半封闭大棚实验下广州市植被滞尘光谱特征分析1.0

引言

随着工业化和城市化的快速发展，城市空气污染日趋严重。城市绿化植物能够有效地阻滞空气中的粉尘，改善城市的生态环境质量，有关研究表明广州城市森林的总滞尘量为60760t/a，惠州建成区植被的总滞尘量达4430.7t/a，郑州乔木植被的总滞尘量为8628.28t/a。植物的滞尘效应不容小觑，已成为城市绿化植被筛选的重要指标。

高光谱遥感技术为植物滞尘效应研究提供了高效、便捷、非破坏性的技术手段。国内外学者已针对植物滞尘效应开展了广泛研究，主要涉及植物的滞尘机制、不同主体下的滞尘能力、滞尘能力的影响因素、光谱特征等方面；然而，高光谱遥感技术在植被滞尘效应中的应用还比较少，相关的研究结果也不完善。

植物滞尘实验方案主要分为野外实验和模拟实验2种。野外实验受降雨、风速、人为活动等的影响较大，采样次数有限，容易造成实验中断；而模拟实验多在室内采用降尘设备或装置模拟降尘，真实度有限，无法还原自然降尘下植物的滞尘效应，因此探究新的植物滞尘实验方案对植物滞尘效应的可持续性研究非常有必要。

因此，本文拟通过设计新的植物滞尘实验方案，采用高光谱遥感技术定性研究植物滞尘效应，探究广州市常见绿化植被滞尘量与光谱之间的规律，实现快速无损低投入的评估植物滞尘能力，以期为绿化植物类型的合理选择及城市空气质量监测提供科学依据。

研究区概况

广州市地处珠三角中北缘，广东省中南部，属于海洋性亚热带季风气候，气候温暖多雨、光热充足，年平均相对湿度77%，年平均降水量1800mm。广州市的气候条件为植物的生长提供了良好的生态环境，生物种类繁多，栽培作物具有热带向亚热带过渡的特征。根据广州市中心城区绿化植物调查的统计结果①表明，常见的乔木类植物主要有大花紫薇、大叶榕、金叶榕等；灌木类植物主要有双色茉莉、红花檵木、朱蕉等。

广州市是中国重要的中心城市，位于珠三角核心区域，具有明显的大气复合污染特征。近年来，广州市空气质量主要污染物指标中的二氧化氮、细颗粒物年均质量浓度等存在不同程度的超标，未达到《环境空气质量标准（GB3095－2012）》。根据广州市环境保护局公布的《2017年广州市环境空气质量状况》②可知，2017年广州市空气质量达标的天数为294d，占比80.5%，空气中的主要污染物为PM10（可吸入颗粒物）、PM2.5（细颗粒物）、二氧化硫、二氧化氮等。

材料与方法

以广州市常见的绿化植物为研究对象，采用高光谱遥感技术，通过设计半封闭的大棚实验方案，分析不同植物滞尘能力、滞尘前后光谱特征、植物叶片光谱特征参数等植物滞尘光谱特征，探讨滞尘污染下不同植物叶片的光谱特征（图1）。其中，叶片光谱反射率数据可采用iSpecField-WNIR-HRs地物光谱仪测定，植物滞尘量数据采用质量差重法测定，叶面积数据采用叶面积仪法测定。

3.1 研究方案与对象

为有效评估自然降尘条件下广州市常见绿化植物的滞尘能力，避免雨水冲刷等造成的实验中断问题，采用半封闭大棚实验方案，即在实验地点顶部搭盖透明大棚，使大棚能够完全遮盖植被，避免雨水的影响。实验地点选在广州市越秀区先烈中路100号大院内，大院内主要是办公区，环境相对洁净，远离道路、工厂等非自然降尘因素的影响。根据广州的气候特点，样品采集时间为2017年10月－2018年1月晴朗无云（或少云）的天气。

考虑广州市绿化植被树种的多样性以及大棚实验的可行性，根据叶表面结构特征的差异性以及植物生长的季节性特征，遵循普通、常见、量多等原则选择以下3种具有一定代表性的绿化植物为研究对象：金叶榕[蜡质结构，滞尘特征以块状层结式为主]、红花檵木[粗糙不平、具绒毛，滞尘特征以颗粒物镶嵌为主]、朱蕉[叶面平滑，滞尘特征以零星嵌入为主]。将5株金叶榕、5株红花檵木、20株朱蕉放置在搭好的透明大棚中，摆放时注意植物与植物之间的空隙，以保证后期叶片采集时不会碰到植物，减少外在因素的干扰。将3种植物按摆放位置分成5份，作为5个样本，并编号，其中金叶榕用J（J1~J5）表示，红花檵木用H（H1~H5）表示，朱蕉用Z（Z1~Z5）表示。

3.2 叶片采样方法

一般认为，＞15mm的降雨量能够冲洗掉植物叶表的灰尘，默认此时的叶片滞尘量为0（李新宇等，2015）。因此，在实验前对植物叶片进行充分冲洗，使植物置于无尘状态。之后适逢晴朗无云（或少云）天气，间隔5~7d对植物叶片进行采样，每个植物编号对应采集1袋叶片，其中金叶榕采集30片，红花檵木采集50片，朱蕉采集5片，共采集10次。为避免受到人为因素的影响，采用干净的剪刀和镊子进行采样。采样时尽量在冠层四周及上、中、下各部位分布均匀选择生长良好、新老程度一致的叶片，采集完后将其封存于洁净的采样袋中并带回实验室处理。

3.3 叶片光谱反射率的测定

叶片的光谱反射率采用地物光谱仪测定，该仪器具有350~2500nm的波谱范围，1nm的光谱采样间隔。光谱反射率的测定与叶片的采集同时进行，每袋测量5片叶子的正面作为该袋叶片获取的滞尘量对应的光谱。无尘状态下的光谱采用叶片冲刷后无尘状态的叶片来获取。测量前使用白板进行校正，测量时保持光谱仪探头垂直向下，每点获取5组重复的光谱数据，测完之后将叶片放入对应的采样袋中，与采样的叶片一同带回实验室处理。测量光谱时，使用黑板＋黑布作为背景，以减少背景噪声。光谱测量时探头放置的高度与叶片的大小有关，叶片越小，探头距叶片的距离越小。基于此方法，在2017年10月－2018年1月间共进行11次光谱实验，获取的实验数据4125个，其中金叶榕1220个数据，红花檵木1250个数据，朱蕉1140个数据，白板210个数据，无效数据305个，部分光谱数据如图3所示。

 

 

图3 利用地物光谱仪实测的植物光谱数据 （部分）

3.4 滞尘能力的测定

采用单位叶面积滞尘量来表示植物的滞尘能力，即根据一段时间内植物叶片的滞尘量与叶面积之比来确定植物的滞尘能力。其中，植物的滞尘量数据采用质量差重法测定，叶面积数据采用叶面积仪法测定。为避免其他因素对实验的干扰，采用控制变量法，即除烧杯中的液体外，保持浸泡的时间、烘干的水分、烘干的温度、烘干的时长、冷却的时长等一致。

3.5 数据预处理

在光谱特征分析之前，需要对采集的光谱数据进行处理，以去除噪声和非敏感波段的影响，具体步骤为：

1）为确保数据的准确性，对单点的5组重复光谱数据剔除误差较大的值后取平均值。

2）为了使不同时间段、不同实验条件下获取的数据具有可比性，并同时消除实验环境背景所带来的误差，将所测得的叶片光谱反射率遵循就近原则除以对应的白板值。

3）剔除水汽吸收波段。水汽的吸收对植物的光谱曲线影响较大，且该波段范围对植被光谱的研究也没有太大的意义，因此为方便数据处理，采用直接删除该波段范围的方法来剔除水汽吸收波段，结果如图4所示。

图4 剔除水汽吸收波段的前后对比

3.6 光谱特征参数提取

常见的光谱特征参数有光谱吸收特征参数、吸收深度、吸收宽度、三边参数、植被指数和光谱反射率绝对值等。本文重点研究光谱吸收特征参数、三边参数和植被指数，具体定义如表1所示。其中，光谱反射率的一阶导数（dR）的计算公式为：

式中：λi+1、λi、λi-1为相邻波长；dR(λi)为波长λi的一阶导数光谱；R(λi+1)、R(λi)、R(λi-1)分别是波长为λi+1、λi、λi-1处的原始反射率。

表1 光谱特征参数的定义

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审核编辑 黄宇