWL日变化呈正弦曲线,即早晨、晚上高,中午低;土壤水分亏缺,中午大气ψWV4)愈低,ψWL降低愈多。在土壤供水良好的条件下,玉米、高粱、河北杨、泡桐叶片生长与温度密切相关,因此白天生长快,晚上生长慢;若中午ψWV太低,生长减慢,使叶片生长呈双峰曲线,即午前及18:00左右生长快。若土壤水分亏缺,白天ψWV太低,白天生长慢,晚上生长快。茄子和豇豆叶片生长对水分亏缺更敏感,晚上生长快,白天生长慢,干旱处理叶片在白天中午有收缩现象。