通過監測植物冠層變化準確量化冷凍事件引起的葉面積減少研究
Plant Phenomics | 凍害指數：與生長度日相對的概念
氣候變化是當前全球面臨的一項嚴重挑戰，對糧食生產帶來了重大影響。隨著氣候極端事件的不斷增加，我們迫切需要開發適應這些極端環境的作物品種和農業實踐模型。尤其值得關注的是，霜凍應激是一種重要但鮮為人知的氣候極端事件，它對作物，如小麥，造成了重要的損害。而且，人類日常能量主攝入要依賴于少數幾種主要作物，因此，尋找并減少種植這些作物的風險顯得至關重要。
2023年10月，Plant Phenomics在線發表了瑞士Institute of Agricultural Sciences等單位題為 Frost Damage Index: The Antipode of Growing Degree Days 的研究論文。
本文的核心內容是開發了一種新的概念，稱為“Frost Damage Index”（FDI），該概念類似于“Growing Degree Days”（GDD），用于累積計算冷凍事件的嚴重性和持續時間，從而定量評估植物的凍害程度（圖2）。研究采用了高分辨率圖像采集技術，通過監測植物冠層的變化來準確量化冷凍事件引起的葉面積減少。
圖1 Canopy Cover（冠層覆蓋度）的數據收集和處理工作流程：以2018年和品種Ludwig為例。
圖2 Frost Damage Index（FDI）的概念以及與其相關的因素
首先，研究進行了高分辨率圖像采集，通過對作物冠層的變化進行時間分辨的記錄（圖1），以精確監測冷凍事件引起的葉面積減少。接著，研究提出了一個全新的概念，即“Frost Damage Index”（FDI）。為了確定FDI的有效性，研究進行了與育種相關的實驗，分析了不同冬小麥基因型對FDI的敏感性，發現FDI與傳統的視覺評分方法相關。為了更好地估計FDI，研究還優化了時間滯后（lag）、溫度平滑因子（smoothing factor）、基礎溫度（Tbase）和敏感性因子（s）等關鍵參數。最后，為了驗證FDI的準確性，研究人員采用了視覺評分作為標準來評估冬小麥受凍害的程度。研究發現，FDI可以非常精確地預測冷凍損害，與視覺評分結果之間存在著強烈的正相關性。這表明FDI不僅可以提供一個客觀的、可量化的方式來評估凍害，還可以在更短的時間內提供結果，相比傳統的視覺評分方法更加高效（圖3）。尤其是對于嚴重的損害事件。這些方法的綜合應用使研究人員能夠更好地理解和評估冷凍事件對冬小麥等作物的影響，為農業風險管理和育種工作提供了有力工具。
圖3 基于Frost Damage Index（FDI）預測的霜凍損害與冠層覆蓋下降（ΔCC，每個播種行測量）之間的關系
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0104
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About Plant Phenomics
《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JCR2021影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。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。
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：章揚（南京農業大學）
排版：蘇梓鈺（南京農業大學）
審核：孔敏、王平
