Содержание к диссертации
Введение
1 Оптические характеристики растений 9
1.1 Строение растения и оптические методы контроля его состояния 9
1.2 Математическое описание процессов рассеяния излучения в растительной ткани 22
1.2.1 Уравнение переноса излучения для растительной ткани 23
1.2.2 Оценка коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции 25
1.3 Изменение оптических характеристик при внешнем воздействии 27
2 Экспериментальные исследования и математическое моделирование оптических характеристик растительной ткани 35
2.1 Математическая модель растительной ткани 35
2.1.1 Оптическая модель растительной ткани 36
2.1.2 Численная реализация математической модели 37
2.1.3 Результаты моделирования 41
2.2 Экспериментальная установка 46
2.2.1 Определение мощности источника излучения 48
2.2.2 Определение погрешности 51
2.3 Экспериментальные исследования оптических характеристик растительной ткани при нормальном развитии 55
3 Влияние антропогенных факторов на оптические характеристики растения 62
3.1 Функциональная зависимость оптических коэффициентов от концентрации антропогенных веществ 64
3.2 Картографирование городских территорий с помощью оптических методов контроля состояния растений 77
4. Влияние минерального питания на оптические характеристики растений 86
4.1. Лабораторные исследования 87
4.2 Натурные исследования 92
Заключение 98
- Математическое описание процессов рассеяния излучения в растительной ткани
- Экспериментальная установка
- Картографирование городских территорий с помощью оптических методов контроля состояния растений
- Натурные исследования
Введение к работе
Одним из бурно развивающихся направлений современной оптики является биооптика и, в частности, оптика растительных сред [1-2]. Интерес к данному направлению связан как с возможностью получения целостной информации о состоянии всей биологической системы по ее оптическим характеристикам и кинетике их изменения, так и с возможностью применения оптических методов для дистанционного контроля, учета и оптимизации производства сельскохозяйственной продукции [3]. Наиболее широко применяемыми в настоящее время оптическими методами контроля состояния растительности являются метод обратного рассеяния [1,4], метод комбинационного рассеяния [5], абсорбционный метод [6] и флуоресцентный анализ [7,8]. Фактически метод обратного рассеяния, также как и абсорбционный метод, использует различия в спектрах поглощения различных химических компонент растительной ткани. Однако, в отличие от последнего, он позволяет осуществлять дистанционные измерения. М.Н.. Мерзляком и А.Гительсоном [1], В.В.Козодеровым [4], Дж.Роузом [9] и рядом других авторов были введены оптические коэффициенты (вегетационные индексы), использующие различия в интенсивностях обратного рассеяния в видимой и инфракрасной областях спектра для определения концентрации хлорофилла. Применение данных коэффициентов хорошо зарекомендовало себя для оценки общего объема зеленой биомассы по данным дистанционного зондирования Земли из космоса.
Более детальная информация может быть получена с помощью флуоресцентного анализа, прежде всего модуляционной флуорометрии [8]. Однако данный метод анализа применим только в лабораторных условиях. Для дистанционного флуоресцентного анализа используют отношение длинноволнового и коротковолнового пиков интенсивностей флуоресценции [7], наличие которых обусловлено различием в спектральных свойствах хлорофиллов а и Ь, а также фотосистем 1 и 2.
В условиях городской среды растения подвергаются воздействию антропогенных факторов, причем наибольшую нагрузку оказывают окиси углерода, азота, серы, которые являются основными химическими компонентами выхлопов двигателей внутреннего сгорания, выбросы которых составляют более 65% от общего объема валовых выбросов [10]. Атмосферные антропогенные вещества оказывают комбинированное многофакторное воздействие, которое может приводить к существенной экологической нагрузке на биологические объекты даже при соблюдении норм по каждому отдельно взятому загрязнителю. Учитывая, что листья растений являются наиболее чувствительными к действию атмосферных загрязнителей, древесные культуры [11] могут быть использованы
как «живые датчики» экологического состояния биосферы, а их оптические характеристики служить количественной мерой состояния окружающей среды.
В связи с этим одной из актуальных проблем является разработка и развитие оптических методов контроля состояния растений в условиях внешних воздействий, что и является целью диссертационной работы.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Исследовать оптические характеристики растений в естественных условиях и при
воздействии внешних естественных и антропогенных факторов, и определить их
взаимосвязь с изменением концентрационного состава основных пигментов, участвующих
в фотосинтетической цепи растения.
Развить математическую модель взаимодействия оптического излучения с растительной тканью для определения функциональной зависимости оптических коэффициентов от биофизических параметров растения.
Определить корреляцию оптических и биофизических параметров основных сельскохозяйственных культур при активном внешнем воздействии (внесение удобрений) в различные периоды вегетации.
Исследовать степень влияния антропогенных факторов окружающей среды на изменение спектральных характеристики растительной ткани с помощью развитых дифференциальных методов.
Методы исследования:
Для решения поставленных задач был использован комплексный подход, сочетающий в себе математическое моделирование взаимодействия оптического излучения с растительной тканью, экспериментально реализованные отические методы контроля - обратного рассеяния и флуоресценции, а также биохимические методы анализа природных пигментов.
Научная новизна работы:
Разработана математическая модель взаимодействия оптического излучения с растительной тканью, основанная на представлении ткани в виде сплошной трехслойной многократно рассеивающей среды с учетом спектральных характеристик основных светопоглощающих пигментов.
Введены дифференциальные коэффициенты, определенные как отношения коэффициентов обратного рассеяния на длинах волн 750 нм и 550 нм и флуоресценции на длинах волн 740 нм и 684 нм к их значениям в отсутствии загрязнителей, позволяющие выделить зависимость оптических характеристик растений от концентрации внешних
!
загрязнителей на фоне их естественного изменения за счет старения и влияния климатических условий.
3. Экспериментально установлена функциональная связь между дифференциальными
оптическими коэффициентами и интегральной величиной суммарной концентрации
антропогенных веществ.
4. Предложен оптический метод экологического картографирования территорий,
использующий установленные функциональные зависимости.
Практическая ценность работы:
1. Установленные функциональные зависимости изменения коэффициентов
обратного рассеяния и флуоресценции от кЪнцентрации антропогенных веществ в
окружающей атмосфере позволили предложить оптический метод экологического
картографирования территории города.
2. Полученные результаты исследований могут быть использованы для оптического
контроля состояния сельскохозяйственных растений в полевых условиях и оптимизации
его минерального питания (внесения удобрений) для роста и развития растений.
На защиту выносятся:
1. Математическая модель взаимодействия оптического излучения с растительной
тканью, основанная на методе Монте-Карло и на представлении ткани в виде сплошной
трехслойной многократно рассеивающей среды с учетом спектральных характеристик
основных пигментов в каждом слое. Модель описывает экспериментальные спектральные
зависимости интенсивности обратного рассеяния от концентрации хлорофилла со
среднеквадратичной погрешностью не превышающей 10%
2. Дифференциальные коэффициенты обратного рассеяния и флуоресценции,
которые позволяют определить изменение оптических характеристик растений под
влиянием атмосферных загрязнителей.
3. Оптический метод экологического картографирования территорий, основанный
на экспериментально установленной зависимости изменения дифференциальных
коэффициентов от интегральной величины концентрации антропогенных веществ,
характерных для выхлопов двигателей внутреннего сгорания (СО, N02).
Достоверность результатов диссертационной работы: Научные положения и выводы, сделанные в диссертационной работе, следуют из адекватности используемых физических, математических и биологических моделей и методов, что подтверждается сравнением с результатами экспериментальных наблюдений, полученных с помощью биохимического метода Брагинского.
Апробация работы:
Результаты работы обсуждались на семинарах Самарского филиала Физического института академии наук имени П.Н. Лебедева (СФ ФИАН) и докладывались на 15-ти международных, 2-х всероссийских и 2-х региональных конференциях: «Saratov Fall Meeting 2003» (г.Саратов, 2003 г.), «Saratov Fall Meeting 2004» (г. Саратов 2004 г.); IV Международная научно-техническая конференция «Физика волновых процессов и радиотехнические системы» (г. Волгоград, 2005 г.); Международная конференция «ЛАЗЕРЫ, ИЗМЕРЕНИЯ, ИНФОРМАЦИЯ - 2006» (г. Санкт-Петербург, 2006 г.); «Saratov Fall Meeting 2006» (г. Саратов, 2006 г.); «International Laser Center and Faculty of Physics M.V.Lomonosov Moscow State University Moscow 2007» (LALS) (г. Москва, 2007 г.); «15th International Conference on Advanced Laser Technologies» (Finland, Levi, 2007); 15-ая Международная конференция «Высокие технологии в медицине, биологии и геоэкологии — 2007» (г. Новороссийск, 2007 г.); VI Международная научно-техническая конференция «Физика волновых процессов и радиотехнические системы» (г. Казань, 2007); XVI Международная конференция «Высокие технологии в медицине, биологии и геоэкологии — 2008» (г. Новороссийск, 2008); «Topical Meeting on Optoinformatics '08» (Санкт-Петербург, 2008г.); Международная конференция «ЛАЗЕРЫ, ИЗМЕРЕНИЯ, ИНФОРМАЦИЯ - 2008» (г. Санкт-Петербург, 2008 г.); VII Международная научно-техническая конференция «Физика волновых процессов и радиотехнические системы» (г. Самара, 2008 г.); «International conference advanced laser technology» (ALT,08) (September 13-18, 2008 г., Hungary); «1-я Троицкая конференция по медицинской физике 2004» (г. Троицк, 2004 г.), II Троицкая конференция «Медицинская физика и инновации в медицине» (г. Троицк, 2006 г.); «Второй Самарский региональный конкурс-конференция научных работ студентов и молодых исследователей по оптике и лазерной физике» (Самара, 2004 г.); «Третий Самарский региональный конкурс - конференции научных работ студентов и молодых исследователей по оптике и лазерной физике» (Самара, 2005 г.); «Четвертый Самарский региональный конкурс - конференция научных работ студентов и молодых исследователей по оптике и лазерной физике» (Самара, 2006 г.).
Публикации: Материалы, отражающие основное содержание диссертации, опубликованы в 26 научных работах, в том числе 4 работы в ведущих рецензируемых научных изданиях.
Объем и структура диссертации:
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, и изложена на 117 страницах. Работа содержит 11 таблиц и 57 рисунков. Список цитируемой литературы включает 218 наименований.
Краткое содержание диссертационной работы по главам:
Во введении обоснована актуальность темы, изложена цель и задачи исследований, дана общая характеристика работы, показана научная новизна полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.
В первой главе определен объект исследования. Проанализированы строение и оптические характеристики растений, существующие оптические методы и подходы, описывающие изменение концентрации светопоглощающих пигментов в листе высших растений. На основе проведенного анализа обосновано применение для контроля состояния растений коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции. Построена математическая модель, описывающая процесс взаимодействия оптического излучения с растительной тканью, представленная в виде сплошной многократно рассеивающей среды. Найдено приближенное решение уравнения переноса излучения, на основании которого показано, что коэффициент обратного рассеяния является линейной функцией суммарной концентрации хлорофиллов обеих форм, а функциональная зависимость коэффициента флуоресценции определяется линейной суперпозицией концентраций хлорофилла а и Ь. Введены дифференциальные коэффициенты обратного рассеяния и флуоресценции, позволяющие выделить функциональную зависимость оптических коэффициентов от концентрации внешних загрязнителей или/и минеральных удобрений на фоне естественного изменения оптических параметров за счет старения иї изменения климатических условий.
Во второй главе математическая модель численно реализована с использованием алгоритма Монте-Карло в приближении трехслойной модели среды. 'Определены феноменологические коэффициенты модели и их спектральные зависимости. Показано, что численная реализация модели позволяет адекватно описывать изменение коэффициента обратного рассеяния в зависимости от изменения суммарной концентрации хлорофиллов а и b с погрешностью вычислений не превосходящей 10% по сравнению с экспериментальными результатами собственных исследований и исследований других авторов. Описан волоконно-оптический стенд, применяемый для реализации оптических методов контроля состояния растения. Определена погрешность измерений, которая не превосходит 0,82% для определения коэффициента обратного рассеяния и 1,28% для коэффициента флуоресценции. Показано, что коэффициенты обратного рассеяния и флуоресценции позволяют давать оценку состояния растений в различные периоды вегетации,, и имеют линейный характер зависимости от концентрации хлорофилла в условиях отсутствия внешнего воздействия.
В третьей главе представлены результаты экспериментальных исследований по воздействию антропогенных факторов окружающей среды на оптические параметры растения. Экспериментально установлена корреляция между интегральной величиной суммарной концентрации антропогенных веществ, характерных для выхлопов двигателей внутреннего сгорания (СО, NO2, SO2) и деградацией величины коэффициента обратного рассеяния и флуоресценции. Детальный анализ показал, что наибольшее влияние на величину коэффициента обратного рассеяния оказывает оксид углерода, изменения, концентрации которого на больших интервалах времени сопровождается изменением дифференциального коэффициента обратного рассеяния. Установленные функциональные связи коэффициентов дифференциального рассеяния и флуоресценции с концентрацией хлорофиллов в листе и их параметрические зависимость от концентрации атмосферных антропогенных факторов позволили предложить оптический метод экологического картографирования территории города, который был апробирован на примере города Самары.
В четвертой главе представлены результаты исследований по влиянию минерального питания на изменение оптических характеристик растений, а также исследование жизненного цикла различных типов сельскохозяйственных культур в полевых условиях. Экспериментально установлена параметрическая связь дифференциального коэффициента обратного рассеяния с одним из основных биологических параметров (рост) растения в условиях различного минерального питания. Показано, что дифференциальные оптические методы обеспечивают контроль интенсивности накопления хлорофилла на ранних этапах развития растений и скорости его разрушения в репродуктивный период.
Математическое описание процессов рассеяния излучения в растительной ткани
Распространение оптического излучения в растительной ткани представляет собой комплексные процессы поглощения, многократного рассеяния и флуоресценции, зависящие от биохимического состава и морфологических свойств разных слоев растительной ткани. Описание процессов взаимодействия оптического излучения с тканью, основанные на вычислении коэффициентов поглощения [98] и диффузном двухпотоковом приближении [99, 100] в модели тонкого листа, многослойная модель с многократным отражением от границы [101, 102] позволяет корректно описать только спектральные зависимости коэффициентов диффузного отражения и пропускания, что является недостаточным для исследования влияния внешних факторов на растительную ткань. Необходим учет нелинейности распределения фотопоглощающих пигментов в объеме листа. Учитывая, что растительные ткани обладают большим альбедо (Л 0.9), можно представить растительную ткань в виде планарной многократно рассеивающей сплошной среды с неоднородно распределенными коэффициентами поглощения //и(рД) и рассеяния /JS(F,A). Для планарной модели растительной ткани распределение спектральной плотности лучевой интенсивности / в точке в направлении S может быть описано с помощью транспортного уравнения переноса [103, 104]: 4л- J где первый член описывает затухание лучевого потока 1(7, s, Я) с коэффициентом /J = /ла + //s; второй член обусловлен приростом потока излучения за счет рассеянного излучения, распространяющегося по всем другим направлениям Ґ ; ps (У Ґ) - фазовая функция рассеяния, а хОг ,Л,Я1) определяет вклад от внутренних источников (флуоресценции), наличие которых связано с распределенными в среде пигментами, при возбуждении растительной среды излучением на длине волны Яг Уравнение (1.31) следует дополнить граничным условием: где R - оператор отражения, а 3 - граница раздела растительная среда-воздух. Коэффициент поглощения /ла определяет долю поглощенной на единице оптического пути энергии излучения.
Следовательно, его значение в точке Т будет определяться пространственным распределением химических компонент среды, вносящим существенный вклад в поглощение на длине волны А., т.е. зависеть от концентрации основных поглотителей, к которым, прежде всего, относятся светопоглощающие пигменты растительной ткани. Проведя разложение по концентрациям химических компонент, и ограничиваясь первым порядком разложения, коэффициент поглощения можно представить в виде: где С,(Г)- концентрация і-ой химической компоненты, «,(Г,Я) - спектрально-зависимый коэффициент разложения (молярный коэффициент поглощения), а /иа0- вклад неучтенных компонент среды. Основными составляющими растительной ткани, входящими в сумму выражения (1.33), являются - вода (концентрация Cw), лигнин (Clg), белок (Срг), целлюлоза (Сс/), гемицеллюлоза (С,,с/) и светопоглощающие пигменты: хлорофилл а (Са), хлорофилл b (Q), каротиноиды (Ссо1), антоцианы (Camh). Неучтенные компоненты среды (крахмал, сахар, продукты метаболизма фотосинтеза и другие) имеют слабую зависимость от длины волны в видимой области спектра, что позволяет считать /ла0 только функцией координат. Коэффициент рассеяния jus определяется, прежде всего, структурой и топологией растительной ткани, т.е. конфигурацией и пространственной локализацией клеток ткани. Действительно, рассеяние распространяющегося в среде излучения в основном происходит на мембранах клеток, которые пронизывают белково-пигментные комплексы. Учитывая, что структура и форма клеток существенно различается для эпидермиса и паренхимы, а губчатая паренхима характеризуется статистически случайно распределенными клетками различного размера, это предопределяет зависимость коэффициента рассеяния от пространственных координат. Спектральная же зависимость данного коэффициента выражена слабо и ей можно пренебречь по сравнению со спектральной зависимостью коэффициента поглощения ца. Решение уравнения переноса (1.31) позволяет определить пространственное распределение плотности энергии и потока рассеянного назад излучения где Я - нормаль к поверхности раздела растительная среда-воздух. Считая процесс флуоресценции изотропным, функция источника х может быть представлена в виде: где rjf - квантовый выход люминесценции на длине волны X при облучении среды лазерным излучением с длиной волны Л1 и полушириной спектра излучения АСУ,. Тогда, пренебрегая поглощением излучения в атмосфере коэффициенты (1.29) и (1.30) могут быть определены следующим образом: где Jcx - поток, соответствующий решению уравнения (1.31) при х 0 а Jf поток, определенный с учетом % по формуле (1.36), в которой используется решение для /(гД), определенное на длине волны возбуждения Л,. При выводе (1.37) неявно считалось, что флуоресценция не искажает спектр поглощения в полосе излучения возбуждения.
Учитывая нелинейный вид интегро-дифференциального уравнения (1.31), в общем виде оно может быть решено только численными методами. Однако для качественной оценки коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции можно воспользоваться первым приближением решения уравнения переноса [104]: где rs - коэффициент отражения Френеля, /0(гх,Я)- поперечное распределение интенсивности падающего излучения, г - оптическая толщина: Коэффициент обратного рассеяния К (1.37) для решения (1.38) принимает вид преломления, сомножитель — описывает спектральное распределение источника излучения и мало отличается от единицы, а Рассмотрим простейшую однослойную модель листа с однородным распределением коэффициентов поглощения jua и рассеяния /JS . Тогда, учитывая отсутствие спектральной зависимости коэффициента //s, для Ат получаем где d - толщина листа. Характерное значение коэффициента поглощения на выбранных длинах волн pia 1 мм"1, толщина листа d 10"1 мм, следовательно, Дг« 1. Тогда, пренебрегая дисперсией показателя преломления, разлагая экспоненту в выражении (1.40) в ряд и удерживая только первые члены разложения, для коэффициента обратного рассеяния с учетом выражения (1.33) получаем Рассмотрим вклад каждой химической компоненты в сумму выражения (1.43). Коэффициент поглощения воды, лигнина, целлюлозы и гемицеллюлозы составляет доли процентов от величины поглощения хлорофиллов и практически постоянен в видимой части спектра, медленно повышаясь в ИК области спектра. Пик поглощения каротеноидов приходится на область спектра 430-460 нм, спадая к 500 нм, а длинноволновой пик поглощение хлорофиллов обеих форм ограничен длиной волны 700 нм (см. рисунок 1.8). Следовательно, в области 750 нм поглощение практически полностью определяется ассимиляционной тканью, а в области 550 нм - поглощением хлорофиллов, причем молярный коэффициент поглощения хлорофиллов разных форм на данной длине волны имеет практически одинаковое значение. Это позволяет переписать выражение (1.43) в виде: где Ca+h =Ca+Ch- суммарная концентрация хлорофиллов в листе, а постоянные коэффициенты определены как о = 1 + 2(AawCw + АакС]& + AaprCpr + AaclCcl + AahclChcl)d kc=(aa(550) + ah(550))d Входящие в выражение для коэффициента к0 разностные молярные коэффициенты поглощения Да, «1 и по сути к0 1 в отсутствии водяного стресса. Тогда коэффициент обратного рассеяния (1.45) определяется только линейной функциональной зависимостью от суммарной концентрации хлорофиллов. Проводя аналогичную оценку для коэффициента флуоресценции (1.37) в модели однослойного однородного листа получаем где коэффициент уД) 1 учитывает нелинейность распределения возбуждающего излучения по объему листа, а Сравнение (1.43) и (1.47) показывает, что формально выражение F, отличается от К только сомножителем Однако есть принципиальная разница, которая заключается в разностном спектральном молярном коэффициенте (1.48).
Экспериментальная установка
Традиционно для регистрации и анализа спектральных характеристик рассеянного или прошедшего через многократно рассеивающую среду излучения применяют интегрирующие сферы [76, 138], что связано с диффузным размытием падающего коллимированного потока излучения. Вместе с тем, как показано в главе 1, значимая . информация о состоянии растения заключается не в интегральной интенсивности рассеянного назад излучения, а выражается в виде отношения спектральных плотностей интенсивностей на соответствующих длинах волн. Как следует из численных экспериментов, проведенных с использованием разработанной математической модели (раздел 2.1), распределение спектральной плотности излучения симметрично по азимутальному углу (см. рисунок 2.2) и коэффициент обратного рассеяния К практически не зависит от угла наблюдения, что является следствием слабой зависимости коэффициента рассеяния //,от длины волны. Аналогичные выводы были получены в теоретической работе [139] и экспериментальных исследованиях [100]. Это позволяет вместо метода интегрирующих сфер использовать волоконно-оптические методы, когда оптическая информации интегрируется в выделенном телесном угле, определяемым апертурным углом волоконного световода. Схема волоконного стенда контроля состояния растений [140 -142 ] представлена на рисунке 2.8. Экспериментальная установка включала в себя источник излучения, волоконную систему сбора и подачи излучения, и спектрофотометр SR-ЗОЗі (фокальная длина 303 мм) с интегрированной цифровой камерой ANDOR DV-420A-OE (1024 256, 26 мкм , 16 бит). Внешний вид спектрографа с волоконным узлом представлен на рисунке 2.9. Экспериментальная, установка позволяет работать с излучением в спектральном диапазоне от ближнего УФ до ближнего ИК (180 - 1200 нм) с погрешностью регистрации ±0.2 нм. В качестве источника излучения использовались галогенная лампа (спектральный диапазон излучения от 400 до 1000 нм), лазерный источник излучения с длиной волны 830 нм.
Для реализации лазерно-индуцированной флуоресценции использовался полупроводниковый лазерный диод (рисунок 2.8, элемент 9) с длиной волны 460 нм. Свет от широкополосного источника 1 (галогеновой лампы) фокусируется линзой 2 в подающее волокно 3, которое передаёт его на объект 4. Приёмное волокно 5 расположено над объектом исследования, собирает рассеянное излучение в телесном угле, равным апертурному углу, и передаёт его на вход спектрографа 6. Спектрограф раскладывает излучение в спектр, который считывается интегрированной цифровой камерой. Управление камерой и спектрографом, а также запись данных в файл осуществляется компьютером 8 через USB интерфейс при помощи специального программного обеспечения [142 -143 ]. Питание спектрографа и камеры осуществляется через блоки питания и от обычной сети 220В. Эксперименты, связанные с исследованием флуоресценции, проводились аналогичным образом с заменой теплового источника излучения на лазерный диод 9. В качестве передающего 3 и приемного 5 волокон использовалось кварцевое волокно с диаметром 100 мкм и апертурным углом 35. Для обеспечения соосности и фиксации угла данные волокна собирались в единую волоконную сборку, которая позиционировалась над объектом исследования на высоте 10 мм с погрешностью ±0,5 мм. Погрешность выставки угла волоконной сборки относительно нормали к поверхности объекта исследования составляла ±2. Световой диаметр пятна падающего излучения на поверхности листа при выбранной схеме эксперимента составлял 6 мм. В качестве подложки, к которой прижимался исследуемый образец, использовалось молочное стекло марки МС-20, что обеспечивало диффузное рассеяния прошедшего через лист излучения в широком угле и исключало возможность его обратного отражения и попадания в приемное волокно 5. Для исключения влияния спектра теплового излучения на результаты измерений коэффициентов обратного рассеяния проводилась нормировка на его спектральное распределение. По имеющимся данным работ [144-146] в результате облучения растительной ткани светом возможна стимуляция различных процессов, а в некоторых случаях и ингибирование изучаемого процесса. Зависимость коэффициентов поглощения от интенсивности падающего излучения отмечалось в работах [147-149]. В работе [26] показано изменение характеристик флуоресценции при интенсивном солнечном свете. Данные эффекты связаны с адаптацией фотосистем растения к изменению интенсивности облучения. Действительно, при высокой интенсивности излучения энергия, поступающая в реакционный центр фотосистемы ФСИ со светособирающей антенны ССАП приводит к его насыщению и, соответственно, насыщению уровня электронного транспорта. Это в свою очередь вызывает цепь обратных биохимических реакций, приводящую к изменению параметров поглощения и флуоресценции растения.
Следует отметить, что, учитывая различия спектральных характеристик светопоглощающих пигментов, это может приводить к искажению результатов экспериментов, проводимых на разных длинах волн, что в конечном итоге может привести к искажению экспериментально определяемых значений коэффициентов (1.29) и (1.30). Кроме того, необходимо учитывать, что хлорофиллы локализованы в пигмент-белковых комплексах, образующих фотосистемы ФСІ и ФСП, спектральные характеристики которых также различаются (см. главу 1). Так, если фотосистема ФСП имеет пик поглощения в синей области спектра, то фотосистема ФСІ преимущественно возбуждается в области красного и ближнего ИК спектра [26]. В этой связи принципиально важным является выбор мощности источника излучения 1 (см. рисунок 2.8), при которой исключаются эффекты «самовоздействия» и в тоже время она достаточна для того, чтобы получить значимую информацию о состоянии растений. Для определения «пороговой» мощности источника излучения была проведена серия экспериментов [150 -151 ], в которой в качестве объектов исследования были выбраны бальзамин, различные сорта сенполий, а также некоторые сорта сельскохозяйственных растений (лук репчатый, озимая пшеница, горох и соя), выращенных в лабораторных условиях. Растения выращивались в контролируемых условиях среды: фотопериод составлял 6-8 часов в зимнее время и 12-15 часов в летнее время, t=25+2 С, освещенность составляла 3500- 4000 лк. Эксперимент проводился следующим образом: волоконно-оптическая сборка устанавливалась на высоте 1 см над наружной поверхностью листа (см. рисунок 2.10). В качестве источника излучения использовался полупроводниковый лазер с длиной волны излучения 830 нм и варьируемой мощностью излучения в диапазоне 1..40 мВт. Площадь светового пятна на поверхности исследуемого листа составляла 0,6 см2, что соответствует вариации плотности мощности облучения в диапазоне 1..40 мВт/см2.
Картографирование городских территорий с помощью оптических методов контроля состояния растений
Полученные в предыдущем разделе параметрические функциональные связи между значениями коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции и концентрацией атмосферных загрязнителей позволяют применить оптический метод контроля состояния растений для экологического картографирования территорий городов. Экологическое картографирование проводилось на примере города Самары. В качестве объекта контроля также как и в разделе 3.1 использовалась береза повислая. Пункты отбора (рисунок 3.11 а, таблица 3.3) листьев березы повислой были выбраны вдоль основной транспортной магистрали федерального значения (Московское шоссе), пересекающего город Самару. Такой выбор пунктов наблюдения обусловлен высоким трафиком транспорта на указанной магистрали и, как следствие, насыщенностью окружающего воздуха продуктами сгорания топлива автомобильных двигателей. Пункт 5 (Поселок управленческий), находящийся в зеленой зоне города, использовался в качестве контрольного пункта, отражающего естественную календарную тенденцию изменения оптического состояния растений в процессе жизненного цикла в условиях средней полосы России. Методика исследования соответствовала разделу 3.1. Усредненные экспериментальные значения коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции, а также концентрации хлорофиллов и атмосферных загрязнителей [191-192] для всех исследуемых пунктов сведены в таблицу 3.4. Результаты химического анализа по определению количественного содержания фотосинтетических пигментов в листьях березы по методу Брагинского [48] представлены на рисунке 3.12. В условиях антропогенной нагрузки коэффициент флуоресценции F остается линейной функцией отношения концентраций хлорофиллов Са/Сь. Следует, однако, заметить, что нелинейная зависимость (3.3) имеет характер малого возмущения и во многих случаях могут быть аппроксимирована линейной зависимостью представленной на рисунке 3.1 пунктиром. Установленные параметрические функциональные связи между значениями коэффициентов обратного рассеяния и флуоресценции и концентрацией атмосферных загрязнителей позволяют применить оптический метод контроля состояния растений для экологического картографирования территорий городов, который был проведен на примере города Самары.
На рисунке 3.15 представлена гистограмма оптических коэффициентов и концентрации загрязнителей в исследованных районах города Самары. Темным цветом показано изменение коэффициента обратного рассеяния К, светлым - суммарной концентрации хлорофилла, а фиолетовым и светложелтым концентрация соответственно концентрации СО и NO2. Экспериментально установлена корреляция между интегральной величиной суммарной концентрации антропогенных веществ, характерных для выхлопов двигателей внутреннего сгорания (СО, NO2, SO2) и деградацией величины коэффициента обратного рассеяния и флуоресценции. Детальный анализ показал, что наибольшее влияние на величину коэффициента обратного рассеяния оказывает концентрации оксида углерода, изменения концентрации которого на больших интервалах времени сопровождается изменением дифференциального коэффициента АгК (формула (1.59)) при сравнении растений, принадлежащим разным территориям и дифференциального коэффициента ДК (формула (1.54)) для одного и того же растения. Установлено, что присутствие атмосферных антропогенных факторов приводит к изменению линейной функциональной зависимости коэффициента обратного рассеяния К от суммарной концентрации хлорофилла. Проведенные экспериментальные исследования позволили предложить квадратичную полиномиальную аппроксимацию (3.3) данной зависимости. Установленные функциональные связи коэффициентов дифференциального рассеяния и флуоресценции с концентрацией хлорофиллов в листе и их параметрические зависимость от концентрации атмосферных антропогенных факторов позволили применить оптические коэффициенты для экологического картографирования территории города, который был апробирован на примере города Самары. Глава 4. Влияние минерального питания на оптические характеристики растений В предыдущей главе было показано, что оптические методы контроля крайне чувствительны к изменению внешних условий окружающей среды. Можно предположить, что введенные дифференциальные оптические коэффициенты могут служить количественной мерой «положительного» внешнего влияния на различные типов сельскохозяйственных растений за счет изменения их минерального питания. Проблема продукционного процесса растений достаточно давно привлекает внимание исследователей [196-200]. Результаты экспериментальных исследований [201-202] в явном виде показывают зависимость фотосинтетической активности зеленых растений от условий минерального питания. В результате биохимических реакций фотосинтеза синтезируются органические вещества, которые служат субстратом для дыхания или расходуются на рост и накопление биомассы растения. В работах [203-208] было показано, что продуктивность сельскохозяйственных растений тесно связана с интенсивностью фотосинтеза, а также существует прямая? связь между содержанием хлорофиллов в листьях и- уровнем урожая. Таким образом, доминирующую роль в процессе роста отводится молекулам хлорофиллов [209]. Следовательно, установленная в главах 1-3 связь коэффициентов обратного рассеяния К и флуоресценции F с концентрацией хлорофиллов в листе позволяет применить данные коэффициенты для контроля состояния и продуктивности сельхозяйственных растений.
Продукционный процесс сельскохозяйственных растений сопровождается увеличением концентрации хлорофиллов, что приводит к значительному росту общей зеленой массы сельскохозяйственных культур. По завершению стадии роста сельскохозяйственные культуры переходят в стадию плодоношения. Следовательно, чем быстрее завершится стадия роста, тем больше энергии будет вложено в созревание плода и тем качественнее и объемней будет урожай. Увеличение производства зерна возможно при использовании оптимальных доз удобрений и оптимальной защиты. Поэтому, для получения качественного и большого урожая необходимо контролировать жизненный цикл растений, чтобы в процессе роста растений не возникли замедляющие рост факторы (сорняки, недостаточный полив и т.д.). Традиционно для стимуляции роста растений используются минеральные удобрения, количественная доза которых определяется экспериментальным путем. В результате таких биологических и агротехнических исследований устанавливаются среднестатистические нормы внесения удобрений, которые применяются на практике. Вместе с тем известно [210-211], что применение данных норм на практике приводит к разбросу в урожайности сельскохозяйственных культур доходящих до 30-40% при применении к различным сельскохозяйственным угодьям при прочих равных условиях. Причем доля статистического разброса и влияния климатических факторов составляет не более 7-15%. Следовательно, все остальное определяется факторами «индивидуализации», т.е. наличием зависимости нормы минерального питания как от индивидуальных особенностей растения, почв, внешних условий, так и от времени внесения дополнительного питания. Возможность индивидуализации минерального питания сельскохозяйственных растений может быть обеспечена только при нахождении критериев, отражающих указанные выше зависимости. Учитывая, что основным биологическим параметром, выражающим темпы роста, является хлорофилл и установленную в предыдущих главах высокую чувствительность исследуемых оптических методов по определению концентрации хлорофиллов, можно предположить, что оптические методы могут быть основой критериев индивидуализации и, как следствие, оптимизации минерального питания растений.
Натурные исследования
Продукционный процесс как наиболее интегрированную функцию зеленого растения более правильно изучать на реально существующих в природе высокопродуктивных растениях, дающих эффект по семенной продуктивности [214-217]. С этой целью была поставлена серия экспериментов по исследованию возможности применения развитых оптических методов для контроля сельскохозяйственных растений, произрастающих в полевых условиях. В качестве объектов исследования были выбраны четыре типа основных сельскохозяйственных растений средней полосы России: кукуруза, подсолнечник, озимая пшеница, овес (рисунок 4.7). Все исследования проводились на нескольких производственных полях колхоза Пестравского района Самарской области: размер поля составлял 500м , способ посева -рядковый, расстояние между рядками около 10 см. Исследования проводились с мая (с началом появления невысоких саженцев) по август (период плодоношения) 2008 года. Листья для исследований отбирались с четырех различных полей, соответствующих различным сортам сельскохозяйственных культур, с трех различных саженцев, расположенных на расстоянии 2 м друг от друга в пределах одного поля. Даты отбора образцов и средняя урожайность приведены в таблице 4.2. В процессе экспериментов контролировались коэффициенты обратного рассеяния К и флуоресценции. F (см. таблицу 4.3), определялась концентрация хлорофилла биохимическим методом Брагинского [48]. Погрешность измерения оптических коэффициентов в пределах одного поля не превышала 2,5%. На рис.4.8-4.9 представлены характерные зависимости коэффициентов, обратного рассеяния, флуоресценции, и концентрации хлорофиллов от времени. Здесь, же показана теоретическая зависимость коэффициента обратного рассеяния (рисунок 4 8 пунктир), полученная с помощью математической:модели (см. главу 2) [218 , 41 ]. Видно хорошее согласие экспериментальных и теоретических результатов (различия в вегетационный период и период роста не превышают 4%). Видно, что для кукурузы плавное увеличение коэффициента обратного рассеяния К сменяет в июне спадом вплоть до августа, когда начинается стадия плодоношения.
Таким образом, для данного угодья июнь является наиболее уязвимым периодом, связанным с деградацией хлорофиллов в растении, и, следовательно, именно в этот период требуется внесение удобрения для повышения эффективности и повышения урожайности. Каждый тип растений имеет индивидуальную производную дифференциального коэффициента К , а значит и различное содержание хлорофиллов (рисунок 4.10). Из рисунка 4.10 видно, что самый короткий жизненный цикл имеет озимая пшеница, это связано с уменьшение концентрации хлорофиллов в связи с более ранним созреванием плода, чем у других сельскохозяйственных растений. Как следует из рисунка 4.11, оптические методы контроля коррелируют между собой и с результатами биохимического анализа, что позволяет использовать данные оптические методы для контроля состояния сельскохозяйственных растений в различные периоды жизненного цикла. Экспериментально установлена параметрическая связь коэффициента обратного рассеяния с основными биологическими параметрами (рост) растения в условиях различного минерального питания (азотистых, марганцевых и комплексных удобрений). Показано, что дифференциальные оптические методы обеспечивают контроль интенсивности накопления хлорофилла на ранних этапах развития растений и скорости его разрушения в репродуктивный период. Для четырех типов сельскохозяйственных культур (кукуруза, подсолнух, овес и озимая пшеница) в полевых условиях экспериментально определен характер изменения дифференциальных оптических коэффициентов в течение всего репродукционного жизненного цикла растений и установлена их связь с изменением концентрации хлорофиллов в листе. Полученные данные позволяют определить период, характеризующий начало деградации хлорофиллов в листе, и, как следствие, определить календарный период, оптимальный для внесения удобрения.
По результатам исследований получены следующие выводы: 1. Развита и численно реализована с помощью программы ТгасеРго математическая модель взаимодействия оптического излучения с растительной тканью, представленной в виде сплошной многослойной многократно рассеивающей среды с учетом спектральных характеристик основных светопоглощающих пигментов. Показано, что модель описывает экспериментально наблюдаемые спектральные зависимости интенсивности обратного рассеяния от концентрации хлорофилла с погрешностью не превосходящей 10%. 2. Введены дифференциальные коэффициенты, определенные как отношения коэффициентов обратного рассеяния на длинах волн 750 нм и 550 нм и флуоресценции на длинах волн 740 нм и 684 нм к их значениям в отсутствии загрязнителей (минерального питания), с помощью которых получены зависимости оптических характеристик растений от концентрации внешних загрязнителей. 3. Получены экспериментальные зависимости между оптическим дифференциальным коэффициентом и интегральной величиной суммарной концентрации антропогенных веществ, характерных для выхлопов двигателей внутреннего сгорания (СО, NO2, SO2). Показано, что наибольшее влияние на оптические характеристики растения оказывает оксид углерода. 4. Предложен оптический метод экологического картографирования территорий городов, использующий установленные функциональные зависимости дифференциальных оптических коэффициентов от концентрации атмосферных загрязнителей, который апробирован на примере города Самара. 5. Экспериментально установлена параметрическая связь коэффициента обратного рассеяния с основными биологическими параметрами растения в условиях различного минерального питания (азотистых, марганцевых и комплексных удобрений).
