Plant Phenomics | 基于日光誘導葉綠素熒光估算水稻光合能力和氣孔導度的半機理模型

提高水稻的光合作用速率是提高水稻產量的有效方法。水稻的表型性狀主要分為結構性狀和功能性狀，二者均在很大程度上影響水稻的光合速率和產量潛力。目前的作物表型研究主要集中在結構性狀，針對與葉片光合速率直接相關的功能性狀（如最大羧化速率Vcmax，氣孔導度gs等）的研究甚少。因此，準確估算這些光合功能性狀對預測水稻生產力及其對氣候變化的響應至關重要。

2023年4月，Plant Phenomics在線發表了南京農業大學水稻栽培團隊聯合南京大學、中國科學院空天信息創新研究院題為 A mechanistic model for estimating rice photosynthetic capacity and stomatal conductance from sun-induced chlorophyll fluorescence 的研究論文。
 

近年來，日光誘導葉綠素熒光（SIF）的出現為我們估算水稻的光合功能性狀提供了獨特的方法。前人研究一般基于SIF與電子傳輸速率（ETR）之間簡單線性相關的假設，或基于缺乏機理支撐的數據同化方法實現光合功能性狀的估算，其結果仍存在較大的不確定性。針對上述問題，南京農業大學丁艷鋒教授團隊基于SIF與ETR的非線性機理聯系，構建了一種基于SIF觀測的水稻光合功能性狀（Vcmax和gs）估算半機理模型。
 

文章首先以葉面積指數、葉綠素含量等為輸入參數，基于輻射傳輸模型模擬了不同光合有效輻射（PAR）條件下的冠層和葉片總SIF信號，然后計算光系統Ⅱ的開放比例（qL），并利用指數函數定量構建了qL與PAR之間的經驗關系。進一步，基于上述耦合關系與SIF觀測數據，構建了SIF與ETR之間的非線性聯系，實現ETR的估算。接著，基于ETR與Vcmax和gs之間的機理聯系，實現了Vcmax與gs的準確估算（圖1和圖2），其R2基本可以達到0.8。
 

圖1估算的Vcmax和實測值的比較
 

圖2估算的gs和實測值的比較

與實測Vcmax進行比較，該估算模型RMSE值為14.04 μmol m-2s-1，而簡單線性回歸方法的RMSE值為22.32 μmol m-2s-1，估算精度提高了約40%。此外，該研究還基于不同站點的實測結果，對估算模型的準確性和普適性進行了進一步驗證。研究表明估算模型表現良好，能夠對不同生態點、不同水稻品種的光合功能性狀進行有效估算。

該研究由南京農業大學水稻栽培團隊聯合南京大學、中國科學院空天信息創新研究院的相關學者共同合作完成。南京農業大學王松寒教授為文章的通訊作者，碩士研究生丁好和王子豪為文章的第一作者。研究得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、江蘇省杰出青年科學基金和遙感科學國家重點實驗室開放基金等項目的資助。

論文鏈接：

https://doi.org/10.34133/plantphenomic‍s.0047

——推薦閱讀——

Rice Plant Counting, Locating and Sizing Method Base on High-throughput UAV RGB Images 

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0020

Plant Phenomics | 基于高通量無人機RGB圖像的水稻植株計數、定位和大小估計方法

Hyperspectral remote sensing for phenotyping the physiological drought response of common and tepary bean

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0021

Plant Phenomics | 基于高光譜遙感的大豆和花菜豆生理干旱響應的表型研究

加入作者交流群

掃碼添加小編微信，拉您進入《植物表型組學》作者交流群，群內不定期開展作者分享會、專刊發布會等高質量活動。
 

添加小編微信，備注姓名+單位+PP，加入作者交流群

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。中科院農藝學、植物科學一區、遙感二區、生物大類一區（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。

中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。

特邀作者：丁好、王松寒

排版：張婕（南京農業大學）

審核：孔敏、王平