光譜反射率與活體葉綠素熒光比較新方法助力植物葉片水分狀況評估
Plant Phenomics | 植物葉片水分狀況評估新方法：光譜反射率與活體葉綠素熒光比較
準確估計葉片水分狀況并監測植物對干旱的響應，是一種非常復雜和繁瑣的方法，依賴廣泛的知識、精密的儀器和軟件進行數據處理。在全球氣候變暖以及對植物對干旱響應研究需求增加的背景下，研究人員迫切需要定義和發掘能夠簡便、快速以及可以做到遠程無損測量的參數指標，來及時和敏感地反映葉片水分狀況。具有這種潛力的參數包括葉片光譜反射率（R）和葉綠素熒光。由于這些方法探測的是完全不同的葉片特性，它們對水分損失的敏感性可能在不同植物種類和不同情況下有所不同，這使得選擇最合適的方法來估計特定情況下的水分狀況變得困難。
2024年8月，Plant Phenomics 在線發表了Palacký University題為What to Choose for Estimating Leaf Water Status—Spectral Reflectance or In vivo Chlorophyll Fluorescence? 的研究論文。
本文提出了一種便捷的比較和分析方法，以幫助為葉片級測量做出選擇。以干燥后的煙草和大麥葉片模型為案例，我們測量了光譜反射率（R）和葉綠素熒光的參數，然后通過引入的系數（可靠性系數、靈敏度和不準確性）評估并比較了它們的適用性。結果表明，葉綠素熒光比光譜反射率（R）更可靠、更通用地反映葉片水分變化情況。此外，最合適的做法是同時使用這兩種方法，因為根據可靠性系數對它們的參數進行特定排名可能表明葉片干燥變化的特定情景。
葉片水分的測量對于高通量表型分析或遙感來說較為困難，本文所提出地方法比較了反映不同葉片特性的不同參數，這樣的測量可以幫助揭示脫水引起的變化情景，對進一步研究因植物種類、植物的耐旱性以及壓力的持續時間和嚴重程度有較大的幫助。
圖1 用于比較分析的工作流程和參數
圖2 在相對含水量區間100%~50%內，煙草和大麥干燥葉片樣品測定參數的可靠性系數（CR）、靈敏度系數（CS）和不準確系數（CI）。根據參數所反映的葉片特征類型，將這些參數分為5組。CR圖中的一條水平線表示可靠性閾值（CR = 0.4）
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0243
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About Plant Phenomics《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學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JCR2023影響因子為7.6，位于農藝學一區（1/125名），植物科學一區（13/265名），遙感一區（6/62名）。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目、中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。
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。
撰稿：吳庚宸（南京農業大學）
編輯排版：王平、張婕（上海交通大學）
審核：尹歡、孔敏
