发布时间:2021-11-25 15:12 原文链接: 温带阔叶落叶树种叶片性状季节变化预测研究取得进展

  植物功能性状是植物在形态、生理和化学等方面的属性或特征,反映了植物对生长环境的长期适应。在生态与进化学研究中,植物性状可衡量植物个体的适合度或表现,探究群落构建的机制;植物性状及其多样性(即功能多样性)可预测生态系统(多)功能和服务。植物性状及其多样性是生态学研究的前沿热点之一。植物性状在种内、种间产生变异,且在时空尺度上也会发生较大变化;植物性状的测定费时、费力,且成本较高。在当前全球变化对生态系统功能和服务产生深远影响的背景下,如何更好地预测植物性状的变化是亟待解决的重要科学问题之一。基于高光谱(Hyper-spectroscopy,350-2500 nm可见光-近远红外波段)的统计模型(Partial least-squares regression,PLSR)用于预测植物性状的变化。以往研究表明叶片高光谱特征可以较好地预测植物叶片性状的变异,但并未考虑植物性状的季节性变化,尤其是在季节明显的温带地区。叶片光谱特征是否可以准确地预测叶片性状的季节性变异尚不清楚。中国科学院西北高原生物研究所以英国8种常见的温带阔叶落叶树种为研究对象,测定了21个叶片性状和叶片光谱特征的季节性变化,探讨叶片光谱特征是否可以捕获叶片性状的季节性变异。

  结果表明,大部分叶片性状和叶片光谱特征呈现出显著的季节性变化,而成熟叶片的变异程度较小;叶片光谱特征可以准确地预测大部分叶片性状的季节性变异,且成熟叶片的预测准确度较高;对于某几个性状,PLSR模型预测准确度受到物种的影响,因而PLSR模型不能在单一物种水平准确度预测叶片性状的季节性变化。该研究为基于遥感高光谱图像(Hyperspectral imaging)的大尺度植物性状及其多样性的研究、制图和长期监测奠定了基础。

  相关研究成果以Predicting leaf traits of temperate broadleaf deciduous trees from hyperspectral reflectance: can a general model be applied across a growing season?为题,发表在Remote Sensing of Environment上。研究工作得到国家留学基金委公派留学项目的支持。

  论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425721004879

图1.21个叶片性状的季节性变化

图2.叶片光谱特征(反射率,Reflectance)的季节性变化


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