作物重金属铜污染的HHT边际谱特征与污染预测模型

• 作者: 孙彤彤 张伟 杨可明 王晓峰 程龙
• 来源期刊: 中国环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 盆栽玉米 铜污染 希尔伯特-黄变换 边际谱 谱特征参量
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 环境生态
• 页码范围: 340-347
• 页数: 8页
• 分类号: X513
• 字数: 4658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6923.2018.01.038

摘要

为了解读作物受重金属污染的光谱响应与光谱特征,以不同浓度梯度硫酸铜(CuSO4·5H2O)胁迫土壤的盆栽玉米培养胁迫实验为研究对象,依据不同胁迫梯度下玉米叶片反射光谱以及叶片中Cu2+含量的测定数据,采用希尔伯特-黄变换(HHT)方法,研究了玉米叶片在不同Cu2+胁迫梯度下光谱的Hilbert边际谱变化特征与污染程度预测方法.通过构建玉米叶片光谱的边际谱熵(MSE),边际谱幅值(MSA)、边际谱陡坡斜率(MSSS)和边际谱包围面积(MSEA)等特征参量,分析叶片在不同Cu2+污染程度下的边际谱变化;同时基于边际谱特征参量值与叶片中Cu2+含量的相关性分析和逐步回归统计,提出了玉米叶片重金属污染的Cu2+含量预测指数模型.实验结果表明,不同Cu2+胁迫梯度下,玉米叶片光谱的边际谱为分布在100Hz频率以内的连续谱;MSE值表现出与叶片中Cu2+含量呈负相关的变化趋势,而MSA、MSSS和MSEA值都表现出与叶片中Cu2+含量呈正相关的变化趋势;由于MSEA值与叶片中Cu2+含量的相关性最好,可把MSEA作为监测作物重金属污染衡量或预测的最优指标;根据MSE、MSA、MSSS和MSEA值构建的Cu2+含量预计指数模型应用结果比较,证明MSEA指数模型具有最优的预测能力.