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早期植物胁迫检测对可持续农业管理至关重要，沙尘影响植物特性却未明确其对植物光谱反馈。研究人员通过体外实验，用 VNIR 光谱技术研究 11 种植物受沙尘影响情况。结果显示沙尘改变植物光谱特性，PLSR 和 SVM 检测效果良好，为早期检测提供依据。
在广袤的大自然中，植物是生态系统的基石，为世间万物提供食物、清新空气，维持着生态平衡。然而，如今生态系统正面临着各种各样的挑战，其中沙尘风暴的威胁不容小觑。沙尘风暴由自然和人为因素共同引发，对人类健康、社会经济、环境以及农业生态系统都造成了极大的危害。在波斯湾地区，沙尘沉积量极高，每立方千米达 8910 万吨，相当于每立方千米水体内有 10330 吨沙尘，这一数据远超其他海域 。中东和北非地区、中亚和东亚等处于全球沙尘带的国家，如阿尔及利亚、利比亚、埃及、伊朗以及其他波斯湾国家，还有乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、阿富汗、蒙古和中国等，都深受沙尘危害。
沙尘对植物的影响十分复杂。作为生态系统中重要的生产者，植物在遭遇沙尘这一非生物胁迫时，其新陈代谢和生长会受到负面影响。沙尘覆盖在植物表面，不仅会减少叶片光合作用，还会导致叶片温度升高、作物产量降低、气孔堵塞等一系列问题。此外，沙尘中的重金属还会对植物细胞、酶以及生理功能造成破坏。而植物光谱特征会随着其生物物理和生化特性的改变而变化，但以往研究大多聚焦于沙尘对植物叶片反射率的即时影响，却很少关注在植物生长季节中，沙尘对其光谱行为的长期影响，且研究的植物种类也较为局限。
为了填补这些研究空白，来自国外的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们以可见近红外光谱（VNIR）技术为核心，结合机器学习算法，深入探究沙尘颗粒对植物的影响。该研究成果发表在《Agricultural and Forest Meteorology》杂志上，为相关领域的研究开辟了新的方向。
在这项研究中，研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：首先是体外实验，通过模拟不同沙尘浓度场景，对 11 种植物进行培养；其次是利用 VNIR 光谱技术，在植物生长过程中测量其光谱反射率；最后运用偏最小二乘法回归（PLSR）和支持向量机（SVM）等机器学习算法，对测量数据进行分析处理，以此评估检测沙尘胁迫的能力。
沙尘胁迫对植物特性的影响
研究人员绘制了不同沙尘浓度（0、350、750 和 1500μg/m3）下植物的误差条图，结果显示，所有受沙尘影响的植物叶绿素含量均低于未受沙尘影响的样本，且随着沙尘浓度升高，叶绿素含量不断降低。除迷迭香和紫罗兰外，其他植物在低沙尘胁迫处理下，水分含量也有所减少。这表明沙尘胁迫会显著改变植物的生理特性，影响其正常生长。
讨论
研究结果表明，沙尘胁迫会降低植物叶片中的叶绿素含量，这与以往的研究结果一致。沙尘颗粒覆盖在叶片表面，不仅干扰了入射光，还堵塞了气孔，进而减少了二氧化碳的交换和同化，最终导致净光合作用速率下降。这进一步说明了沙尘对植物生长的抑制作用是通过影响其生理过程实现的。
研究结论与意义
综合来看，该研究揭示了沙尘颗粒对植物物理、化学和生理特性的影响，证实了光谱数据在检测植物胁迫方面的可靠性。研究发现，沙尘浓度增加会导致植物叶片叶绿素和水分含量减少，在特定波长范围内光谱反射率发生变化，如 450 - 490nm、640 - 660nm、1370 - 1450nm 和 1820 - 1940nm 处反射率增加，530 - 590nm、740 - 1200nm 处反射率降低；同时，红边斜率和高度减小，红色吸收特征（AF）变小且向短波方向移动，400 - 740nm、1350 - 1450nm 和 1800 - 1900nm 处 AF 的面积、宽度和深度减小，400 - 740nm 处 AF 位置向短波方向移动 。偏最小二乘法回归（PLSR）估算沙尘浓度的 R2 在 0.83 - 0.95 之间，支持向量机（SVM）能有效区分受沙尘影响和未受沙尘影响的样本，总体准确率达到 80 - 96%。
这项研究的意义重大。它不仅详细揭示了矿物沙尘对植物光谱行为的影响机制，为早期沙尘胁迫检测提供了理论基础；还为农业生产和生态保护提供了实用的技术支持，通过结合 VNIR 光谱技术和机器学习算法，有望实现对植物沙尘胁迫的早期精准检测。此外，基于该研究成果，有望从实验室光谱分析拓展到高光谱遥感影像监测，从而实现大规模、低成本的时空监测，帮助人们及时采取保护措施，减轻沙尘对植物的损害，对可持续农业发展和生态系统保护具有重要的推动作用。
