楊麗麗，趙 搖，姚玉增

(1.沈陽理工大學(xué) 環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110159；2.東北大學(xué) 資源與土木工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110004)

1 引 言

位于遼寧省東部的紅透山是目前東北地區(qū)最大型的銅鋅礦床，是近東西走向的深部開采礦山。紅透山礦體西段已有60多年的開采歷史，資源枯竭，而且由于采選冶活動(dòng)密集，環(huán)境破壞嚴(yán)重。礦體東段如樹基溝礦區(qū)，已探明發(fā)育1條銅多金屬礦化帶和7條銅多金屬礦(化)體，累計(jì)銅儲(chǔ)量為0.95萬噸，鋅儲(chǔ)量為5.85萬噸[1]，目前仍存在很大的找礦空間。樹基溝礦區(qū)僅采掘了20個(gè)中段，大部分地表未受到礦業(yè)開發(fā)影響。

樹基溝典型礦區(qū)位于遼寧省東部清原縣北三家鄉(xiāng)樹基溝村以西約3公里處，地理位置42°06′～42°07′N，124°38′～124°39′E。本文以樹基溝典型礦區(qū)為對(duì)象，展開研究。表層土壤是自然礦化程度的反映，對(duì)于揭示深部主礦體或礦點(diǎn)的位置具有重要指示意義。然而樹基溝礦區(qū)內(nèi)植被覆蓋率高達(dá)67%，地形坡度多在15°～20°，茂密混雜的喬木和灌木不僅掩蓋了地表較弱的礦化信息，也給大范圍的野外地表調(diào)查及土壤采樣帶來困難。而植被的生長(zhǎng)狀況也是礦山周圍生態(tài)環(huán)境變化的重要指示因子[2-5]。植物的光譜特征(對(duì)光的吸收、透射和反射的變化)由生理特征決定，生理特征又反映生長(zhǎng)狀況。植被在生長(zhǎng)過程中受到周圍不利因素脅迫時(shí)，生長(zhǎng)狀況將發(fā)生變化，特別體現(xiàn)在葉內(nèi)的色素成分、含量、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)以及含水量等方面，葉面反射光譜也隨之發(fā)生改變[6]。以此作為利用光譜技術(shù)診斷和監(jiān)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)植被影響的依據(jù)，學(xué)者們做了大量研究。例如，甘甫平等根據(jù)植被在685 nm附近的最大吸收度相對(duì)地劃分了德興銅礦礦山植被的污染程度[7]。王飛等人通過遙感獲取的植被信息間接反映土壤鹽分的空間分布特性，構(gòu)建了土壤鹽度推理模型[2]。石榮杰等人研究認(rèn)為Cd更容易向紐荷爾臍橙的新葉遷移和聚集，可見-近紅外光譜技術(shù)在臍橙重金屬污染監(jiān)測(cè)上具有很好的潛力[3]。楊可明等人利用微分光譜角正切法區(qū)分了玉米受Pb2+脅迫程度[4]。屈永華等人利用516 nm附近的冠層反射光譜生成了德興銅礦植被覆蓋區(qū)葉片銅離子的含量分布圖[5]。姚玉增等人的研究表明，紅透山地區(qū)礦化區(qū)與背景區(qū)內(nèi)植被在葉片重金屬元素含量、反射光譜特征等方面存在明顯區(qū)別[1]。基于以上研究成果，考慮到樹基溝礦區(qū)廣泛分布有長(zhǎng)白落葉松，本文嘗試?yán)瞄L(zhǎng)白落葉松針葉光譜的細(xì)微差別，反演礦區(qū)地表的土壤重金屬含量。

本文選取垂直于礦體走向且礦體埋深分別為15 m、127 m、264 m的4#、12#、20#三條勘測(cè)線，測(cè)定了3條勘測(cè)線上表層土壤的重金屬元素Cu、Zn、Cd、Pb、Hg含量，研究了在土壤中主要重金屬銅脅迫下長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的變化規(guī)律。通過提取多種特征光譜或特征參數(shù)，將其與對(duì)應(yīng)地點(diǎn)的土壤銅含量進(jìn)行相關(guān)分析和擬合分析，考察特征光譜對(duì)銅脅迫響應(yīng)的敏感性，總結(jié)變化規(guī)律，從而為利用反射光譜的“指紋效應(yīng)”快捷有效地反演大面積高植被覆蓋區(qū)的土壤重金屬含量、圈定隱伏礦(化)體提供理論依據(jù)[8-12]。

2 研究區(qū)概況

研究區(qū)屬山地丘陵區(qū)，大地構(gòu)造位置為華北地臺(tái)北緣東段遼東臺(tái)背斜鐵嶺—靖宇古隆起中部，主要由混合花崗巖、花崗混合巖和太古宙變質(zhì)巖系組成，是公認(rèn)的花崗-綠巖區(qū)[1,11]。斷裂構(gòu)造和褶皺構(gòu)造非常發(fā)育，其中太古代中晚期花崗-綠巖地體多期變形作用形成的褶皺構(gòu)造被認(rèn)為與區(qū)內(nèi)銅、鋅多金屬礦化關(guān)系密切。研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源豐富，其中有色金屬礦床和硫鐵礦主要分布于渾河斷裂北側(cè)，如大型紅透山銅鋅礦床，樹基溝、東南山等中小型銅鋅礦床，以及跳石背、西北天、張胡溝等銅礦(化)點(diǎn)；鐵礦床主要分布于渾河斷裂南側(cè)，而多金屬礦床在渾河斷裂兩側(cè)均有分布[13]。區(qū)內(nèi)的礦石礦物主要有黃鐵礦、磁黃鐵礦、黃銅礦和閃鋅礦；次生礦物主要有孔雀石和藍(lán)銅礦；脈石礦物則以石英、云母、綠泥石和方解石等為主。成礦元素組合以Cu、Zn為主，伴生Au、Ag、S等[14]。圖1為樹基溝礦區(qū)地質(zhì)簡(jiǎn)圖(a)及3條勘測(cè)線上采樣點(diǎn)的位置(b)。4#勘測(cè)線附近從低緯度到高緯度，采樣點(diǎn)編號(hào)分別為4-2、4-3、4-4、4-5、4-6、4-7、4-8、4-9和4-11；12#勘測(cè)線附近采樣點(diǎn)按緯度從高到低分別為12-1、12-2、12-3、12-4、12-5、12-6、12-7、12-8和12-9；20#勘測(cè)線附近按緯度從高到低，采樣點(diǎn)分別為20-3、20-4、20-5、20-6、20-7和20-8。

圖1 樹基溝礦區(qū)地質(zhì)簡(jiǎn)圖及3條勘測(cè)線上采樣點(diǎn)的位置Fig.1 Plane of Copper-Zinc deposits in Shujigou mining area(a) and sampling points along three exploratory lines(b)

3 材料與方法

3.1 供試土壤樣品采集

本研究在垂直于深部礦體的地表4#、12#、20#勘測(cè)線上每間隔30 m進(jìn)行表層土壤樣品的采集，礦體附近采樣間隔加密到20 m。3條勘測(cè)線上每個(gè)采樣點(diǎn)采用多點(diǎn)混合采樣，采樣深度為0～20 cm。

3.2 供試土壤和植物樣品預(yù)處理與分析

土壤樣品在室溫下風(fēng)干，磨碎，采用四分法，逐級(jí)過篩，用瑪瑙研缽磨細(xì)過0.149 mm篩[15]，置于塑料瓶中保存待測(cè)。消解土壤樣品時(shí)每個(gè)樣品做3個(gè)平行樣。重金屬全量的測(cè)定采用硝酸-高氯酸-氫氟酸消化，原子吸收分光光度法測(cè)定。

土壤測(cè)定項(xiàng)目包括Cu、Zn、Cd、Pb、Hg元素。土壤中Cu、Zn金屬元素用ZEEnit 700(德國，耶拿)火焰原子吸收分光光度計(jì)測(cè)定，檢測(cè)極限<0.001 8 mg/L。Cd、Pb用ZEEnit 700(德國，耶拿)石墨爐原子吸收光譜儀測(cè)定，Cd檢出限<0.001 μg/L，總鉛檢出限<0.01 μg/L?？侶g用冷原子吸收光譜法測(cè)定，儀器檢出限為0.92 μg/L。整個(gè)分析過程所用試劑均為國藥優(yōu)級(jí)純，所用水均為超純水。應(yīng)用EXCEL 2003、Origin 8和SPSS 19進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)、作圖與數(shù)據(jù)分析。

3.3 植被反射光譜測(cè)量

2015年6月初，選擇各采樣點(diǎn)相同朝向、相同樹齡、生長(zhǎng)狀況近似的長(zhǎng)白落葉松作為取樣對(duì)象，采集其針葉樣品，在仍然新鮮時(shí)用地物光譜儀(美國，ASD)進(jìn)行室內(nèi)反射光譜的測(cè)量。每個(gè)樣品掃描10次取其均值作為該植物樣品反射光譜數(shù)據(jù)。光譜儀的測(cè)量范圍是350～2 500 nm，經(jīng)過重采樣之后的光譜分辨率為1 nm。利用View Spec Pro 5.0和Envi 4.7對(duì)光譜進(jìn)行處理。

3.4 特征波段/參數(shù)的計(jì)算方法

在多條光譜曲線上存在顯著差異的波段處選取特征波段/參數(shù)，能有效鑒別相似光譜曲線之間細(xì)微的光譜差異，對(duì)相似地物具有較強(qiáng)的識(shí)別能力。特征波段的選擇和提取至關(guān)重要，本文將特征波段的位置取在反射光譜曲線的峰值點(diǎn)或谷點(diǎn)以及坡度的拐點(diǎn)處[16]，表1給出了反射光譜的幾種特征波段。

表1 反射光譜的7種特征波段

利用相似度的度量工具——光譜角法對(duì)受重金屬銅脅迫的長(zhǎng)白落葉松針葉多個(gè)波段區(qū)間[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的光譜變化進(jìn)行分析，當(dāng)針葉光譜角小于對(duì)應(yīng)波段區(qū)間的閾值時(shí)認(rèn)為不存在光譜差別；當(dāng)光譜角大于閾值時(shí)，表明該針葉光譜變異顯著，長(zhǎng)白落葉松受到銅的脅迫。光譜角越小表明長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜曲線與對(duì)照組植被葉片的光譜曲線越相似；反之，光譜角越大，光譜曲線相似度越差，長(zhǎng)白落葉松受到銅的脅迫越嚴(yán)重，從而達(dá)到診斷銅污染程度的目的。光譜角的計(jì)算公式

如下：

(1)

式中，i=1，2，3，…，n，θ為光譜角，Rcontrol(i)為控制組葉片在波長(zhǎng)i處的反射率，Rstress(i)為脅迫組葉片在波長(zhǎng)i處的反射率。|Rcontrol(i)|和|Rstress(i)|的計(jì)算公式如下：

(2)

n的計(jì)算公式為：

(3)

式中，λmax為計(jì)算光譜角波段區(qū)間的上限，λmin為計(jì)算光譜角波段區(qū)間的下限，δ為計(jì)算光譜角的波段間隔，取δ=4 nm。

當(dāng)光譜角大于閾值ε時(shí)，認(rèn)為光譜變異顯著。閾值的計(jì)算方法如下：

(4)

(5)

4 結(jié)果與討論

4.1 各采樣點(diǎn)重金屬平均含量

4#、12#、20#勘測(cè)線上土壤pH值范圍為5.88～6.30，呈酸性，可能與金屬硫化礦長(zhǎng)期遭受地表或雨水淋溶帶入的氧氣及Fe3+離子氧化產(chǎn)生了氫離子有關(guān)[17]。圖2為3條測(cè)線上各采樣點(diǎn)表層土壤樣品的重金屬平均含量分布圖。同一采樣點(diǎn)處各重金屬總量的大小關(guān)系為Zn>Cu>Pb>Cd>Hg，由于土壤中Cd與Hg的含量差異小，圖2中Cd與Hg曲線幾乎重合。4#勘測(cè)線上的4-5、4-6采樣點(diǎn)為Cu、Zn含量最大富集處，含量異常突出，其余各樣點(diǎn)的重金屬含量波動(dòng)不大。Nemero綜合污染指數(shù)表明[18]，土壤只有Cu為輕度污染，Zn、Cd、Hg、Pb無污染，3條測(cè)線的表層土壤污染主要由Cu引起。利用Nemero綜合污染指數(shù)評(píng)價(jià)各采樣點(diǎn)表層土壤的污染等級(jí)，結(jié)果見表2。接著用距離分析法檢驗(yàn)污染指數(shù)區(qū)分采樣點(diǎn)表層土壤污染程度的可靠性。

圖2 各采樣點(diǎn)表層土壤樣品的重金屬含量分布圖Fig.2 Heavy metal concentration distribution of different sampling points in surface soil

污染等級(jí)4#12#20#采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%采樣點(diǎn)編號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)百分比/%重度污染4-6111.110000輕度污染4-5111.110000警戒限4-4,4-11,4-8,4-9444.4412-4,12-6222.2200安全4-2,4-3,4-7333.3312-1,12-2,12-3,12-5,12-7,12-8,12-9777.7820-3,20-4,20-5,20-6,20-7,20-86100

4.2 各采樣點(diǎn)重金屬平均含量

圖3 3條測(cè)線上各個(gè)采樣點(diǎn)針葉的反射光譜Fig.3 Reflectance spectra of needle leaves in sampling points along three exploratory lines

測(cè)得4#、12#、20#三條勘測(cè)線上各采樣點(diǎn)長(zhǎng)白落葉松針葉的反射光譜如圖3所示?？梢姽獠ǘ蔚姆瓷涞凸戎饕蓶艡诮M織中的光合色素強(qiáng)烈吸收引起；近紅外波段形成的“反射高原”(700～1 300 nm)主要是植物葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)(海綿組織細(xì)胞)中的“水-氣界面”多次反射和散射的結(jié)果；波長(zhǎng)大于1 300 nm的中紅外波段存在3個(gè)明顯的吸收谷，這主要是由葉片中的液態(tài)水強(qiáng)烈吸收所致[18]。長(zhǎng)白落葉松針葉光譜曲線的形態(tài)和反射強(qiáng)度在一些波段出現(xiàn)了細(xì)微差別，比如銅脅迫長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜反射率在高反射區(qū)(800～1 300 nm)遠(yuǎn)高于健康植被，而這些差別反映了它們光譜特性的不同，是用于識(shí)別和區(qū)分植被受脅迫程度的基礎(chǔ)，因此本研究提取了多個(gè)能反映光譜差異的特征波段(紫谷(ZG)、綠峰(LF)、紅谷(HG)、紅肩(HJ)、藍(lán)邊(LB)、黃邊(HB)、紅邊的波段位置(REP-x)和紅邊波段拐點(diǎn)處的反射率(REP-y)以及多個(gè)波段的光譜角，嘗試?yán)瞄L(zhǎng)白落葉松針葉光譜的“指紋效應(yīng)”來對(duì)銅污染加以識(shí)別和診斷，同時(shí)反演受污染程度。

圖4所示為長(zhǎng)白落葉松針葉光譜的特征波段波長(zhǎng)。從圖4可以看出，在不同的采樣點(diǎn)，藍(lán)邊、綠峰的波段位置沒有發(fā)生明顯改變，最大偏移均不超過3 nm。隨著土壤中銅含量的增加，長(zhǎng)白落葉松紅谷的波段位置從662 nm移動(dòng)到674 nm，發(fā)生12 nm“紅移”。表3為表層土壤銅含量與7個(gè)光譜特征波段之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。從表3得知，只有紅谷波段位置的移動(dòng)與土壤銅含量的變化趨勢(shì)顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.536。說明紅谷波段位置隨著土壤重金屬銅的變化出現(xiàn)有規(guī)律的變化。

圖4 長(zhǎng)白落葉松針葉光譜的特征波段波長(zhǎng)Fig.4 Characteristic bands wavelength of reflectance spectra of Larix olgensis Henry needle leaves

紫谷ZG-x綠峰LF-x紅谷HG-x紅肩HJ-x藍(lán)邊LB-x黃邊HB-x紅邊REP-x土壤中Cu含量-0.488-0.1140.536??-0.353-0.3270.215-0.257

**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).

圖5為長(zhǎng)白落葉松針葉的7個(gè)特征波段的反射率。從圖5可以看出，隨著采樣點(diǎn)的變化，紫谷和紅谷特征波段的反射率變化幅度最小。表4為表層土壤銅含量與7個(gè)特征波段光譜反射率之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。表4表明，紫谷、藍(lán)邊、綠峰、黃邊和紅谷的光譜反射率與土壤中銅含量均顯著相關(guān)。其中，紅谷的反射率與土壤銅含量的相關(guān)性最高，為0.705。土壤銅含量(Cu)與紅谷反射率(HG-y)之間的三次回歸方程為：

Cu=5672718.959HG-y3-383124.310HG-y3+271(R2=0.865，P<0.05) .

圖5 長(zhǎng)白落葉松針葉的特征波段的反射率Fig.5 Reflectance of characteristic bands of Larix olgensis Henry needle leaves

表4 表層土壤銅含量與特征波段光譜反射率之間的Pearson相關(guān)系數(shù)

**在 0.01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān).

綜上，樹基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的紅谷參數(shù)(波段位置和反射率)均表現(xiàn)出與表層土壤銅含量的顯著相關(guān)性，表明反射光譜的差異主要和針葉的葉綠素組成和含量相關(guān)。可見光光譜在礦區(qū)土壤銅污染監(jiān)測(cè)上有很好的潛力。

4.3 長(zhǎng)白落葉松針葉光譜特征紅邊參數(shù)的變化

“紅邊”是從紅波段的強(qiáng)吸收轉(zhuǎn)為近紅外的高反射的爬坡，是植物葉片所特有的光譜特征?！凹t邊”位置是綠色植物在670～780 nm之間反射率增高最快的點(diǎn)，本文利用一階微分最大值法獲得“紅邊”的波長(zhǎng)位置?！凹t邊”位置的高度和斜率會(huì)因植物生長(zhǎng)狀況的不同而存在差異，與植物的葉綠素含量、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等各種理化參數(shù)緊密相關(guān)，是描述植物健康狀況的重要指示波段，成為植物具有診斷性的光譜特征[19-20]?！凹t邊”參數(shù)的描述包括紅邊波段的位置和紅邊的反射率。土壤中低濃度的Cu會(huì)促進(jìn)植被生長(zhǎng)。在低濃度范圍內(nèi)，隨著Cu含量的增加植被生長(zhǎng)旺盛，葉綠素含量高，反射光譜的“紅邊”波段位置將向長(zhǎng)波方向移動(dòng)—“紅移”；土壤Cu富集到一定程度后，對(duì)植被的抑制和毒害增強(qiáng)，“紅邊”位置轉(zhuǎn)向短波方向移動(dòng)—“藍(lán)移”[20]。本研究采用一階微分方法求出反射波譜的“紅邊”位置(REP-x)和“紅邊”反射率(REP-y)，其變化范圍分別為704～720 nm、0.258～0.381?！凹t邊”位置(REP-x)和“紅邊”反射率的變化趨勢(shì)一致，二者之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.644。

圖4顯示，無污染表層土壤中長(zhǎng)白落葉松的“紅邊”位置多介于713～720 nm之間，視為“健康植被”；個(gè)別生長(zhǎng)在河漫灘、探槽附近或受到銅污染的長(zhǎng)白落葉松“紅邊”位置在704～712 nm，為受脅迫的“異常植被”。4 #測(cè)線距離礦體最近，“紅邊”位置低于712 nm的樣品比重較大。

對(duì)于樹基溝礦區(qū)的長(zhǎng)白落葉松，因受Cu污染導(dǎo)致“紅邊”位置的變化趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)變的光譜臨界點(diǎn)為713 nm，即“紅邊”位置值低于該臨界點(diǎn)指示植被已受到脅迫。樹基溝礦區(qū)表層土壤相對(duì)清潔的4-2、4-3、12-4、20-3采樣點(diǎn)反射光譜的“紅邊”位置分別為704 nm、709 nm、709 nm、704 nm，顯然屬于受到污染脅迫的“異常植被”。原因是這4處采樣點(diǎn)分別位于斷層、斷層、探槽、探槽的位置，可能距離銅礦(化)體不遠(yuǎn)，高大植物的深長(zhǎng)根系或許已經(jīng)受到深處高富集銅元素的毒害/抑制導(dǎo)致了反射光譜的異常。礦區(qū)表層土壤污染最嚴(yán)重的兩個(gè)采樣點(diǎn)4-5和4-6處長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的“紅邊”位置分別為712 nm、710 nm，“紅邊”位置值并非最低。樹基溝礦區(qū)的表層土壤重金屬含量與長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的“紅邊”位置、“紅邊”反射率的相關(guān)系數(shù)僅為-0.257、0.114，紅邊參數(shù)對(duì)長(zhǎng)白落葉松受土壤銅影響程度的反映不敏感，不適合鑒別Cu污染土壤之間的細(xì)微差別，尤其對(duì)于Cu污染程度為輕度及以下的土壤。

4.4 銅污染針葉光譜角分析

每個(gè)波段區(qū)間的光譜角用“SA”表示，光譜角閾值用“Th”表示，光譜角與閾值單位“°”。樹基溝礦區(qū)3條勘測(cè)線的各個(gè)采樣點(diǎn)長(zhǎng)白落葉松針葉樣品在不同波段區(qū)間的光譜角和光譜角閾值如圖6所示?？梢?，[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的閾值分別為0.635°、0.762°、0.219°、0.088°、0.302°和0.521°，各波段區(qū)間的光譜角均大于對(duì)應(yīng)的閾值。[400，2 500] nm、[400，716] nm、[1 266，1 770] nm波段區(qū)間的光譜角均體現(xiàn)出：4#勘測(cè)線>12#勘測(cè)線>20#勘測(cè)線，說明長(zhǎng)白落葉松在4 #勘測(cè)線受土壤重金屬銅的脅迫最大，在20#勘測(cè)線受銅影響最小。

植物遭受重金屬污染，葉內(nèi)的葉綠素、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)和水分含量會(huì)發(fā)生不同程度的變化，光譜反射特性也會(huì)相應(yīng)變化。樹基溝礦區(qū)的土壤銅含量與長(zhǎng)白落葉松針葉的波段區(qū)間[400，2 500] nm、[400，716] nm、[717，975] nm、[976，1 265] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm光譜角的相關(guān)系數(shù)分別是0.537，0.545，0.059，0.094，0.454，0.342，可見土壤銅含量與[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜角均顯著相關(guān)，表明受脅迫植被的反射光譜在波段區(qū)間[400，716] nm受土壤銅含量影響最敏感，其次是[400，2 500] nm?？梢姽獠ǘ蝃400，716] nm是表征葉綠素變化的波段區(qū)間，[717，975] nm、[976，1 265] nm是表征針葉細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化的波段區(qū)間，因而樹基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松的反射光譜變化主要受控于葉綠素含量，幾乎不受葉內(nèi)細(xì)胞結(jié)構(gòu)的影響。全波段[400，2 500] nm的光譜角與[400，716] nm、[1 266，1 700] nm、[1771，2 500] nm光譜角的相關(guān)系數(shù)最高，分別是0.875、0.971、0.700，表明[400，2 500] nm的光譜變化受控于波段區(qū)間[400，716] nm、[1 266，1 700] nm、[1 771，2 500] nm的光譜變化。中紅外波段區(qū)間[1 266，1 700] nm和[1 771，2 500] nm是反映葉中液態(tài)水含量變化引起光譜差異的波段，因而樹基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉的反射光譜主要受控于葉綠素含量的變化，也小部分受到針葉中液態(tài)水含量的影響。指示葉片中水分含量的有效參數(shù)谷1、谷2、谷3和谷4處的反射率與土壤銅含量之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.104、-0.195、-0.338和-0.221，同樣證明光譜受針葉中水分含量的影響較小。

圖6 各個(gè)波段區(qū)間的光譜角及閾值Fig.6 Spectral angles and their thresholds of different spectral regions

土壤銅含量(Cu)與波段區(qū)間[400，716] nm的光譜角(SA1，單位“°”)的二次回歸方程為：

(R2=0.561,p<0.05) .

雖然樹基溝礦區(qū)長(zhǎng)白落葉松針葉在[400，716] nm波段的光譜角對(duì)土壤銅影響的反映最敏感，然而該波段只能反映受葉綠素影響引起的光譜變化，不能反映由于針葉中水分含量變化引起的光譜差異。因此本文也選定對(duì)土壤銅影響其次敏感的全波段[400，2 500] nm光譜角來反演土壤銅含量。[400，2 500] nm波段的光譜角是針葉中葉綠素含量、內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)、水分含量變化引起的反射光譜差異的綜合體現(xiàn)，是2100個(gè)點(diǎn)反射率綜合計(jì)算的結(jié)果，很具有代表性。

土壤銅含量(Cu)與全波段[400，2 500] nm光譜角(SA2，單位“°”)的二次回歸方程為：

(R2=0.686，P<0.05) .

長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角對(duì)銅污染葉片[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜變化均十分敏感。同時(shí)，長(zhǎng)白落葉松對(duì)重金屬銅脅迫十分敏感，一旦受到土壤銅脅迫，長(zhǎng)白落葉松表現(xiàn)出明顯的代謝紊亂和生長(zhǎng)抑制。因而在土壤重金屬污染尚屬輕度及以下的樹基溝礦區(qū)，利用未干枯的長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角來檢測(cè)輕度銅污染，只需與閾值作簡(jiǎn)單比較，效果良好，方法簡(jiǎn)便。從而為利用反射光譜影像圖快捷診斷大面積礦區(qū)污染甚至圈定隱伏礦體應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。

5 結(jié) 論

本文研究表明：(1)“紅谷”參數(shù)與表層土壤銅含量的相關(guān)系數(shù)最大，表明長(zhǎng)白落葉松針葉反射光譜的差異主要由葉綠素含量控制。可見光光譜在礦區(qū)土壤銅污染監(jiān)測(cè)上有很好的潛力；(2)樹基溝礦區(qū)三條勘測(cè)線表層土壤重金屬含量均為輕度以下，無法利用一階導(dǎo)數(shù)最大值法確定的“紅邊”參數(shù)鑒定礦區(qū)土壤細(xì)微的重金屬含量差別；(3)長(zhǎng)白落葉松針葉的光譜角對(duì)銅污染針葉[400，716] nm、[400，2 500] nm波段區(qū)間的光譜變化均十分敏感，反演土壤銅含量效果良好。長(zhǎng)白落葉松反射光譜除了主要受控于葉綠素含量之外，也小部分受到針葉中水分含量的影響，針葉內(nèi)部的細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化對(duì)光譜的影響可忽略。