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夜间增温对稻田甲烷排放的影响及其高光谱估算

2018-08-29娄运生石一凡郑泽华左慧婷

生态学报 2018年14期
关键词:拔节期冠层反射率

王 颖,娄运生,石一凡,郑泽华,左慧婷

南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室, 南京 210044

政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告[1]指出,1800年到2012年,全球海陆表面平均温度升高了0.85℃,并预估2046年至2965年最高升温区域分布于南亚(包括中国南部),升温幅度为2—3℃。全球平均温度的上升呈现非对称性,其中夜间增温幅度高于白天。CH4是仅次于CO2的第二大温室气体,其增温潜势是CO2的25倍,占全球温室效应的20%,而稻田是CH4重要排放源,占全球CH4排放量的7%—17%。温度是影响稻田CH4排放的重要因素[2- 3],开展稻田夜间增温大田模拟试验研究,对在全球和区域尺度上预测稻田未来CH4排放趋势有积极意义。

密闭静态箱法是测定稻田CH4排放通量的常用方法,但测定过程对作物生长具有一定的干扰,且费时费力,因而如何快速测定稻田CH4排放通量成为人们关注的问题。水稻植株是影响稻田CH4产生、氧化和输送的重要因素[4]。水稻输送甲烷的能力主要取决于生育期和品种。在水稻孕穗期和成熟期,88%—99%的稻田CH4通过植株输送排向大气[5];在水稻整个生长期内,通过植株输送排放的甲烷约占稻田总排放量的90%[6-7]。研究表明,稻田甲烷排放与水稻地上部生物量、分蘖数、株高和叶面积等呈正相关[8- 11]。

高光谱遥感可提供精细化的光谱信息,具有简便快捷、非破坏性等优点,被广泛用于作物长势监测及生理生化参数估算[12- 17]。王秀珍等利用光谱变量对水稻地上部鲜生物量进行了估算[18];杨峰等用高光谱数据估算了稻麦叶面积指数和叶绿素密度[19-20];也有学者利用光谱参数建立了小麦分蘖状态和株高的估算模型[21-22]。但是,利用光谱数据估算水稻甲烷排放却鲜有研究,光谱数据包含了水稻植株的生长及生理(包括胁迫特征)信息,而稻田甲烷排放与水稻生长及生理参数有密切关系。因此,利用光谱数据反演稻田甲烷排放通量具有可行性。开展本研究的主要目的在于,①研究夜间增温对稻田CH4排放通量及光谱特征的影响;②评价高光谱数据及其变换形式用于估算稻田CH4排放通量的潜力,并检验模型估算的可行性。

1 材料与方法

1.1 试验设计

田间试验于2016年在南京信息工程大学农业气象试验站(32.0°N,118.8°E)进行。该站地处亚热带湿润气候区,年均降水量1100 mm,年均气温15.6℃。供试土壤是潴育型水稻土,灰马肝土属,质地为壤质粘土,粘粒含量为26.1%。供试水稻品种为杂交稻Y两优3399。试验处理设常温对照(CK)和夜间增温(NW)2种处理。夜间增温处理,即在小区四周架设可调式钢架(2 m×2 m×2 m),用透明塑料薄膜围在钢架四周,夜间将铝箔反射膜覆盖水稻冠层,根据水稻生长进程对铝箔反射膜的高度进行调整,使铝箔反射膜与水稻冠层间保持在0.3 m左右。为避免夜间盖膜影响降水的接纳,降雨天不覆盖铝箔反射膜。此外,为避免增温设施被破坏,风速大于10 m/s时也不覆盖铝箔反射膜。夜间增温时间为19:00—次日6:00,用温度记录仪记录水稻冠层和5 cm土层温度。前期试验表明,该被动式夜间增温设施夜间增温效果较好[23]。每处理重复6次,随机排列,小区面积为2 m×2 m=4 m2。

水稻于2016年5月9日育苗,2016年6月11日移栽。移栽前一天施肥,每小区施用复合肥料(15—15—15)315 g。幼苗移栽前将密闭静态箱底座置于土壤中,底座内移入长势一致的幼苗1丛。2016年8月4日至8月13日进行排水晒田,灌水期间水层厚度保持约5 cm,根据水层变化及降雨情况进行合理灌溉;2016年9月15日停止灌水,稻田自然落干。大田常规管理,病虫害防治等依据田间实际情况处理。

1.2 气样采集与分析

采用密闭静态箱-气相色谱法测定稻田CH4排放通量。从水稻分蘖期(7月8日,第一次取样)到完熟期(9月23日,最后一次取样)每周采样1次。所用密闭静态箱由透明PVC材料制成,箱底面半径为8.5 cm,箱高100 cm。采样时间为8:00—10:00之间。采样时将静态箱底部置于事先固定于土壤中的底座上,通过淹水密封保证静态箱气密性,箱体密封后,分别于0、15、30 min用带有三通阀的针筒分别采集50 mL气样,将所采气样注入事先抽成真空的采样瓶中。

所采气样带回实验室用带有氢火焰离子检测器(FID)的气相色谱仪(Agilent 7890B GC)检测甲烷气体浓度。色谱柱选用Porapak Q填充柱,型号为G3591- 81013;载气N2(流量校正不会影响尾吹气或燃气流量);柱箱温度50℃,FID检测器温度为200℃,空气和H2流量分别为400 mL/min和45 mL/min。

甲烷排放通量计算公式[24]:

水稻各生育期内平均排放通量计算公式:

式中,Fi为生育期内每次采气的平均排放通量。模拟CH4排放通量为生育期平均排放通量。

1.3 光谱测定与分析

在水稻主要生育期,即分蘖期、拔节期、抽穗-灌浆期和成熟期,采用美国ASD公司生产的 Field Spec Pro FR光谱辐射仪测定水稻冠层光谱,其光谱范围是350—2500 nm,采样间隔在350—1000 nm为1.4 nm,1000—2500 nm范围内为2 nm;光谱分辨率在350—1000 nm为3 nm,1000—2500 nm范围内为10 nm,视场角为25°。

选择晴朗无风的天气,于当天10:00—14:00(太阳高度角大于45°)测定冠层光谱反射率时,传感器探头垂直向下,距水稻冠层约0.6 m。每个小区内不同点测定5次(共15条光谱曲线),取平均值作为该小区的两个光谱反射值,每个小区测定前、后都立即进行白板校正。

所用的高光谱变量[25]主要有,原始光谱反射率、一阶导数光谱、从原始光谱和一阶微分光谱提取的基于高光谱位置变量(包括“三边”位置及幅值、绿峰和红谷的位置及反射率)、基于高光谱面积变量(包括三边的面积)、基于高光谱植被指数变量的3种类型的特征参数,表达式见表1。

表1 高光谱特征变量

2 结果与分析

2.1 夜间增温对稻田CH4排放通量的影响

由图1可见,在水稻生育期内,夜间增温和对照两种处理下的稻田甲烷排放通量,在晒田前后均有一个排放峰。研究发现,CH4排放趋势在整个生育期有呈单峰的,也有多峰型的,不同的排放趋势可能与不同的水稻品种和田间管理有关[26-30]。在移栽后的23—30 d内CH4排放通量开始上升并很快达到一个峰值,在晒田前虽有波动但一直保持在较高水平。移栽后的第50—58天为晒田时间,稻田CH4排放通量迅速下降至最低值,接近0 mg m-2h-1。稻田灌溉覆水后,CH4排放通量呈现一个峰值后很快降低并维持在较低水平,直至水稻成熟收获。

图1 夜间增温对稻田CH4排放通量的影响 Fig.1 Effect of nighttime warming on CH4 flux in paddy fieldCK:对照组Control;NW:夜间增温Nighttime warming; *表示处理间差异显著(P<0.05)

移栽后的23—43 d(分蘖期)内,两种处理下稻田CH4排放通量差异不明显;移栽后44、51 d(第44—57天为拔节期),增温处理(NW)的CH4排放通量分别高于对照(CK)28.44%、28.17%。晒田后地面干涸龟裂,NW和CK处理的CH4排放通量分别为0.31和-0.07 mg m-2h-1,灌溉覆水后(第65天,第58—86天为抽穗-灌浆期),NW的CH4排放通量很快达到全生育期最大值,比CK处理高93.78%。

2.2 夜间增温对水稻冠层高光谱的影响

由图2可见,夜间增温和对照处理的水稻冠层光谱变化趋势,在不同生育期基本一致。在可见光波段(460—760 nm)区域,冠层光谱在550 nm附近出现强反射区,表现为“绿峰”,之后反射率又下降,约在670 nm处达到最小值,表现为“红谷”。分蘖期时,夜间增温处理的水稻冠层光谱反射率,在可见光波段内明显小于对照;在近红外波段(760—1056 nm),水稻冠层反射光谱出现一个反射高台,对照处理的拔节期后近红外反射率开始显著上升,直至成熟期,而夜间增温处理的水稻冠层近红外反射率在拔节期有一个下降趋势,在抽穗-灌浆期开始逐渐上升。夜间增温处理使水稻冠层近红外反射光谱区别于对照,分蘖期和拔节期时,近红外波段反射率大小表现为NW>CK,这种差异在分蘖期时最为明显,差值达到0.05,到拔节期差异减小至0.01;拔节期、抽穗期和灌浆期反射率大小表现为CK>NW,平均差值为0.02。

图2 夜间增温下水稻不同生育期冠层光谱反射率Fig.2 Spectral reflectance of rice canopy at different growth stage under nighttime warminga:分蘖期tillering stage;b:拔节期jointing stage;c:抽穗-灌浆期heading-filling stage;d:成熟期mature stage

2.3 CH4排放通量与高光谱变量的相关性分析

在分析CH4排放通量与水稻冠层光谱间的相关关系及建立模型时,取各生育期内CH4排放通量的平均值与该生育期的光谱变量进行分析和估算。

相关系数计算公式:

式中,X,Y分别为稻田冠层高光谱变量和CH4排放通量,应用Matlab R2012a中corrcoef(X,Y)程序,可以计算出水稻冠层光谱反射率、一阶导数光谱及光谱特征值均与CH4排放通量的相关系数和显著性值。

2.3.1CH4排放通量与高光谱反射率及其一阶导的相关性分析

图3 水稻CH4排放通量与冠层高光谱反射率及其一阶导的相关系数Fig.3 Correlation of CH4 emission flux with spectral reflectance and first derivation of spectrum

在增温处理下,水稻主要生育期冠层高光谱反射率及其变换形式与相应生育期平均CH4排放通量进行相关分析,结果见图3。

利用四个生育期平均甲烷排放通量与水稻冠层高光谱及其变换形式,分别求相关系数并进行显著性分析,提取相关系数绝对值大于0.5并且呈显著相关(P<0.05)的波段,该方法可以在寻找最佳模拟波段时避免数据冗余。结果表明,冠层光谱反射率在350—1056 nm波段内与,有554个波段的反射率值与通量呈显著相关,其中最大在724 nm处|R|可达0.80,通过极显著水平(P<0.01)。共354个波段反射率的一阶导数与通量呈显著相关,其中最大在617 nm和711 nm处|R|可达0.80,通过极显著水平检验。

2.3.2CH4排放通量与高光谱特征变量的相关性分析

由表2可见,高光谱特征变量与CH4排放通量之间的相关系数,以蓝边幅值(Db)和蓝边面积(SDb)最大,为-0.79,其次SDr、SDr/SDb、Dr、λr、Rg、λg、Rr、SDy、Rg/Rr、(Rg-Rr)/(Rg+Rr)、(SDr-SDb)/(SDr+SDb)共13个光谱变量达到显著性检验水平,可用于模型拟合。

2.4 CH4排放通量的高光谱估算模型

回归模型采用单/双变量线性与非线性的拟合模型。包括:

在单变量拟合模型中,使用不同的模型,对相关系数大于0.5并且显著相关(P<0.05)的波段逐一进行拟合,选取最优模型。在双变量拟合模型中,分别对可见光波段(460—760 nm)及近红外波段(760—1056 nm)的光谱反射率及其一阶导数每相隔1 nm进行两两组合,即(460,760),(460,761)……(760,1056),分别作为双变量模型中的两个变量,逐一拟合,选取最优模型。选取最佳光谱反射率即其一阶导的甲烷排放模型时,即要考虑两者相关系数的大小,又要考虑精度的大小,因而选择均相对系数较大而均方根误差较小的模拟方程作为最优方程。

表2 CH4排放通量与水稻冠层高光谱特征变量的相关系数

*P<0.05, **P<0.01

2.4.1CH4排放通量的高光谱反射率及其一阶导的估算模型

2.4.2CH4排放通量的高光谱特征值估算模型

回归模型采用单变量线性与非线性回归模型,分别对与CH4排放通量显著相关的几种光谱特征变量进行回归分析,提取拟合度较好(R2>0.6,P<0.01)的几个模型。如表4所示,其中红谷反射率的二次多项式模型y=1133.64Rr2-168.49Rr+6.73拟合效果最好,R2=0.75(P<0.01),且RMSE最小达到0.67。

表3 甲烷排放通量(y)与高光谱反射率及其一阶导(x)的关系模型

表4 CH4排放通量(y)与高光谱特征变量的关系模拟

2.5 CH4排放通量的高光谱估算模型的精度分析

表5 高光谱估算CH4排放通量的拟合R2与估测R2比较

图4 估算CH4排放通量的高光谱模型预测值与实测值比较Fig.4 The predicted CH4 emission of regression model comparing the true value

3 讨论

夜间增温显著增加拔节期及抽穗-灌浆期CH4的排放(图1),其原因在于,(1)夜间增温促进了水稻夜间呼吸作用,降低了根系附近的氧气浓度,引起根际土壤氧化还原电位(Eh)降低,促进稻田厌氧环境的形成[4,31-32]。夜间增温使植株分蘖提前凋萎,脱落的有机物质为厌氧微生物的活动提供较多的碳源和能源,有利于甲烷产生菌维持较强的活性,甲烷产生力较高[4,24]。(2)植物本身也可产生和释放CH4,环境胁迫(高温、UV-B辐射,物理伤害等)会刺激植物体CH4的产生和释放[33- 34]。水稻生长中期对高温较为敏感,夜间增温促进水稻中期CH4排放可能与受高温胁迫植株本身产生和排放较多的CH4有关。夜间增温对水稻生长前期和后期CH4排放的影响较弱(图1)。水稻生长前期,稻田虽淹水但可能因闭蓄氧存在,土壤尚未形成厌氧环境,水稻苗期植株生物量较低,CH4排放也较低。水稻生长后期,植株生长进入衰退期,根表皮层渗透性下降,通气组织堵塞,运输CH4的能力降低,随环境温度降低CH4产生力也随之下降,稻田CH4排放处于较低水平[4-6,35]。

水稻植株冠层近红外光谱反射率可反映植株长势和冠层结构信息,健康旺盛、覆盖度高的植株在近红外波段反射率较高,植株衰老或环境胁迫下,近红外波段反射率则较低[36]。本试验中,水稻抽穗-灌浆期和成熟期,植株冠层近红外光谱反射率表现为CK>NW,表明夜间增温对水稻中后期生长有一定抑制作用,使成熟期提前、易衰老。前人也有类似的结果,即夜间增温使水稻花后总绿叶面积及剑叶面积下降,引起花后干物质总量降低[37]。本试验中,水稻主要生育期(分蘖期、拔节期、抽穗-灌浆期和成熟期),植株冠层近红外波段光谱反射率处理间的平均差值(NW-CK),分别为0.05,0.01,-0.02,-0.02,呈减小趋势,即在水稻生长前期(分蘖期),夜间增温显著促进水稻生长,而从拔节期开始,夜间增温则抑制水稻植株生长。拔节-灌浆期是江苏沿江地区水稻高温热害多发期,拔节至孕穗期水稻高温热害发生次数最多,因此,夜间增温加剧了水稻中后期高温胁迫[38]。

4 结论

夜间增温促进稻田CH4的排放,这种促进作用在水稻拔节期、抽穗-灌浆期尤为明显。夜间增温对水稻冠层高光谱的影响,在生育期前期和后期表现不同,分蘖期与拔节期的光谱反射率在近红外平台表现为NW>CK;抽穗-灌浆与成熟期表现为CK>NW。水稻冠层高光谱反射率、一阶导数光谱及光谱特征值均与稻田CH4的排放呈显著相关,相关系数最大可达0.80。以原始光谱或光谱一阶导为参数建立估算模型时,检验精度都有不同程度的降低,说明以原始光谱或光谱一阶导为参数估算稻田CH4排放通量稳定性较差。综合评价拟合模型和预测模型的精度,最终选取稻田CH4的排放通量估算的最佳模型为:2810.26SDb2-283.40SDb+7.79,其拟合R2为0.70,预测R2和RMSE分别为0.72和0.79。研究认为,通过水稻冠层光谱数据监测稻田CH4排放是可行的,为进一步开展区域稻田CH4排放通量的无损监测提供了试验依据。

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