水分脅迫是限制作物產量的主要因素之一。盡管過去幾十年來進行了大量研究，但干旱仍然是植物生長和作物生產力的主要威脅。植物的水分平衡調節機制對脅迫反應、生產力和恢復力至關重要，這種平衡是通過結合兩種調節機制來控制的：葉片導水率和蒸騰作用。葉片導水率的連續測量仍然是一個挑戰，但蒸騰作用可以使用高通量功能生理表型（functional physiological phenotyping, FPP）來分析，在選擇作物改良性狀和預測特定環境條件下的作物表現時應考慮蒸騰作用。準確的產量預測對糧食生產和糧食安全至關重要，也有助于政策制定。從研究和開發的角度來看，產量預測工具將能夠減少育種人員選擇最佳親本系和在不同環境條件下測試新雜交種所需的時間和成本。此外，可靠的產量預測也將有利于種植者進行作物管理，幫助他們做出明智的合算的決策。然而，一般來說，作物產量的早期生長階段預測是一項具有挑戰性的任務，在水分脅迫下甚至更具挑戰性。最近開發的產量預測模型基于深度神經網絡，輸入2247個地點的天氣和土壤條件數據以及2267個玉米雜交種的產量數據，可準確預測產量。該模型的開發者得出結論，環境因素比基因型對作物產量的影響更大。因此，早期產量預測可能需要來自土壤-植物-大氣連續體（Soil-Plant-Atmosphere Continuum, SPAC）的大量數據。植物的生理特性與生產力關系最密切，對環境條件反應最靈敏，有望成為重要的產量預測因子。

作物生理學的最新進展表明，在干旱條件下，氣孔導度、滲透調節、莖稈貯藏物質的積累和再利用以及光合效率等數量生理性狀與產量密切相關。然而，大多數可用的產量預測模型不包括有助于作物生產力的關鍵植物生理性狀，如氣孔導度和光合作用。這些性狀是植物對變化環境的主要和最敏感的反應之一，這些性狀有助于優化植物對變化環境條件的反應，也可能有助于最大限度地提高產量。

為了解決預測田間番茄產量的挑戰，Sanbon Chaka Gosa等使用全植株功能表型（whole-plant functional phenotyping）來評估灌溉和干旱條件下的水分關系。供試番茄在灌溉和干旱處理條件下表現出產量的變異性。供試番茄包括兩個與加工番茄品種M82同源的隱性突變體：zeta z²⁰⁸³  (ZET) 和tangerine t³⁴⁰⁶  (TAN)。作為增加產量變異和評估根ABA對表型的相對貢獻的一種方式，本試驗進行了七種嫁接組合：四種異質嫁接（M82與ZET和TAN相互嫁接）以及每種基因型的三種自嫁接。使用Plantarray植物高通量生理學特征監測系統（以色列Plant-DiTech）連續測定干旱處理前、中、后的多種生理特性。溫室和大田產量的對比分析表明，早晨整個冠層氣孔導度和累積蒸騰量與大田總產量（TY: r2分別為0.9和0.77）和植物營養體重量（PW: r2分別為0.6和0.94）密切相關。此外，干旱期間的最小累積蒸騰量和恢復灌溉時的恢復率都可以預測恢復力。

圖1 大氣條件和試驗進度表示為溫室試驗過程中盆栽重量的波動

（A） 在連續29天的實驗中，每日蒸汽壓差（VPD）和光合有效輻射（PAR）；（B）在試驗的29天內，對所有植株進行連續重量測量。

圖2 田間種植的嫁接番茄的植株重量和總產量

（A）充分灌溉條件下自嫁接和異質嫁接植株的鮮重差異；（B）有限灌溉條件下自嫁接和異質嫁接植株的鮮重差異；（C）充分灌溉條件下自嫁接和異質嫁接植株的總果實產量；（D）有限灌溉條件下自嫁接和異質嫁接植株的總果實產量。2018年實驗的數據以灰色（小寫字母）表示，2019年實驗的數據以紅色（大寫字母）表示。

圖3 冠層氣孔導度的日變化模式作為連續全株生理測量的一個例子
 

圖4 番茄產量構成因素與累積蒸騰作用的相關性
 

圖 5 蒸騰周期對產量預測的貢獻差異

表1 充分灌溉條件下溫室番茄幼苗的生理性狀與其田間產量和生物量的相關性

Plantarray植物高通量生理學特征監測系統局部

原文出處
Gosa S, Koch A, Shenhar I, et al. Predicting tomato field-yield using continuous monitoring of young tomato water status. Plant Science, 2021, 315, 111122.