光合色素含量是反映植物生理状态和光合能力的重要指标(Richardson et al.，2002)。Bonham-carter(1988)在植被光谱研究中发现红边位置(λ_red)与植物叶片色素含量密切相关。Gitelson等(2003)对红花槭(Acer rubrum)、板栗(Castanea mollissima)和平枝栒子(Cotoneaster horizontalis)等植物研究表明: 叶片的近红外光区反射率(>750 nm)与700和550 nm处光谱反射率的比值(R750 /R700，R750 /R550)与其叶片中叶绿素含量有良好的相关性，且绿度归一化光谱指数(gNDVI)对叶绿素a含量的变化敏感。Blackburn(1998)利用670 nm附近吸收峰构造色素比值指数(PSSR)和色素归一化指数(PSND)用于估算沼生栎(Quercus palustris)、红花槭和板栗等树木叶片的色素含量。当植物受到胁迫时，光合色素含量会发生相应变化，且变化规律与光谱反射率有显著的相关性(Niemann，1995; Moorthy et al.，2008)。Carter等(2001)研究表明: 在胁迫条件下导致叶绿素含量降低，且光谱反射率在550 nm附近的绿光反射峰和700 nm附近的红边附近对胁迫敏感。Júlio等(2012)证明温度和水分双重胁迫综合作用于光谱反射率的光化学反射指数(PRI)，且叶片总叶绿素含量与λ_red显著相关。高温胁迫下可见光区光谱反射率随温度的升高而增加，与色素含量降低有关(谢晓金等，2010)。程高峰等(2009)研究显示，高温胁迫下水稻(Oryza sativa)在近红外区反射率随温度胁迫程度的加剧而降低，导致λ_red向短波方向移动。这些研究表明植物胁迫程度与植物叶片中光合色素含量及光谱特征均有密切的相关性。

毛竹(Phyllostachys edulis)是我国分布面积最广，社会、经济和生态效益较高的竹种，在我国竹产业中具有极其重要的地位。研究显示毛竹光谱曲线的绿峰(Rg)、红谷(Rr)、λ_red、红边振幅(Dλ_red)等特征可作为毛竹林光谱识别的主要参数(官凤英，2012)。随着氮肥施入量的增加，毛竹叶片叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量逐渐增加，其绿光区的光谱反射率逐渐降低，色素与红边参数有极显著的相关性(高培军，2011)。在我国南方属亚热带季风气候区，6月中旬—9月间，高温几乎每年都会发生(刘玲等，2003)，毛竹在高温条件下光合色素含量与反射光谱的相关性未见报道。本文以3年生盆栽毛竹实生苗为研究对象，采用不同温度处理，利用UniSpec-SC光谱分析仪测定毛竹叶片反射光谱动态的变化; 同时，测定毛竹叶片色素含量的变化，综合分析高温条件下叶片色素含量与反射光谱的变化特征及二者间的相互关系，以期为实时监测毛竹林的受灾情况并进行防灾增产提供帮助。

供试材料为3年生盆栽毛竹实生苗，2012年4月中旬将其移入花盆(Φ25 cm)中缓苗。6月中旬选取株高1 m左右、生长良好、无病虫害的毛竹3株，放入人工气候箱中，相对湿度为60%±3%，光照条件为光照12 h/黑暗12 h，光照强度为1 000 μmol·m^-2s^-1，适应培养2天后进行高温胁迫处理，试验设置为45，40，35和25 ℃(对照)4个温度处理。从25 ℃依次升高，以2 ℃·h^-1过渡到下一温度，每个温度处理24 h后，选取毛竹植株中部当年生枝条顶端向下第3~4片生长完整的功能叶片，测定各项指标。

称取毛竹叶片0.2 g，剪碎后置于带盖的试管中，加5 mL 80%的丙酮，室温下遮光萃取至叶片完全变白后，分别在470，645和663 nm处测定其OD值，按Lichtenthaler(1987)的方法计算叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量。每个处理温度3株毛竹，每株取样3次。

采用光谱分析仪(UniSpec-SC，US)测定毛竹叶片在310~1 130 nm处的反射光谱数据，采样间隔1 nm，分辨率1 nm。测定时间为上午10: 00—12: 00，每次测定3株毛竹，每株选取6个叶片，取其平均值作为该温度的光谱反射率。测量过程中及时进行标准白板校正，用Multispec 5.1数据处理软件读取反射光谱原始数据。

光谱微分处理: 将毛竹叶片反射光谱通过下列公式进行一阶微分处理得到微分光谱。

式中:λ_i为波段i处的波长值; Rλ_i为波长λ_i处的光谱反射率值; △λ为波长λ(i-1)到λ_i的差值，由光谱采样间隔而定。"三边"参数计算方法: 分别在490~530 nm，560~640 nm和680~750 nm范围内确定蓝边、黄边和红边位置、幅值和面积。λ_red为红光范围内一阶导数光谱最大值所对应的波长，Dλ_red为一阶导数光谱的最大值，红边面积(S_red)为一阶导数光谱线所包围的面积。黄边(黄边位置λ_yellow，黄边幅值Dλ_yellow，黄边面积S_yellow)和蓝边(蓝边位置λ_blue，蓝边幅值Dλ_blue，蓝边面积Sblue)参数与红边参数意义类似。根据叶片特征，筛选出较能反映叶片特征结构的光谱参数及相关公式(表 1)。

表 1 反射光谱参数 Tab.1 The reflectance spectrum paramters

表 1 反射光谱参数 Tab.1 The reflectance spectrum paramters 反射光谱参数Reflectance spectrum parameters 定义Definition 文献来源Reference 叶绿素光谱指数 Spectral indexes developed as chlorophyll indicators 交互反射指数Reciprocal reflectance RR=1/R700 Gitelson et al.(1999) 光谱反射指数Spectral reflectance index SR680=R750/R680 Sims et al.(2002) SR705=R750/R705 Gitelson et al.(1994);Sims et al.(2002) 色素比值指数Pigment specific simple ratio PSSRa=R800/R680PSSRb=R800/R635 Blackburn(1998，1999)Sims et al.(2002) 反射光谱比分析Ratio analysis of reflectance spectra RARSa=R650/R700 Chappelle et al.(1992)Blackburn(1999) 归一化植被指数Normalized difference vegetation index NDVI=(R800-R680)/(R800+R680) Gamon et al.(1997);Gamon et al.(1999) 红边归一化指数Red edge NDVI rNDVI=(R750-R705)/(R750+R705) Gitelson et al.(1994)Sims et al.(2002) 改良归一化指数Modified normalized difference index mND=(R750-R705)/(R750+R705-2×R445) Sims et al.(2002) 色素归一化指数Pigment specific normalized difference PSNDa=(R800-R675)/(R800+R675)PSNDb=(R800-R650 )/(R800+R650) Blackburn(1998) 类胡萝卜素光谱指数 Spectral indexes developed as carotenoid indicators 反射光谱比率分析Ratio analysis of reflectance spectra RARb=R760/R500 Chappelle et al.(1992) 色素比值指数Pigment specific simple ratio PSSRc=R800/R500 Blackburn(1998) 类胡萝卜素指数Carotenoid reflectance index CRI=(1/R510)-(1/R550) Gitelson et al.(2002) 改良的类胡萝卜素指数Modified carotenoid reflectance index Mcri=R780 Gitelson et al.(2006) 花青素光谱指数Spectral indexes developed as anthocyanin indicators 红绿比指数Red/Green Index RGI=SUM(R600~R699)/SUM(R500~R599) Gamon et al.(1999);Sims et al.(2002)

采用Excel对数据进行处理，SPSS 13.0进行多重比较，用OriginPro 8.0软件对光谱信息进行去噪处理，提取出与叶绿素有关的特征波段，并进行绘图。

在高温胁迫条件下，毛竹叶片叶绿素和类胡萝卜素含量均随着温度的升高而逐渐降低(表 2)。在高温胁迫35 ℃条件下，叶绿素a，叶绿素b及类胡萝卜素显著降低(P<0.05)，与对照相比分别降低7.8%，4.6%和7.7%; 当高温胁迫达到45 ℃时，各色素含量均极显著(P<0.01)降低，叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量与对照相比分别降低14.4%，11.2%和17.6%。

表 2 高温胁迫对毛竹叶片色素含量的影响^① Tab.2 Effects of high temperature stress on leaf pigments of P. edulis

表 2 高温胁迫对毛竹叶片色素含量的影响① Tab.2 Effects of high temperature stress on leaf pigments of P. edulis mg·g-1 温度Temperature/℃ 叶绿素aChl a 叶绿素bChl b 叶绿素a+bChl a+b 类胡萝卜素Carotenoids 叶绿素a/bChl a/b ①小写字母不同表示0.05水平上的差异性 (P < 0.05),大写字母不同表示0.01水平上的差异性 (P < 0.01)。 Different small letters mean significant difference at 0.05 level, and different capital letters mean significant difference at 0.01 level.下同。The same below. CK(25) 2.267 ±0.016aA 0.886 ±0.005aA 3.153 ±0.021aA 0.077 ±0.002abAB 2.558 ±0.002abAB 35 2.105 ±0.007bB 0.845 ±0.014bA 2.948 ±0.014bBC 0.071 ±0.003bcAB 2.492 ±0.041bcAB 40 2.072 ±0.005bB 0.837 ±0.005bAB 2.909 ±0.010bC 0.064 ±0.001bBC 2.477 ±0.007cC 45 1.940 ±0.043cC 0.787 ±0.011cB 2.727 ±0.054cD 0.063 ±0.004cC 2.465 ±0.020cC

不同温度处理后毛竹叶片反射率曲线的整体变化趋势相似，但是在440~680 nm波段下的反射率大小存在明显差异(图 1)。毛竹叶片反射率在680 nm附近的红光区和490 nm的蓝光区有吸收低谷，而在550 nm处有反射峰，在近红外区，由于没有叶片色素的吸收，反射率增加，使得780~1 000 nm波段出现较高的反射平台(薛利红，2004)。随着温度升高，毛竹叶片反射光谱在绿光区(525~605 nm)存在明显差异，其次是黄光区(605~655 nm)和近红外区(750~1 000 nm)。在高温胁迫35 ℃条件下，毛竹叶片可见光区的反射率，在波长550 nm处显著增加(P<0.01)，反射率比对照提高17.5%; 当高温胁迫达到45 ℃时，反射率比对照增加81.4%。

	图 1 高温胁迫对毛竹叶片反射光谱的影响 Fig. 1 Effects of high temperature stress on reflectance spectra in P. edulis leaves ——25℃(CK)---35℃---40℃----45℃下同。The same below.

由于背景噪声对反射光谱的影响很大，因此在实际分析光谱数据时，常对原始数据进行微分变换以提高各参数的准确性。将高温胁迫后毛竹叶片的反射光谱数据进行一阶导数处理，结果如图 2所示。λ_red位于绿色植物反射光谱红光范围(680~760 nm)，主要与叶绿素含量有关，是绿色植物光谱最显著的特征之一。不同高温胁迫处理的毛竹叶片在680~760 nm波段内都只有1个峰值。随着高温胁迫温度的升高，λ_red逐渐向短波方向移动(表 3)，S_red随之减小; S_blue随着温度升高而增加，λ_blue则逐渐减小; λ_yellow随温度升高而增大，而S_yellow和Dλ_yellow则随着温度的降低呈现先升高后降低的趋势。无论是蓝边还是黄边，最显著的变化都出现在45 ℃(表 3)。

	图 2 高温胁迫下毛竹叶片的微分光谱 Fig. 2 First derivative of reflectance spectra in P. edulis leaves under high temperature stress

表 3 高温胁迫对毛竹叶片"三边"参数的影响 Tab.3 Effects of high temperature stress on "three edge" parameters in P. edulis leaves

表 3 高温胁迫对毛竹叶片"三边"参数的影响 Tab.3 Effects of high temperature stress on "three edge" parameters in P. edulis leaves 参数 Paramter 温度Temperature CK(25 ℃) 35 ℃ 40 ℃ 45 ℃ λ blue 521.00±1.30 aA 520.00±1.01 aA 517.00±1.09 bB 516.00±1.50 bB D λ blue 0.56 ±0.04 aA 0.62 ±0.06 bB 0.67±0.13 cC 0.71±0.07 cC S blue 11.88±0.75 aA 13.69±1.58 bA 17.03±2.72 cB 17.99±1.70 cB λ yellow 569.00±1.30 aA 570.00±1.09 aA 589.00±29.30 bB 590.00±28.99 bB D λ yellow -0.35±0.02 aA -0.35±0.01aA -0.27±0.07bA -0.25±0.03 bB S yellow 12.99±0.65bcAB 14.14±0.92abAB 11.18±2.68aA 14.80±1.71abAB λ red 700.00±0.87aA 698.00±0.71bAB 696.00±1.92bB 693.00±0.87cC D λ red 1.19±0.03bA 1.26±0.08abA 1.12±0.19aA 1.32±0.11abA S red 44.03±0.61aA 42.91±1.88bAB 39.20±1.89cC 37.52±0.69cC

光谱参数是绿色植物的光谱反射特征，是反映植物生长状况的最常用光谱变量。本试验中筛选出的叶绿素、类胡萝卜素和花青素的相关光谱参数均随着温度升高呈显著的增加或降低(表 4)。RR，SR₆₈₀，SR₇₀₅，PSSRa，PSSRb，NDVI，rNDVI，mND，PSNDa，PSNDb等叶绿素相关参数，及RARSb，PSSRc，CRI₅₅₀，Mcri等类胡萝卜素相关参数总体随温度的升高而降低，RARSa和RGI随着温度升高而升高，各光谱参数变化均达极显著(P < 0.01)水平。

表 4 高温胁迫对毛竹叶片反射光谱参数的影响 Tab.4 Effects of high temperature stress on reflectance spectrum parameters in P. edulis leaves

表 4 高温胁迫对毛竹叶片反射光谱参数的影响 Tab.4 Effects of high temperature stress on reflectance spectrum parameters in P. edulis leaves 参数 Paramter 温度Temperature CK(25 ℃) 35 ℃ 40 ℃ 45 ℃ RR 0.048 ±0.004aA 0.042 ±0.004abA 0.033 ±0.003cB 0.028 ±0.005cB SR 680 7.502 ±0.91aA 5.453 ±1.18bABC 5.227 ±1.17bBC 3.553 ±1.13cC SR 705 1.921 ±0.11aA 1.649 ±0.22bcAB 1.488 ±0.14cdBC 1.314 ±0.13dC PSSRa 7.386 ±0.89aA 5.652 ±0.98bAB 5.123 ±1.13bBC 3.507 ±1.12cC PSSRb 5.791 ±0.78aA 3.823 ±0.83bB 3.315 ±0.78bcBC 2.215 ±0.53cC RARSa 0.325 ±0.03cB 0.418 ±0.05bAB 0.416 ±0.07bcAB 0.560 ±0.11aA NDVI 0.760 ±0.02aA 0.694 ±0.04aAB 0.663 ±0.07aAB 0.529 ±0.14bB rNDVI 0.315 ±0.02aA 0.241 ±0.05abAB 0.194 ±0.05bcBC 0.134 ±0.05cC mND 0.436 ±0.02aA 0.370 ±0.06aAB 0.275 ±0.06bBC 0.228 ±0.04bC PSNDa 0.779 ±0.02aA 0.712 ±0.04aAB 0.690 ±0.07aAB 0.550 ±0.15bB PSNDb 0.761 ±0.03aA 0.648 ±0.06abA 0.607 ±0.10bAB 0.444 ±0.14bB RARSb 5.997 ±0.73aA 4.073 ±1.01bcBC 3.997 ±0.89bcBC 2.840 ±0.84bC PSSRc 5.889 ±0.72aA 4.161 ±0.89bBC 3.926 ±0.87bcBC 2.806 ±0.83bC CRI 0.049 ±0.008aA 0.027 ±0.007bcBC 0.025 ±0.007cBC 0.016 ±0.008cC Mcri 2.440 ±0.35aA 1.382 ±0.55bcBC 1.328 ±0.41bcBC 0.879 ±0.39cC RGI 0.533 ±0.01cB 0.632 ±0.05abAB 0.588 ±0.05bcAB 0.688 ±0.07aA

对高温胁迫后毛竹叶色素含量与光谱反射率进行相关分析表明，毛竹叶片叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量与反射率呈负相关，且叶绿素a、叶绿素b与反射率全波段达极显著相关，其在550，710以及820 nm附近相关系数的低谷，其中820 nm的相关性最高，相关系数为-0.977，就类胡萝卜素含量而言，全波段与反射率呈负相关，相关趋势与叶绿素基本一致，其在780 nm处相关性最高，相关系数为-0.992(图 3)。

	图 3 毛竹叶片色素含量与光谱反射率的相关性 Fig. 3 Correlation between reflectance spectra and pigment content in P. edulis leaves

毛竹叶片色素含量与一阶微分光谱之间的相关系数图表明(图 4)，叶绿素a、叶绿素a+b及类胡萝卜素含量与一阶微分光谱在 (488~550)nm，(594~672)nm，(677~696)nm，(707~755)nm处均达极显著相关(P< 0.01)。在 (488~550)nm和(677~696)nm波段为极显著负相关，其中514 nm处的相关性最高，为-0.984; 而在其他 2个显著相关波段呈正相关，其中743 nm处的相关系数最大，为0.935，该相关系数急剧变化区域属于红边范围。可见蓝光和红光区是毛竹叶片色素微分光谱的敏感区域。

	图 4 毛竹叶片色素含量与微分光谱的相关性 Fig. 4 Correlation between derivative spectra and pigment content in P. edulis leaves

相关分析表明，毛竹叶片叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b及类胡萝卜素含量与绝大多数反射光谱参数都存在显著的相关性(P < 0.05)，其中与RARSa，RGI呈负相关，与其他参数呈正相关(表 5)。叶绿素a，叶绿素b和叶绿素a+b含量与RR，SR₆₈₀，SR₇₀₅，PSSRa，PSSRb，NDVI，rNDVI，mND，PSNDa，PSNDb，RARSb，PSSRc，CRI₅₅₀，Mcri等光谱参数及λ_red，S_red等红边参数呈极显著(P < 0.01)正相关，其中与Mcri相关系数最小，与RR的相关系数最大。

表 5 毛竹叶片反射光谱参数与色素含量的相关性^① Tab.5 The correlation between reflectance spectrum parameters and pigment contents in P. edulis leaves

表 5 毛竹叶片反射光谱参数与色素含量的相关性① Tab.5 The correlation between reflectance spectrum parameters and pigment contents in P. edulis leaves 光谱参数Spectral parameters 叶绿素aChl a 叶绿素bChl b 叶绿素a+bChl a+b 类胡萝卜素Carotenoid ①* 表示差异显著(P < 0.05),** 表示差异极显著(P < 0.01)。 * indicates correlation significant at 0.05 level,** indicates correlation significant at 0.01 level. RR 0.931** 0.944** 0.936** 0.880** SR680 0.820** 0.898** 0.839** 0.656** SR705 0.866** 0.911** 0.878** 0.771** PSSRa 0.860** 0.926** 0.877** 0.716** PSSRb 0.834** 0.894** 0.849** 0.701** RARSa -0.773** -0.876** -0.797** -0.558* NDVI 0.867** 0.937** 0.884** 0.712** rNDVI 0.873** 0.921** 0.885** 0.775** mND 0.901** 0.919** 0.907** 0.860** PSNDa 0.856** 0.933** 0.875** 0.687** PSNDb 0.862** 0.933** 0.879** 0.710** RARSb 0.783** 0.863** 0.802** 0.618* PSSRc 0.814** 0.887** 0.832** 0.661** CRI550 0.768** 0.836** 0.785** 0.632** Mcri 0.746** 0.824** 0.765** 0.599* RGI -0.644** -0.773** -0.673** -0.393 λred 0.856** 0.921** 0.873** 0.700** Dλred 0.034 -0.132 -0.003 0.402 Sred 0.862** 0.870** 0.865** 0.875**

植物色素是植物体内主要吸收光能的物质，其含量往往是植物环境胁迫、光合能力和衰老进程等生理状态的良好指示剂(Richardson et al.，2002)。因而常用于监测植物长势、估算植物光合效率和生物量(Naidu et al.，2009)。随着高温胁迫的增强毛竹叶片叶绿素含量降低(表 2)，这与前人的研究结论一致。植物色素的生物合成过程要有酶的参与，高温胁迫降低了叶绿体中一系列合成酶的活性，减少叶绿素的生成量(Osório et al.，2011)，加上高温胁迫引起植物体内活性氧产生量的上升导致的氧化破坏，也可能使得叶绿素降解速度加快(Tewari et al.，1998)。

植物反射光谱绿光区(525~605 nm)及红光到近红外区(680~750 nm)的反射率，包含丰富的信息(Horler et al.，1983); 可见光和近红外区是胁迫下色素反射和吸收的敏感区域(冯锐，2012)。程高峰等(2009)对水稻研究显示，高温胁迫后其叶片在近红外区反射率随温度胁迫程度的增加而降低，可见光区与之相反。高温胁迫下毛竹叶片光谱显著差异主要在可见光区(图 1)，且随温度升高而升高，这一结果与前人研究一致。许多学者提出一系列光谱指数，如RARS(Chappelle et al.，1992)，PSND(Blackburn，1998)，PSSR(Blackburn，1998)，ND₇₀₅(Gitelson et al.，1994)和mND₇₀₅(Sims，2002)等用于表现光谱特征，且研究显示红边参数随胁迫程度的加剧而下降(Mutanga，2007)。SR₆₈₀，PSSRa，PSSRb，rNDVI，RARSc，RGI和S_red等毛竹叶片反射光谱参数，在高温胁迫下变化尤为明显(表 4)，就判定高温对毛竹伤害程度而言，优于其他参数，可作为监测依据。

红光区光谱特征可用于指示叶绿素含量的变化情况(Gitelson et al.，1996; Garbulsky et al.，2011)。由于叶绿素吸收光谱区主要是在350~750 nm，生长旺盛时红光的吸收谷较深(冯伟等，2008; Blackburn et al.，2008)，毛竹叶片在25 ℃时红光吸收较多(图 1)，随着温度升高，叶片结构的破坏和叶绿素减少，导致红边区吸收能力降低，红边向短波方向移动，S_red也随之减小。毛竹叶片绿光区光谱反射率与色素水平呈显著负相关(图 3)，红边(680~780 nm)内一阶微分值与叶片色素含量达极显著相关(图 4)，这与前人结果有相似。以上研究显示，红光波段和绿光波段在评价毛竹高温胁迫下生长状况上有价值。

植物叶片色素含量与光谱参数也有着紧密的联系(Gitelson，1996; Busch，2009)。光谱参数RR，SR₆₈₀，SR₇₀₅，PSSRa，PSSRb，NDVI，rNDVI，mND及PSNDa，PSNDb可用来分析毛竹叶片叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素含量，RARSb，PSSRc，CRI₅₅₀，Mcri及RGI可用来监测类胡萝卜素和花青素含量(薛中财，2011; Garbulsky et al.，2011)。杜华强等(2009)研究显示λ_red，S_red，红边斜率(Srg)和红边归一化植被指数(rNDVI)等几个反射光谱特征参数均与叶绿素含量存在指数函数关系。Castro等(2008)认为mSR₇₀₅和mND₇₀₅能有效地描述植物色素含量的变化，且与叶绿素a、叶绿素b和叶绿素a/b有极显著的相关性。光谱参数由光谱反射曲线衍生而来，在表现植物生长状况上更具体和更具指向性。毛竹光谱参数SR₇₀₅，NDVI，rNDVI，RARSc，Mcri，及λ_red，S_red与色素含量显著相关(表 5)，红边参数λ_red，S_red由于充分发挥多波段及微分技术的优势，对植株生化组分的估测具有较高的能力(Horler et al.，1983; Blackburn，2007)，其数值大小受叶绿素及其叶片结构的影响，对胁迫表现最为敏感(王秀珍，2003)，毛竹叶片红边参数与色素极显著的相关性也充分印证这一点，因此采用光谱参数法估测毛竹叶片色素含量切实可行。

综上所述，高温胁迫下毛竹叶片色素含量降低是由于色素合成受阻、分解加剧。叶片色素含量与光谱反射率及微分光谱，在绿光区和红光区具有显著或极显著的相关关系; 随着温度的升高毛竹叶片反射光谱参数SR₇₀₅，PSSRa，PSSRb，rNDVI，mND，PSNDa，RARSb和Mcri等逐渐降低，λ_red向短波方向移动。说明反射光谱特征及其参数可用来估算叶片色素含量，进而方便快捷地监测毛竹生长状况和受伤害程度，而为毛竹林防灾减灾提供理论依据。