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專利名稱：：一種水稻Fe²⁺脅迫光譜定量化識別方法
技術領域：
：本發明涉及一種水稻Fe2+脅迫的識別方法，具體的說是一種水稻Fe2+脅迫的光譜定量化識別方法。
背景技術：
：近年我國主要湖泊相繼大規模爆發藍藻，富營養化湖泊的治理也成為當前研究的一個熱點和難點問題。基于限制因子理論，國內目前通過控制外源性氮、磷等營養鹽類的輸入來進行防治，但湖泊水體富營養化狀況仍日趨嚴重。Fe是植物生長所必需的微量營養元素，可以促進浮游植物對其他營養鹽類的吸收，在浮游植物生長過程中，電子傳遞、光合作用及呼吸作用等都需要Fe。研究表明，在高營養鹽低葉綠素海區，海洋初級生產力的主要控制因素是Fe，Fe限制會減緩海洋赤潮的發生。雖然湖泊水體可溶性Fe含量相對較高，但仍可以成為高營養鹽湖泊浮游植物生長的限制因子。因此，在湖泊富營養化綜合治理過程中，除了要限制氮、磷的輸入，還應考慮Fe的調控作用。我國是水稻生產大國，稻田面積占世界的22%。還原性較強的低產水稻土淹水后，土壤溶液積累的大量可溶性Fe2+，經側滲或隨地表徑流進入湖泊，稻田中有機肥分解產生的富里酸等物質與Fe2+絡合使其在傳輸過程中不易氧化沉淀。因此，限制高濃度含Fe2+稻田水的輸入，對控制我國湖泊水體可溶性Fe含量尤為重要。監測和識別稻田水中的Fe"是對其進行調控的前提，基于遙感技術的植物監測方法具有視野寬、信息廣、實時動態等諸多優點，在環境監測方面具有常規方法不可比擬的優越性。稻田水體中Fe"含量過高將對水稻的生長產生脅迫，而污染脅迫會使植物葉片反射光譜發生變化。研究水稻葉片光譜對？62+脅迫的響應機制，可以為水稻組織內Fe含量的定量遙感奠定基礎，進而為稻田水體Fe"含量遙感監測提供理論依據。
發明內容本發明目的在于提供一種簡單、易于推廣的水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法。為實現上述目的，本發明采用的技術方案為水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法將水稻種子催芽后在營養液中培養12-15d，而后將其分別投放在不同的Fe2+濃度處理液中連續脅迫12-15d后測定水稻葉片Fe含量、提取葉片光譜信息，構建得水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，而后測定待測水稻光譜信息，根據構建的水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，確定水稻葉片Fe含量。所述構建水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型時應用分光輻射光譜儀測定葉片光譜反射率，采用公式計算Fe2+脅迫水稻葉片光譜特征波段反射率變化積分值和紅邊"藍移"強度，其中積分值計算公式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>(1)式中RA和R。A分別為Fe2+脅迫樣品和空白參照樣品葉片在波長A處的光譜反射率；紅邊"藍移"強度計算公式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>式中、和A。i分別為Fe2+脅迫樣品和空白參照樣品在葉片光譜反射率為i時對應的波長值。在460-670nm區間，通過公式(1)可以獲取能夠反映Fe2+脅迫水稻葉片在可見區光譜變化的特征因子Ai;在760-1000nm區間，應用公式(1)可以獲取能夠反映近紅外區光譜變化的特征因子4;在680-740nm波段，計算F^+脅迫水稻葉片光譜(紅邊"藍移"強度(S)。所述水稻種子經過量的NaC10溶液消毒、去離子水沖洗后，在25-3(TC培養箱中催芽，30-40h后置于恒溫光照培養架上，采用營養液培養，保持溫度25-3(TC、光照強度200iimo1m—2s—'、光周期12h/12h。所述不同的Fe2+濃度處理液為5-10個不同的Fe2+濃度處理，濃度梯度為20-100mgL—、Fe2+以FeS047H20形態供應，每個處理濃度設3_5個平行，培養期間每天間隙通氣，隔天調pH至4.5-5.0，每周更換一次培養液。本發明與現有的水稻組織Fe含量測定方法相比，其具有的優點在于1)操作簡便、經濟省時、行之有效，可滿足短時間進行較大面積水稻檢測的需要。2)檢測過程不需采集植物樣本，對水稻生長沒有破壞作用。3)可以為水稻組織內Fe含量的定量遙感奠定基礎，進而為稻田水體Fe"含量遙感監測提供理論依據。具體實施例方式本發明選取的供試"雜交汕優64"水稻(OryzasativaL.)種子購自中國農業科學研究院，實驗前經篩選和預培養。主要儀器和設備FieldSpecFR分光輻射光譜儀；LI-COR787鹵燈；Lil800_12S外置積分球；180-80原子吸收分光光度計；SPECORD50型分光光度計。1)水稻種子催芽與培養營養液組成為(mgL-0:NH4N03114.3，NaH2P042H2050.4，K2S0489.3，CaCl2110.8，MgS047H20405.0，MnCl24H201.88，(NH4)6Mo70242H200.05，H3B031.17，ZnS047H200.04，CuS045H200.04，FeS047H209.93，擰檬酸(水合物)14.88，Fe2+以FeS047H20形態供應。水稻種子經5%(體積比)NaClO溶液消毒、去離子水沖洗后，在3(TC培養箱中催芽，36h后采用營養液培養。水培在塑料培養槽中進行，每槽種植20株，置于恒溫光照培養架上，保持溫度30。C、光照強度200iimor2*m*s—'、光周期12h/12h。培養14d后分別設5個不同的Fe2+濃度處理，即2(正常營養液)、25、50、150、250、350mg*L—、Fe"以FeS04*7H20形態供應，每個處理濃度設3個平行。培養期間每天間隙通氣2h，隔天調pH至4.5，每周更換一次培養液，連續脅迫14d后測定各項指標。2)光譜數據采集與處理在LI-COR787鹵燈照射下，應用FieldSpecProFR分光輻射光譜儀與LI1800-12S外置積分球耦合，測定葉片光譜反射率。每一試樣選取代表性植株3株，采集整株所有葉片的光譜信息，每片葉連續測定5次。原始光譜數據用ASD公司提供的ViewSpecPro軟件進行初步處理，然后運用SPSS11.0軟件對數據進行進一步分析，計算Fe2+脅迫水稻葉片光譜特征波段反射率變化積分值和紅邊"藍移"強度。其中積分值計算公式為(1)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>式中RA和R。A分別為Fe2+脅迫樣品和空白參照樣品葉片在波長A處的光譜反射率；紅邊"藍移"強度計算公式為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage5</formula>分別為Fe2+脅迫樣式中Ai禾口入應的波長值品和空白參照樣品在葉片光譜反射率為i時對在460-670nm區間(波長間距lnm)，通過公式(1)可以獲取能夠反映Fe2+脅/入迫水稻葉片在可見區光譜變化的特征因子;在760-1000nm區間(波長間距lnm)，應用'厶、式(1)可以獲取能夠反映近紅外區光譜變化的特征因子A2;在680-740nm波段(波長間距lnm)，計算Fe2+脅迫水稻葉片光譜(反射率變化為1%)紅邊"藍移"強度(S)(見表1)。3)水稻組織Fe含量測定。每一試樣選取水稻3株，采集葉部樣品，樣品經沖洗、烘干后，用濃硝酸、高氯酸消化處理，消化液用原子吸收分光光度計(AAS)測定Fe元素含量(儀器條件波長248.3nm、狹縫寬度0.2nm、乙炔流量3.OLmin—'、空氣流量10.OLmin—V燈電流4.0mA)。分析采取全程序空白對照，并采用國家標準樣品(GBW08505)進行質量控制。表1水稻樣品生物量、不同組織中Fe含量及葉片葉綠素濃度樣品Fe"處理濃度水稻葉片Fe含J編號/mg.L—1CL(葉)/mg.kg一nm<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>4)對水稻葉片Fe含量與葉片光譜3個特征因子A"A2，S進行相關分析，建立水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型。由表2可知水稻葉片Fe含量與3個特征因子&，A2，S分別構建的模型具有較高的復相關系數(R2>0.96)，模型具有理想的擬合效果和較高的估測精度。表2水稻葉Fe含量與葉片光譜特征因子A、A2、S間的相關模型<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>5)待測水稻組織Fe含量的光譜識別采用分光輻射光譜儀掃描葉片光譜信息，而后根據已建立的水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，確定水稻葉片Fe含量(見表3)。表3應用光譜模型估算的水稻葉片Fe含j<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>權利要求一種水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法，其特征在于將水稻種子催芽后在營養液中培養12-15d，而后將其分別投放在不同的Fe2+濃度處理液中連續脅迫12-15d后測定水稻葉片Fe含量、提取葉片光譜信息，構建得水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，而后測定待測水稻光譜信息，根據構建的水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，確定水稻葉片Fe含量。2.按權利要求1所述的水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法，其特征在于所述構建水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型時應用分光輻射光譜儀測定葉片光譜反射率，采用公式計算Fe2+脅迫水稻葉片光譜特征波段反射率變化積分值和紅邊"藍移"強度，其中積分值計算公式為h〖:(n)d義a)式中RA和l分別為Fe2+脅迫樣品和空白參照樣品葉片在波長A處的光譜反射率；紅邊"藍移"強度計算公式為5=丄1>,-義。,)(2)式中^和A。i分別為Fe2+脅迫樣品和空白參照樣品在葉片光譜反射率為i時對應的波長值。在460-670nm區間，通過公式(1)可以獲取能夠反映Fe2+脅迫水稻葉片在可見區光譜變化的特征因子A;在760-1000nm區間，應用公式(1)可以獲取能夠反映近紅外區光譜變化的特征因子^;在680-740nm波段，計算Fe2+脅迫水稻葉片光譜(紅邊"藍移"強度(S)。3按權利要求1所述的水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法，其特征在于所述水稻種子經過量的NaC10溶液消毒、去離子水沖洗后，在25-3(TC培養箱中催芽，30-40h后置于恒溫光照培養架上，采用營養液培養，保持溫度25-3(TC、光照強度200iimo1*m—2*s—^光周期12h/12h。4.按權利要求1所述的水稻Fe2+脅迫光譜定量化識別方法，其特征在于所述不同的Fe2+濃度處理液為5-10個不同的Fe2+濃度處理，濃度梯度為20-100mgL—、Fe2+以FeS047H20形態供應，每個處理濃度設3_5個平行，培養期間每天間隙通氣，隔天調pH至4.5-5.O，每周更換一次培養液。全文摘要本發明涉及一種水稻Fe2+脅迫的識別方法，具體的說是一種水稻Fe2+脅迫的光譜定量化識別方法。具體為將水稻種子催芽后在營養液中培養12-15d，而后將其分別投放在不同的Fe2+濃度處理液中連續脅迫12-15d后測定水稻葉片Fe含量、提取葉片光譜信息，構建得水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，而后測定待測水稻光譜信息，根據構建的水稻葉片Fe含量-光譜特征相關關系模型，確定水稻葉片Fe含量。本發明操作簡便、經濟省時，可滿足短時間進行較大面積水稻檢測的需要；檢測過程不需采集植物樣本，對水稻生長沒有破壞作用；同時可以為水稻組織內Fe含量的定量遙感奠定基礎，進而為稻田水體Fe2+含量遙感監測提供理論依據。文檔編號G01N21/17GK101750281SQ20081022933公開日2010年6月23日申請日期2008年12月5日優先權日2008年12月5日發明者史奕,遲光宇,鄭太輝,陳欣申請人:中國科學院沈陽應用生態研究所