隋學(xué)艷 梁守真 張金盈 王 猛 王 勇 侯學(xué)會(huì)張曉冬

1 山東省農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究所 / 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部華東都市農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 山東濟(jì)南 250100; 2 山東省國土測繪院, 山東濟(jì)南 250013;3 山東省農(nóng)作物種質(zhì)資源中心, 山東濟(jì)南 250100

玉米是我國主要的糧食作物, 其用途較其他糧食作物廣泛[1], 2018 年玉米播種面積占全國糧食播種面積的36.0%, 位居糧食作物播種面積首位[2]。玉米屬于C4作物,與C3作物相比具有較強(qiáng)的抗旱能力和抗熱能力[3], 需水量大而不耐澇[4]。我國玉米生育時(shí)期多集中在6 月至9 月,頻繁的強(qiáng)對(duì)流天氣致使玉米遭受洪澇災(zāi)害, 受災(zāi)后玉米根系呼吸受阻活力下降[5-6]、植株體內(nèi)源激素含量和平衡失調(diào)、光合能力降低[7]、新葉片出生速率降低老葉片變黃[8]、葉面積指數(shù)降低[9]、葉綠素含量和氮素降低[10], 生育時(shí)期延遲[11]、產(chǎn)量下降[12]。暴雨過后各級(jí)生產(chǎn)管理部門需要盡快掌握玉米洪澇災(zāi)害發(fā)生的面積和程度, 制定合理的救災(zāi)和減災(zāi)措施[13], 同時(shí)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)部門也要爭分奪秒調(diào)查災(zāi)情, 做好理賠工作。當(dāng)前洪澇災(zāi)害的調(diào)查程序?yàn)? 農(nóng)戶上報(bào), 行政部門逐級(jí)匯總統(tǒng)計(jì), 保險(xiǎn)公司實(shí)地核查并組織農(nóng)業(yè)專家對(duì)災(zāi)損進(jìn)行評(píng)估。暴雨發(fā)生時(shí)會(huì)造成道路損壞、橋梁坍塌, 車輛無法通行, 玉米多為規(guī)?；N植, 地塊大、植株高, 靠人力很難在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)全面地、具有地理屬性的清查。玉米澇災(zāi)的發(fā)生發(fā)展, 是植株逆境下進(jìn)行生理生化反應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化過程[3], 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性是災(zāi)害救助決策方案制定的重要保障。以遙感為主的空間信息技術(shù)是當(dāng)前快速、準(zhǔn)確、大面積獲取地面信息的手段[14], 遙感技術(shù)已被廣泛地應(yīng)用于洪水淹沒區(qū)域監(jiān)測[15-17], 和玉米長勢[18]與產(chǎn)量[19-20]評(píng)估研究, 但在玉米洪澇災(zāi)害監(jiān)測與評(píng)估方面的研究鮮有報(bào)道。本研究采用人工模擬的辦法, 觀測不同生育時(shí)期、不同程度洪澇脅迫玉米冠層光譜及長勢變化, 旨在建立玉米洪澇災(zāi)害遙感監(jiān)測與災(zāi)損評(píng)估的技術(shù)方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

洪澇脅迫試驗(yàn)于2015 年進(jìn)行, 地點(diǎn)在山東省濟(jì)南市濟(jì)陽縣太平鎮(zhèn)姜家村(39°57.822'N, 116°19.602'E), 脅迫實(shí)驗(yàn)設(shè)置早(拔節(jié)期)、中(吐絲期)、晚(灌漿期) 3 個(gè)時(shí)期, 每個(gè)時(shí)期設(shè)0、1、3、5、7 和9 d 6 個(gè)脅迫水平, 其中0 d為對(duì)照。小區(qū)長6.0 m, 寬2.5 m, 共18 個(gè)小區(qū), 玉米行距0.6 m, 株距30 cm, 玉米品種為登海605。小區(qū)四周鋪埋塑料布, 筑高0.4 m、寬0.5 m 土堰, 防止水分外滲, 24 h持續(xù)注水, 水深保持30 cm。脅迫處理情況見表1。

表1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)Table 1 Experimental design

1.2 測定項(xiàng)目及方法

1.2.1 冠層高光譜測量 自7 月31 日拔節(jié)期脅迫處理開始, 天氣晴朗日持續(xù)進(jìn)行冠層光譜測量, 直至灌漿中后期。采用美國ASD Field SpecHandHeld 野外便攜式高光譜儀進(jìn)行光譜測量, 測量時(shí)間為北京時(shí)間11:00—14:00。光纖探頭垂直向下固定于自制觀測架的橫臂上, 架子高3.4 m, 橫臂長0.75 m。每小區(qū)用插地標(biāo)牌固定南中北3個(gè)測試點(diǎn), 測試前進(jìn)行白板標(biāo)定, 每點(diǎn)采集1 條光譜, 取均值作為測量結(jié)果。

1.2.2 覆蓋度測量 光譜觀測架橫臂緊臨光纖探頭處垂直懸掛照相機(jī)SAMSUNG 100II, 調(diào)整焦距, 使拍攝范圍與光譜測試范圍相同, 與光譜同步拍攝, 用圖像處理軟件計(jì)算綠色占整幅圖像的面積百分比得覆蓋度, 取均值作為測量結(jié)果。

1.2.3 葉綠素測量 每小區(qū)選取長勢均勻的連續(xù) 10株玉米, 固定葉片用植物養(yǎng)分測定儀TYS-3N 活體監(jiān)測。拔節(jié)期選取玉米植株最上部第1 片完全展開葉, 吐絲期和灌漿期選定玉米穗上部第1 片葉片, 測試時(shí)間與光譜測試同步。

1.2.4 產(chǎn)量測定 蠟熟期全部收獲, 每行玉米作為1個(gè)樣本, 測定產(chǎn)量構(gòu)成因素; 晾曬后脫粒稱重, 并用PM-8188-A 谷物水分測量儀隨機(jī)測定3 次玉米含水量。折算每公頃穗數(shù)、平均穗粒數(shù)、千粒重以及每公頃產(chǎn)量。

1.2.5 數(shù)據(jù)處理 根據(jù)試驗(yàn)采集數(shù)據(jù)情況, 統(tǒng)一選取每個(gè)時(shí)期全部脅迫處理完后5 d 與洪澇脅迫之前的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。采用ASD ViewSpecPro 軟件對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行初處理; 采用ENVI、MATLAB 圖像處理軟件提取覆蓋度; 采用Microsoft Excel 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與作圖; 采用DPS 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和差異顯著性檢驗(yàn)(Duncan’s 法)。

2 結(jié)果與分析

2.1 洪澇脅迫對(duì)葉綠素的影響

洪澇脅迫后被觀測葉片葉綠素呈現(xiàn)復(fù)雜的變化現(xiàn)象。由圖1 可見, 拔節(jié)期洪澇脅迫對(duì)照處理E-0 和E-1 的最上部第1 片展開葉的葉綠素稍有增加, 其他處理的葉綠素均降低, 處理E-9 和E-7 極顯著低于其他處理, 處理E-9 脅迫后葉片葉綠素降至17.55, 僅為之前的45.70%; 吐絲期玉米棒上第1 片葉片的葉綠素只有M-9 處理下降, 其他處理均增加, 增加幅度無明顯規(guī)律, 洪澇脅迫對(duì)被觀測葉片的葉綠素?zé)o影響; 灌漿期玉米處于生育后期, 葉片逐漸衰老, 葉綠素含量會(huì)逐漸降低, 洪澇脅迫促使葉綠素下降但并不明顯。

2.2 洪澇脅迫對(duì)覆蓋度的影響

洪澇脅迫能夠降低玉米覆蓋度, 玉米全生育期內(nèi)拔節(jié)期覆蓋度最高, 吐絲期次之, 灌漿期最低。處理之前各小區(qū)覆蓋度均勻, 脅迫之后處理間覆蓋度部分達(dá)到了極顯著的差異水平。3 個(gè)生育時(shí)期洪澇脅迫均能降低玉米覆蓋度, 以拔節(jié)期影響最大, 相對(duì)變化值最高幅度為-40.67%, 吐絲期次之, 灌漿期較小(圖2)。

2.3 洪澇脅迫對(duì)玉米冠層光譜的影響

2.3.1 洪澇脅迫對(duì)反射率的影響 植物體內(nèi)因含有葉綠素、水、蛋白質(zhì)等復(fù)雜的化學(xué)組分, 以及多層葉片疊交的冠層結(jié)構(gòu)而產(chǎn)生不同于其他地物的光譜反射率曲線[21]。選擇3 個(gè)時(shí)期洪澇脅迫處理完成5 d 后的小區(qū)冠層光譜, 繪制光譜曲線(圖3～圖5)。與對(duì)照E-0 相比, 拔節(jié)期洪澇脅迫, 造成原有葉片葉綠素含量降低, 下部葉片迅速衰老, 新生葉片生長速度降低, 覆蓋度降低, 露出植株底部土壤, 土壤及土壤中的水分對(duì)太陽光可見光至近紅外的吸收要高于植被, 因此整體呈現(xiàn)反射率降低的現(xiàn)象, 脅迫程度越高降低越大, 可見光波段 553 nm處反射率降低幅度最大, 為0.022, 近紅外平臺(tái)879 nm處反射率降低幅度最大, 為0.340 (圖3)。吐絲期玉米植株的葉片數(shù)量已經(jīng)基本確定, 最后幾片新生葉片逐漸展開, 洪澇脅迫主要造成下部葉片的衰老, 降低了新生葉片展開的速度, 脅迫處理與對(duì)照M-0 相比光譜反射率在可見光波段降低, 最大幅度在553 nm 處0.016, 在近紅外波段反射率同樣下降, 最大幅度在879 nm 處0.199,整體趨勢同拔節(jié)期洪澇脅迫一致, 但降低幅度均變小(圖4)。灌漿期洪澇脅迫處理L-7、L-5 和L-9 與對(duì)照L-0的反射率相比可見光有明顯的升高, 處理L-5 和L-7 與對(duì)照L-0 的反射率相比近紅外有明顯的升高, 處理L-9與對(duì)照 L-0 的反射率相比近紅外波段基本一致, 處理L-3、L-1 與對(duì)照L-0 的反射率相比, 在可見光和近紅外均有明顯的降低(圖5)。

進(jìn)一步對(duì)3 個(gè)時(shí)期洪澇脅迫后光譜反射率與脅迫天數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析, 繪制曲線圖。拔節(jié)期和吐絲期的脅迫天數(shù)與光譜反射率相關(guān)性曲線形狀比較相近, 即400～900 nm 基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系, 整體分為3 部分, 在藍(lán)綠光波段相關(guān)度較高, 在紅谷波段相關(guān)度較低, 在近紅外波段相關(guān)度較高。由于脅迫時(shí)期不同, 細(xì)節(jié)上仍然存在明顯不同, 拔節(jié)期僅在較窄的可見光508～567 nm 的綠峰波段達(dá)到了顯著相關(guān)水平, 而吐絲期在較寬的可見光400～564 nm 的藍(lán)光吸收谷和綠光反射峰都達(dá)到了顯著相關(guān)關(guān)系。拔節(jié)期在較寬的711～900 nm 波段達(dá)到了極顯著相關(guān)關(guān)系, 吐絲期在較窄的727～896 nm 波段達(dá)到了極顯著相關(guān)關(guān)系。與拔節(jié)期和吐絲期不同的是, 灌漿期的脅迫天數(shù)與光譜反射率在400～900 nm 均呈正相關(guān)關(guān)系, 即脅迫天數(shù)越長, 各波段的光譜反射率越高(圖6)。

2.3.2 洪澇脅迫對(duì)光譜形狀參數(shù)和植被指數(shù)的影響

洪澇脅迫對(duì)葉綠素含量、冠層結(jié)構(gòu)的影響, 改變光譜反射率的同時(shí)也改變了光譜曲線的形狀。計(jì)算拔節(jié)期、吐絲期、灌漿期的洪澇脅迫后經(jīng)典光譜形狀參數(shù)和植被指數(shù)共25 個(gè), 并計(jì)算25 個(gè)指數(shù)與洪澇脅迫天數(shù)的相關(guān)性, 結(jié)果見表2。

表2 洪澇脅迫天數(shù)與光譜形狀參數(shù)和植被指數(shù)的相關(guān)性Table 2 Correlation of flooding stress period with spectral shape parameters and vegetation indexes

洪澇脅迫天數(shù)與光譜形狀參數(shù)和植被指數(shù)的相關(guān)性依然是拔節(jié)期和吐絲期較大, 灌漿期最小, 且以負(fù)相關(guān)為主。25 個(gè)指數(shù)中拔節(jié)期17 個(gè)達(dá)到極顯著相關(guān)水平, 4 個(gè)達(dá)到顯著相關(guān)水平; 吐絲期3 個(gè)達(dá)到極顯著相關(guān)水平, 8 個(gè)達(dá)到顯著相關(guān)水平; 灌漿期1 個(gè)達(dá)到顯著相關(guān)水平。歸一化差值植被指數(shù)NDVI [671, 867]、比值植被指數(shù)RVI [867,671]、結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù)SIPI 在拔節(jié)期和吐絲期的洪澇脅迫程度均達(dá)到極顯著相關(guān)水平, 可以作為2 個(gè)生育時(shí)期洪澇災(zāi)害監(jiān)測的共同指數(shù)。

2.4 洪澇脅迫玉米產(chǎn)量損失評(píng)估

將脅迫處理完后5 d 與洪澇脅迫之前的歸一化差值植被指數(shù)NDVI [671, 867]、比值植被指數(shù)RVI [867, 671]、結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù)SIPI 的差值DNDVI、DRVI、DSIPI作為洪澇脅迫產(chǎn)量損失率估算的參數(shù), 分別對(duì)拔節(jié)期和吐絲期的洪澇脅迫玉米產(chǎn)量損失率進(jìn)行線性、多項(xiàng)式擬合,擬合效果均以多項(xiàng)式較優(yōu)(表3)。

表3 拔節(jié)期和吐絲期洪澇脅迫玉米產(chǎn)量損失率模型Table 3 Model of maize yield loss rate under flooding stress at jointing stage and silking stage

3 個(gè)參數(shù)DNDVI、DRVI、DSIPI 分別建立的多項(xiàng)式產(chǎn)量損失率評(píng)估模型, 以DSIPI 為參數(shù)建立的模型效果最好, 模型擬合圖見圖7 和圖8, 其次為參數(shù)DNDVI 建立的產(chǎn)量損失評(píng)估模型, 再次為參數(shù)DRVI 建立的模型。

3 討論

玉米洪澇災(zāi)害是玉米生產(chǎn)中面臨的重要?dú)庀鬄?zāi)害,生產(chǎn)單位和政府于災(zāi)后均需及時(shí)掌握受災(zāi)面積和受損程度。當(dāng)前已有玉米洪澇脅迫后玉米生理變化的深入研究,以及以水體識(shí)別為主的洪澇災(zāi)害面積遙感監(jiān)測的研究和應(yīng)用, 但將玉米脅迫生理變化同遙感監(jiān)測與評(píng)估技術(shù)相結(jié)合的相關(guān)研究鮮有報(bào)道, 玉米洪澇災(zāi)害監(jiān)測仍停留在定性識(shí)別的階段。為了建立玉米洪澇脅迫遙感監(jiān)測和災(zāi)損評(píng)估方法, 本研究克服玉米洪澇災(zāi)害突發(fā)性和不可重復(fù)性的特點(diǎn), 系統(tǒng)開展不同生育時(shí)期、不同脅迫程度玉米洪澇災(zāi)害人工模擬試驗(yàn), 活體、持續(xù)、定位監(jiān)測葉片葉綠素、冠層光譜和覆蓋度, 分析洪澇脅迫下葉綠素、覆蓋度的變化, 從典型植被光譜曲線各波段控制因素角度, 研究光譜變化的原因, 確定了不同生育時(shí)期洪澇脅迫特征波段和植被指數(shù)。基于洪澇脅迫程度與穩(wěn)定性較好的植被指數(shù),建立災(zāi)損評(píng)估模型。

洪澇脅迫后的變化不僅包括葉綠素、覆蓋度還包括其他理化指標(biāo)以及土壤水分的變化, 每個(gè)生育時(shí)期的情況各不相同, 還需進(jìn)一步分析各指標(biāo)與光譜變化的內(nèi)在聯(lián)系, 尤其是適當(dāng)?shù)墓庾V預(yù)處理提取土壤背景含水量的數(shù)據(jù), 將有助于建立完善的遙感監(jiān)測和評(píng)估技術(shù)體系。拔節(jié)期、吐絲期洪澇脅迫與玉米遭受其他脅迫后光譜反射率的變化趨勢相同[33], 可輔助氣象數(shù)據(jù)確定玉米是否遭受洪澇脅迫。通常, 植株越健壯, 葉綠素吸收可見光進(jìn)行光合作用的能力和自我保護(hù)反射近紅外光灼傷的能力越強(qiáng),可見光的反射率越低, 近紅外反射率越高, 但灌漿期玉米遭受脅迫后光譜呈現(xiàn)植株長勢良好態(tài)勢, 實(shí)質(zhì)是玉米遭受洪澇災(zāi)害貪青晚熟的表現(xiàn)。

試驗(yàn)過程中曾出現(xiàn)2 次自然降雨, 對(duì)葉片葉綠素的持續(xù)觀測發(fā)現(xiàn), 受光照和氣溫的影響, 降雨時(shí)葉片葉綠素急劇下降, 雨后隨著天氣的好轉(zhuǎn), 葉綠素能夠快速恢復(fù)到降雨前水平。本試驗(yàn)光譜測試均于晴天開展, 對(duì)整體試驗(yàn)結(jié)果無影響。

由遺傳基因決定, 不同品種有不同的耐澇特性, 不同土壤的滲水性、通氣性亦不同, 本研究僅在紅壤土試驗(yàn)地用了目前試驗(yàn)區(qū)域主推品種之一, 代表性還不夠全面。人工模擬采用地下水, 水深為30 cm, 不同于溫度較高的自然降雨, 且試驗(yàn)時(shí)天氣為晴天而不是陰天, 試驗(yàn)條件下植株和群體的變化與自然發(fā)生的洪澇脅迫還存在一些不同。因此, 還需要進(jìn)一步豐富受試品種與土壤類型, 繼續(xù)開展與自然洪澇脅迫更為吻合的試驗(yàn)。

拔節(jié)期、吐絲期和灌漿期的洪澇脅迫對(duì)玉米生長產(chǎn)生了負(fù)面影響, 拔節(jié)期危害最大, 吐絲期次之, 灌漿期較輕,這與王成業(yè)等人的研究結(jié)論一致[33-34]。拔節(jié)期洪澇脅迫能顯著降低葉綠素的含量, 植株葉片發(fā)黃, 覆蓋度急劇降低,冠層光譜變?yōu)槁懵锻寥篮兔{迫后玉米植株的混合光譜,可見光和近紅外平臺(tái)光譜反射率都顯著降低。吐絲期洪澇脅迫對(duì)葉綠素基本無影響, 而覆蓋度稍有降低, 光譜曲線變化不及拔節(jié)期顯著。灌漿期洪澇脅迫稍微加速了葉綠素的分解和葉片的衰老, 覆蓋度略有下降, 但影響均不大。可用與拔節(jié)期和吐絲期脅迫程度相關(guān)度都較高的結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù), 脅迫之后與脅迫前的差值DSIPI 為參數(shù)建立模型, 進(jìn)行玉米洪澇災(zāi)害損失的評(píng)估。