高等植物叶片色域的理论研究

摘要

利用叶绿素和类胡萝卜素的经典吸收光谱以及植物叶片中不含色素的其他物质成分的光谱，分别求得其在CIE1931色品图中的理论坐标，并根据色度学中的加法混色原理确定出高等植物叶色的理论域范围。实验数据与理论相吻合。

正文

植物的叶色可用来研究植物生长状况、农作物产量和农产品品质, 并为农作物施肥、植物病理诊断等提供科学依据。植物叶子呈现的颜色是叶子中各种色素的综合表现, 而高等植物中主要含有叶绿素和类胡萝卜素两大类色素, 它们的比例和对光的选择吸收是产生叶色的主要原因 ^{[1] 束越新.颜色光学基础理论[M].山东:山东科学技术出版社, 1981.505~509</a><a data-cke-saved-href='javascript:;' href='javascript:;' class='nohref'></a>" href="javascript:void(0);">1]}。从色度学角度出发, 通过理论计算得出叶子的颜色区域, 依此试图利用一般彩色记录装置记录的叶色数据 ^[2,3,4], 为探索单叶或作物群体的非接触式、远距离、无损伤测定植物色素含量 ^[5]的新方法提供理论基础。

光谱功率分布为φ (λ) 的颜色可由色系数方程给出定量描述,

${\begin{cases} X = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{x} (λ) d λ \\ Y = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{y} (λ) d λ \\ Ζ = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{z} (λ) d λ \end{cases} (1)$ ${\begin{cases} X = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{x} (λ) d λ \\ Y = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{y} (λ) d λ \\ Ζ = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{z} (λ) d λ \end{cases} (1)$ ${\begin{cases} X = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{x} (λ) d λ \\ Y = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{y} (λ) d λ \\ Ζ = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{z} (λ) d λ \end{cases} (1)$ ${\begin{cases} X = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{x} (λ) d λ \\ Y = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{y} (λ) d λ \\ Ζ = k \int_{380}^{780} φ (λ) \bar{z} (λ) d λ \end{cases} (1)$

其中: $\bar{x}$ $\bar{x}$ (λ) 、 $\bar{y}$ $\bar{y}$ (λ) 、 $\bar{z}$ $\bar{z}$ (λ) 是CIE1931标准色度观察者光谱三刺激值;k为归化系数。在色度学中通常用颜色的各自分量在 (X, Y, Z) 总量中的相对比例来表示颜色,

$\begin{array}{l} x = \frac{X}{X + Y + Ζ} ‚ \\ y = \frac{Τ}{X + Y + Ζ}, (2) \\ z = \frac{Ζ}{X + Y + Ζ} \end{array}$
$\begin{array}{l} x = \frac{X}{X + Y + Ζ} ‚ \\ y = \frac{Τ}{X + Y + Ζ}, (2) \\ z = \frac{Ζ}{X + Y + Ζ} \end{array}$

称x, y和z为某一颜色的的色品坐标。由于x+y+z=1, 所以只用其中任意两个参数 (通常选择x和y) 即可表示一个颜色。一切物理上能实现的颜色均落在图1 (封2彩页) 所示的马蹄形状光谱轨迹曲线和连接380 nm和780 nm两个谱色点的连线所包围的面积之中 ^[6]。

《1 色素特性》

1 色素特性

《1.1色素分类》

1.1色素分类

高等植物叶子中的色素被包含在叶细胞细胞质的叶绿体中, 除叶绿体外, 叶细胞中还含有线粒体、高尔基体、核糖体等不含或含极少量色素的其他细胞器, 它们大多为灰体、白色体或透明体 ^[7]。高等植物叶子中主要含有叶绿素和类胡萝卜素两种色素。叶绿素包含叶绿素a和叶绿素b, 类胡萝卜素包含胡萝卜素和叶黄素, 而含于叶片中的胡萝卜素主要是β-胡萝卜素 ^[8]。作者利用它们的吸收光谱根据色度理论计算其色品坐标。

《1.2色素吸收光谱》

1.2色素吸收光谱

1941年Zscheile和 Comar采用分光光度法分别在特定条件下测定了叶绿素a和b的吸收光谱 ^[9] (图2) 。1942年Zscheile和Jonathan等又测定了β-胡萝卜素和叶黄素 (图3) 及其他几种类胡萝卜素的吸收光谱 ^[10]。

《图2叶绿素a, b在乙醚中的吸收光谱》

图2叶绿素a, b在乙醚中的吸收光谱

Fig.2 Absorption spectra of chlorophylls a and b in aether

《图3β-胡萝卜素在已烷中和叶黄素在乙醇中的吸收光谱》

图3β-胡萝卜素在已烷中和叶黄素在乙醇中的吸收光谱

Fig.3 Absorption spectra of beta-carotene in hexane solution and absorption spectra of luteol in ethanol solution

《2 色素的色品坐标》

2 色素的色品坐标

《2.1吸收系数α (λ) 的定义》

2.1吸收系数α (λ) 的定义

一束具有I₀强度的单色平行光, 照射到非散射的均匀介质时, 一部分被吸收 (I_α) , 一部分透过 (I_t) , 一部分被介质表面和器皿表面反射 (I_r) , 即,

在比色分析时, 因采用同样质料的比色皿, 故反射光的强度相同, 其影响可相互抵消, 则有,

沿光束方向在一小的路程长度dl中, 光强I由于被具有浓度c的组分吸收而减少dl, 1768年Lambert发现-dI/I与dl成正比, 1852年Beer又发现-dI/I正比于c, 从而可以得到,

其中, 负号是因为光被吸收时其强度减小。

对给定浓度的溶液进行积分, 得到,

以常用对数代替自然对数 (ln=2.303log₁₀) , 用一具体波长下的吸收系数α (λ) 来代替k (λ) /2.303 ^[11], 可得,

A_λ为某波长下溶液的吸光率。

在叶绿体色素的测量过程中, 通过调整溶液浓度c来使 $\log_{10} \frac{Ι_{0}}{Ι_{t}}$ $\log_{10} \frac{Ι_{0}}{Ι_{t}}$ 的值保持在0.200～0.800, 于是吸收系数 (specific absorption coefficient) α (λ) 为 ^[9,10],

I₀—透过溶剂的光强;I_t—透过溶液的光强;c—溶质的质量浓度 (g/l) ;l—光程 (cm) 。

《2.2透过率τ (λ) 的计算》

2.2透过率τ (λ) 的计算

注意到透过率的定义,

于是有,

得,

《2.3色素的色品坐标》

2.3色素的色品坐标

对于分光光度法测量的色素吸收光谱, 其透过光谱的功率分布为,

其中τ (λ) 为色素的透射率, S (λ) 为照明光源的光谱功率分布 (文中采用D₆₅光源) 。

将 (9) 、 (10) 式代入 (1) 、 (2) 式中, 可得色素的色品坐标 (x, y) ,

${\begin{cases} x = \frac{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) \bar{x} (λ) d λ}{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) [\bar{x} (λ) + \bar{y} (λ) + \bar{z} (λ)] d λ} \\ y = \frac{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) \bar{y} (λ) d λ}{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) [\bar{x} (λ) + \bar{y} (λ) + \bar{z} (λ)] d λ} \end{cases} (11)$ ${\begin{cases} x = \frac{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) \bar{x} (λ) d λ}{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) [\bar{x} (λ) + \bar{y} (λ) + \bar{z} (λ)] d λ} \\ y = \frac{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) \bar{y} (λ) d λ}{\int_{380 n m}^{780 n m} 1 0^{- α (λ) c l} \ 5 S (λ) [\bar{x} (λ) + \bar{y} (λ) + \bar{z} (λ)] d λ} \end{cases} (11)$

其中, c=1 g/L, l=1 cm ^[9,10]。

将CIE1931标准色度观察者光谱三刺激值 $\bar{x}$ $\bar{x}$ (λ) 、 $\bar{y}$ $\bar{y}$ (λ) 、 $\bar{z}$ $\bar{z}$ (λ) ^[6]和标准光源D₆₅光谱功率分布S (λ) ^[6]与图2, 图3所示的叶绿素及类胡萝卜素的吸收系数α (λ) 数值代入 (11) 式可得各色素在色品图中的坐标, 如图1所示。其中, a:叶绿素a (0.198 1, 0.334 1) , b:叶绿素b (0.270 4, 0.566 3) , c:叶黄素 (0.480 5, 0.512 1) 和β-胡萝卜素 (0.480 5, 0.512 1) 。d点为植物叶细胞中灰体、白色体及透明体在色品图中的色品坐标 (0.333 3, 0.333 3) 。

《3 色域的界定》

3 色域的界定

前面讨论了高等植物叶子中各成份的色品坐标, 根据加法混色原理, 在CIE1931色品图上, 两种颜色相加产生的第三种颜色总是位于连接此两种颜色的直线上, 可以确定出由叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素和植物叶片中的其他灰体、白色体及透明体的色品坐标d点所围成的abcd四边形 (蓝色虚线围成) 的面积即为高等植物叶色的理论色域。

《4 实例验证》

4 实例验证

《4.1利用绿叶对光的吸收规律实验数据确定的色品坐标》

4.1利用绿叶对光的吸收规律实验数据确定的色品坐标

图4和图5是文献[12]中给出的大叶黄杨幼嫩绿叶和剑麻浅色新绿叶的光谱特性曲线, 取其反射比曲线数据 (R) , 并以D₆₅照明光谱进行计算, 得到的色品坐标分别为e:大叶黄杨幼嫩绿叶 (0.360 1, 0.442 6) 和f:剑麻浅色新绿叶 (0.369 9, 0.441 8) , 均落在理论色域abcd区域内 (图1) 。

《图4大叶黄杨幼嫩绿叶的 (R) 反射比曲线; (T) 透射比曲线; (A) 吸收比曲线》

图4大叶黄杨幼嫩绿叶的 (R) 反射比曲线; (T) 透射比曲线; (A) 吸收比曲线

Fig.4 Spectral curves of tender green leaves of Evonymus gracilis S

《图5剑麻浅色新绿叶的 (R) 反射比曲线; (T) 透射比曲线; (A) 吸收比曲线》

图5剑麻浅色新绿叶的 (R) 反射比曲线; (T) 透射比曲线; (A) 吸收比曲线

Fig.5 Spectral curves of new green leaves ofYucca vifolia

《4.2根据绿叶照片确定的色品坐标》

4.2根据绿叶照片确定的色品坐标

图6～13 (见封2、封3) 右侧是相机摄得的不同种类的高等植物叶片的图像, 左侧色品图中的各离散点是对构成彩色图像的所有像素点表征的颜色计算出的色品坐标。注意到图像中有叶片以外的色彩存在, 所以计算得到色品坐标点并不完全落在色域abcd四边形内。

图14 (见封3彩页) 为大戟科木薯绿叶的彩色图像, 图15左侧色品图中的各离散点是对图14整个图像计算出的色品坐标, 图16～图18 (见封3) 是对其部分叶片 (矩形框内) 进行计算的结果, 可见叶片色品坐标均落在前述理论色域abcd四边形内。

通过对18科31种高等植物叶片 (见表1) 的色品坐标的统计计算, 与理论值一致。

表118科31种高等植物叶片列表

Table 1 Different higher plants

植物科类	植物名称	植物科类	植物名称
大戟科	五月茶	茜草科	山石榴
	香港算盘		粗叶木
	逼迫子	樟科	潺槁
	木薯		樟树
	白背叶	芸香科	三杈苦
	红柄山麻杆	锦葵科	大红花
	状元红	茄科	水茄
	马缨	锡叶藤科	锡叶藤
马鞭草科	冬红花	榆科	光叶山黄麻
	鬼灯笼	桑科	大叶榕
	假边翘	海桐花科	海桐花
豆科	美蕊花	爵床科	虾衣花
睡莲科	莲	木兰科	含笑
禾本科	水稻	楝科	苦楝
	夹竹桃
夹竹桃科	倒吊笔
	软枝黄蝉

《5 结论》

5 结论

由高等植物叶子中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素、叶黄素以及不含色素的灰体、白色体或透明体的吸收光谱, 依据色度理论给出了它们在CIE1931色品图中的色品坐标。结合运用加法混色原理, 在色品坐标图上确定出高等植物叶色的理论域。以植物叶片的光吸收规律实验数据和植物叶子的彩色照片, 实验验证了理论域的正确性。

在确定高等植物叶色理论域时采用的色度学中的加法混色原理, 将为实现对单叶或群体绿色植物叶片快速、无损检测色素含量提供理论计算的依据, 相关的讨论将另文展开。