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一种移动端红外成像技术计算植物蒸散发测定方法及应用

2020-07-27王光焰魏聪陈长清刘云飞

天津农业科学 2020年5期
关键词:红外

王光焰 魏聪 陈长清 刘云飞

摘    要:准确了解蒸散发对获取植物生理生态参数非常重要,但目前的蒸散发测量方法依赖于侵入式、固定式的仪器设备,尚缺乏较为方便的移动测量方法。本研究提出一种依赖于移动端设备,获取红外成像技术图片测量得到植物叶温值,随后根据“三温模型”原理测定得到植物蒸腾速率的方法。通过室内盆栽试验数据,研究结果基本验证了技术流程的可行性,且结果之间互为验证,说明该方法具有较好的应用前景。若开后期展大规模的应用和比较,可能获得较好的推广价值。本研究也可作为其他研究的理论参考和技术依据。

关键词:红外;叶温;植物蒸腾;三温模型

Abstract: It is very important to accurately understand evapotranspiration for obtaining plant physiological and ecological parameters. But the current methods of evapotranspiration measurement rely on invasive and fixed instruments and equipment, and there is still a lack of more convenient mobile measurement methods. In this study, a mobile device was used to measure the leaf temperature of plants by acquiring infrared image technology, and then the transpiration rate of plants was measured according to the principle of "three temperature model". Through the indoor pot experiment data, the research results basically verified the feasibility of the process of the technology, and the mutual results verified each other, which showed that the method had a good application prospect. If large-scale application and comparison were carried out in the later stage, it was possible to obtain better promotion value. This study can also be used as a theoretical reference and technical basis for other studies.

Key words: infrared; leaf temperature; plant transpiration; three temperature model

水資源短缺问题在全球范围内已引发了潜在的生态、社会、经济甚至政治问题[1-2]。在缺水区域,水资源对区域可持续发展的制约作用更为显著[3]。土壤—植被—大气系统中的蒸散发(Evapotranspiration,ET)是耗水过程的重要子过程,决定了从土壤和植被进入大气中水分的多少,对于区域的可持续发展、流域的生态平衡等各个方面具有重要意义。蒸散发不仅是水文循环的重要环节,也是确定农业用水量、生态用水量的主要依据;通过控制区域蒸散发量,可以从总体上把握节水和水资源高效产出的方向,是实现区域消耗总量控制和管理的关键。蒸散发包括土壤水面的蒸发(E)和植被蒸腾(T)。作为蒸散发的组分之一,植被蒸腾(T)的消耗对地表水量平衡和热量平衡具有重要影响[4]。结合ET的消耗和土壤水资源的动态转化关系,可以对区域水资源的不同消耗效用进行区分,通过提高水循环中T的消耗占比可以提升水资源开发中的高效消耗利用[5]。

目前,测定植物蒸腾速率的方法主要有:(1)便携式光合仪,但其可能造成植物叶片受夹以后造成损伤,实测蒸腾速率会偏低;(2)依赖冠层温度的估计方法[6],即依赖于土壤蒸发模型、土壤蒸发扩散系数、植被蒸腾模型、植被蒸发扩散系数和作物水分亏缺系数[7]。红外热成像技术通过观测红外波段的光谱并转换为可见的热图像信息,为植株提供了能够获取其非接触性和高分辨率的温度信息[8-9],从而为植株蒸散发信息的获取提供了新的思路。本文通过建立一种移动端作物蒸散发快速测定系统,能够实时动态地监测植物蒸散发数据,节约了植物蒸散发计算时间。

1 材料和方法

1.1 移动端红外成像技术

图1给出了一种移动端作物红外成像测量示意图,测量系统包括:手机1、手机红外热像设备2、所测植物3、与植物颜色相近的卡纸4。首先,测量输出植物冠层温度数据与没有蒸腾的参考冠层温度数据,确保拍摄时手机1应与手机红外摄像设备2处于连接状态;拍摄植物冠层温度时摆放所测植物3(图1-A),拍摄参考冠层温度数据时摆放卡纸4(图1-B)。

1.2 三温模型

“三温模型”计算公式如下[7]:式中,Tr是蒸腾速率(MJ·m-2·d-1); Rn和Rnp是冠层和无蒸腾的参考冠层的净辐射(MJ·m-2·d-1); Tc是冠层温度; Tp是没有蒸腾的参考冠层温度(用与植物叶片颜色一致的无蒸腾纸片获得温度); Ta是气温(绝对温度); hat是植被蒸腾扩散系数; Rs是太阳辐射(J·m-2·s-1); α是地表反照率,通过测量可得(α=0.22); ΔR1是净长波辐射(J·m-2·s-1),通常是用太阳辐射和表面温度计算; Rso是晴天太阳辐射量(J·m-2·s-1); εa是大气放射率; εs是地表放射率(植被地表放射率取0.98); σ是斯蒂芬鄄玻尔兹曼常数;σ=5.675×10-8J·m-2·s-1·k-4。模型中除太阳辐射量与气温外,其他因子可由常数、固定取值等方法得出。

1.3 盆栽试验

研究区域为华中科技大学水电学院三楼走廊靠近玻璃侧,走廊左侧为玻璃,右侧是办公室,由于朝向原因,靠近玻璃一侧的植物早上无法受到太阳照射,中午基本都可以受到阳光照射,但部分植物由于受到承重墙阻挡可能处于阴影之中。

观测试验于2018年2月28日的晴朗天气进行,选择了3个不同高度的植物作为研究对象。在10:30—12:30的时间段平均每0.5 h测1次数据。利用FLIR探测器,热敏度为≤0.05 °C ,发射率设定为0.95。为确保精度,测定时间为10:30—12:30,植株顶端与热成像仪的距离为1 m,采集的图像传至PC机后提取半日花叶片的平均温度。

输入的是拍摄时间数据,太阳辐射数据互联网通过查询日出与日落时间,得到可照时数(S)。通过Prescott公式计算太阳辐射Gt。

式中,Gt为月平均日总量,单位:MJ·m-2·d-1;G0为水平面上的天文辐射,单位:MJ·m-2·d-1;a1、a2为经验系数,分别为0.22,0.54;S为实际日照时数,单位是h;S0为最大可照时数,单位是h。

2 结果与分析

2.1 环境因子动态变化

对测定时间内的环境因子动态变化进行了分析。2018年2月28日太阳辐射量从8:00开始逐渐增加,在13:00达到其峰值(903 J·m-2·s-1)。按照测定的气温值最低为280.15 K,最高为285.15 K,17:00后气温急剧下降。

2.2 植物叶温动态变化

图2为红外热成像技术提取温度示意图,温度较高的区域为红色,温度较低的区域为蓝色,通过比较可见光和热红外图像准确判断盆栽花卉叶温的大小,通过提取不同时间不同图像叶温来测定和比较叶温随时间变化规律。

图3为叶温随时间变化的结果,从图中可以看出,叶温随气温的升高而升高,3个不同处理中,植株越小其叶温越高;但通过对气温和叶温的相互关系进行比较后可以发现,大、中、小植株叶温与气温的相关系数分别为-0.48,-0.27,-0.11,说明二者之间的关系并非简单的线性关系。

2.3 蒸腾扩散系数动态变化

采用蒸腾扩散系数(hat)衡量植物蒸散量并评价其水分利用状况,其具体的指标参考值为:hat取值范围为hat≤1∶ hat最小值时,说明植被无水分亏缺或不受环境胁迫; hat最大值表明植被受到最大分亏缺或环境胁迫。hat越大,蒸腾速率越小,且在缺水条件下,植物根部区域的水分状况主要影响hat的变化[10]。

图4所示为不同处理(大、中、小植株)蒸腾扩散系数的日变化。由图可以发现,不同植株的蒸腾扩散系数变化规律相似,在11:00—11:30之间出现了下降值,说明此时所受环境胁迫最大;但不同植株中,大植株虽然水分胁迫值较高,但其波动也较大;较为意外的是小植株,可能由于盆栽供水较好而波动较小。不同大小植株的蒸腾扩散系数差异极显著(P<0.01)。

2.4 蒸腾速率动态变化

蒸腾速率(Tr)变化进程曲线如图5所示。可以看出,大、中、小植株的蒸腾速率变化较为显著,其中大植株波动性较大,而小植株波动性较小。不同处理(大、中、小)植株蒸腾速率存在极显著差异(P<0.01)。

3 结 论

本研究通过提出一种移动端红外成像技术,并以盆栽试验予以了验证。数据验证得到了植物蒸腾速率输出;虽然在实际应用中使用了效果较优的色彩卡纸,但不限于色彩卡纸(为无蒸腾纸片类型即可)。本方法有效克服了现有技术中存在的缺点和不足之处,并且操作简单,能够实时动态监测植物蒸散发数据,节约了植物蒸散发计算时间。研究结果基本验证了技术流程的可行性,且结果之间互为验证,由此说明该方法具有较好的应用前景。若后期开展大规模的应用和比较,可能获得较好的推广价值。本研究也可作为其他研究的理论参考和技术依据。

参考文献:

[1]RUMBAUR C, THEVS N, DISSE M, et al. Sustainable management of river oases along the tarim river in north-western china under conditions of climate change[J]. Earth system dynamics, 2015, 5(2):1221-1273.

[2]XUE L, FAN Y, YANG C, et al. Identification of potential impacts of climate change and anthropogenic activities on streamflow alterations in the Tarim river basin, China[J]. Scientific reports, 2017, 7(1):8254.

[3]CHEN Y. Water Resources Research in Northwest China[M].New York: Springer, 2014:440.

[4]COENDERS-GERRITS A M J, VAN Der Eut R J, BOGAARD T A, et al. Uncertainties in transpiration estimates[J]. Nature, 2014, 506(7487):E1-E2.

[5]王浩, 楊贵羽, 贾仰文,等.以黄河流域土壤水资源为例说明以“ET管理”为核心的现代水资源管理的必要性和可行性[J].中国科学, 2009,39(10):1691-1701.

[6]高丽, 杨劼, 刘瑞香. 不同土壤水分条件下中国沙棘雌雄株光合作用、蒸腾作用及水分利用效率特征[J]. 生态学报, 2009, 29(11): 6025-6034.

[7]QIU G Y, SASE S, SHI P J, et al. Theoretical analysis and experimental verification of a remotely measurable plant transpiration transfer coefficient[J]. Japan agricultural research quarterly, 2003, 37(3): 141-149.

[8]王冰, 崔日鲜, 王月福. 基于远红外成像技术的花生苗期抗旱性鉴定[J]. 中国油料作物学报, 2011, 33(6): 632- 636.

[9]刘亚, 丁俊强, 苏巴钱德,等. 基于远红外热成像的叶温变化与玉米苗期耐旱性的研究[J]. 中国农业科学, 2009, 42(6): 2192-2201.

[10]邱国玉, 吴晓, 王帅, 等. 三温模型——基于表面温度测算蒸散和评价环境质量的方法郁. 植被蒸腾扩散系数[J]. 植物生态学报, 2006, 30(5): 852-860.

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