基于TM影像的太湖夏季悬浮物和叶绿素浓度反演

叶绿素理化性质及含量

实验报告 课程名称： 植物生理学（乙）指导老师： 廖敏 成绩： 实验名称： 叶绿素理化性质和含量 实验类型： 定量探究型 同组学生姓名： 方昊 一、实验目的和要求（必填） 三、主要仪器设备（必填） 五、实验数据记录和处理 七、讨论、心得 二、实验内容和原理（必填） 四、操作方法和实验步骤 六、实验结果与分析（必填） 一、实验目的和要求 掌握植物中叶绿体色素的分离和性质鉴定、定量分析的原理和方法； 二、实验内容和原理 以青菜为材料，提取和分离叶绿体色素并进行理化性质测定和叶绿素含量 分析。原理如下： 1. 叶绿素和类胡萝卜素均不溶于水而溶于有机溶剂，常用95%的乙醇或80%的丙酮提取； 2. 叶绿素是二羧酸酯，与强碱反应，形成绿色的可溶性叶绿素盐，就可与有机溶剂中的类胡萝卜素 分开； 3. 在酸性或加温条件下，叶绿素卟啉环中的Mg++可依次被H+和Cu++取代形成褐色的去镁叶绿素和绿色的铜代叶绿素； 4. 叶绿素受光激发，可发出红色荧光，反射光下可见红色荧光； 5. 叶绿素吸收红光和蓝紫光，红光区可用于定量分析，其中645和663用于定量叶绿素a 、b 及总量，而652可直接用于总量分析。 专业：农业资源与环境 姓名： 吴主光 学号： 3110100403 日期： 2013.10.17 地点： 生物实验中心 装 订 线

三、主要仪器设备 1. 天平（万分之一）、可扫描分光光度计、离心机、研具、各种容（量）器、洒精灯等 四、操作方法、实验步骤以及实验现象 定性分析： 鲜叶5g+95%30ml（逐步加入）,磨成匀浆 过滤入三角瓶中，观察荧光现象：透射光绿色，反射光红色。 皂化反应（3ml）：加KOH数片剧烈摇均，加石油醚5ml和H2O1ml分层后观察：上层呈黄色，为类胡萝卜素，吸收蓝紫光；下层呈绿色，为叶绿素，吸收红光和蓝紫光。 取代反应（1）：加醋酸约2ml，变褐（去镁叶绿素）；取1/2加醋酸铜粉加热，变鲜绿色，为铜代叶绿素。 取代反应（2）：鲜叶2-3cm2，加Ac-AcCu 20ml加热，观察： 3 min变为褐绿色的去镁叶绿素， 5 min后，变为深绿色的铜代叶绿素。 叶绿素和类胡萝卜素的吸收光谱测定： 皂化反应的上层黄色石油醚溶液（稀释470nm OD 0.5-1） 反复用石油醚粹取，直到无类胡萝卜素，离心得叶绿素(盐)（稀释663nm OD 0.5-1) 在400-700nm处扫描光谱，分别测定类胡萝卜素和叶绿素的吸收峰. 叶绿素定量分析：鲜叶0.1g，加1.9mlH2O，磨成匀浆，取0.2ml加80%丙酮4.8ml,摇匀，4000转离心3min,上清液在645，652，663测定OD，计算Chla,Chlb 和Chl总量的值。 五、实验数据记录和处理

青菜叶中叶绿素含量的测定

青菜叶中叶绿素含量的测定 食品学院S100111029 王婷同组人：王莹、王芳 一、实验目的 1.学习并且使用分液漏斗分离水与不溶于水的有机溶剂。 2.熟悉掌握用有机溶剂萃取青菜叶中叶绿素的方法。 二、实验原理 将青菜叶中的叶绿素萃取到丙酮中，然后将溶于丙酮的叶绿素转移到乙醚中，在指定的波长下，测定叶绿素-乙醚溶液的吸光度，然后根据公式计算青菜叶中的叶绿素a、叶绿素b 和总叶绿素的含量。 三、实验器材 1.实验仪器：天平、组织捣碎机、水、循环真空泵、抽滤瓶、滤纸、布氏漏斗、容量瓶（100ml、500ml各一个）、分液漏斗（2个）、尖嘴管、铁架台、铁圈（2个）、分光光度计。 2.实验试剂：碳酸钙、丙酮（85﹪）、乙醚、无水硫酸钠。 3.实验原料：青菜叶。 四、实验步骤 1.称取30g新鲜青菜叶置于组织捣碎机中，然后加0.05gCaCO3和85ml丙酮（85﹪），在高速组织捣碎机中，在转速20000r/min下捣碎，2min，捣碎青菜叶组织。 2.抽滤所得的匀浆，用少量85﹪丙酮多次洗涤残渣，直到残渣不带绿色为止，将溶液合并后用丙酮定容至500ml。 3.吸取25ml叶绿素-丙酮溶液，加入到含有25ml乙醚的分液漏斗中，然后加入50ml水，观察到所有的叶绿素都转入到上层乙醚相时，放出下层水相。 4.在另一只分液漏斗中加入50ml水，插入一只末端拉成小孔的玻璃管，将叶绿素-乙醚溶液注入玻璃管，溶液通过通过玻璃环末端小孔进入水相后再上升聚集在水相表面，放出下层水相，重复上述操作步骤五次，让溶于叶绿素-乙醚溶液中的丙酮转移到水相中，将乙醚层转移至容量瓶中。 5.将以上放出的下层水合并，加入25ml乙醚，同上操作，将乙醚层也转移至容量瓶中。 6.用乙醚将叶绿素-乙醚溶液定容到100ml。 7.用少量无水硫酸钠吸收叶绿素-乙醚溶液中的水分。 8.在波长660nm和642.5nm下，分别测定叶绿素-乙醚溶液的吸光度。

基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取_旷达

中国环境科学 2010,30(9)：1268~1273 China Environmental Science 基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取 旷达1,2,韩秀珍3*,刘翔4,詹雅婷5,牛铮1,王李娟1,2(1.中国科学院遥感应用研究所,遥感科学国家重点实验室,北京 100101；2.中国科学院研究生院,北京 100139；3.中国气象局国家卫星气象中心,北京 100081；4.北京东方泰坦科技股份有限公司,北京 100083；5.南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,江苏南京 210044) 摘要：综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算. 关键词：环境一号卫星；遥感；叶绿素a 中图分类号：X87 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2010)09-1268-06 Quantitative estimation of Taihu chlorophyll-a concentration using HJ-1A and 1B CCD imagery. KUANG Da1,2, HAN Xiu-zhen3*, LIU Xiang4, ZHAN Ya-ting5, NIU Zheng1, WANG Li-juan1,2 (1.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China； 2.Graduate University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China； 3.National Satellite Meteorological Center, China Meteorological Administration, Beijing 110008, China； 4.Beijing Oriental Titan Technology Corporation, Beijing 100083, China; 5. Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China). China Environmental Science, 2010,30(9)：1268~1273 Abstract：In this study, models estimating water chlorophyll-a concentration have been proposed and calibrated, based on the regression analysis between HJ-1 satellite CCD images and synchronous in-situ water quality monitoring data, ranging from September to December in 2008 on Taihu, Jiangsu Province. The red and near infrared bands of HJ-1A and 1B CCD data, with central wavelength at 660 nm and 830 nm respectively, have shown to be sensitive to the chlorophyll-a concentration. Three models has been built and validated. The results illustrate the high potentials of the models to estimate chlorophyll-a concentration in inland waters for operational applications from satellite HJ-1 satellite CCD data, which will be of immense value for environment monitoring. Among the three models been proposed, the one based on index R830/R660 has the highest estimation precision, 6.04mg/m3. This model has been applied to eight images of HJ-1 satellite CCD, generating chlorophyll-a concentration distributions from May to December 2009. Key words：HJ-1 satellite；remote sensing；chlorophyll-a 目前,我国内陆江河湖泊水质监测和分析主要依赖于高精度的仪器进行周期性的实地监测以及实验室分析[1].这种监测方法耗费较多人力物力,易受气候和水文条件的限制,难以长时间跟踪监测,且较少的数据点难以反映湖泊的整体分布状况[2]. 从1978年美国NASA第一代水色遥感器CZCS到MODIS和MERIS,水体叶绿素a的遥感反演方法不断得到更新发展,精度逐渐提高[3].第 收稿日期：2009-12-21 基金项目：国家“973”项目(2007CB714406);国家“863”项目(2006AA-120107);“十一五”国家科技支撑计划(2008BAC34B03);国家自然科学基金资助项目(40971202) * 责任作者, 高级工程师, hanxz@https://www.360docs.net/doc/af4978231.html,

叶绿素含量的测定

叶绿素含量的测定 绿素含量的绿定叶 一、绿绿目的 1.了解分光光度绿的工作原理～ 2.掌握不同型分光光度绿的操作方绿～号 3.通绿本绿绿的绿掌握绿素含量绿定的一绿常绿的方法学叶------分光光度法。 二、绿绿原理 叶叶体体体叶绿素是脂溶性色素～主要存在于以绿绿首的色素中。在活中～绿绿 素脂蛋白绿合受到绿原系绿的保绿～绿和光是绿定的。与并氧 叶绿素的80%丙绿提取液在波绿663nm～645nm有吸收峰～绿素叶a和绿素叶b 的绿度符合以下公式, C=0.0127A-0.00259A a663645 C=0.0229A-0.00467A绿度绿位是,g/Lb645663 C=12.7A-2.59Aa663645 C=22.9A-4.67A绿度绿位是,mg/Lb645663 叶绿素绿绿度绿, C=C+CTab 若以绿液中色素含量表示～绿来 三、绿器、绿绿和材料 1.绿器 紫外-可绿分光光度绿、、研体25ml容量、璃漏斗、璃棒、皮绿滴管瓶玻玻2. 绿绿

丙绿;分析绿,、85%丙绿、80%丙绿 2.材料 绿绿、石英砂、酸绿碳 四、操作步绿 1. 在遮光件下取出等绿绿品～剪碎～混～取绿绿条匀称0.1-0.5g～ 2. 绿品置于绿～加入少量酸绿和石英砂～加入一定绿的丙绿磨绿绿～再加研内碳体研匀 85%丙绿适量绿绿磨至绿绿白色～研 3. 绿绿有绿绿的漏斗绿液绿入将匀25ml的容量中～用瓶并80%的丙绿分次洗绿和绿绿清研～ 最后用80%的丙绿定容。 4. 以80%的丙绿绿比液～在参663和645nm波绿绿绿定吸光绿;A绿在0.2-0.8范绿～内 绿度绿大绿用80%丙绿适稀绿,。当 五、绿果绿理 按照公式绿算出绿素叶a和绿素叶b的绿度～再绿算出绿素的含量。叶六、 注意事绿 1. 在活～绿合绿绿素是绿定的～绿绿一绿破～绿素易被光解。因此～抽提和绿体内叶坏叶 定工作绿可能避光快速完成。尽 2. 绿含有大量酸性液泡的绿品～绿首先加入微性的绿液～仔绿磨后加入丙绿绿行碱冲研抽提。 3. 分光光度绿的精度绿绿定的绿果有至绿重要的影～使用前绿绿器绿行校正。响七、思考绿

叶绿素含量的测定

叶绿素含量的测定 一.实验原理 根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在某一特定波长测定其吸光度，即可用公式计算出提取液中各色素的含量。 根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A与其中溶质浓度C和液层厚度L成正比，即A＝αCL.式中：α比例常数。当溶液浓度以百分浓度为单位，液层厚度为1cm时，α为该物质的吸光系数。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光系数可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。 如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下吸光度的总和。就是吸光度的加和性。如欲测定叶绿体色素混合提取液中叶绿素a、b和类胡萝卜素的含量，只需测定该提取液在三特定波长下的吸光度A，并根据叶绿素a、b 及类胡萝卜素在该波长下的吸光系数即可求出其浓度。在测定叶绿素a、b时为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 植物叶绿素含量测定----丙酮提取法 高等植物光合作用过程中利用的光能是通过叶绿体色素(光合色素)吸收的。叶绿体色素由叶绿素a、叶绿素b、胡萝卜素和叶黄素组成。叶绿体色素的提取、分离和测定是研究它们的特性以及在光合中作用的第一步。叶片叶绿素含量与光合作用密切相关，是反眏叶片生理状态的重要指标。在植物光合生理、发育生理和抗性生理研究中经常需要测定叶绿素含量。叶绿素含量也是指导作物栽培生产和选育作物品种的重要指标。 ● 叶绿素不溶于水，溶于有机溶剂，可用多种有机溶剂，如丙酮、乙醇或二甲基亚砜等研磨提取或浸泡提取。叶绿色素在特定提取溶液中对特定波长的光有最大吸收，用分光光度计测定在该波长下叶绿素溶液的吸光度(也称为光密度)，再根据叶绿素在该波长下的吸收系数即可计算叶绿素含量。 ●利用分光光计测定叶绿素含量的依据是Lambert-Beer定律，即当一束单色光通过溶液时，溶液的吸光度与溶液的浓度和液层厚度的乘积成正比。其数学表达式为： ●A=Kbc 式中：A为吸光度；K为吸光系数；b为溶液的厚度；c为溶液浓度。 ●叶绿素a、b的丙酮溶液在可见光范围内的最大吸收峰分别位于663、645nm处。叶绿素a 和b在663nm处的吸光系数（当溶液厚度为1cm，叶绿素浓度为g·L-1时的吸光度）分别为82.04和9.27；在645nm处的吸光系数分别为16.75和45.60。根据Lambert-Beer定律,叶绿素溶液在663nm和645nm处的吸光度（A663和A645）与溶液中叶绿素a、b和总浓度（a+b）（Ca、Cb 、Ca十b，单位为g·L-1），的关系可分别用下列方程式表示： ●A663=82.04C a+9.27C b （1） ●A645=16.76C a+45.60C b（2） ●C a=12.7 A663—2.59 A645(3) ●C b=22.9 A645—4.67 A663 (4) ●C a十b＝20.3 A645—8.04 A663 (5) ●

利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度

利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度 摘要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。 关键词：高光谱技术；叶绿素；反演 0 引言 植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。 随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。 1 成像系统简介及数据处理 1.1 高光谱成像技术简介 高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。其成像特点是：光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。由于所获得的图像信息不仅可以反映物体的大小、形状、缺陷等外部特征，而且不同物体因结构和成分的不同使光谱吸收也不同，从而可以用于物体内部的物理结构和化学成分的检测。 高光谱成像检测装置主要由光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD）、装有图像采集卡的计算机组成，如图1所示[3]

(完整word版)叶绿素含量的测定

叶绿素含量的测定 一、原理 根据叶绿体色素提取液对可见光谱的吸收，利用分光光度计在某一特定波长测定其吸光度，即可用公式计算出提取液中各色素的含量。 根据朗伯—比尔定律，某有色溶液的吸光度A 与其中溶质浓度C 和液层厚度L 成正比，即A ＝αCL 式中：α比例常数。当溶液浓度以百分浓度为单位，液层厚度为1cm 时，α为该物质的吸光系数。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光系数可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。 如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下吸光度的总和。这就是吸光度的加和性。今欲测定叶绿体色素混合提取液中叶绿素a 、b 和类胡萝卜素的含量，只需测定该提取液在三个特定波长下的吸光度A ，并根据叶绿素a 、b 及类胡萝卜素在该波长下的吸光系数即可求出其浓度。在测定叶绿素a 、b 时为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 已知叶绿素a 、叶绿素b 的80%丙酮溶液在红外区的最大吸收峰分别位于663、645nm 处。已知在波长663nm 下叶绿素a 、叶绿素b 在该溶液中的吸光系数的分别为82.04和9.27；在波长645nm 处的吸光系数分别为16.75和45.60。根据加和性原则列出以下关系式： A663=82.04Ca+9.27Cb （1） A645=16.76Ca+45.60Cb （2） 式（1） （2）A 663nm 和A645nm 为叶绿素溶液在663nm 和645nm 处的吸光度，C a C b 分别为叶绿素a 、叶绿素b 的浓度，以mg/L 为单位。 解方程（1） （2）组得 C a =12.72 A 663—2.59 A 645 (3) C b =22.88 A 645—4.67 A 663 (4) 将C a +C b 相加即得叶绿素总量C T C T ＝ C a 十C b ＝20.29A 645—8.05 A 663 (5) 从公式（3）、（4）、（5）可以看出，，就可计算出提取液中的叶绿素a 、b 浓度另外，由于叶绿素a 叶绿素b 在652nm 的吸收峰相交，两者有相同的吸光系数（均为30.5），也可以在此波长下测定一次吸光度（A 652）而求出叶绿素a 、叶绿素 b 总量 所测定材料的单位面积或单位重量的叶绿素含量可按下式进行计算： C T ＝ 5 .341000 652 A (6) 有叶绿素存在的条件下，用分光光度法可同时测出溶液中类胡萝卜素的含量。Licht-enthaler 等对Arnon 进行了修正，提出了 80%丙酮提取液中3种色素含量的计算公式： C a ＝12.21A 663—2.59 A 646 (7)

叶绿素含量的测定53192

叶绿素含量的测定（分光光度法）一、直接浸取法 1.将新鲜的小麦叶片剪成0.2cm 左右的细丝或小块混合均匀后，称取0.1—0.2g，放入25ml 的容量瓶或具塞试管中。 2.在容量瓶或试管中加入 0.5ml 纯丙酮和 10—15ml 80%的丙酮，并仔细将粘附在瓶壁边缘的叶子碎末洗到丙酮溶液中，盖上瓶塞，室温下置暗处浸提过夜，其间摇动3—4 次 3.次日取出容量瓶，观察叶组织已全部变白时，表示叶绿素已浸提干净，然后用 80%丙酮定容至 25ml，过滤或离心后，波长 645nm，663nm，652nm 比色 二、研磨法 根据朗伯-比尔（Lambert-Beer）定律，某有色溶液的吸光度 A 值与其中溶质浓度C 以及光径L 成正比，即A＝aCL（a 为该物质的吸光系数）。各种有色物质溶液在不同波长下的吸光值可通过测定已知浓度的纯物质在不同波长下的吸光度而求得。如果溶液中有数种吸光物质，则此混合液在某一波长下的总吸光度等于各组分在相应波长下的吸光度的总和，这就是吸光度的加和性。今欲测定叶绿体色素提取液中叶绿素a、b 含量，只需测定该提取液在2 个特定波长下的吸光度度值，并根据叶绿素a与b在该波长下的吸光系数即可求出各自的浓度。在测定叶绿素a、b 含量时，为了排除类胡萝卜素的干扰，所用单色光的波长应选择叶绿素在红光区的最大吸收峰。 645nm，又知在波长663nm 下，叶绿素a、b 在该溶液中的比吸收系数分别为82.04 和9.27，在波长645nm 下分别为16.75 和45.60，可根据加和性原则列出以下关系式： A663=82.04Ca +9.27Cb A652=34.5×CT

应用时间序列分析法对太湖叶绿素_a含量的动态研究

第39卷 第6期 海 洋 与 湖 沼 Vol.39, No.6 2008年11月 OCEANOLOGIA ET LIMNOLOGIA SINICA Nov., 2008 * 国家自然科学基金项目, 40571110和40801145号；江苏省高等学校研究生创新计划资助项目, 06-30号。龚绍琦, 博士, 讲师, E-mail:gongshaoqi@https://www.360docs.net/doc/af4978231.html, 收稿日期: 2007-12-15, 收修改稿日期: 2008-04-15 应用时间序列分析法对太湖叶绿素-a 含量的动态研究? 龚绍琦1,2 黄家柱1 李云梅1 黎 刚3 (1. 南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室 南京 210097; 2. 南京信息工程大学遥感学院 南京 210044; 3. 江苏省环境监测中心 南京 210036) 提要 叶绿素-a 是湖泊浮游植物现存量的重要指标, 其含量能反映水中浮游植物的丰度和变化规律。研究叶绿素含量的动态变化, 可以有效防止、监控湖泊富营养化的发生。以太湖为研究对象, 根据其营养水平进行分区, 使得不同区域内叶绿素的浓度不同, 而同一区域内浓度大体一致, 然后利用地理信息系统技术对每个区域内未采样点的叶绿素浓度进行插值, 取区域内所有栅格的平均值作为其最终浓度。应用时间序列分析方法对太湖1998—2004年每月的叶绿素含量进行动态模拟, 建立各湖区的预测模型。结果表明,中营养区Ⅰ符合MA(1)模型, 轻富营养区Ⅱ和中富营养区Ⅲ符合AR (1)模型, 富营养区Ⅳ符合MA(5)模型, 重富营养区Ⅴ符合AR(6)模型。由此预测出2005年各湖区总叶绿素的含量, 经前10个月实测数据的验证说明, 所建模型在一定程度上能反映太湖各区域叶绿素浓度的变化。 关键词 太湖, 叶绿素-a , 地理信息系统, 时间序列, 模型 中图分类号 Q958.1 水体叶绿素-a 是各种浮游植物最重要的色素之一, 其所占比例都比较稳定。叶绿素-a 含量的高低能反映水体的营养状况, 是水质调查的一个重要指标。很多学者试图通过叶绿素的研究来了解水体生态系统状况和富营养化水平, 因此叶绿素的研究最为广泛。Nikolay 等(2003)人利用SeaWiFS 卫星资料研究了叶绿素与环境因子之间随时间变化的动态规律; 张钒(2001)分析了台湾海峡南北区域叶绿素的季节变化特征; 赵辉等(2005)用SeaWiFS 卫星资料分析了南海不同季节叶绿素的变化及典型区域的空间分布状况; 陈晓玲等(2002)研究了香港海域叶绿素浓度的时空分布规律。纵观这些研究结果, 叶绿素含量的变化研究仅停留在定性分析上, 而且考虑的时间很短, 因此就很难对水体叶绿素的变化规律做出客观全面的定论和描述。本文中作者以我国第三大淡水湖——太湖为例, 对过去连续较长一段时间内叶绿素含量变化进行模拟。每年太湖叶绿素浓度变动都在0.002—0.442mg/L 之间, 最高值一般出现在7、8、9月份, 而 最小值在11、12、1月份。从1998—2004年共7年的变化来看, 叶绿素浓度的年度变化不是很大, 1999年略有下降后, 2000—2004年并没有大幅度的上升或下降, 2000年夏季太湖蓝藻爆发, 使得7月份的叶绿素浓度有明显偏高。但从每月各监测样点数值来看, 叶绿素浓度呈现无规律性变化, 数据具有较大的不确定性。因此很难用传统的多元回归方法对叶绿素变化进行模拟。美国统计学家G. E. P. Box 和英国统计学家G. M. JenKins 在20世纪70年代提出了处理不确定时间序列的分析模型ARMA(p, q), 为随时间而不确定变化的数据进行定量分析提供了很好的方法。针对太湖叶绿素的变化特点, 把过去连续较长一段时间内的监测值看作是一个时间序列, 利用时间序列的分析方法, 建立能反映太湖叶绿素动态变化的数学模拟模型, 并预测未来一个时期湖内叶绿素的含量, 为防止、控制太湖富营养化发生以及初级生产力的估算提供科学依据。

叶绿素含量测定方法(精)

叶绿素含量测定方法---丙酮法 由于微藻的生长周期比较复杂，包括无性繁殖阶段和有性繁殖阶段，其在不同阶段的生理形态不同，有时藻细胞会聚集在一起，以片状或团状形式存在，在显微镜下难以确定其所包含的细胞数量。 藻细胞中叶绿素的含量（特别是叶绿素a的含量）通常随与细胞的生长呈较好的线性关系，因此可通过测定藻细胞中叶绿素含量变化来反映微藻的生长情况。叶绿素测定采用丙酮研磨提取法。 取适量藻液于10 mL离心管中在4000 rpm转速下离心10 min，弃去上清液，藻泥中加入适量的100 %的丙酮。采用丙酮提取法时在试管研磨器中冰浴研磨5 min，4000 rpm离心后，上清液转入10 mL容量瓶中。按上述方法对藻体沉淀进行萃取，直至藻体沉淀呈白色为止。定容后，采用722S型可见分光光度计分别测定645 nm和663 nm下萃取液的吸光值，叶绿素含量用以下公式进行计算（Amon,1949）： 叶绿素a含量用以下公式进行计算： Chlorophyll a (mg/L) = (12.7×A663 nm－2.69×A645 nm)×稀释倍数 叶绿素b含量用以下公式进行计算： Chlorophyll b (mg/L) = (22.9×A645 nm－4.64×A663 nm)×稀释倍数 叶绿素总含量用以下公式进行计算： Chlorophyll a＋b (mg/L) = (20.2×A645 nm＋8.02×A663 nm)×稀释倍数 由于丙酮的沸点较低，较高温度下挥发很快。此外，叶绿素稳定性较差，见光易分解，因此，本实验中叶绿素的提取和测定均在低温黑暗条件下进行，以减少提取过程中的损失。 叶绿素提取方法 提取液：本试验用DMSO/80%丙酮(l/2，v/v)提取的叶绿素，谭桂英周百成底栖绿藻叶绿素的二甲基亚砜提取和测定法* 海洋与湖沼 1987 18（3）295--300. 一、直接浸提法： 1、准确量取10ml藻液,加到15ml离心管中，放在台式离心机离心，3500r/min （根据不同的藻选择不同那个的离心转速）离心5min倒上清；留藻泥。随后在盛有藻泥的离心管中加入蒸馏水，与藻泥混匀后再次离心，目的是除去藻细胞表面的盐份，此清洗过程重复三次。 2、往藻泥中加二甲基亚砜3.33ml，65℃水浴9h，20h； 3、然后离心，将上清转移到10ml棕色瓶中， 4、添加6.67ml80%丙酮到离心管中，混匀，离心，再将上清转移到10ml棕色瓶中。 5、定容，待测。

叶片叶绿素含量的测定

植物叶片中叶绿素含量测定----丙酮提取法 1、原理 叶绿素a、b在长波的最大吸收峰分别在663nm、645nm，据Lamber-Beer 定律，可得浓度C与光密度D间的关系式： D663= + D645= + (浓度单位：g/mL） 叶绿素a的浓度：Ca= – 叶绿素b的浓度：Cb= –D663 总叶绿素的浓度：Ct = + (浓度单位：mg/L） 2、试剂与材料 试剂： 丙酮、石英砂、碳酸钙 材料： 新鲜叶片。 仪器与器皿： 分光光度计、天平、剪刀、研钵、移液管、漏斗、大试管 3、实验步骤 称叶用丙酮研磨 ↓ 匀浆过滤（用80%丙酮洗研钵及残渣，合并滤液） ↓ 滤液用80%丙酮定容至25mL ↓ 适当稀释后测A645、A663 取样：称取剪碎的叶片（提供的样品即为剪碎后冻于-80℃的叶片）放入研钵中。注意取样时要避开大的叶脉。 研磨提取：向研钵中加入80%丙酮，以及少许（约）CaCO3 (中和酸性，防止叶绿素酯酶分解叶绿素) 和石英砂，研磨成匀浆，再加入3ml 80%丙酮，继续研磨至组织变白，在暗处静止3~5min后，用一层干滤纸过滤到25ml容量瓶中，用滴管吸取80%丙酮将研钵洗净，清洗液也要过滤到容量瓶中，并用80%丙酮沿滤纸的周围洗脱色素，待滤纸和残渣全部变白后，用80%丙酮定容至刻度。 读取吸光度：取厚度为lcm的洁净比色皿，注意不要用手接触比色皿的光面，先用少量色素提取液清洗2~3次，注意清洗时要使清洗液接触比色皿内壁的所有部分，然后将色素提取液倒入比色皿中，液面高度约为比色皿高度的4/5，将撒在比色皿外面的溶液用滤纸吸掉（注意不能擦），再用擦镜纸擦干擦净。将比色

太湖地区太阳辐射与水温的变化特征及其对叶绿素a的影响_陈桥

第29卷第1期2009年1月 环 境 科 学 学 报 Acta Scientiae C ircu mstanti a e V o.l 29,N o .1Jan .,2009 基金项目:国家自然科学基金项目(No .30670351);中国科学院资源环境领域野外台站基金项目 Supported by t h e NationalNatural S ci en ce Foundati on of Ch i na(No .30670351)and C hinese E cosyste m Res earch Net w ork 作者简介:陈桥(1983)),男,E-m ai:l qiaoc1007@https://www.360docs.net/doc/af4978231.html,;*通讯作者(责任作者),E-m ai:l w phu @n i glas .ac .cn Biography :CHEN Q i ao(1983)),m al e ,E-m a i :l qiaoc1007@163.co m;*Corresponding author ,E-m ai:l w phu@nigl as .ac .cn 陈桥,韩红娟,翟水晶,等.2009.太湖地区太阳辐射与水温的变化特征及其对叶绿素a 的影响[J].环境科学学报,29(1):199-206 C hen Q ,H an H J ,Zhai S J ,et a l .2009.In fl uen ce of s olar rad i ation and w at er te mp erature on ch l orophyl-l a level s i n Lake Ta i hu ,C hina[J ].Acta Scienti ae C ircum stan tiae ,29(1):199-206 太湖地区太阳辐射与水温的变化特征及其对叶绿素a 的影响 陈桥1,2 ,韩红娟1,2 ,翟水晶1,2 ,胡维平 1,* 1.中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008 2.中国科学院研究生院,北京100039 收稿日期:2008-03-23 修回日期:2008-05-22 录用日期:2008-11-24 摘要:基于中国科学院太湖湖泊生态系统研究站1993年以来的常规监测资料,利用比较与数理统计相关分析方法对太湖地区的太阳辐射和水温变化特征及其对水体叶绿素a 浓度的影响进行分析.结果显示,太湖地区太阳总辐射、光合有效辐射、光合有效辐射占总辐射的比例及水温总体上都呈上升的趋势.其中,光合有效辐射的增长速率大于总辐射的增长速率,年际水温增长率春季>秋季>夏季.太阳辐射及水温的年内变化呈夏季大,春秋季次之,冬季最小的特征.此外,太阳辐射和水温与叶绿素a 呈显著正相关关系(p <0.01),太阳辐射特别是光合有效辐射和水温的增加为藻类的大量生长和水华暴发提供了良好的物理条件,太湖蓝藻水华初始暴发时间有逐年前移的趋势且水华持续时间逐年增加. 关键词:太阳辐射;水温;蓝藻水华;太湖 文章编号:0253-2468(2009)01-199-08 中图分类号:X171 文献标识码:A Influence of solar radiation and water te mperature on chlorophyl-l a levels i n Lake Ta i hu ,Ch i na C H E N Q iao 1,2 ,HAN H ong j u an 1,2 ,ZHA I Shu ijing 1,2 ,HU W eipi n g 1,* 1.S tat e K ey Laboratory ofLak e Science and Env i ron m en t ,Nan jing Insti tute ofGeography and Li m nology ,Ch i nes e Acade m y ofS ci en ces(CAS),Nan ji ng 210008 2.Gradu ate Un i versity of Ch i nese Acad e my of Sci en ces ,Beiji ng 100039 R ecei ved 23M arch 2008; recei ved i n revised for m 22M ay 2008; accepted 24Nove m ber 2008 A bs tract :V ariati on s of s un li ght and w ater te m perature i n the Tai hu region s i nce 1993and t h ei r i n fl u ence on chlorophyl-l a in Lake T ai hu w ere anal yzed us i ng t he rou ti n e observations of t he T ai hu Laboratory for Lake Ecosyste m Research (TLLER ),Nan ji ng Ins tit u te ofGeography&L i m no l ogy ,CAS.Th e resu l ts of the mu lt-i year study sho w t hat t h e g l oba l s o l ar rad iati on,phot osynthetically avail ab le rad iati on (PAR ),and t h e ratio of gl obal sol ar radiati on t o P AR and w ater te mp erature tend to i ncrease i n recen t years .A m ong these ,t he rate of i ncrease of PAR i s h i gher than that of g l obal s o l ar radiati on .Th e mu lt-i year i n crease rate of w ater te m perature i n s p ri ng i s h i gh est , f ollo w ed by au t umn,w h ile that in s umm er is s m allest .Th e m axi m um val u e of g l obal solar rad i ati on and w at er te m perat u re occur i n summ er ,are approxi m atel y t he sa m e i n s pri ng and autu m n ,and are at a m i n i m um i n w i n ter .There is a s i gn ifi can t pos i ti ve correlati on (p <0.01)a m ong solar rad i ati on ,w ater te m perature and chlorophyl-l a w h i ch reveals that t h e i n creasi ng g l obal s o l ar rad i ation ,es peci ally PAR and w ater t e m perat u re ,f avor the gro w t h of algae and al gal b l oom s ,resu l ti ng i n t he firs t al gal b l oo m i n Lake Ta i hu .K eywords :s olar rad i ati on;w ater t e m perat u re ;algae b loo m;Lake Tai hu 1 引言(Introducti o n) 许多环境变化都与太阳辐射有关系(Sm ith,2005).太阳辐射与全球气候变暖直接相关,全球变 暖会造成生态混乱、物种灭绝、水源短缺等一系列环境问题(丁惠萍等,2003).对湖泊生态系统而言, 太阳辐射也是一个至关重要的影响因子,其带来的部分能量通过初级生产者的光合作用进入生态系

基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演(精)

生态学杂志ChineseJournalofEcology 2006,25(5):591~595 基于辐射传输模型的叶绿素含量定量反演*施润和1,2** 庄大方牛铮王汶 21343(1中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101; 北京100101;4中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院遥感应用研究所,中国人民大学环境学院,北京100872) 摘要利用基于叶片内部辐射传输机制的PROSPECT模型模拟大量不同生化含量和叶肉结构的叶片光谱,研究利用高光谱植被指数定量反演叶绿素含量的可行性和精度,并比较各指数的稳定性和抗干扰能力。结果显示,各指数在对叶绿素的敏感性方面相差不大,除三角植被指数(TVI)外,其它指数均随叶绿素含量的增加而减小。叶片水分含量的差异对各指数的影响很小,干物质次之,叶肉结构影响最大。在抵抗干物质影响和叶肉结构影响方面,结构无关色素指数(SIPI)明显优于其它四种指数,吸收中心波深归一化后的面积指数(ABNC)次之。通过使用叶片光学模型的模拟光谱来研究叶绿素含量变化的光谱响应及其影响因素和反演策略,具有较强的理论性和普适性。研究结果与实际观测相吻合,方法简单易行。 关键词辐射传输模型,叶绿素,高光谱,植被指数,反演 中图分类号 Q945 11 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2006)05-0591-05 Quantitativeinversionofchlorophyllcontentbasedonradiativetransfermodel.SHIRunhe,Z HUANGDafang1,NIUZheng3,WANGWen4(1InstituteofGeographicalSciencesandNatu ralResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China;2GraduateUni versityofChineseAcademyofSci ences,Beijing100049,China;3InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyo fSciences,Bei jing100101,China;4SchoolofEnvironmentandNaturalResources,RenminUniversityofChi na,Beijing100872).ChineseJournalofEcology,2006,25(5):591~595. PROSPECTmodelisawell knownleafopticalmodelbasedontheradiativetransferprocesseswithinaleaf,whichwasusedi nthispapertosimulatetheleafreflectancespectraofchlorophyll,water,anddrymattercon tentsandmesophyllstructureparameters,aimedtoinvestigatethefeasibilityandprecisionofhy perspectralvegetationindices(VIs)inchlorophyllprediction,andtheirresistantperformances againstleafwater,drymatter,andmesophyllstructure.Atotalof5widely usedVIsforpredictingchlorophyllcontent,i.e.Chloro phyllAbsorptionRatioIndex(CARI),TriangularVegetationIndex(TVI),PhotochemicalRef lectanceIndex(PRI),Structured IndependentPigmentIndex(SIPI),andAreaofBandNormalizationtotheCenterofAb sorptionFeature(ABNC),wereconsidered.ThesimulationresultsshowedthatalltheVIsexce