不同水分下植被指数与冬小麦光合速率的关系探讨

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb18070028

中国农学通报 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (35): 16-23.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18070028

所属专题：小麦

不同水分下植被指数与冬小麦光合速率的关系探讨

刘倩1,张方敏1,李威鹏1,苏荣明珠2,李萌1,杨诗俊1

1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室;2.中国科学院青藏高原研究所

收稿日期:2018-07-06 修回日期:2019-11-28 接受日期:2018-09-20 出版日期:2019-12-16 发布日期:2019-12-16
通讯作者: 张方敏
基金资助:
江苏省优秀青年基金项目“基于气候变化和土地利用变化对陆面蒸散的影响研究”(BK20170102)；中国气象局农业气象保证与应用技术重点开放实验室开放研究基金项目“利用荧光进行干旱监测的可行性研究”(AMF201608)。

The Relationship of Winter Wheat Photosynthetic Rate and Vegetation Indices Under Different Water Conditions

Received:2018-07-06 Revised:2019-11-28 Accepted:2018-09-20 Online:2019-12-16 Published:2019-12-16

摘要/Abstract

摘要： [目的]为了更有效、快速的诊断区域不同水分条件下冬小麦的生产潜力,[方法]以冬小麦为对象利用遮雨棚进行水分胁迫试验,通过对不同水分处理下冬小麦光合速率及植被指数的变化研究,分析光合速率和NDVI、EVI、RVI、PRI四种植被指数在生育期的变化特征,建立植被指数与光合速率的最优相关模型。[结果]结果表明：在拔节期至孕穗期,水分胁迫虽然造成了冬小麦植被指数均下降,但是对光合速率的影响不大。在孕穗期至开花期,冬小麦的植被指数和光合速率对水分变化都较为敏感,但是严重和重度干旱胁迫(30%-65%田间持水量(FC))下光合速率和植被指数下降的幅度大,而在中度干旱胁迫及轻度水淹条件(65%-105%FC)下的光合速率和植被指数变化和在充分供水条件下相似,下降幅度较小；研究认为,适度的干旱胁迫和轻度水淹胁迫不会降低冬小麦的光合速率和植被指数,但是严重和重度干旱胁迫会导致孕穗期至开花期的光合速率和植被指数明显下降,光合速率的下降幅度大于植被指数。在严重和重度干旱胁迫条件下EVI指数反映光合作用变化效果最好(严重干旱：Pn= 2.0449EVI - 1.2906,R=0.82,p<0.01；重度干旱：Pn= 1.7742EVI - 1.7021,R=0.79,p<0.01)；在中度干旱胁迫条件下PRI指数最优(Pn= 47.283PRI + 10.887,R=0.38)；而在非干旱胁迫时,NDVI指数更能反映光合作用的变化(充分供水：Pn= 37.982NDVI3.0101,R=0.51,p<0.01；轻度水淹：Pn= 28.024NDVI2.5646,R=0.47,p<0.05)。[结论]根据光合作用和植被指数关系建立的模型可以用于通过遥感指数监测不同水分条件下的冬小麦光合作用,进一步进行产量预报。

关键词: 哈尔滨, 哈尔滨, 微生物, 理化因子, 主成分分析, 冗余分析

Abstract: To effectively and rapidly diagnose the potential productivity of wheat under different water conditions, water stress experiment of winter wheat was conducted in canopy. By studying the photosynthetic rate and vegetation index, the authors analyzed the changing characteristics of the photosynthetic rate, NDVI, EVI, RVI and PRI in the growth period, and the optimum model of photosynthetic rate and vegetation index was established. The results showed that water stress decreased vegetation indices from jointing stage to booting stage, but it did not influence Pn greatly. Both vegetation indices and Pn were sensitive to water stress from booting stage to flowering stage. However, Pn and vegetation indices decreased greatly (P<0.01) only under severe and heavy drought stress conditions [30%-65% field capacity (FC)], moderate drought and slight water logging (65%-105% FC) did not influence Pn obviously. Pn was best reflected by EVI under severe drought stress condition (Pn=2.0449EVI-1.2906, R=0.82, P<0.01) and heavy drought stress condition (Pn=1.7742EVI- 1.7021, R=0.79, P<0.01) but PRI was the best indicator of Pn (Pn=47.283PRI +10.887, R=0.38) under the moderate drought stress condition. Pn was closely related to NDVI with Pn=37.982NDVI3.0101 (R=0.51, P<0.01) for unstressed condition and with Pn=28.024NDVI2.5646 (R=0.47, P<0.05) for slight water logging condition. The optimum models of Pn with different vegetation indices could be used as an indicator to evaluate photosynthetic of regional winter wheat under different water conditions, further for product prediction.

刘倩,张方敏,李威鹏,苏荣明珠,李萌,杨诗俊. 不同水分下植被指数与冬小麦光合速率的关系探讨[J]. 中国农学通报, 2019, 35(35): 16-23.

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