光谱测量可估算森林树叶片的营养含量

可以通过树叶中微量和大量营养素的含量来评估森林的总体健康状况，从而帮助根据气候变化、物种灭绝和其他变量做出森林管理决策。评估森林营养水平的传统方法成本高昂且劳动密集。

研究人员最近分析了树叶反射的光谱，以准确估算树叶的营养成分，从而提供了一种更快、更大规模的评估森林健康状况的方法。

野外采集树叶样本然后在实验室测量树叶营养含量的方法非常耗时。随着气候变化改变生长条件，需要新的、更快速的方法来评估森林的健康状况。

为了解决这个问题，马萨诸塞大学和弗吉尼亚大学的一组研究人员分析了森林树叶中各种波长的反射光(光谱)，以准确确定树叶中钙(Ca)、镁(Mg)、钾(K)、磷(P)、锰(Mn)和锌(Zn)的浓度。

具体来说，研究人员测量了波长为400至2,450纳米(nm，1.0x10-9m)的反射光，以评估营养物浓度。该团队能够通过偏最小二乘回归(PLSR)确定测量每种营养物的最佳波长。PLSR特别适合管理高度相关的独立变量，例如连续光谱上的单个反射率。

“开发的PLSR模型可以对美国东北部温带硬木森林中的大分子和微分子营养素进行中等到高精度的植物营养预测。光谱测量结合波长选择和PLSR模型可用于量化区域范围内的叶片大分子和微分子营养素，并且可以通过结合场地地质材料和树种进一步改进，”马萨诸塞大学阿默斯特分校地球、地理和气候科学副教授兼研究论文的通讯作者QianYu说道。

研究人员意识到，通过考虑树木生长的土壤类型，可以显著提高他们准确使用光谱来确定树叶营养水平的能力。值得注意的是，在评估树叶的营养成分时，这个变量经常被忽视。

研究团队测量了四种土壤类型中树木的叶子养分钙和磷：粗冰碛土、冰河土、融冰碛土和冲积土。通过考虑土壤类型，研究人员将PLSR养分分析准确度从R2=0.66提高到R2=0.87(R2或判定系数等于1.0表示观察到的所有变化都是由于独立变量或光谱测量的差异造成的)。

不同土壤对钙和磷的影响有大有小。例如，土壤对钙浓度影响不大，但对磷的影响往往更大。冲积土也能最准确地预测钙和磷的营养成分。至关重要的是，钙是森林中的一种限制性营养物质，在植物结构、化学信号传导和作为改变酶效率的酶辅因子中发挥着重要作用。

树种也会影响叶子养分浓度预测的准确性。事实上，基于树种分析光谱数据比土壤成分更能提高养分预测的准确性。树种分别将山毛榉属和栎属的Ca预测准确性从R2=0.66提高到R2=0.91和R2=0.93。该团队还分析了枫树属和桦树属的光谱数据。

研究小组认为，特定树种可能会影响树叶的养分，因为负责养分获取和运输的生理机制是由基因控制的，并且每个树种都有其独特之处。此外，一些树种可能比其他可能更适应特定土壤的树种更需要某种养分，从而导致养分吸收的差异。

最终，研究小组希望他们的新光谱评估技术能够成功应用于其他硬木森林，为重要的森林管理决策提供信息。

马萨诸塞大学阿默斯特分校地球、地理和气候科学博士候选人、论文第一作者滕文秀(WenxiuTeng)表示：“本文介绍的方法有望实现大规模植物营养评估，并能降低传统实地方法的成本。”

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