摘要：日光诱导叶绿素荧光(SIF)是监测植物光合作用和水分胁迫的有效工具，与植物碳同化速率和总初级生产力(GPP)呈线性关系。SIF能实时反映光合作用变化，有助于研究碳循环和生态系统对环境胁迫的响应。
1.引言
日光诱导叶绿素荧光(SIF)是监测植物光合作用和水分胁迫的有效工具，与植物碳同化速率和总初级生产力(GPP)呈线性关系。SIF能实时反映光合作用变化，有助于研究碳循环和生态系统对环境胁迫的响应。
本文作者在两个研究区域部署了高分辨率日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪(Solar Induced Fluorescence(SIF), Headwall Photonics, Fitchburg, MA, USA )，并进行了多次数据采集，以研究叶片级别生理学特性与环境的关系。
2.实验部分
2.1试验区域
日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪(Solar Induced Fluorescence(SIF))在2022年春季于加利福尼亚的两个草原地点进行了部署。首先，在劳伦斯伯克利国家实验室附近的SMART土壤试验台，高光谱成像仪于4月和5月的五个不同日期进行了高精度监测。其次，在Tonzi牧场，成像仪用于补充分析数据与生态系统碳通量的关系。
春季时，SMART试验台上的植被自然生长，包括蓟、酸模和草等C3植物，其生长和衰老通过Phenocam监测。气象站测量了风速、气温、气压和降水，量子传感器和土壤传感器分别用于测量入射光合光子通量密度(PPFD)和土壤湿度。除了四月中旬有少量降水外，试验台未添加水分，导致土壤逐渐干燥。
采集期间每周采集一次高光谱图像，采集时间约为11:00到14:30，每隔半小时采集一次，直到植物完全枯萎。同时，使用手持式荧光仪( Li‐600, LICOR Biosciences, USA )进行叶片级别生理测量。
日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪在自然阳光下测量最小荧光(700-780 nm)(Fs)和饱和闪光下的最大荧光(Fm')。光系统II效率ΦPSII的计算公式为：
（1）
图1.智能土壤测试床部署设置。高光谱成像仪安装在旋转台上，以-20°的观测角度进行扫描。气象站记录每半小时一次的环境条件，Phenocam每天拍摄植物的RGB照片。Tonzi牧场使用了类似的设置。
2.2设备情况
高分辨率日光诱导叶绿素荧光高光谱成像仪为美国Headwall Photonics Inc设计生产的设备，空间通道为1600，光谱通道为670-789nm，半高宽(光谱分辨率)为0.1-0.2nm，采样间隔为0.051 nm，可以进行叶片级别的观测。
2.3 SIF获取
在本研究中，我们使用760纳米处O2-A吸收带的3-FLD方法来提取逃逸冠层并到达探测器的叶片级SIF(SIF760)，为了简化，本文中我们将称之为“SIF”：
（2）
在方程2中，LL和LR分别代表植被左侧和右侧的O2-A弗朗霍夫线的辐射亮度，LO2代表植被上O2-A吸收特征内的辐射亮度。E22和E21分别代表参考白色面板上O2-A吸收特征左侧和右侧的辐射亮度，E1代表白色面板上O2-A带内的辐射亮度。λL、λR和λO2分别代表在760纳米处弗朗霍夫线左右两侧和内部的波段波长位置，单位为纳米(nm)。
为了考虑辐照度和冠层结构的影响，我们还使用吸收特征周围的总反射辐射(RAD757−762)来计算相对SIF：
（3）
在670–780纳米的范围内，高光谱成像仪数据还可以用来计算归一化植被指数(NDVI)。通过分别平均670–680纳米和770–780纳米波段，NDVI能够区分植被和非植被表面，因此低NDVI像素(
图2 成像仪观察到的测试床衰老情况，图像分辨率约为0.5cm。左列：假彩色RGB图像、中列：归一化植被指数(NDVI)图像、右列：相对SIF，其中NDVI和NIR较低(分别
图3.气象条件、NDVI、SIF和相对SIF的季节性(a)和昼夜变化(b)-(e)。
(1)2022年4月15日至2022年6月1日期间，每日土壤湿度(蓝色)和通过Phenocam观察到的绿色百分比(绿色)，垂直虚线标记了SIF高光谱成像仪部署的日期。
(2)线条和点显示了一天和季节中光合光子通量密度(PPFD(μmol m⁻² s⁻¹)，灰色)和饱和水汽压差(VPD(kPa)，黑色)。
(3)线条和点显示了中位数相对SIF(蓝色)、NDVI(红色)以及45-55百分位数(阴影)代表图像内的相对分布。
(4)(e)SIF(d)和相对SIF(e)的密度与NDV(n)I密度图，颜色标尺表示密度计数。
图4. 干旱期间的五个日期(2022年4月18日至2022年5月24日)，叶片级别生理学与SIF高光谱成像仪获取的结果比较。使用LiCOR-600测量8株植物与SI高光谱成像仪测量的ΦPSII;
(1)从对应像素上使用LICOR-600获取的(c)ΦPSII并提取整个周期的(a)SIF(mW cm⁻² μm⁻¹ sr⁻¹)与(b)相对SIF(%);
(2)日中的(d)相对SIF对比叶片级别的ΦPSII，其中给出了线性回归方程(实线)与误差(阴影)以及方程、R²和P值;
(3)日中的(e)NDVI、SIF和相对SIF对比ΦPSII的关系，其中给出了线性回归方程(实线)与误差(阴影)以及方程、R²和P值;
3.结果与讨论
3.1季节性与昼夜循环
随着植被衰老，NDVI和相对SIF值稳步下降，在前两次观察相对SIF在约13:00达到局部最小值，这可能与水分胁迫等压力、光合作用电子传输饱和、气孔关闭等因素有关。NDVI的日变化较小，而相对SIF的日变化显著。NDVI和SIF之间存在非线性关系，但随着干旱加剧，这种关系趋向线性。NDVI主要反映植被结构，而SIF则包含更多关于植物功能的日变化信息。
3.2相关分析
2022年5月9日中午相对SIF与叶级生理学表现出显著的相关性，并且在最后两天的采集数据中相关性进一步减弱，结果表明美国Headwall公司的Solar Induced Fluoresence高光谱成像仪能够区分空间上的相对SIF差异，以及相对于其他点估计SIF仪器有技术优势。不仅能够检测叶片级别的生理功能，还能够区分空间和时间上的生理功能变化。
在干旱过程中，所有测量植物的SIF(太阳诱导的叶绿素荧光)、相对SIF和ΦPSII(光系统II效率)的大小随着衰老进程的推进而降低，干旱期间SIF与叶级生理学关系的减弱反映了植被健康和胁迫水平的影响。SIF与生态系统功能之间的关系在水分充足、植被健康时更强，但随着植被衰老和环境压力增加而减弱。而日间相对SIF测量与Tonzi草场的涡度协方差塔衍生的GPP估计值很好地对应。
4.结论
Headwall超高光谱成像仪Solar Induced Fluoresence(SIF)提供了一种量化植物生理学的新方法。它能实时捕捉生态系统功能的变化，叶片级别的测量显示成像仪衍生的SIF与ΦPSII之间存在显著关系，但这种关系会随着环境压力增加和植物衰老而脱耦。SIF与草地站点的GPP估算值也显著相关。成像技术与辐射传输模型结合将提供更深入的理解,这些发现支持使用SIF成像技术更准确地捕捉植物生理学特征，提高对生态系统功能的理解，并扩展对水分限制生态系统中SIF与光合作用之间关系的理解。该仪器具有高空间分辨率，避免了混合像素问题，使得能够对单个植物及其叶片进行成像。
来源：科技世哲