第27卷第9期农业工程学报V ol.27 No.9 86 2011年9月Transactions of the CSAE Sep. 2011
病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响
陈兵1,2,3，王克如1,2，李少昆1,2※，金秀良1，陈江鲁1，张东升1（1. 新疆石河子大学兵团绿洲生态农业重点开放实验室，石河子 832003； 2. 中国农业科学院作物科学研究所/ 农业部作物生理生态与栽培重点开放实验室，北京 100081； 3. 新疆农垦科学院棉花研究所，石河子 832000）
摘要：研究病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响, 以期为利用光谱和叶绿素荧光技术监测棉花黄萎病提供新的技术和方法。通过田间黄萎病接种处理，诱导发病后测定病害棉叶理化参数，光谱及叶绿素荧光参数，并对三者进行分析。结果表明，随着病害严重度增加，棉叶叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b、叶片含水率、叶片全氮质量分数均减少，类胡萝卜素含量先降后增；不同生育期和不同品种的病害棉叶光谱反射率在可见光到短波红外区域（400～2 500 nm）均呈现逐渐上升的趋势；病叶光谱指数红边位置、优化土壤调节植被指数、生理反射植被指数、绿度归一化植被指数、红谷位置、672nm处的归一化吸收深度和吸收面积均逐渐减少，R550、R680、R1200、R1685、转换叶绿素吸收反射指数、红边宽度和672nm处的归一化的吸收宽度均逐渐增加；病叶叶绿素荧光参数可变荧光、最大荧光、光系统Ⅱ最大光化学效率、光系统Ⅱ的潜在活性、最大荧光与最小荧光比、光系统Ⅱ的量子产额均减小，而初始荧光增加。相关分析后发现，病害棉叶严重度SL与除了类胡萝卜素之外的所有理化参数、光谱和叶绿素荧光参数间均达到显著相关水平，与光谱特征参数的相关性最好，与理化参数的相关性次之，与叶绿素荧光参数的相关性较好。说明病害胁迫对棉叶光谱及叶绿素荧光特征均产生了一定的影响，用光谱和叶绿素荧光监测棉花病害是可行的。
关键词：棉花，病害胁迫，光谱反射率，叶绿素荧光
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2011.09.017
中图分类号：O657.3, S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2011)-09-0086-08
陈 兵，王克如，李少昆，等. 病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响[J]. 农业工程学报，2011，27(9)：86－93.
Chen Bing, Wang Keru, Li Shaokun, et al. The effects of disease stress on spectra reflectance and chlorophyll fluorescence characteristics of cotton leaves[J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(9): 86－93. (in Chinese with English abstract)
0 引 言
棉花黄萎病（Verticillium wilt）属土传真菌性病害，发病广、流行性强，发病几率高，是中国乃至世界上发生最广、危害最大的棉花病害之一。有效的防治方法是在病区种植抗病品种和轮作倒茬，而对病害棉花的识别与监测是有效防治黄萎病的前提。作物病虫害的传统监测主要采用人工田间调查，通过病害发生后表现出的形态、症状进行诊断，或是田间取样后通过化学分析进行诊断，这些方法不但耗时、费力，且时效性差，一定程度上影响病害的防治与控制[1-2]。近年来迅速发展起来的物理诊断方法，主要是高光谱和叶绿素荧光技术，因其进行作物监测具有快速、省力、大面积和无损等优点，为大面积实时监测与诊断作物健康状况提供了可能[3-4]。国内外学者已经利用高光谱和叶绿素荧光技术在监测作物光合性能[5-6]，监测作物冻害、干旱、盐碱以及病虫害
收稿日期：2010-11-29 修订日期：2011-08-11
基金项目：国家自然科学基金项目(30860139,31071371）和新疆农垦科学院科技引导计划项目(YYD201102)项目共同资助。
作者简介：陈兵（1979－），男，甘肃高台人，博士，主要从事作物栽培生理与农业遥感应用研究。新疆石河子市乌伊公路221号新疆农垦科学院棉花研究所，832000。Email：zyrcb@https://www.doczj.com/doc/9712129264.html,
※通信作者：李少昆（1963－）男，研究员，博士生导师。研究方向为作物栽培生理及信息技术。北京市海淀区中关村南大街12号中国农业科学院作物科学研究所，100081。Email：lishk@https://www.doczj.com/doc/9712129264.html,. 等胁迫方面进行了大量的研究[7-14]，在监测作物受病害胁迫后的理化参数（例如叶绿素，水分等）变化方面也取得了一些进展，并展现出良好的应用前景[15-16]。棉花受黄萎病病菌侵染后，病菌大量繁殖或诱导植株产生大量毒素，导致植株内部水分运输受阻，叶绿素受到破坏，叶片内部结构、生化组分（例如叶绿素，水分等）及外部颜色和形态（例如叶片颜色变黄、焦枯）等均会发生相应变化，且不同发病时间和严重度下造成的变化各有不同[17-18]，必将对病害棉叶光谱和叶绿素荧光参数产生影响，但相关研究目前均未见有系统报道。本文通过分析黄萎病害胁迫下棉叶主要理化参数及其光谱和叶绿素荧光参数的变化特征，明确病害胁迫对棉叶光谱和叶绿素荧光参数变化的影响，为利用光谱和叶绿素荧光技术监测棉花黄萎病提供新的技术和方法。
1 材料与方法
1.1 试验地及种植情况
试验于2009年在新疆石河子棉区进行。试验设在石河子大学新疆作物高产研究中心试验站（44°18′N，88°03′E）黄萎病病圃田，在每年播种前通过撒播菌种深翻的方式在病圃田中对土壤进行接种，菌种为具有较强致病力的美国落叶型菌系T9，为中国农业科学院植保所赠送。（保持一片小区不接种作为对照）。病圃田土壤有机质质量分数19.3 g/kg、碱解氮77.4 mg/kg、速效磷
第9期陈 兵等：病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响87
93 mg/kg、速效钾315 mg/kg，前茬为棉花。棉花种植品种为新陆早6号（XLZ-6）、13号（XLZ-13）、33号（XLZ-33）。小区面积为42 m2，3个重复，60 cm+30 cm 宽窄行种植，密度为24万株/hm2。4月26日播种，宽膜种植，膜上点播，膜下滴灌，灌水量3 300m3/hm2。施肥量300 kg/ hm2纯氮，150 kg/ hm2 P2O5和75 kg/hm2 K2O，1/3氮肥和全部磷钾肥作为基肥，剩余氮肥在整个生育期随水滴施，其他按当地高产栽培模式管理。
1.2 测试样本材料的获取及病情严重度分级
于棉花黄萎病发病高峰期在病圃田内调查黄萎病发病情况，在调查区内选取正常和发病棉株不同严重度叶片为供试材料。参照《植病研究方法》[19]将棉叶发病严重度(severity level, SL)按受害枯黄面积占整个叶片面积百分数不同分为5级，即：正常(b0) (CK)：0；轻度(b1)：0～25%；中度(b2)：25%～50%；严重(b3)：50%～75%；极严重(b4)：75%～100%。不同严重度棉叶获取时注意选取相同或相近叶位的叶片。
1.3 测定项目和方法
在棉花黄萎病发病的高峰期—初花期（7月4日）对XLZ-13和XLZ-33，盛铃期（8月6日）对XLZ-6、XLZ-13和XLZ-33正常植株和病害植株不同严重度棉叶同步进行理化参数、光谱和叶绿素荧光参数测试。
1.3.1 理化参数的测定
根据文献[20]的方法测定样本棉叶叶绿素a(Chl.a)、叶绿素b(Chl.b)、叶绿素a+b(Chl.a+b)和类胡萝卜素(Car，carotenoid)的单位面积色素量(μg/cm2)，叶片含水率（leaf water content, LWC,%）及叶片全氮质量分数（leaf total nitrogen content, LTNC，%）。
1.3.2 高光谱数据的测定
棉花黄萎病不同严重度叶片光谱用美国ASD Fieldspec Pro 2500光谱仪与ASD Leaf Clip单叶光谱测试夹耦合测定。ASD Fieldspec Pro FR 2500 便携式光谱仪有512个光谱通道，波段范围为350～2 500 nm，采样间
隔（波段宽）在350～1 000 nm范围内为1.4 nm；在1 000～2 500 nm范围内为2 nm。光谱分辨率在350～1 000 nm 为3 nm，1 000～2 500 nm为10 nm。ASD Leaf Clip单叶光谱测试夹本身带有模拟光源，可在密闭环境下测定，操作稳定，测量误差小。对每片样本叶片分中上部、左基部和右基部各测2次，每次测定2条光谱曲线，每条光谱曲线扫描时间0.2s，取平均值作为该叶片的光谱反射值。每次测量前均用标准参考白板进行校正。
1.3.3 叶绿素荧光参数的测定
棉花黄萎病不同严重度叶片叶绿素荧光参数的测量叶片部位与光谱测试保持一致。样叶叶绿素荧光参数采用PAM-2100便携式调制荧光仪和2030-B光适应叶夹（Walz, Germany）测定F o（初始荧光）、F m（最大荧光）、F v（可变荧光，F v=F m-F o）、F v/F m（光系统Ⅱ最大光化学效率）、F m′（光下的最大荧光）和F o′（光下的最小荧光）。测定时，先将叶片暗适应30 min，打开检测光（低于0.1 μmol/(m2·s)，频率为600 Hz）测定F o，再打开1 次饱和脉冲光（PFD 为8 000 μmol/(m2·s)，频率为20 kHz，0.8 s，1个脉冲），测定F m以及F v/F m。然后打开作用光（PFD约为336 μmol/(m2·s)，白光），当F t（光下稳态荧光）稳定后，再打1次饱和脉冲光测定
F m′，关闭作用光，继以1次远红光（PFD约为
5 μmol/(m2·s)，3 s）测定F o′。测量时尽量不损坏叶片并在最短时间内完成，棉花黄萎病不同严重度叶片采用循环测定方式。然后根据公式计算F m/F o（最大荧光与最小荧光比）、F v/F o（光系统Ⅱ的潜在活性）、ΦPSII（PSII 的量子产额）。所有参数均为3次平均值。
1.3.4 数据分析方法
光谱反射率用ASD公司的Viewspec Program软件处理，光谱特征参数在EXCEL 2003和MATLAB 7.01软件中提取前人常用的参数[20]（表1）。荧光参数F m/F o、F v/F o 和ΦPSII按下列公式计算[21]：F m/F o=F m/F o，F v/F o= F v/F o，ΦPSII＝F m′-F t）/Fm。统计分析应用SPSS 12.0软件进行。
表1 高光谱特征参数及定义
Table 1 Summary of hyper spectral parameters and definition
参数名称定义参数名称定义
R550 455 nm处对应的反射率值OSAVI优化土壤调节植被指数(1+0.16) (R800-R670)/(R800+R670+0.16)
R680 680 nm处对应的反射率值TCARI转换叶绿素吸收反射指数3[(R700-R670)-0.2(R700-R550)(R700/R670 )] R1200 1200 nm处对应的反射率值PRI 生理反射植被指数(R570- R531)/(R570+ R531)
R1685 1685 nm处对应的反射率一阶微分值G_NDVI绿度归一化植被指数(R550- R450)/(R550+ R450)
REP 红边位置 680~780
nm内最大一阶微分值对应的波长Area672672nm处的归一化吸收深度560~760 nm波段围内反射率值总和
Lo 红谷位置 640~680 nm范围内最小波段反射率对应的波长Depth672672nm处的归一化吸收深度1-R672/[R560+(R760-R560)/(760-560)*(670-(560)] Lwidth 红边宽度 Depth672吸收谷深度一半处的宽度ND672672nm处的归一化的吸收宽度Depth672/ Area 672
2 结果与分析
2.1 病害胁迫下棉叶理化参数变化
如表2所示，病害对棉叶Ch1.a、Ch1.b、Chl.a+b、Car、LWC、LTNC的影响因病害严重度（SL）的不同而异。所有病害样本(b1-b4)叶片的Ch1.a、Ch1.b、Chl.a+b、LWC和LTNC均低于b0，且随着SL的增加，Ch1.a、Ch1.b、Chl.a+b、LWC、LTNC的含量逐渐减少。各处理的变化趋势基本一致。Car含量呈现先降后增的趋势，即随SL从b1~b3，Car逐渐降低，但至b4时又有所增加。方差分析结果表明，Ch1.a含量的所有病害处理（b1~b4）与b0间均差异极显著。Chl.a+b、LWC和LTNC的b2~b4处理均与b0差异显著，其中Chl.a+b与b0差异极显著,而LWC和LTNC的b3、b4处理均与b0差异性极显著。
农业工程学报2011年88
Car 含量的所有病害处理（b1~b4）与b0均差异不显著。病害处理间，Ch1.a、Chl.a+b和LTNC含量相邻病害处理（b1与b2、b2与b3、b3与b4）间差异不显著，不相邻病害处理间差异显著。LWC含量的病害处理b1、b2间差异不显著，但均与病害处理b3、b4间差异显著，而Car 含量各病害处理间(b1~b4)均未达显著性差异。说明病害发生引起了棉叶内部理化参数发生了较大变化，而且对不同理化参数的变化不同。
表2棉花黄萎病不同严重度叶片理化参数变化(平均值±标准误)
Table 2 Change of different treatments on physical-chemical parameters in cotton leaves infected Verticivillum with different SLs
(mean±SE, n=10)
处理（严重度）
参数
Chl.a/(μg·cm-2) Chl.b/(μg·cm-2) Chl.a+b/(μg·cm-2) Car/(μg·cm-2) LWC/% LTNC/%
b0 63.7±0.0034Aa 22.1±0.0015Aa
79.6±0.0047Aa
88.0±0.0012Aa
0.8026±0.0148Aa
2.03±0.3596Aa
b1 40.2±0.0044Bb 20.2±0.0032Aa
60.4±0.0067ABab
51.0±0.0009Aa
0.7920±0.0112Aab
1.75±0.3926ABab
b2 33.8±0.0035BCbc 14.9±0.0018Aab
48.7±0.0052BCbc
52.0±0.0008Aa
0.7516±0.0155Ab
1.50±0.3339ABbc
b3 21.5±0.0024CDcd 11.2±0.0012Aab
32.7±0.0036CDcd
49.0±0.0006Aa
0.6876±0.0104Bc 1.14±0.1749BCcd
b4 11.8±0.0020Dd 9.2±0.0021Ab 21.0±0.0031Dd
67.0±0.0025Aa
0.5792±0.0201Cd
0.84±0.1370
Cd 注：同列中不同大小写字母分别表示差异极显著(P<0.01)和显著(P<0.05)。
2.2 病害胁迫下棉叶光谱特征变化
不同时期和不同品种的棉花黄萎病叶片和正常叶片的光谱形状在大部分波段是相似的，但是反射率值不同（图1）。400～2 500 nm波段内，不同生育期（7月4日和8月6日）和不同品种（XLZ-6、13、33）的棉花病叶均显著高于正常叶。随病情加重，不同生育期和不同品种黄萎病叶片光谱反射率在可见光（400～700 nm）、近红外（700～1 300 nm）和短波红外（1 300～2 500 nm）均呈现逐渐上升趋势，在520～680 nm波段内尤为显著（p<0.001）。正常叶片（b0）的光谱反射率最低，中度叶片（b2）的光谱反射率较高，极严重叶片（b4）的光谱反射率最高。此外，随SL增加，病叶同正常叶之间的光谱反射率差异逐渐加大，当病叶SL为b1时，b1和b0之间的光谱反射率仅在可见光开始达到极显著差异水平（p<0.001），而病叶SL为b2~b4时，b2~b4和b0之间的光谱反射率在可见光以及近红外和短波红外均达到极显著差异水平（p<0.001）。
第9期 陈 兵等：病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响
89
注：XLZ-33，XLZ-13，XLZ-6表示棉花品种
图1 棉花黄萎病不同严重度叶片反射光谱曲线
Fig.1 Reflectance spectrum curve of cotton leaves infected Verticivillum with different severity level
病害棉叶的光谱特征参数也表现出有规律的变化（表3）。棉叶病害处理的红边位置、优化土壤调节植被指数、生理反射植被指数、绿度归一化植被指数、红谷位置、672 nm 处的归一化吸收深度和吸收面积值均低于b0，且随SL 增加逐渐减少；R550、R680、R1200、R1685、转换叶绿素吸收反射指数、红边宽度和672 nm 处的归一化的吸收宽度值均高于b0，且随SL 增加逐渐增加，并且各处理的变化趋势基本一致。方差分析后发现，病害较轻（b1）时所有光谱参数均与b0未达到显著性差异，病害较严重（b2）时除了光谱参数R680、672 nm 处的归一化的吸收深度和宽度外，其他光谱参数均与b0差异显著，其中生理反射植被指数、绿度归一化植被指数、转换叶绿素吸收反射指数、R1200、R1685和红谷位置与b0差异极显著。而b1与b2之间的光谱参数红边位置，优化
土壤调节植被指数、生理反射植被指数、绿度归一化植被指数、红谷位置、672 nm 处的归一化吸收面积、转换叶绿素吸收反射指数和R1685差异显著，其中生理反射植被指数、绿度归一化植被指数、672 nm 处的归一化吸收面积和 转换叶绿素吸收反射指数差异极显著。病害严重（b3）时除了672 nm 处的归一化吸收宽度外，其他光谱参数均与b0和b1达到显著性差异，而b3与b2之间的光谱参数转换叶绿素吸收反射指数、R1200和R1685差异显著，其中R1200差异极显著。病害极严重（b4）时所有光谱参数均与b0，b1达到极显著性差异水平，与b2除生理反射植被指数的所有光谱参数达到极显著性差异水平，与b3除生理反射植被指数外的所有光谱参数达到极显著性差异水平。说明病害胁迫能在光谱上很好的响应。
表3 棉花黄萎病不同严重度叶片光谱特征参数变化(平均值±标准误)
Table 3 Change of characteristics parameters on spectra in cotton leaves infected Verticivillum with different SL (mean±SE, n =10)
严重度
参数(×10)
R550 R680 REP
OSAVI PRI
G_NDVI TCARI b0 1.44±0.069Cd 0.72±0.023Cc 7106.47±5.164Aa 7.20±1.536Aa 0.07±0.033Aa 5.83±0.0.224Aa 4.04±0.195Cd b1 1.50±0.070Ccd 0.79±0.042Cc 7100.21±4.661Aa 7.14±0.162Aa -0.03±0.051Aa 5.76±0.155Aa 4.40±0.163Cd b2 1.86±0.083BCbc 1.24±0.100Cbc 7050.71±4.686ABb 6.10±0.334ABb -0.40±0.134Bb 4.88.0.300Bb 6.39±0.356Bc b3 2.08±0.099Bb 1.55±0.174BCb 7044.63±10.933Bb 5.61±0.407Bb -0.50±0.098Bbc 4.48±00.093Bb 7.50±0.229Bb b4 3.25±0.254Aa 2.71±0.260Aa 6924.43±15.796Cc 4.16±0.447Cc -0.72±0.103Bc
3.08±0.183Cc 12.14±0.380Aa
严重度
参数(×10)
R1200 R1685
Lo
Lwidth Depth672 Area672 ND672 b0 4.76±0.092Dd 2.78±0.168Dd 68701.1±5.897Aa 236.37±6.469Ce 8.13±0.099Aa 994.01±23.817Aa 0.08±0.001Bb b1 5.07±0.06CDcd 3.03±0.111CDd 68387.4±6.510ABa
261.47±8.191Cde 8.01±0.146ABa
962.27±24.875Aa 0.08±0.001Bb b2 5.42±0.101Cc 3.72±0.155BCc 6729.8±32.448BCb 320.93±24.153BCcd 6.90±0.327ABab 724.98±58.221Bb 0.09±0.004Bb b3 5.98±0.156Bb 4.45±0.282Bb 6672.6±3.167Cb 371.99±21.341Bbc 6.20±0.531BCb
617.10±65.745Bb 0.10±0.003Bb
b4 6.89±0.188Aa 5.64±0.300Aa 6448.9±47.744Dc
475.53±42.534Aa 5.4±0.711Cc 338.13±75.799Cc 0.15±0.013Aa
2.3 病害胁迫下棉叶叶绿素荧光诱导分析
如表4所示，病害棉叶荧光参数F m 、F v 、F v/F m 、F v/F o 、F m/F o 、ΦPSII 均低于b0，F o 高于b0，且随棉
叶病害SL 的增加，F m 、F v 、F v/F m 、F v/F o 、F m/F o 、ΦPSII 均减小，F o 逐渐增加。方差分析后发现，病害棉叶荧光参数F m 和F v 只有SL 达到b4时才与b0达显著
农业工程学报2011年90
差异。F v/F m、F v/F o、F m/F o和F o在病害初期(b1,b2)均与b0未达显著差异，在病害后期(b3,b4)均与b0达显著差异。而ΦPSII在病害严重度为b2后均与b0未达显著差异。表明用荧光参数来判断不同PS II活性差异的病害棉叶是可行的，但病害初期不如后期敏感。
2.4 棉叶理化参数，光谱特征参数和叶绿素荧光参数与SL的相关性
不同病害SL处理的棉叶理化参数，光谱特征参数和叶绿素荧光参数与SL相关性分析表明（表5），除了Car，其他理化参数、光谱和叶绿素荧光参数与SL均达到显著相关水平。整体上光谱特征参数与SL的相关性最好，所有参数均达到了极显著相关水平，其中光谱参数REP、OSAVI、PRI、G_NDVI、Lo、Depth672和Area672与SL 均呈极显著负相关，R550、R680、R1200、R1685、TCARI、Lwidth和ND672与SL均呈极显著正相关，且所有参数相关系数平均值在0.860以上，最高相关系数达到0.921。理化参数与SL的相关性较好，除了Ca r，所有理化参数与SL均达到了极显著负相关水平，且相关系数平均值在0.807以上，最高相关系数达到0.917。叶绿素荧光参数与SL的相关性较差，但所有荧光参数均达到了极显著负相关水平，且相关系数平均值在0.70以上，最高相关系数达到0.908。说明病害发生后，对棉叶理化参数，光谱特征参数和叶绿素荧光参数均产生了较大影响。
表4棉花黄萎病不同严重度叶片叶绿素荧光参数变化(平均值±标准误)
Table 4 Change of fluorescence parameters in cotton leaves infected Verticivillum with different SL (mean±SE, n=10)
处理
参数
F m F v/F m ΦPSII F v F m/F o F v/F o F o
b0 480.9±87.24Aa 0.83±0.04Aa
0.59±0.04Aa 366.6±86.28Aa 4.19±0.72Aa 3.19±0.72Aa 127.0±7.50
Bb b1 464.2±90.49Aa 0.70±0.04Aa
0.55±0.04Aa 332.9±84.52Aa 3.74±0.49ABa 2.59±0.51ABa 132.0±2.19
Bb b2 422.0±97.11Aab 0.57±0.07Aa
0.42±0.06Ab 290.2±82.89ABa 3.05±0.48ABCab 2.05±0.48ABCab 176.5±12.06
Bb b3 304.3±86.39Aab 0.32±0.06Bb
0.22±0.03Bc 150.3±55.29ABab 1.93±0.35BCbc 0.93±0.36BCbc 242.0±14.43
Aa b4 174.5±62.97Ab 0.11±0.06Bc
0.01±0.01Cd 11.4±8.39Bb 1.06±0.03Cc 0.06±0.03Cc 289.9±27.43
Aa
表5棉叶理化参数、光谱特征参数和荧光参数与SL相关性
Table 5 Correlation between physical-chemical parameters, characteristics parameters on spectra, fluorescence parameters and
SL in cotton leaves of disease.
参数相关系数参数相关系数参数相关系数参数相关系数
R550 0.839** REP -0.858** Chla -0.917**F v/F m -0.881**
R680 0.859** LO -0.884** Chlb -0.728**ΦPSII -0.908**
R120 0.921** Lwidth 0.838** Chla+b -0.902**F v -0.656**
R1685 0.899** Depth672 -0.807** Car -0.201 F m/F o -0.764**
PRI -0.836** Area672 -0.888** LTN -0.811**F v/F o -0.757**
G_NDVI -0.884** ND672 0.781** LWC -0.885**F o 0.842**
TCARI 0.919** OSAVI -0.831** Fm -0.529**
注：*表示0.05显著水平，**表示0.01显著水平。
3 讨 论
Chl.a 是光合反应中心复合体的主要组成成分，其中处于特殊状态的反应中心Chl.a分子是执行能量转化的光合色素，而Chl.b 是捕光色素蛋白复合体的重要组成部分，主要作用是捕获和传递光能[22]。氮素是植物体内叶绿素、蛋白质、核酸和部分激素的重要组分，直接或间接影响着作物的光合作用[23]。病害胁迫导致Ch1.a、Ch1.b、Chl.a+b含量和LTNC降低。表明叶片尽可能提高光能利用率来适应病害造成的危害，维持光合作用的高效运转。Ch1.a含量的降低，表明叶片光合反应中心复合体受损，相对较低的Chl.b含量，表明光合机构对光能的捕获能力降低，LTNC的降低表明叶片内部器官合成受阻，这些都导致光合作用减弱。
随病情加重，病叶光谱反射率在可见光至短波红外区域（400～2 500 nm）均呈现逐渐上升趋势。在可见光范围内单叶光谱反射率主要受叶绿素含量的影响，而在近红外和波红外范围内单叶光谱反射率主要受叶绿素、叶片单位面积含水量、干物质含量和叶片内部结构的影响[17]。可见光波段，由于正常叶片单位面积上叶绿素含量高，对光吸收的多，所以反射率就低，病害叶片单位面积上叶绿素含量较低，对光吸收的少，所以反射率就高。近红外和波红外波段，棉花病害叶片光谱反射率比正常叶片高，不仅因为病害叶片叶绿素和水分含量迅速下降，而且因为病害叶片叶肉细胞受到破坏、大量细胞死亡生成大量干物质的缘故。说明病害胁迫破坏了叶片内部结构，使得叶片光谱特征发生了相应的变化。
Schnettger等认为，PsII反应中心的破坏会导致F o 增加，F v和F m的下降[24]，本研究也得到相同的结果。病害胁迫导致叶片F v/F m、F v/F o、F m/F o下降，表明病害胁迫使PSII严重受到了伤害，病害初期伤害较小，但
第9期陈 兵等：病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响91
病害后期伤害较大，大大降低了PSⅡ原初光能转化效率，使棉花叶片PSⅡ潜在活性中心严重受损，光合作用原初反应过程受抑制，光合电子由PSⅡ反应中心向电子受体A、B及质体醌库传递过程受到很大的影响，病害胁迫使植物体内发生了光抑制，光合结构遭到很大程度的破坏。病害胁迫导致叶片ΦPSII下降，表明病害胁迫使得PsII 开放的反应中心比例和参与CO2固定的电子减少，使光合电子传递能力减弱，光合色素所捕获的光能以转化为化学能的速度和效率变慢，叶片暗反应受阻，光合速率下降，PSII量子产量(ΦPSII)减小[18]，不利于棉花最终产量的形成。叶绿素荧光参数随棉花黄萎病叶片严重度增加发生相应的变化，表明病害胁迫对棉叶叶绿素荧光产生了一定的影响。
病害胁迫下棉叶理化参数（Car除外），光谱特征参数和叶绿素荧光参数与SL均达到显著相关水平。而整体上光谱特征参数与SL的相关性最好，理化参数与SL的相关性较好，叶绿素荧光参数与SL的相关性较差。说明在病害发生的高峰期，病害胁迫对光谱反射率的影响较大，而对叶绿素荧光的影响较小。病害棉叶农学参数、叶绿素荧光参数和光谱特征参数之间均存在很好的相关性，为解释病害发生后其内部生理生化变化，光合作用变化及病害对棉叶光谱及叶绿素荧光变化机理提供了理论依据。
对比传统的病害诊断方法，例如人工调查，化学分析等，光谱和荧光均具有快速、灵敏、无损、可靠性强等特点，是病害诊断的新的发展方向。由于叶绿素荧光技术在进行病害监测时，可通过测定叶片光合作用过程中光系统对光能的吸收、传递、耗散、分配等“内在性”特点，可以直接反映光合系统中众多的光物理和光化学反应特性，并且能在短时间内筛选大量的病害类型，对于揭示病害监测机理具有独特的作用，因此，在研究病害监测机理上具有很强的实用价值。对比叶绿素荧光的方法，光谱独具波段多，分辨率高，可大面积进行监测的特点，尤其能直接从作物“表观性”对病害进行诊断，可宏观的对病害进行监测，因此，实际应用性更强。
此外，叶绿素荧光虽然可在阴天进行但主要就叶片层次开展测试，而光谱的测量虽要求有很强的太阳光或模拟光源但可开展叶片和冠层多层次的研究。可见，无论是叶绿素荧光还是光谱的方法，在进行病害诊断时都有其各自的优缺点。由于棉花病害的机制十分复杂，外在的表象也是多方面的，仅利用一种方法或手段从某一侧面或某些层次对棉花病害进行诊断是远远不够的。因此，在实际进行病害诊断时，应将光谱和叶绿素荧光结合起来，充分发挥各自的优点，以达到快速，准确，全面进行病害诊断的目的。
4 结 论
通过分析棉花黄萎病胁迫下叶片理化参数，光谱及叶绿素荧光参数的关系，明确了黄萎病胁迫对棉叶光谱及叶绿素荧光参数的影响，得到以下结论：
1）棉叶叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b、叶片含水率、叶片全氮质量分数均随病害严重度增加而减小。b0与绿素a含量的所有病害处理（b1-b4）差异极显著，与叶绿素a+b、叶片含水率、叶片全氮质量分数的b2-b4处理差异显著，与类胡萝卜素含量的所有病害处理（b1-b4）差异不显著。
2）随病害严重度增加，不同生育期和品种的黄萎病叶片光谱反射率均在可见光到短波红外（400～2 500 nm）波段间呈现逐渐上升趋势，病害处理的红边位置REP、优化土壤调节植被指数、生理反射植被指数PRI、绿度归一化植被指数、红谷位置、672 nm处的归一化吸收深度和吸收面积均逐渐减少，R550、R680、转换叶绿素吸收反射指数、R1200、R1685、红边宽度和672nm处的归一化的吸收宽度均逐渐增加。
3）随病害严重度增加，可变荧光、最大荧光、光系统Ⅱ最大光化学效率、光系统Ⅱ的潜在活性、最大荧光与最小荧光比、光系统Ⅱ的量子产额均减小，而初始荧光增加。最大荧光和可变荧光只有SL达到b4时才与b0达显著差异，光系统Ⅱ最大光化学效率、光系统Ⅱ的潜在活性、最大荧光与最小荧光比和初始荧光在病害后期(b3,b4)才与b0达显著差异，而光系统Ⅱ的量子产额在病害严重度为b2后均与b0未达显著差异。
4）除了类胡萝卜素含量，其他理化参数、光谱和叶绿素荧光参数均与严重度达到显著相关水平。整体上光谱特征参数与严重度的相关性最好，理化参数与SL的相关性次之，叶绿素荧光参数与严重度的相关性较好。
[参 考 文 献]
[1] 宋庆平，陈谦，陈红，等. 新疆棉田病虫害防治策略与技
术展望[J]. 新疆农业大学学报，2002，25(3)：73－75.
Song Qingping, Chen Qian, Chen Hong, et al. Prospect on
strategy and technology of protection and control diseases
and insects in Xinjiang[J]. Cotton Fields. Journal of Xinjiang
Agricultural Universi, 2002, 25(3): 73－75. (in Chinese with
English abstract)
[2] 黄木易，王纪华，黄文江，等. 冬小麦条锈病的光谱特征
及遥感监测[J]. 农业工程学报，2003，19(6)：154－158.
Huang Muyi, Wang Jihua, Huang Wenjiang, et al.
Hyperspectral character of stripe rust on winter wheat and
monitoring by remote sensing.[J]. Transactions of the CSAE,
2003, 19(6): 154－158. (in Chinese with English abstract) [3] Dau H. Molecular Mechanisms and quantitative models of
variable photosystemⅡ fluorescence[J]. Photosystem Photobiology,
1994, 60(1): 1－23.
[4] 刘良云，宋晓宇，李存军，等. 冬小麦病害与产量损失的
多时相遥感监测[J]. 农业工程学报，2009，25(1)：137－
143.
Liu Liangyun, Song Xiaoyu, Li Cunjun, et al. Monitoring and
evaluation of the diseases of and yield winter wheat from
multi-temporal remotely-sensed data[J]. Transactions of the
CSAE, 2009, 25(1): 137－143. (in Chinese with English abstract)
[5] 王北洪，黄木易，马智宏，等. 条锈病对冬小麦叶绿素荧
农业工程学报2011年92
光、光合及蒸腾作用的影响[J]. 华北农学报，2004，19(2)：92－94.
Wang Beihong, Huang Muyi, Ma Zhihong, et al. Effects of stripe ruston chlorophyll fluorescence and photosynthesis of winter wheat[J]. Acta Agriculture Boreali-Sinica, 2004, 19(2): 92－94. (in Chinese with English abstract)
[6] Kiang N Y, Siefert J, Govindjee, et al. Spectral signatures of
photosynthesis. I. Review of earth organisms[J]. Astrobiology, 2007, 7(1): 222－251.
[7] 张雪芬，陈怀亮，郑有飞，等. 冬小麦冻害遥感监测应用
研究[J]. 南京气象学院学报，2006，29(1)：94－100.
Zhang Xuefeng, Chen Hailiang, Zheng Youfei, et al.
Monitoring the freezing injury of winter wheat by remote sensing[J]. Journal of Nanjing Institute of Meteorology. 2006, 29(1): 94－100. (in Chinese with English abstract)
[8] Rizza F, Pagani D, Stanca A M, et al. Use of chlorophyll
fluorescence to evaluate the cold acclimation and freezing tolerance of winter and spring oats[J]. Plant Breeding, 2001,
20(5): 389－396.
[9] Grzesiak M, Rzepka A, Czyczylo-Mysza I, et al. Emission
and excitation spectra of drought-stressed and non-stressed maize and triticale seedling leaves[J]. Zeszyty Problemowe Postepow Nauk Rolniczych, 2008, 524: 213－220.
[10] Mescht-A-van-der, De-Ronde J A, Rossouw F T, et al.
Chlorophyll fluorescence and chlorophyll content as a measure of drought tolerance in potato[J]. South African Journal of Science, 1999, 95(9): 407－412.
[11] 翁永玲，宫鹏. 土壤盐渍化遥感应用研究进展[J]. 地理科
学，2006，26(3)：369－375.
Weng Yongling, Gong Peng. A review on remote sensing technique for salt-affected soil[J]. Scientia Geographica Sinica, 2006, 26(3): 369－375. (in Chinese with English abstract) [12] Pu R L, Kelly M, Anderson G L, et al. Using CASI
hyperspectral imagery to detect mortality and vegetation stress associated with a new hardwood forest disease[J].
Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2008, 74(1): 65－75.
[13] Humid Muhammad H. Hyperspectral crop reflectance data
for characterising and estimating fungal disease severity in wheat[J]. Biosystems Engineering, 2005, 91(1): 9－20. [14] Huang W J, Lamb D W, Niu Z et al. Identification of yellow
rust in wheat using in-situ spectral reflectance measurements
and airborne hyperspectral imaging[J]. Precision Agriculture,
2007, 8(4/5): 187－197.
[15] 黄春燕，王登伟，张煜星. 基于棉花红边参数的叶绿素密
度及叶面积指数的估算[J]. 农业工程学报，2009，25(13)：137－141.
Huang Chunyan, Wang Dengwei, Zhang Yuxing. Estimation
of cotton canopy chlorophyll density and leaf area index based
on red-edge parameters[J]. Transactions of the CSAE, 2009,
25(13): 137－141. (in Chinese with English abstract)
[16] 蒋金豹，陈云浩，黄文江，等. 条锈病胁迫下冬小麦冠层
叶片氮素含量的高光谱估测模型[J]. 农业工程学报，
2008，24(1)：35－39.
Jiang Jinbao, Chen Yunhao, Huang Wenjiang, et al. Hyperspectral
estimation models for LTN content of winter wheat canopy
under stripe rust stress[J]. Transactions of the CSAE, 2008,
24(1): 35－39. (in Chinese with English abstract)
[17] 陈兵，李少昆，王克如，等. 作物病虫害遥感监测研究进
展[J]. 棉花学报，2007，19(1)：57－63.
Chen Bing,Li Shaokun,Wang Keru, et al. Studies of remote
sensing on monitoring crop diseases and pests[J]. Cotton Science, 2007, 19(1): 57－63. (in Chinese with English abstract) [18] 张旺锋，勾玲，王振林，等. 氮肥对新疆高产棉花叶片叶
绿素荧光动力学参数的影响[J]. 中国农业科学，2003，
36(8)：893－898.
Zhang Wangfeng, Gou Ling, Wang Zhengling, et al. Effect of
nitrogen on chlorophyll fluorescence of leaves of high-yielding
cotton in Xinjiang[J]. Scientia agriculture sinica, 2003, 36(8):
893－898. (in Chinese with English abstract)
[19] 方中达. 植病研究方法[M]. 北京：农业出版社，1980.
[20] 隋学艳. 棉花主要栽培生理指的近地高光谱监测研究[D].
石河子：石河子大学，2006.
Sui Xueyan. The Study of Cotton Main Cultivation Physiological by Near Ground High Remote Sensing[D].
Shihezi: Shihezi university, 2006. (in Chinese with English
abstract)
[21] Van Kooten O, Snel J F H. The use of chlorophyll
fluorescence nomenclature in plant stress physiology[J].
Photosynthesis Research, 1990, 25(3): 147－150.
[22] 张亚黎，罗宏海，张旺锋，等. 土壤水分亏缺对陆地棉花
铃期叶片光化学活性和激发能耗散的影响[J]. 植物生态
学报，2008，32(3)：681－689.
Zhang Yali, Luo Honghai,Zhang Wangfeng, et al. Effects of
water deficit on photochemical activity and excita2tion energy dissipation of photosynthetic apparatus in cotton leaves during flowering and boll - setting stages[J]. Journal of
Plant Ecology, 2008, 32(3): 681－689. (in Chinese with English abstract)
[23] Bondada B R, Osterhuis D M, Norman R J. Canopy
photosynthesis growth yield and boll 15N accumulation under
nitrogen stress in cotton[J]. Crop Science, 1996, 36(1): 127－
l33.
[24] Schnettger B, Critehley C, Santore U J. Relationship between
photo inhibition of photosynthesis, D1 protein turnover and
chloroplast structure:Effect of protein synthesis[J]. Plant Cell
Environ, 1994, 17(1): 55－64.
第9期陈 兵等：病害胁迫对棉叶光谱反射率和叶绿素荧光特性的影响93 The effects of disease stress on spectra reflectance and chlorophyll
fluorescence characteristics of cotton leaves
Chen Bing1, 2, 3, Wang Keru1,2, Li Shaokun1,2※, Jin Xiuliang1, Chen Jianglu1, Zhang Dongsheng1
(1. Key Laboratory of Oasis Ecology Agriculture of Xinjiang Corps/Shihezi University, Shihezi 832003, China; 2. Institute of Crop Science, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Crop Physiology and Production Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China; 3. Institute of Cotton, Xinjiang Academy of Agricultural and Reclamation Sciences, Shihezi, 832003, China)
Abstract: In order to provide a new technology and method to monitor cotton infected Verticillium wilt by spectra and chlorophyll fluorescence, the effects of spectra reflectance and chlorophyll fluorescence characteristics of cotton leaves under disease stress were studied. Through treatments of Verticillium wilt by inoculation in experiment field, the physical-chemical parameters, spectrum and chlorophyll fluorescence parameters of cotton leaves were measured and analyzed under disease stress. The results showed that with increasing severity level (SL) of disease, the Ch1.a、Ch1.b、Chl.a+b、LWC and LTNC, were decreased, and Car was gone up and then down in disease cotton leaves. The spectral reflectance of cotton leaves was little by little climbed from visible light region to short wave infrared region (400-2 500 nm) with increasing SL of disease. The spectral characteristic parameters of REP、OSAVI、PRI、G_NDVI、Lo、Depth672 and Area672 on leaves of disease were little by little dropped, whereas R550、R680、TCARI、R1200、R1685、Lwidth and ND672 were little by little climbed with increasing SL. The chlorophyll fluorescence parameters of F v、F m、F v/F m、F v/F o、F m/F o、ΦPSII were all decreased, but F o increased with increasing SL of disease. After analyzing of correlation, it was discovered that besides Car, others agronomy, spectrum and chlorophyll fluorescence parameters were all significant relationship with SL. And the correlation of was best between spectral parameters and SL, the second correlation between agronomy parameters and SL, and the better correlation between chlorophyll fluorescence parameters and SL. The spectral reflectance and chlorophyll fluorescence characteristics of cotton leaves were influenced in some degree by disease of cotton, so it is variable to monitoring of cotton disease by the spectrum and chlorophyll fluorescence.
Key words: cotton, disease stress, spectral reflectance, chlorophyll fluorescence
叶绿素的光敏性质探究（与二氢卟吩e4对比） 研究背景 光敏剂的光漂白（photobleaching）是指在光的照射下，光敏剂所激发出来的荧光强度随着时间推移逐步减弱乃至消失的现象，这是光动力诊断临床应用中考虑光剂量和检测需用时间的一个重要因素。 长波红光在组织中具有较大的穿透深度，从而能保证足够的治疗深度：大的吸光度能保证充分利用光能量和尽可能减少药物剂量；光敏剂吸光度的大小是决定药物剂量的理论依据。过多的光敏剂分布于癌组织中势必会影响光的穿透深度，然而使用过少的光敏剂又不能产生应有的疗效。因此，光敏剂的使用剂量要依据其吸光度的大小和肿瘤组织的大小来权衡。 对于同一种光敏剂，它的漂白时间将随入射光的光能流率的增大而减小。再次，除了与光敏剂的类型有关外，还与初始浓度和入射光源的波长有关。初始浓度越大，光漂白时间越长。 实验意义：探究不同浓度的叶绿素在不同光源、不同时间的照射下，其吸光度随时间的变化，探测其光漂白特性，为更好地在临床应用上要保持光敏剂的有效杀伤浓度，且控制好光敏剂的激发时间，这样才能保证治疗的效果。 初步设想： 探究叶绿素在不同浓度，不同光源，不同光照时间对光的敏感性：（1）用紫外检测得到叶绿素的紫外可见吸收光谱，与二氢卟吩e4的光谱图比较。（最好能同时测定荧光光谱） （2）在叶绿素的最大吸收波长处检测浓度为0.05 mg/ml ，0.1 mg/ml ，0.2 mg/ml ，0.3 mg/ml， 0.4mg/ml的叶绿素的吸光度，并制作曲线图，验证其是否符合朗伯-比尔定律。 （3）实验设置了不同的六组光源：白光、红外光、黄光、绿光、蓝光、紫外光，分别对0.4mg/ml的叶绿素待测样品进行垂直照射10min、20min、30min、40min、50min、60min、80min、100min，取照射后的各样品进行紫外-可见吸收光谱的检测，通过光谱的变化，探究光敏剂叶绿素明显的光漂白特性。
检漏荧光粉操作规范 我们为用户提供荧光粉检测服务，荧光粉检测一般在滤袋全新安装后进行，以检测其气密性。如果检查的是使用过的除尘器，打开清灰系统清灰20min左右，以提高检测准确性。针对这样的情况并结合该除尘器的特点我们拟定如下检测方案，以帮助检测漏灰的确切位置。 客户： 项目： 材质： 规格数量： 过滤面积： 准备事项 -停机清理净气室的灰尘及物料，以免其干扰判断 -荧光粉：按每平米过滤面积5克荧光粉,以1磅折合0.4536KG计算（BHA检测标准） -开始投粉前,将清灰系统打开清灰10-20min左右. -自备专用荧光粉检测用荧光灯、工具（记号笔、彩色粉笔等识别破损位置）、荧光眼镜等 -荧光灯便用前请充满电，以达到最佳识别效果 检漏荧光粉操作指南 检测中，请按以下操作要求为指南，进行检漏操作，如运行现场情况有所变化，请根据实际情况予以调整：
-在清灰系统停止运行的条件下,引风机50%-80%开度运行（以能够将荧光粉吸入不致掉入灰斗为标准），将VKH-11荧光粉按每平米过滤面积为5g的用量投入除尘器的进风管道的开口处。 -荧光粉的投入口位置应距离除尘器进风口约8m以外为合适，否则应考虑将荧光粉从除尘器的灰斗出口或灰斗检修门处投入。 -从喂入口添加荧光粉时不需要特殊的设备，不过投料时间不宜太久，只需要正常将荧光粉倒入喂入口即可；一般50公斤的荧光粉控制在3分钟左右；100公斤增控制在6分钟左右的时间 -荧光粉添加完成后，必须要求引风机在停机后1分钟左右时间内停机。 -约过半小时后,开打开净气室 -荧光粉投入完毕后，关闭主风机，并打开除尘器的顶盖，用荧光灯(紫外线灯)，仔细地检测清洁室内的花板接缝处，滤袋与花板的接口点等。检测时，周围环境亮度越暗越有助于泄漏检测工作的进行。-针对除尘器结构,可以除尘器顶部盖一层厚的帆布(要求盖上后净气室不见光) -分析原则:如果在净气室某一位置发现有发亮的粉状物,则说明附近有漏点,应注意查看粉状物的位置分布数量及走向,并用记号笔作标记. -观察重点位置:除尘器四壁,布袋口四周. -如发现问题,应标记清楚,并及时处理，避免二次污染 -注意：人员进除尘器前检查身体不得沾染荧光粉，以免干扰判断。建议投粉人员和检查漏点人员由2人分别担任。 -如果漏点较多，可以更换新滤袋后采用绿色荧光粉（VKH-12）做二次检漏
第一节 叶绿素荧光参数及其意义 韩志国，吕中贤（泽泉开放实验室，上海泽泉科技有限公司，上海，200333） 叶绿素荧光技术作为光合作用的经典测量方法，已经成为藻类生理生态研究领域功能最强大、使用最 广泛的技术之一。由于常温常压下叶绿素荧光主要来源于光系统II 的叶绿素a ，而光系统II 处于整个光合 作用过程的最上游，因此包括光反应和暗反应在内的多数光合过程的变化都会反馈给光系统II ，进而引起 叶绿素a 荧光的变化，也就是说几乎所有光合作用过程的变化都可通过叶绿素荧光反映出来。与其它测量 方法相比，叶绿素荧光技术还具有不需破碎细胞、简便、快捷、可靠等特性，因此在国际上得到了广泛的 应用。 1 叶绿素荧光的来源 藻细胞内的叶绿素分子既可以直接捕获光能，也可以间接获取其它捕光色素（如类胡萝卜素）传递来 的能量。叶绿素分子得到能量后，会从基态（低能态）跃迁到激发态（高能态）。根据吸收的能量多少， 叶绿素分子可以跃迁到不同能级的激发态。若叶绿素分子吸收蓝光，则跃迁到较高激发态；若叶绿素分析 吸收红光，则跃迁到最低激发态。处于较高激发态的叶绿素分子很不稳定，会在几百飞秒（fs ，1 fs=10－15 s ）内通过振动弛豫向周围环境辐射热量，回到最低激发态（图1）。而最低激发态的叶绿素分子可以稳定 存在几纳秒（ns ，1 ns=10－9 s ）。 波长吸收荧光红 B 蓝 荧光 热耗散 最低激发态较高激发态基态吸收蓝光吸收红光能量A 图1 叶绿素吸收光能后能级变化（A ）和对应的吸收光谱（B ）（引自韩博平 et al., 2003） 处于最低激发态的叶绿素分子可以通过几种途径（图2）释放能量回到基态(韩博平 et al., 2003; Schreiber, 2004)：1）将能量在一系列叶绿素分子之间传递，最后传递给反应中心叶绿素a ，用于进行光化 学反应；2）以热的形式将能量耗散掉，即非辐射能量耗散（热耗散）；3）放出荧光。这三个途径相互竞 争、此消彼长，往往是具有最大速率的途径处于支配地位。一般而言，叶绿素荧光发生在纳秒级，而光化 学反应发射在皮秒级（ps ，1 ps=10－12 s ），因此在正常生理状态下（室温下），捕光色素吸收的能量主要用 于进行光化学反应，荧光只占约3%～5%(Krause and Weis, 1991; 林世青 et al., 1992)。 在活体细胞内，由于激发能从叶绿素b 到叶绿素a 的传递几乎达到100％的效率，因此基本检测不到 叶绿素b 荧光。在常温常压下，光系统I 的叶绿素a 发出的荧光很弱，基本可以忽略不计，对光系统I 叶 绿素a 荧光的研究要在77 K 的低温下进行。因此，当我们谈到活体叶绿素荧光时，其实指的是来自光系 统II 的叶绿素a 发出的荧光。
在光谱的中红外阶段，绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。 地面植物具有明显的光谱反射特征，不同于土壤、水体和其他的典型地物，植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的，这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。 在可见光波段内，各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中叶绿素所起的作用最为重要。在中心波长分别为0.45μm（蓝色）和0.65μm（红色）的两个谱带内，叶绿素吸收大部分的摄入能量，在这两个叶绿素吸收带间，由于吸收作用较小，在0.54μm（绿色）附近行程一个反射峰，因此许多植物看起来是绿色的。除此之外，叶红素和叶黄素在0.45μm （蓝色）附近有一个吸收带，但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内，所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。 在光谱的近红外波段，植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。健康绿色植物在近红外波段的光谱特征是反射率高（45%-50%），透过率高（45%-50%），吸收率低（<5%）。在可见光波段与近红外波段之间，即大约0.76μm附近，反射率急剧上升，形成“红边”现象，这是植物曲线的最为明显的特征，是研究的重点光谱区域。许多种类的植物在可见光波段差异小，但近红外波段的反射率差异明显。同时，与单片叶子相比，多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率（高达85%），这是因为附加反射率的原因，因为辐射能量透过最上层的叶子后，将被第二层的叶子反射，结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。 在光谱的中红外阶段，绿色植物的光谱响应主要被1.4μm、1.9μm和2.7μm附近的水的强烈吸收带所支配。2.7μm处的水吸收带是一个主要的吸收带，它表示水分子的基本振动吸收带。1.9μm，1.1μm，0.96μm处的水吸收带均为倍频和合频带，故强度比谁的基本吸收带弱，而且是依次减弱的。1.4μm和1.9μm处的这两个吸收带是影响叶子的中红外波段光谱响应的主要谱带。1.1μm和0.96μm处的水吸收带对叶子的反射率影响也很大，特别是在多层叶片的情况下。研究表明，植物对入射阳光中的红外波段能量的吸收程度是叶子中总水分含量的函数，即是叶子水分百分含量和叶子厚度的函数。随着叶子水分减少，植物中红外波段的反射率明显增大（Philip et al.,1978）
部分叶绿素荧光动力学参数的定义： F0：固定荧光，初始荧光(minimalfluorescence)。也称基础荧光，0水平荧光，是光系统Ⅱ(PSⅡ)反应中心处于完全开放时的荧光产量，它与叶片叶绿素浓度有关。 Fm：最大荧光产量(maximalfluorescence)，是PSⅡ反应中心处于完全关闭时的荧光产量。可反映经过PSⅡ的电子传递情况。通常叶片经暗适应20 min后测得。 F：任意时间实际荧光产量(actualfluorescence intensity at any time)。 Fa：稳态荧光产量(fluorescence instable state)。 Fm/F0：反映经过PSⅡ的电子传递情况。 Fv=Fm-F0：为可变荧光(variablefluorescence)，反映了QA的还原情况。 Fv/Fm：是PSⅡ最大光化学量子产量(optimal/maximal photochemical efficiency of PSⅡin the dark)或(optimal/maximalquantum yield of PSⅡ)，反映PSⅡ反应中心内禀光能转换效率(intrinsic PSⅡefficiency)或称最大PSⅡ的光能转换效率(optimal/maximalPSⅡefficiency)，叶暗适应20 min后测得。非胁迫条件下该参数的变化极小，不受物种和生长条件的影响，胁迫条件下该参数明显下降。 Fv’/Fm’：PSⅡ有效光化学量子产量(photochemicalefficiency of PSⅡin the light)，反映开放的PSⅡ反应中心原初光能捕获效率，叶片不经过暗适应在光下直接测得。 (Fm’-F)/Fm’或△F/Fm’：PSⅡ实际光化学量子产量(actual photochemical efficiency of PSⅡin the light)(Bilger和Bjrkman,1990),它反映PSⅡ反应中心在有部分关闭情况下的实际原初光能捕获效率,叶片不经过暗适应在光下直接测得。 荧光淬灭分两种:光化学淬灭和非光化学淬灭。光化学淬灭：以光化学淬灭系数代表：qP=(Fm’-F)/(Fm’-F0’)；非光化学淬灭，有两种表示方法，NPQ=Fm/Fm’-1或qN=1-(Fm’-F0’)/(Fm-F0)=1-Fv’/Fv。 表观光合电子传递速率以[(Fm’-F)Fm’]×PFD表示，也可写成：△F/Fm’×PFD×0.5×0.84，其中系数0.5是因为一个电子传递需要吸收2个量子，而且光合作用包括两个光系统，系数0.84表示在入射的光量子中被吸收的占84%，PFD是光子通量密度；表观热耗散速率以(1-Fv’/Fm’)×PFD表示。 Fmr：可恢复的最大荧光产量，它的获得是在荧光P峰和M峰后，当开放的PSⅡ最大荧光产量平稳时，关闭作用光得到F0’后，把饱和光的闪光间隔期延长到180s/次，得到一组逐渐增大(对数增长)的最大荧光产量，将该组最大荧光产量放在半对数坐标系中即成直线，该直线在Y轴的截距即为Fmr。以(Fm-Fmr)/Fmr可以反映不可逆的非光化学淬灭产率，即发生光抑制的可能程度。 FO(初始荧光),Fm(最大荧光),Fv= Fm-FO(可变荧光),Fv /Fm(PSII最大光化学效率或原初光能转换效率),Fv /FO(PSII的潜在活性),Yield(PSII总的光化学量子产额),ETR(表观电子传递速率),PAR(光合有效辐射),LT(叶面温度)。其中FO、Fm、Fv /FO测定前将叶片暗适应20 min。各参数日变化从6: 00～18: 00,每2h测定一次。 （Fv /Fm）和（Fv /FO）分别用于度量植物叶片PSII原初光能转换效率和PSII潜在活性,-（Yield）是PSII的实际光化学效率,反映叶片用于光合电子传递的能量占所吸收光能的比例,是PSII反应中心部分关闭时的光化学效率,其值大小可以反映PSII反应中心的开放程度。常用来表示植物光合作用电子传递的量子产额,可作为植物叶片光合电子传递速率快慢的相对指标。即在光合作用进程中,PSII每获得一个光量子所能引起的总的光化学反应。因此,较高的Yield值,有利于提高光能转化效率,为暗反应的光合碳同化积累更多所需的能量,以促进碳同化的高效运转和有机物的积累。同样毛蕊红山茶和长毛红山茶的Yield值也较高。
你是是否想学习LED白光配粉技术，想要做好暖白，正白，冷白等白光? 那又如何选择芯片和荧光粉，荧光粉的配比又该怎么确认呢?点荧光粉的坐标/色温范围又该怎么定呢?我这是一个建设性的问题，相信很多这样的新手都想了解这个问题，那请看下面详细解答: 首先大家在配粉的过程中有点误区!在配粉之前先在CIE图上看看： (1)寻找需要的荧光粉波长;当我们需要某个色温段或者某个X、Y坐标点的时候，这时需要知道自己所用蓝光芯片的波长。当知道我们使用的芯片波长(图中芯片波长460nm)并且知道要做的坐标点(x0.44 y0.41)，这时候在CIE图上将芯片波长点与所要达到的坐标点x、y两点连一条直线并延长到上端的CIE波长点，这个时候这个波长延长点就是我们需要的荧光粉的发光波长了(目标荧光粉波长~585nm)。因此要达到这个色坐标就需要用到这个波长的荧光粉了。
2)当我们找到目标荧光粉的波长之后呢，就要寻找相应的荧光粉来做，但是只使用一种荧光粉的话显色较低，因此我们需要用两种以上荧光粉来调配如红粉+绿粉(红粉+绿粉根据光的叠加混色原理可得到需要的目标荧光粉波长)，如何选择两种荧光粉?如何调配两种荧光粉的比例呢?这就涉及到需要做的色坐标的目标荧光粉波长和需要做的显色指数要求是多少了，红绿粉适当的比例可得到需要的荧光粉的波长，如果对Ra要求较高时可选用波长较长的红色荧光粉如650nm的红粉(光谱越宽显色指数越高)配合波长
520nm左右的绿粉，做90以上显指就很容易了。(找需要的目标荧光粉波长时，根据小标题(1)的方法把已经做出来产品进行测试得到一个坐标点并与蓝光芯片波长做一条直线延伸到CIE上方的波长点;如果这个点的波长比目标荧光粉的波长长的话那么需要减小红色荧光粉的比例，如果比目标波长短的话要增加红色荧光粉的比例) 3)当找到合适的红绿粉并且也找到了目标荧光粉的比例后(红粉与绿粉的比例不要变)，如果产品的坐标点仍然偏离需要的坐标点的时候，你可以在CIE上观察到此时产品的色坐标与你要的色坐标点、蓝光芯片的波长点、目标荧光粉的波长点基本在一条直线上，这时只需要调节硅胶与荧光粉的比例(红粉+绿粉)，当色坐标低于目标坐标时增加荧光粉浓度，当色坐标高于目标坐标时减少荧光粉浓度。
植被光谱分析与植被指数计算 在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation i ndices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某一特性或者细节。目前，在科学文献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。本文总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产生重要影响的主要化学成份：色素（Pigments）、水分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7大类实用性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利用率、冠层氮、干旱或碳衰减、叶色素、冠层水分含量。这些植被指数可以简单度量绿色植被的数量和生长状况、叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作用中对入射光的利用效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和木质素干燥状态的碳含量、度量植被中与胁 迫性相关的色素、植被冠层中水分含量等。 包括以下内容： ? ?●植被光谱特征 ? ?●植被指数 ? ?●HJ-1-HSI植被指数计算 1.植被光谱特征 植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。 研究植被的波长范围一般为400 nm t o 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可范围以下四个部分： ??●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm ??●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm ??●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm ??●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm 其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是大气水的强吸收范围，卫星或者航空传感器一般不获取这范围的反射值。 SWIR-1 和SWIR-2的过渡区（1900nm附近）也是大气水的强吸收范围。 植被可分为三个部分组成： ??●植物叶片（Plant Foliage） ??●植被冠层（Plant Canopies） ??●非光合作用植被(Non-Photosynthetic Vegetation) 这三个部分是植被分析的基础，下面对他们详细介绍。 1.1植物叶片（Plant Foliage） 植物叶片包括叶、叶柄以及其他绿色物质，不同种类的叶片具有不同的形状和化学成份。对波谱特征产生重要影响
评估方案 一、荧光粉的分析测试方法 1、发射光谱和激发光谱的测定 把样粉装好后，放到样品室里，选定一个激发波长，作发射光谱扫描，读出发射光谱的发射主峰。给定发射光谱的发射主峰，作激发光谱扫描，读出激发光谱峰值波长。重新装样，测试3次，各次之间峰值波长的差值不超过±1nm，取算术平均值。 2、外量子效率的测定 把样粉装好后，放到样品室里，选定一个激发波长，激发荧光粉发光，利用光谱辐射分析仪测试得到荧光粉的发射光谱功率分布。计算荧光粉在该激发波长下的外量子效率。重新装样，测试3次，各次之间的相对差值不大于1%，取算术平均值。 3、相对亮度的测定 将试样和参比样品分别装满样品盘，用平面玻璃压平，使表面平整。用激发光源分别激发试样和参比样品。用光电探测器将试样和参比样品发出的光转换成光电流，并记录数值。试样和参比样品连续重复读数3次，各次之间相对差值不大于1%，取算术平均值。 4、色品坐标的测定 把试样装好放入样品室中。选定激发光源的发射波长，使其垂直激发样品室里的荧光粉样品。利用光谱辐射分析仪按一定的波长间隔（不大于5nm）测试得到荧光粉的发射光谱功率分布。按GB 3102.6-1993中“6.39 色品坐标”的公式求出荧光粉的色品坐标。 重复测试3次，各次之间x、y的差值均不超过±0.001，取算术平均值。 5、温度特性的测定 把试样装好放入样品室中，于室温下测试其激发、发射主峰波长，相对亮度及色品坐标等。每一试样按测定步骤平行测3次，各次之间激发、发射主峰波长的差值均不超过±1 nm，相对亮度的差值不超过±1%，色品坐标的差值不超过±0.001。启动加热装置，将被测的荧光粉试样加热并稳定在设定的温度值10min。稳定在预定的温度下，测定荧光粉试样的激发、发射主峰波长，相对亮度及色品坐标等。每一试样按测定步骤平行测3次，各次之间激发、发射主峰波长的差值均不超过±1nm，相对亮度的差值不超过±1%，色品坐标的差值不超过±0.001。冷却荧光粉试样至室温，测试其激发、发射主峰波长，相对亮度及色
典型地物反射波谱测量与特征分析 一、实验目的与要求 1.实验意义： （1）对光谱测量仪器的认识：ASD野外光谱分析仪FieldSpecPro是一种测量可见光到近红外波段地物波谱的有效工具，它能够快速扫描地物，光线探头在毫秒内得到地物的单一光谱。FieldSpec分光仪主要由附属手提电脑，观测仪器，手枪式把手，光线光学探头以及连接数据线组成。通过连接电脑，可实时持续显示测量光谱，使得测量者可以即时获取需要的测量数据。 （2）对课堂内容的认识：地物反射光谱是指某种物体的反射率或反射辐射能随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得到的曲线即为反射波谱特性曲线。影响地物波谱变化的因素：太阳位置（太阳高度角和方位角）。不同的地理位置，海拔高度不同。时间、季节的变化。地物本身差异、土壤含水量、植被病虫害。 2.实验目的： （1）地物波谱数据获取需要使用地面光谱仪，通过该实验学会地面光谱仪的原理与使用方法。 （2）通过对地物光谱曲线分析，比较相异与相似地物反射光谱特征。认识并掌握典型地物反射光谱特征。
二、实验内容与方法 1.实验内容 （1）典型地物反射波谱测量 选择典型地物类型，使用地物光谱仪，开展地物光谱测量，获得典型地物可见光近红外 波段（0.4-2.5微米）的反射光谱曲线。 地物类型：植被（草地、灌丛），水体（不同水深，有无植被），土壤（裸土、有少量植 被覆盖土壤），不透水地面（水泥地面、沥青路面、大理石地面）。 （2）地物波谱特征分析 a)标准波谱库浏览 b)波谱库创建 c)高光谱地物识别 ●从标准波谱库选择端元进行地物识别 ●自定义端元进行地物识别 2.实验方法 （1）ASD光谱仪简介 FieldSpec Pro型光谱仪是美国分析光谱设备(ASD)公司主要的野外用高光谱测量设备。整台仪器重量7.2公斤，可以获取350~2500nm 波长范围内地物的光谱曲线，探测器包括一个用于350-1000nm的512像元NMOS硅光电二极管阵列, 以及两个用于1000-2500nm的单独的热电制冷的铟-镓-砷光电探测器。便携式光谱仪是“我国典型地物标准波谱数据库”获取光谱数据的主要设备。 基本技术参数： 线性度：+/-1%
实验报告 课程名称： 植物生理学（乙）指导老师： 廖敏 成绩： 实验名称： 叶绿素理化性质和含量 实验类型： 定量探究型 同组学生姓名： 方昊 一、实验目的和要求（必填） 三、主要仪器设备（必填） 五、实验数据记录和处理 七、讨论、心得 二、实验内容和原理（必填） 四、操作方法和实验步骤 六、实验结果与分析（必填） 一、实验目的和要求 掌握植物中叶绿体色素的分离和性质鉴定、定量分析的原理和方法； 二、实验内容和原理 以青菜为材料，提取和分离叶绿体色素并进行理化性质测定和叶绿素含量 分析。原理如下： 1. 叶绿素和类胡萝卜素均不溶于水而溶于有机溶剂，常用95%的乙醇或80%的丙酮提取； 2. 叶绿素是二羧酸酯，与强碱反应，形成绿色的可溶性叶绿素盐，就可与有机溶剂中的类胡萝卜素 分开； 3. 在酸性或加温条件下，叶绿素卟啉环中的Mg++可依次被H+和Cu++取代形成褐色的去镁叶绿素和绿色的铜代叶绿素； 4. 叶绿素受光激发，可发出红色荧光，反射光下可见红色荧光； 5. 叶绿素吸收红光和蓝紫光，红光区可用于定量分析，其中645和663用于定量叶绿素a 、b 及总量，而652可直接用于总量分析。 专业：农业资源与环境 姓名： 吴主光 学号： 3110100403 日期： 2013.10.17 地点： 生物实验中心 装 订 线
三、主要仪器设备 1. 天平（万分之一）、可扫描分光光度计、离心机、研具、各种容（量）器、洒精灯等 四、操作方法、实验步骤以及实验现象 定性分析： 鲜叶5g+95%30ml（逐步加入）,磨成匀浆 过滤入三角瓶中，观察荧光现象：透射光绿色，反射光红色。 皂化反应（3ml）：加KOH数片剧烈摇均，加石油醚5ml和H2O1ml分层后观察：上层呈黄色，为类胡萝卜素，吸收蓝紫光；下层呈绿色，为叶绿素，吸收红光和蓝紫光。 取代反应（1）：加醋酸约2ml，变褐（去镁叶绿素）；取1/2加醋酸铜粉加热，变鲜绿色，为铜代叶绿素。 取代反应（2）：鲜叶2-3cm2，加Ac-AcCu 20ml加热，观察： 3 min变为褐绿色的去镁叶绿素， 5 min后，变为深绿色的铜代叶绿素。 叶绿素和类胡萝卜素的吸收光谱测定： 皂化反应的上层黄色石油醚溶液（稀释470nm OD 0.5-1） 反复用石油醚粹取，直到无类胡萝卜素，离心得叶绿素(盐)（稀释663nm OD 0.5-1) 在400-700nm处扫描光谱，分别测定类胡萝卜素和叶绿素的吸收峰. 叶绿素定量分析：鲜叶0.1g，加1.9mlH2O，磨成匀浆，取0.2ml加80%丙酮4.8ml,摇匀，4000转离心3min,上清液在645，652，663测定OD，计算Chla,Chlb 和Chl总量的值。 五、实验数据记录和处理
健康的绿色植被的光谱反射特征 地面植物具有明显的光谱反射特征,不同于土壤、水体与其她的典型地物,植被对电磁波的响应就是由其化学特征与形态学特征决定的,这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。 在可见光波段内,各种色素就是支配植物光谱响应的主要因素,其中叶绿素所起的作用最为重要。健康的绿色植被,其光谱反射曲线几乎总就是呈现“峰与谷”的图形,可见光谱内的谷就是由植物叶子内的色素引起的。 例如叶绿素强烈吸收波谱段中心约0、45um与0、67um(常称这个谱带为叶绿素吸收带)的能量。植物叶子强烈吸收蓝区与红区的能量,而强烈反射绿区能量,因此肉眼觉得健康的植被呈绿色。除此之外,叶红素与叶黄素在0、45um(蓝色)附近有一个吸收带,但就是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内,所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。 如果植物受到某种形式的抑制而中断了正常的生长发育,它会减少甚至停止叶绿素的产生。这将导致叶绿素的蓝区与红区吸收带减弱,常使红波段反射率增强,以至于我们可以瞧到植物变黄(绿色与红色合成)。 从可见光区到大约0、7um的近红外光谱区,可瞧到健康植被的反射率急剧上升。在0、7-1、3um区间,植物的反射率主要来自植物叶子内部结构。 健康绿色植物在0、7-1、3um间,的光谱特征的反射率高达(45%-50%),透过率高达(45%-50%),吸收率低至(<5%)。植物叶子一般可反射入射能量的 40%-50%,其余能量大部分透射过去,因为在这一光谱区植物叶子对入射能量的吸收最少(一般少于5%)。 在光谱的近红外波段,植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。在可见光波段与近红外波段之间,即大约0、76um附近,反射率急剧上升,形成“红边”现象,这就是植物曲线的最为明显的特征,就是研究的重点光谱区域。 许多种类的植物在可见光波段差异小,但近红外波段的反射率差异明显。同时,与单片叶子相比,多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率(高达85%),这就是因为附加反射率的原因,因为辐射能量透过最上层的叶子后,将被第二层的叶子反射,结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。
LED荧光粉是制造白色LED的必须材料。 首先，我们要了解白色LED的发光原理。白色LED芯片是不存在的。我们见到的白色LED 一般是蓝光芯片激发黄色荧光粉发出白色光的。好比：蓝色涂料和黄色涂料混在一起就变成了白色。 其次，不同波长的LED蓝光芯片需要配合不同波长的黄色荧光粉能够最大化的发出白光。 所以说，LED荧光粉是制造白色LED必须的东西（白色LED也有另外几种发光方式，但是市面上白色LED95%都是蓝光芯片激发黄色荧光粉的原理）。 黑体(热力学) 任何物体都具有不断辐射、吸收、发射电磁波的本领。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称之为热辐射。为了研究不依赖于物质具体物性的热辐射规律，物理学家们定义了一种理想物体——黑体(black body)，以此作为热辐射研究的标准物体。 所谓黑体是指入射的电磁波全部被吸收，既没有反射，也没有透射( 当然黑体仍然要向外辐射)。显然自然界不存在真正的黑体，但许多地物是较好的黑体近似( 在某些波段上)。黑体辐射情况只与其温度有关,与组成材料无关. 基尔霍夫辐射定律(Kirchhoff)，在热平衡状态的物体所辐射的能量与吸收的能量之比与物体本身物性无关,只与波长和温度有关。按照基尔霍夫辐射定律，在一定温度下，黑体必然是辐射本领最大的物体，可叫作完全辐射体。用公式表达如下： Er =α*Eo Er——物体在单位面积和单位时间内发射出来的辐射能； α——该物体对辐射能的吸收系数； Eo——等价于黑体在相同温度下发射的能量，它是常数。 普朗克辐射定律(Planck)则给出了黑体辐射的具体谱分布，在一定温度下，单位面积的黑体在单位时间、单位立体角内和单位波长间隔内辐射出的能量为 B(λ，T)=2hc2 /λ5 ·1/exp(hc/λRT)-1 B(λ，T)—黑体的光谱辐射亮度(W，m-2 ，Sr-1 ，μm-1 ) λ—辐射波长(μm) T—黑体绝对温度(K、T=t+273k) C—光速(2.998×108 m·s-1 ) h—普朗克常数，6.626×10-34 J·S K—波尔兹曼常数(Bolfzmann)，1.380×10-23 J·K-1 基本物理常数 由图2.2可以看出： ①在一定温度下，黑体的谱辐射亮度存在一个极值，这个极值的位置与温度有关，这就是维恩位移定律(Wien) λm T=2.898×103 (μm·K) λm —最大黑体谱辐射亮度处的波长(μm) T—黑体的绝对温度(K) 根据维恩定律，我们可以估算，当T～6000K时，λm ～0.48μm(绿色)。这就是太阳辐射中大致的最大谱辐射亮度处。 当T～300K，λm～9.6μm，这就是地球物体辐射中大致最大谱辐射亮度处。 ②在任一波长处,高温黑体的谱辐射亮度绝对大于低温黑体的谱辐射亮度，不论这个波长是
绿色植物的反射波谱曲线作用 2014015587—贺康康—环科 地面植物具有明显的光谱反射特征，不同于土壤、水体和其他的典型地物，植被对电磁波的响应是由其化学特征和形态学特征决定的，这种特征与植被的发育、健康状况以及生长条件密切相关。 在可见光波段内，各种色素是支配植物光谱响应的主要因素，其中叶绿素所起的作用最为重要。健康的绿色植被，其光谱反射曲线几乎总是呈现“峰和谷”的图形，可见光谱内的谷是由植物叶子内的色素引起的。 例如叶绿素强烈吸收波谱段中心约0.45um和0.67um（常称这个谱带为叶绿素吸收带）的能量。植物叶子强烈吸收蓝区和红区的能量，而强烈反射绿区能量，因此肉眼觉得健康的植被呈绿色。除此之外，叶红素和叶黄素在0.45um（蓝色）附近有一个吸收带，但是由于叶绿素的吸收带也在这个区域内，所以这两种黄色色素光谱响应模式中起主导作用。如果植物受到某种形式的抑制而中断了正常的生长发育，它会减少甚至停止叶绿素的产生。这将导致叶绿素的蓝区和红区吸收带减弱，常使红波段反射率增强，以至于我们可以看到植物变黄（绿色和红色合成）。从可见光区到大约0.7um的近红外光谱区，可看到健康植被的反射率急剧上升。在0.7-1.3um区间，植物的反射率主要来自植物叶子内部结构。 健康绿色植物在0.7-1.3um间，的光谱特征的反射率高达（45%-50%），透过率高达（45%-50%），吸收率低至（<5%）。植物叶子一般可反射入射能量的40%-50%，其余能量大部分透射过去，因为在这一光谱区植物叶子对入射能量的吸收最少（一般少于5%）。 在光谱的近红外波段，植被的光谱特性主要受植物叶子内部构造的控制。在可见光波段与近红外波段之间，即大约0.76um附近，反射率急剧上升，形成“红边”现象，这是植物曲线的最为明显的特征，是研究的重点光谱区域。 许多种类的植物在可见光波段差异小，但近红外波段的反射率差异明显。同时，与单片叶子相比，多片叶子能够在光谱的近红外波段产生更高的反射率（高达85%），这是因为附加反射率的原因，因为辐射能量透过最上层的叶子后，将被第二层的叶子反射，结果在形式上增强了第一层叶子的反射能量。（Philip et al. ，1978） 植物波谱反射特征的规律［1］ 经过的对植物进行300多个目标点的波谱反射特性的测定。从结果来看，尽管它们种类、所在位置的自然条件不同，但在绿色状态下，其特征都具有共同的规律，这些规律是: 1、特征的相似性。 2、特征的可分性。 3、特征的周期性 4、特征随季节而变化的显著性。 作物旱情监测［2］ 济南市小麦种植区TVDI 统计结果表明，对于TVDI 等级非常湿润和湿润，在六个统计时段内，面积最大都出现在六月份，面积最小都出现在一月和十二月，其次非常湿润等级还在三月的面积较大，湿润等级在十月份的面积较大；冬小麦种植区的正常TVDI等级，面积最大出现在十月，最小为一月，其他各月相差不大；出现干旱现象面积最大的月份为一月，与前文分析结果一致，统计结果同样符合。 利用多类别MODIS 植被指数和陆地表面温度产品数据，根据陆地表面温度与植被指数关系特点，建立多种干旱评价指标。结合气温、降水、土壤墒情数据，验证各干旱反演模型在济南市的适用性，研究2010年10月至2011年5月济南市干旱发生的时空演变格局。
对于叶绿素荧光全方面的研究 叶绿素荧光现象的发现 将暗适应的绿色植物突然暴露在可见光下后，植物绿色组织发出一种暗红色，强度不断变化的荧光。荧光随时间变化的曲线称为叶绿素荧光诱导动力学曲线。最直观的表现是，叶绿素溶液在透射光下呈绿色，在反射光下呈红色的现象。其本质是，叶绿素吸收光后，激发了捕光色素蛋白复合体，LHC将其能量传递到光系统2或光系统1，期间所吸收的光能有所损失，大约3%-9%的所吸收的光能被重新发射出来，其波长较长，即叶绿素荧光。 叶绿素荧光动力学研究的特点 1、叶绿素荧光动力学特性包含着光合作用过程的丰富信息 光能的吸收和转换 能量的传递与分配 反应中心的状态 过剩光能及其耗散 光合作用光抑制与光破坏 2、可以对光合器官进行“无损伤探查” 3、操作步骤简单快捷 光合作用的光抑制 光抑制是过剩光能造成光合功能下降的过程。过剩光能指植物所吸收的光能超出光化学反应所能利用的部分。过去人们把光抑制与光破坏等同起来，认为发生了光抑制就意味着光和机构遭到破坏。甚至把光抑制、光破坏、光氧化等，沦为一体。 光抑制的基本特征表现为： 光合效率下降说明叶片吸收的光能不能有效地转化为化学能。光破坏：PSII 是光破坏的主要场所，破坏也可能发生在反应中心也可能发生在与次级电子受体结合的蛋白上。发生光破坏后的结果：电子传递受阻、光合效率下降。当过剩的光能，不能及时有效地排散时，会对光合机构造成不可逆的伤害，如光氧化、光漂白等等。一切影响二氧化碳同化的外界因素，如低温、高温、水分亏缺、矿质元素亏缺等都会减少对光能的利用，导致过剩光能增加，进而加重光破坏。 植物防御破坏的措施 1、减少对光能的吸收 增加叶片的绒毛、蜡质 减少叶片与主茎夹角 2、增强代谢能力 碳同化 光呼吸 氮代谢 3、增加热耗散 依赖叶黄素循环的热耗散 状态转换 作用中心可逆失活 光合作用
荧光粉通用测试方法 1 水溶性氯化物的测定 1.1仪器 架盘天平：感量为0.1g； 烧杯：100m1； 比色管：25m1或50m1。 1.2 试剂和溶液硫酸锌溶液：5%，称取5.0g分析纯硫酸锌，用去离子水稀释至100m1，摇匀。 硝酸：5N，按GB 603—77《化学试剂制剂及制品制备方法》配制。 硝酸银：0.1N，按GB 603—77配制。 氯化物标准液：见GB 602—77《化学试剂杂质标准液制备方法》。 1.3 测定 称取2.0g试样，放人烧杯中，加入20m1去离子水及l一2滴5%硫酸锌溶液，加热至沸，冷却至室温。然后用定性滤纸过滤，乳液盛于比色管中，并用少量热去离子水洗涤滤渣2或3次，洗液并人滤液中，用去离子水稀释至25ml。加0.5ml 5N硝酸及2ml 0.1N硝酸银，摇匀，放置10min，所呈浊度不应大于标准。 标准是按产品技术标准要求取一定数量的氯化钠标准液，加入1—2滴5%硫酸锌溶液，用去离子水稀释至25m1后，与试样同时同样处理。 2 机械杂质的测定 称取10g试样，在白色瓷板上摊开，用目测或放大镜观测。 3 密度的测定 3.1 定义 单位体积荧光粉的质量，称作密度。 3. 2 仪器分析天平：感量不小于0.00lg； 温度计：分度不大于0.5℃， 比重瓶：25m1或50ml。
3.3 测定步骤3.3.1 称量比重瓶。 3.3.2 将3-5g干燥的试样，放入比重瓶中，称量。 3.3.3 往瓶中注入约2/3体积的去离子水，排除气泡，再注满水，并擦干瓶的外表面，称量。然后测量瓶中的水温t 。 3.3.4 将比重瓶洗净，用相同温度的去离子水注满比重瓶，擦干瓶的外表面，称量。 3.4 计算 荧光粉密度按式(1)计算： 计算结果取至小数点后两位。 每个试样做两次，平行结果之差不应大于0.02，取算术平均值。 4 粒度分布的测定4.1 定义 荧光粉颗粒的数目或团粒的重量按粒径的分布，称作粒度分布。 4.2 测定方法 4.2.1 观察法 取少量试样，分散在载片上，用显微镜按垂直投影法依次测量单个颗粒的尺寸。每批试样的颗粒读数不应少于300粒。 4.2.2 沉降法 4.2.2.1 仪器 粒度分布测定仪： 要求测定范围从l—100μ，误差不大于3%。 4.2.2.2 测定 按仪器规定的要求将一定量的试样放人搅拌器内，按产品技术标准的要求加入不同的分散溶液，搅拌一定时间后，立即用仪器进行测定(具体操作按不同仪器测定方法的要求进行)，记录试样在不同粒径的累积重量曲线。 4.3 粒度分布的表示方法 4.3.1 百分比表示法一定粒径间隔内荧光粉的重量(或颗粒数)对总量之比，用百分数表示。 4.3.2 对数正态分布参数表示法
典型植物的光谱曲线有 什么样的特点 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
典型植物的光谱曲线有什么样的特点举例说明影响植物光谱曲线特征的因素有哪些 特点：微米有一个蓝光的吸收带，微米处有一个绿光的反射波峰，微米处有一个红光的吸收带。在微米、微米和微米处是水的吸收带，形成波谷。 原因：微米有一个蓝光的吸收带，微米处有一个绿光的反射波峰，微米处有一个红光的吸收带。这表明，叶绿素对蓝光和红光的吸收作用强，而对绿色的反射作用强。 在近红外波段的到微米之间有一个反射的陡坡，微米附近有一个峰值，形成植被的独有特征。这是由于植被叶子的细胞结构的影响，除了吸收和透射的部分以外而形成的高反射率。 在近红外波段到微米，是因为受绿色植物含水量的影响，吸收率增大，反射率下降。特别是在微米、微米和微米处，形成水的吸收带。 植物波谱特征的因素：除了以上述及的含水量以外，还与植物种类、季节、病虫害等密切相关。
影像因素季节病虫害植物种类右图为桷树、松树、桦树及草的波谱特 性曲线。可看出草在0.7微米后的波段 反射率较其他树种高。不同植物在不同 波段表现出来的特征不同。植物种类不同，其形状、叶片的形态及 叶片数量、叶片的氮磷钾含量、叶表反 射率也是不尽相同的，相应的，其波谱 特征也就不尽相同 右图为冬小麦在不同生长阶段的波谱特性曲线。由图看出，冬小麦的不同生长阶段的波谱特征是不同的。 这是因为在植物生长的不同阶段，其氮 磷钾含量、颜色的不同，导致了对不同 波段的反射率有所差异。 从图可知，植物所受灾害的程度不同，其波谱特征也是不同的。这是因为受灾的程度不同，植物的氮磷 钾比例、叶片面积、叶表的颜色及其反 射率会有所变化。 特点图像
一、原理 叶绿素是一种二羧酸—叶绿酸与甲醇和叶绿醇形成的复杂酯，故可与碱起皂化反应而生成醇（甲醇和叶绿醇）和叶绿酸的盐，产生的盐能溶于水中，可用此法将叶绿素与类胡萝卜素分开；叶绿素与类胡萝卜素都具有光学活性，表现出一定的吸收光谱，可用分光镜检查或用分光光度计精确测定；叶绿素吸收光量子而转变成激发态，激发态的叶绿素分子很不稳定，当它变回到基态时可发射出红光量子，因而产生荧光。叶绿素的化学性质很不稳定，容易受强光的破坏，特别是当叶绿素与蛋白质分离以后，破坏更快，而类胡萝卜素则较稳定。叶绿素中的镁可以被H+所取代而成褐色的去镁叶绿素，后者遇铜则成为绿色的铜代叶绿素，铜代叶绿素很稳定，在光下不易破坏，故常用此法制作绿色多汁植物的浸渍标本。 皂化反应式如下： 二、仪器与用具 20ml刻度试管；10ml小试管；试管架；分光镜；石棉网；药匙；烧杯（100ml）；酒精灯；玻棒；铁三角架；刻度吸量管2ml、5ml各1支；火柴。 三、试剂 1. 95%乙醇；苯；醋酸铜粉末；5%的稀盐酸； 2. 醋酸-醋酸铜溶液：6g醋酸酮溶于100ml 50%的醋酸中，再加蒸馏水4倍稀释而成； 3. KOH-甲醇溶液：20g KOH溶于100ml甲醇中，过滤后盛于塞有橡皮塞的试剂瓶中。 四、方法 用叶绿体色素乙醇溶液和水研磨匀浆，进行以下实验。 1.光对叶绿素的破坏作用 （1）取4支小试管，其中两支各加入5ml用水研磨的叶片匀浆，另外两支各加入2.5ml叶绿体色素乙醇提取液，并用95%乙醇稀释1倍。 （2）取1支装有叶绿素乙醇提取液的试管和1支装有水研磨叶片均浆的试管，放在直射光下，另外两支放到暗处，40min后对比观察颜色有何变化，解释其原因。 2.荧光现象的观察 取1支20ml刻度试管加入5ml浓的叶绿体色素乙醇提取液，在直射光下观察溶液的透射光与反射光颜色有何不同？解释原因。 3.皂化作用（绿色素与黄色素的分离） （1）在做过荧光现象观察的叶绿体色素乙醇提取液试管中加入1.5ml 20%KOH-甲醇溶液，充分摇匀。
国标《白光LED用荧光粉量子效率测试方法》（送审稿） 编制说明 一、工作简况 1.1立项目的及意义 以LED（Light Emitting Diode，发光二极管）为代表的半导体照明技术因其具有节能、环保、体积小、全固态、使用寿命长等优点，是继白炽灯、荧光灯、高强度气体放电灯之后的第四代光源。国际调研机构LED inside发布的《2017全球LED照明市场趋势》指出，2017年LED照明市场规模已经达到331亿美金。随着半导体照明应用层面的不断创新及新兴市场的崛起，LED市场将进一步扩大。 常见的LED照明获取方式多采用“芯片+荧光粉”的组合，因而荧光粉的性能在很大程度上决定了LED器件的出光效率和照明效果。量子效率是衡量荧光粉性能的最重要指标，能够直接体现荧光粉的质量。目前，国际上已就荧光粉量子效率的测试方法和测试意义达成一致，国际知名LED荧光粉及器件厂商和研究机构均已采用该指标。关于荧光粉量子效率的测定，国内起步虽然相对较晚，但发展速度很快，已经有相关厂商推出了测试设备。不过由于尚未就量子效率的测试标准和方法做出统一标准，其测试数据偏差值较大且公信力较差，因此急需通过与国际研发先进水平接轨，制定相关标准，明确量子效率的测试方法和标准，为提升白光LED用荧光粉的研发水平和产品质量，增强国际市场竞争力，推进我国相关产业的快速健康发展做出贡献。 1.2任务来源 根据稀土标委关于下达的11项稀土国家标准、14项稀土行业标准制修订计划的通知（稀土标委〔2018〕03号），《白光LED用荧光粉量子效率测试方法》国家标准制定计划正式下达，项目编号为20173581-T-469，完成年限为2019年。本标准制定任务由有研稀土新材料股份有限公司牵头起草，参与起草单位为厦门大学、天津东方科捷科技有限公司、广东稀有金属研究所、安徽芯瑞达电子科技有限公司、江门科恒实业股份有限公司和江苏博睿光电有限公司。 1.3起草单位 有研稀土新材料股份有限公司（简称有研稀土）是2001年由北京有色金属研究总院作为发起人，对稀土材料国家工程研究中心进行整体改制而设立的股份公司，是我国最早从事稀土研究开发的单位之一。60年来共取得400多项稀土科技成果，获得省部以上科技奖励159项，其中国家级39项；研究成果50%以上应用于工业生产，全世界生产的60%以上的稀土产品均采用有研稀土的技术，行业影响力不断提升。 近几年，公司利用新开发的技术成果开展科技成果转化27项，其中专利实施许可3项，