农业环境科学学报

作者：陈铭杰,何昊,柯浩楠,曹琰梅,史家宾,屈珂樨,赵婧,李琪,胡正华

单位：南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,湖南省气象局技术装备中心, 长沙 100081,长沙农业气象试验站, 长沙 100081,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044,南京信息工程大学生态与应用气象学院, 南京 210044

关键词：CO2浓度,温度,水稻,叶绿素含量,光谱参数,

基金：江苏省碳达峰碳中和专项（BE2022312）；国家自然科学基金项目（42375114，42071023）

为了探究大气CO2浓度和温度升高对粳稻和籼稻的高光谱特征及叶绿素含量的影响，本研究以粳稻“金香玉1号”和籼稻“扬稻6号”为试验品种，通过开顶式气室（OTC）进行田间试验，设置四种处理：对照（环境CO2浓度和气温，CK）、CO2浓度比CK升高200 μmol·mol-1（C+）、温度比CK升高2℃（T+）、CO2浓度和温度共同升高（C+T+），测定各处理下水稻叶片的叶绿素相对含量（SPAD）和高光谱反射率，对原始光谱进行一阶导数变换，比较粳稻和籼稻的高光谱特征，并采用一元和多元方法构建叶绿素含量的最佳估算模型。结果表明：C+处理使SPAD值增加2.8%~8.8%，而T+处理使其降低4.4%~11.1%，且T+处理下粳稻“金香玉1号”的叶绿素含量下降更为明显。CO2浓度和温度处理虽未改变水稻冠层原始光谱曲线的波形，但显著影响了反射率。水稻一阶导数光谱反射率呈现“单峰”或“双峰”特征，各处理的粳稻在整个生长季中主峰位置均出现蓝移，而籼稻在T+和C+T+处理下呈现先红移后蓝移。粳稻的最优叶绿素反演模型为支持向量回归（SVR），其决定系数R2为0.63，均方根误差（RMSE）为2.94；籼稻的最优叶绿素反演模型为BP神经网络，其R2为0.66，RMSE为2.73。综上，在CO2浓度和温度升高条件下，粳稻和籼稻的高光谱特征存在显著差异，且多元模型在叶绿素含量反演中表现出更优的估算效果。

来源：2025年第5期

《农业环境科学学报》期刊编辑部

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