冠层集聚指数对水稻LAI测量精度的影响
2018-02-13刘振波葛海啸葛云健曹雨濛
刘振波, 葛海啸, 葛云健, 陈 健, 曹雨濛
(南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京 210044)
叶面积指数(leaf area index,简称LAI)是定量描述植被冠层结构常用参数之一,定义为单位地表面积上绿色叶片总面积的一半[1]。叶面积指数可以定量描述植被光合作用、呼吸作用以及蒸腾作用,它决定了陆地生态系统植被生产力,影响着地表和大气的相互作用,是解释通量站点碳、水、能量通量的一个基本且必不可少的参数,同时也是气候、生态过程模型中重要的输入参数之一[2-4]。
作为作物生长状态与估产的重要参数,LAI的精确测量在农业遥感研究中一直占有重要的地位[5-7]。LAI的地面测量方法主要分为2类,一是直接测量,该方法为破坏性采摘测量,即人工采集叶子样品,然后手工测量叶片面积,如传统的方格法和称质量法;二是通过非接触式的仪器间接测量,主要利用LAI-2200、AccuPAR LP-80等植被冠层分析仪器进行测量[8]。传统的破坏性测量方法对植物具有一定破坏性,且耗时耗力,难以大范围进行,在野外LAI的实测工作中主要以光学仪器间接测量为主。光学仪器测量LAI虽然方便快捷,但光学测量仪一般假设叶片在空间的分布是随机的,不考虑叶片的集聚效应,测得的为植被冠层的有效叶面积指数,其值一般要低于真实叶面积指数[9]。Chen等把植被有效叶面积指数与真实叶面积指数的比值定义为植被冠层集聚指数(clumping index,简称CI),并发明了TRAC植被冠层分析仪用来测量植被冠层集聚指数[10]。集聚指数反映了植被冠层叶片的聚集状态,冠层叶片集聚效应越强,则集聚指数值越低,反之,叶片较为分散分布,集聚效应越弱,则冠层集聚指数值越高。作为全球碳循环模型的重要输入参数,已有遥感LAI数据产品多为有效叶面积指数,这在一定程度上造成了碳循环模型模拟的不确定性,因此植被冠层集聚指数测量及遥感反演在近年来得到了越来越多的重视[11]。已有研究不仅对不同植被类型集聚指数进行遥感反演,更逐步深入到同一植被类型集聚指数的年际年内变化分析,以满足植被碳循环模型精度的精确要求[12-13]。目前,植被冠层集聚指数研究主要集中在森林植被类型[14];在涉及农田植被类型研究中,一般采用经验值将农田植被集聚指数与草地植被集聚指数等同,且多不考虑季节变化影响[15-16]。虽然农作物冠层集聚性相对于森林冠层集聚特征较不明显,但不同作物类型及相同作物在不同生长期内,作物冠层集聚状态也会出现差异。因此,精确测量作物在不同生长期内集聚指数的变化及评估对LAI测量造成的影响具有重要的理论与应用意义。本研究选取江苏东台水稻实验区为测量样区,利用集聚指数测量仪器TRAC冠层分析仪定位测量研究样区内水稻不同生长期冠层集聚指数,并分别利用LAI测量仪器LAI-2200和LI-3000C同步测量研究样区水稻有效叶面积指数和真实叶面积指数,在此基础上,分析整个生长期内水稻冠层集聚指数的变化趋势及对LAI仪器测量精度的影响。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
本研究试验区位于江苏省东台市(地处32.76°N、120.47°E),地处江苏省沿海中部,属于亚热带与暖温带过渡区,季风气候显著。地势较为平坦,耕作制度上为稻麦两熟,其中水稻一般于5月上旬插秧,11月上旬收获。本试验区设定在相对分布较大片的水稻农田之中,具体设定面积约 50 m×50 m的均质水稻田进行试验数据的测量。
1.2 野外测量数据
1.2.1 LI-3000C真实叶面积测量 水稻真实叶面积采用LI-3000C叶面积测量仪在实验室进行测量。LI-3000C便携式叶面积测量仪基于电子方法模拟传统的手工测量,扫描头使用128个低频红光LED灯排成1排对待测叶片进行逐行点亮扫描,每个LED灯位于每1 mm的正中央,共计 128 mm,用来检测叶片宽度。在测量过程中,LED灯将逐一点亮来计算这一排的方格数目,在一排的所有方格被扫描结束后,继续进行下一排的扫描,测量时通过拉动编码轮拉绳(length encoding cord)并拖动待测叶片垂直于扫描头逐行完成对整个叶片的扫描,最后累积每个被样品遮挡50%以上的LED得到叶片的总面积。野外取样时,在研究区随机选取2个1 m2的样方,数出每个样方内水稻的总株数,在样方内随机选取3株水稻,取出植株后放置于保温箱带回实验室进行叶面积的实测,根据实测叶面积和样方内总株数得到2个样方的各自的叶面积,最后取均值计算得到研究样区的平均水稻叶面积指数。
1.2.2 LAI-2200叶面积指数测量 本研究采用LAI-2200(LI-COR,USA)仪器进行水稻样区的有效LAI测量。LAI-2200是最常用的野外植被LAI测量仪器之一,它利用“鱼眼”光学传感器(垂直视野最大天顶角68°,水平视野范围360°)测定5个不同天顶角方向的植被冠层散射天空辐射衰减,基于冠层辐射传输模型计算冠层孔隙率与LAI。本研究测量时段均选在09:00左右。野外测量时操作员背对太阳方向,并利用180°的遮盖帽遮盖镜头以遮挡太阳直射光及操作员。测量次序首先在水稻冠层的上方测量1个A值,然后在冠层下方水面或地表之上测量4个B值。每次于测量小区内随机选5个点位测量,最后取平均值作为该测量小区的LAI值。
1.2.3 水稻冠层集聚指数测量 水稻冠层集聚指数采用植被冠层分析仪TRAC田间实测获得,TRAC是由陈镜明教授发明并不断改进的一种植被冠层分析仪,不仅可以测量冠层空隙率,还可以测量冠层空隙大小分布[17]。冠层空隙分布或集聚指数(CI)可以量化叶片非随机空间分布的影响,当叶片发生集聚时,相同的LAI对应的空隙率会增大,观察到大空隙的概率也在变大,当叶片是随机分布时,集聚指数CI=1,当叶片产生集聚时,集聚指数CI<1。在野外实地测量时,首先需要确定测量的断面,断面的方向与太阳光线方向垂直,断面的长度是水稻和株行间距平均值的10倍或以上,本研究中取2条10 m长度测量断面进行测量。测量时手持TRAC以 0.3 m/s 的速度行走,利用太阳能探头,以32 Hz的高频率记录光合通量密度,测量数据通过TRACOMX导入到电脑中,通过分析软件TRACWin得到每条断面的集聚指数,最后取2条断面CI均值获得测量样区的集聚指数值。
2 结果与分析
2.1 水稻叶面积指数测量值
研究区水稻不同生长期内叶面积指数与集聚指数测量值统计结果见图1、表1。在研究区整个水稻生长期内,LI-3000C室内测量的LAI真实值总体上要高于LAI-2200田间实测的有效LAI值,整个测量期间的LAI测量均值LI-3000C测量结果比LAI-2200测量值高0.39,此外LI-3000C LAI测量值的最高值、最低值也均高于LAI-2200的测量结果。从LAI值的变化趋势看,总体上LAI-2200田间实测与LI-3000C室内测量的LAI值均呈现出先升高再降低的趋势,在水稻生长前期幼苗期到孕穗期(190~230 d)2种测量方法获取的LAI值均明显升高,从孕穗期到抽穗期(230~254 d)间总体上LAI值变化不大,均为水稻生长期内LAI值最高的阶段;抽穗期之后,2种测量方法LAI值变化趋势差异明显,LI-3000C测量值急剧降低,LAI真实值从抽穗期(254 d)的8.05降低到蜡熟期(298 d)的2.77,而LAI-2200测量的有效LAI值则只到水稻生长的乳熟期才呈现出缓慢降低的趋势,且降低的幅度也远远低于LI-3000C测量结果。
表1 水稻生长期参数测量值统计
2.2 水稻集聚指数测量值
在整个水稻生长期内,TRAC测量的水稻集聚指数均值为0.90,在不同生长阶段集聚指数表现出明显的差异(图1、表1),总体上呈现先降低再升高的趋势。从水稻幼苗期到孕穗期(190~230 d),伴随着水稻植株从幼苗不断分蘖、拔节,叶片的集聚性逐渐增强,TRAC集聚指数CI测量值从 0.97 降低到0.84;到水稻生长的中后期,伴随的水稻稻穗的抽穗与灌浆成熟,水稻枯黄叶片逐渐增多,加之稻穗灌浆质量加大导致的叶片整体向下低垂,平均叶倾角加大,冠层整体逐渐呈现随机分散的趋势,集聚指数从孕穗期的0.84逐渐上升到蜡熟期的0.92。
2.3 水稻LAI校正值
根据TRAC测量的冠层集聚指数CI值与同期LAI-2200测量获得的有效LAI(LAIeff)值计算得到不同生长期水稻LAI的校正值(LAIΩ=LAIeff/CI),结果见表2。经过集聚指数校正后的LAI测量相对误差均值由未校正前的28%提高到25%,且在水稻生长的前期(扬花期之前)LAI校正值较未校正值精度的提高尤为明显;在水稻扬花期到蜡熟期,校正后的LAI精度要低于校正之前值,且越临近收获期,测量相对误差越大。
进一步以测量时段的水稻分蘖期(201 d)和扬花期(269 d)为界,将水稻生长期分为3个阶段:幼苗期(210 d之前)、分蘖至扬花期(210~269 d)和成熟期(269 d之后),分别统计这3个不同生长期LAI测量误差(图2)。不同生长期叶面积指数仪器测量结果表现差异较大,在扬花期之前,LAI-2200测量的有效LAI值均不同程度地低于LI-3000C实测的真实LAI值(表2),由图2可见,在幼苗期测量平均相对误差较大,且经过集聚指数的校正后,误差虽有一定的提高但仍相对较高(平均相对误差由校正前30%提升到校正后的26%);在水稻分蘖期至扬花期,随着水稻植株郁闭度的不断提高,LAI-2200测量值的误差逐渐降低,尤其是经集聚指数校正后精度更是得到了大幅提高,在此期间内,LAI值的平均相对测量误差由23%下降到了11%;到水稻成熟期,伴随着水稻叶片逐渐枯黄和稻穗的逐渐成熟,LAI-2200测量的有效LAI值由于黄叶与稻穗的增多呈现出愈来愈大的高估趋势,这一时期LAI测量平均相对误差高达到52%,而考虑冠层集聚校正后平均相对误差则进一步达到66%。
表2 水稻不同生长期LAI测量值与校正值
3 结论与讨论
本研究以我国南方水稻为研究对象,基于对整个生长期水稻TRAC测量的集聚指数的变化,并结合有效叶面积指数经典测量仪器LAI-2200与真实叶面积测量仪器LI-3000C的测量结果,观测获得水稻生长期冠层集聚指数的变化趋势,进一步评估了不同生长期集聚指数对LAI测量精度的影响,得到结论如下:(1)水稻冠层集聚指数在不同生长期差异明显,总体上呈现先降低再升高的趋势,在生长中前期水稻冠层集聚性逐渐增强,到水稻生长的中后期,随着稻穗抽穗与灌浆成熟,冠层结构趋向分散的状态,冠层集聚指数又逐渐升高。(2)LAI-2200测量结果经集聚指数校正后相对误差较未校正前得到了有效提高,但在不同生长期对测量精度的影响有明显差异,在水稻生长的中期(分蘖期至扬花期)校正精度的提高最为明显,平均相对误差由23%提高到了11%,而在水稻生长的后期(扬花期以后),随着植株黄叶及稻穗的增加,LAI-2200测量结果会出现较严重的高估现象,集聚指数校正后更是加剧了这种高估现象。
植被冠层叶面积指数由于其定义、测量目标、采样方法、数据分析和仪器误差等多种因素影响,往往呈现不同的测量结果。本研究结果表明,集聚指数对水稻LAI测量精度同样有不可忽略的影响,且在整个生长期内水稻冠层集聚指数呈现有规律的波动变化。在今后农作物地面LAI观测及遥感反演工作中,应充分考虑不同作物及在不同生长期内集聚指数的变化,以切实提高农作物地面LAI观测及遥感反演的精度。