杜梨叶片

太白山，是秦岭山脉最高峰，也是青藏高原以东第一高峰，如鹤立鸡群之势冠列秦岭群峰之首，以高、寒、险、奇、富饶、神秘的特点闻名于世、称雄华中。李白的“西上太白峰，夕阳穷登攀”，“西当太白有鸟道，可以横绝峨眉巅”，形象地将太白山的雄峻高耸烘托而出。如今，更是有不少中外游客慕名前来，一览拔仙绝顶和云海奇观，领略太白峰的险峻神秘。2020年，来自中国科学院地球环境研究所的研究团队分别于5月、7月和9月登上太白山，在奇观景象之中收集土壤和植物，开启了叶片水氢氧同位素的相关研究。叶片水氢氧同位素的控制因素氢氧稳定同位素（δ2H和δ18O）常被用作示踪剂来跟踪水从降水输入运移到土壤，最终通过土壤蒸发和叶片蒸腾释放的过程。叶片水蒸腾对于调节各种尺度的水平衡至关重要。陆地植物叶片水通过气孔蒸发分馏导致重同位素富集，这在很大程度上取决于等大气条件（温度和相对湿度等）以及生物生理过程。叶片水同位素信号整合到植物有机物中，例如纤维素和叶蜡，成为研究古气候重建的新方法。然而，尽管叶片水同位素在生态水文学和有机生物合成中很重要，但人们对叶片水同位素的控制因素以及源水和水文气候在确定叶片水同位素中的作用仍然缺乏了解且叶片内同位素分馏所涉及过程的复杂性使得准确预测和测量变得困难。基于此，在本研究中，来自中国科学院地球环境研究所的研究团队于2020年5、7和9月在太白山（33.96°N，107.77° E）收集了土壤和植物（枝条和叶片）样品，同时获取了温度、相对湿度和降水量等相关气象参数。利用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统（北京理加联合科技有限公司）提取土壤和植物中的水分。利用Picarro L2130-i水同位素分析仪确定土壤水稳定同位素组成。并测定其他水体的稳定同位素组成。通过对土壤水、枝条水和叶片水的δ18O和δ2H测量值与叶片水的δ18O和δ2H C-G模型预测值进行综合分析，确定δ18OLeaf和δ2HLeaf值的控制因素，以增进我们对与叶片水相关的植物有机生物标志物中提取的δ18O和δ2H中所保存的环境信号的理解。【结果】叶片水δ18O和δ2H值与潜在源水δ18O和δ2H值（枝条水、土壤水和降水δ18O和δ2H）以及气象参数（例如、MAP、MMP、MAT、MMT、MARH、MMRH）相关性（r）热图。叶片水同位素测量值与C-G模型预测值比较。叶片水δ18O和δ2H值的结构方程模型（SEM）。【结论】沿黄土高原高程样带，对降水、土壤水、枝条水和叶片水进行重复采样，探索δ18OLeaf和δ2HLeaf值与气象参数和源水的控制关系。气象参数和源水对δ18OLeaf和δ2HLeaf值的影响不同，δ18OLeaf和δ2HLeaf双图生成同位素线。作者发现δ2HLeaf值与源水同位素的相关性比δ18OLeaf更密切，而高程样带沿线δ18OLeaf和δ2HLeaf值与气象参数具有相似的相关性。观测结果表明，源自δ18OLeaf和δ2HLeaf值的植物有机同位素（例如叶蜡和纤维素）可以提供中国黄土高原相对的气候信息。此外，双同位素分析表明δ18OLeaf和δ2HLeaf值由于相似的海拔和季节响应而密切相关。源水（即降水）主导δ18OLeaf和δ2HLeaf值，气象参数对δ18OLeaf和δ2HLeaf值的影响相当，且随黄土高原样带海拔和季节的变化而变化。未来，作者将研究交叉角与水文气候和生化因素的关系。

冠层叶绿素含量（CCC）可以反映一个种群的总光合生产力，是判断植物个体生长和营养状况的重要依据。通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。玉米是一种高秆作物，叶面积大，冠层深。它具有不均匀的叶片叶绿素含量（LCC）垂直分布，这限制了遥感的叶绿素含量评估。因此，了解LCC和叶片反射光谱的垂直异质性对提高CCC监测的准确性至关重要。 基于此，在本研究中，来自中国农业科学院作物科学研究所和宁夏大学农学院的研究团队以玉米为研究对象，于2019年和2020年在位于中国东部河南省黄淮海玉米生态区的中国农业科学院新乡实验站通过5个氮处理梯度（0、100、200、300和400 kg/hm2（记为N0–N400））建立各种冠层结构，采集不同生长季节作物冠层叶片，并测量了其LCC和叶片光谱反射率（ASD FieldSpec 4光谱仪+植物探头+叶片夹，光谱范围为350-2500 nm）。主要目标为：（1）理解施氮量对玉米冠层叶绿素垂直分布的影响以及生长季节叶绿素分布的动态变化；（2）在不同时空条件下探索冠层叶片光谱反射率特征差异以及验证基于叶片光谱反射率的VI模型是否可以准确反演LCC；（3）确定敏感叶位（可用于表征LCC和CCC之间的关系）以及评估基于叶片光谱的VI模型的鲁棒性和准确性，以评估冠层叶绿素状态。2020年9月2日研究区俯视图 (a)。高光谱反射率测量系统（b）。台式叶绿素分光光度计 (c) 。2020年8月8日五次氮处理（N）下的冠层状况（d）。【结果】2020年生长季节玉米冠层LCC的垂直剖面。（a、c、e）不同位置叶片的光谱反射曲线。（b、d、f）不同叶片位置波段与LCC的相关系数曲线。6种LCC-VI模型的rRMSE（%）：（a）mRER、（b）VOG2、（c）CIred-edge、（d）NDRE、（e）MTCI 和（f） DD。rRMSE用于评估模型反演精度。rRMSE的值较低对应于预测值和观察值更接近。中期模型（a）、后期模型（b）和生殖模型（c）CCC预测值和2019年实测值对比。【结论】 5个施氮水平用于构建不同的玉米冠层结构，揭示玉米冠层叶片叶绿素含量（LCC）的垂直异质性以及叶片光谱反射率特征。基于冠层LCC的垂直分布，建立多元逐步回归（MSR）模型以准确监测冠层叶绿素含量（CCC）；LCC表现出不对称的垂直分布，呈现出底层较低，中层上升，上层下降的趋势。氮处理显著改变了LCC，且不同处理之间LCC的垂直剖面分布基本一致。分析了不同时空条件下叶片光谱反射率特征。绿色波段（531-567 nm）和红边波段（712-731 nm）是监测LCC的敏感波段。6个经典的VIs用于构建VI-叶绿素模型，其中修正的红边比值植被指数（mRER，R2=0.87）构建的模型最优。VI模型可以准确预测生长中期的LCC（rRMSE=10.9%），但是，上、下叶层VI和LCC的相关性在营养生长早期和成熟阶段发生变化（rRMSE=36%-87%）。通过结合反演精度和多元逐步回归，结果发现在CCC估算中，营养阶段叶位L6以及生殖阶段L11+L14（L12是穗叶）最敏感。这样，基于叶片光谱反射率构建了VI-LCC-CCC模型以估算冠层叶绿素状态。利用2019年和2020年田间试验数据评估了模型性能，结果表明该模型具有良好的鲁棒性和准确性（rRMSE=8.97%）。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650312959&idx=1&sn=579c2cd2862e8037f3fe0a32dda8e2ee&chksm=bee1bc00899635161ff79ab90bcff29bc9a96537973b3be2cb439a88caa8d8e36c29108f32eb&token=1852366781&lang=zh_CN#rd

中国的风电市场，在“双碳”目标明确提出后，风电一直是我国环保事业中重要的一部分。风电领域中，风机的叶片是重要的组成部分，直接关系着风机的运转效率及状态。Evident NDT大系统部门，针对风电叶片行业开发了全自动叶片检测系统WBIS(Wind Blade Inspection System)。 该检测系统通过集成AGV（自动导航小车），机械手，电池组，水循环系统，控制系统，并结合Evident自主开发的Focus PX及软件组成高效的全自动化检测系统。，时长03:01检测区域：翼梁和腹板粘结的完整性检查左右滑动查更多全自动的NDT检测系统，扫描过程中无需操作员。得益于这些定位点，WBIS能够自动连续检测叶片两侧。检测动线左右滑动查更多探头在腹板区域移动，AGV和机械手将它们的轴组合起来，以创建X&Y光栅扫描。绿色箭头：AGV移动 红色箭头：机械手移动两个方向上的扫描分辨率由用户选择，以获得数据分辨率及检测效率。以下检测效率作为示例：腹板长度: 60 米长分辨率: 翼弦方向: 1mm, 翼展方向: 3mm, 0.1mm A扫 并沿弦线进行500mm的扫描。检测时间: 2m / min数据大小: 10,3 GB上传速率: 100 MB/s轻松高效的数据分析区别于现有NDT检测设备的数据分析模式，WBIS检测数据被划分为700 MB的文件，一旦可用，就可以进行动态实时传输。因此，数据分析可以更早地开始，并在收到前两个文件后立即开始，而非等到整个检测过程完成之后再分析。WBIS数据可以轻松上传到远程位置（或者云服务器上）进行远程集中分析。WBIS优势：全自动检测，检测过程无需人员操作，实现远端控制高检测效率，扫查分辨率可根据需求调整自带安全传感器及定位点，实现较高安全性独立系统，所需装置均安装于机上，无外界电缆，水管占地面积小，小于2平方米针对不同叶形，检测设置快速切换，无任何机械调整机械手传感器及水楔自由角度，实现叶片曲率变化的仿形检测水循环系统实现供水，回水动态循环，实现稳定耦合