张佳菲等:基于快速叶绿素荧光技术的油菜冠层生化参数垂直异质性分析(2021年第1期)

引用格式:张佳菲, 万亮, 何勇, 岑海燕. 基于快速叶绿素荧光技术的油菜冠层生化参数垂直异质性分析[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3 (1): 40-50.
ZHANG Jiafei, WAN Liang, HE Yong, CEN Haiyan. Vertical heterogeneity analysis of biochemical parameters in oilseed rape canopy based on fast chlorophyll fluorescence technology[J]. Smart Agriculture, 2021, 3 (1): 40-50.

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基于快速叶绿素荧光技术的油菜冠层生化参数垂直异质性分析

张佳菲1,2, 万亮1,2, 何勇1,2,3, 岑海燕1,2,3*
(1.浙江大学 生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州 310058;2.农业农村部光谱检测重点实验室,浙江杭州 310058;3.浙江大学 现代光学仪器国家重点实验室,浙江杭州 310027)

摘要:准确获取作物冠层生化信息对监测作物生长和指导精准施肥具有重要意义。现有的作物生化参数的垂直分布研究以高光谱遥感反演为主,缺乏与光合生理的联系。本研究主要探究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物质和水分等生化参数的垂直分布变化特性,同时利用快速叶绿素荧光技术测定了叶片的光合性能,并通过线性回归分析和主成分分析进一步剖析了荧光响应与生化参数的内在联系。试验结果表明:(1)苗期中期油菜冠层的叶绿素含量、类胡萝卜素含量、干物质和水分含量均呈抛物线型的非均匀垂直分布,而叶绿素与类胡萝卜素的比值具有与其他生化参数不同的垂直分布模式,其随着叶位升高和施氮量的增加逐渐下降,与推动力DFTotal、电子链末端量子产额φRo等荧光参数的垂直分布模式相同;(2)荧光参数,特别是DFTotal,对油菜叶片叶绿素与类胡萝卜的比值、叶绿素和干物质含量具有较强的评估能力;(3)缺氮会降低苗期油菜叶片的光系统I和II(PSI和PSII)性能,通过最大光化学效率φPo等荧光参数可对氮素胁迫进行诊断;而不同叶位叶片在PSI性能即电子末端传递效率上具有显著差异,通过DFTotal可有效表征冠层生化参数的垂直异质性。上述结果表明,应用快速叶绿素荧光技术对作物进行生化信息的垂直异质性监测具有可行性,可为指导精准施肥和提高优质优产提供新思路和技术支撑。

关键词:快速叶绿素荧光;JIP-测定;垂直异质性;叶绿素;类胡萝卜素;氮素

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注:同一叶位的相同字母表示不同氮素处理在0.05水平上无显著差异(P ≥ 0.05,LSD检验)
图1 3种氮素处理(缺氮N0、正常施氮N1、过量施氮N2)下油菜苗期中期各叶位(L1~L7)叶片的生化参数变化
Fig. 1 The variations of biochemical parameters of oilseed rape leaves in the different positions(L1-L7)under three nitrogen treatments(no N—N0,normal N-N1,and excessive N-N2)at the middle seedling stage
图2 3种氮素处理下油菜苗期各叶位叶片的JIP-测定参数变化雷达图
Fig. 2 Radar plot of important JIP-test parameters of rape leaves in the different leaf positions under three nitrogen treatments
注:n = 7×9;*,P < 0.05;**,P < 0.01
图3 JIP-测定参数与生化参数关系热图
Fig. 3 Heat map representation of correlations between JIP-test parameters and biochemical characteristics
注:****,P < 0.0001
图4 JIP-测定参数与生化参数的回归分析结果
Fig. 4 Linear regressions between JIP-test parameters and biophysical characteristics
图5 基于主成分分析的3种氮素处理下油菜苗期各叶位叶片JIP-测定参数的响应变化
Fig. 5 Response of JIP-test parameters of rape leaves in the different leaf positions under three nitrogen treatments based on PCA

来源:《智慧农业(中英文)》2021年第1期

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