CN114577661B - 基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，属于农业生产技术领域。其包括以下步骤：建立作物的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)，得到所述根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)为：

Description

基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法
技术领域
本发明属于农业生产技术领域，具体涉及一种基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法。
背景技术
在当前的农业生产中，人们主要依据土壤水分状况来指导农田灌溉。但事实上，与土壤直接接触的作物根系对土壤水分状况的响应有一个生理过程，土壤含水量并不能完全反映作物水分状况。因此，仅仅依据土壤水分状况来指导农田灌溉，很可能由于对作物水分状况了解不充分而无法科学合理的制定灌溉措施。
要实现农田灌溉的科学合理，首先必须明确农田作物根系水分状况。但鉴于作物根系生长于农田土壤中，要对其含水量进行测定，在当前的技术条件下，就必须将作物根系从土壤中挖出。这种破坏性的作物根系水分含量测定方法，会对作物造成不可逆的生理伤害，严重时还会导致作物死亡。目前，如何通过测定作物地上部的生理参数来确定作物根系水分含量，已成为当前农田灌溉研究领域的关键问题。
研究发现，水分亏缺条件下，作物根系能够最先感受亏水信息，改变其化学信号物质含量，并通过木质部蒸腾流将这些根信号向冠层传输。为了在不破坏作物根系的前提下获取作物根系水分含量，申请人深入研究了作物体内根源信号的根区发生、木质部传输与冠层积累机制，并曾在此基础上利用叶片中单一根源信号玉米素核苷(ZR，ZeatinRiboside)含量与根系水分含量的关系提出了田间作物根系水分含量的检测方法，并据此申报一项发明专利申请，获得专利权，具体请参阅专利文献CN 108956900 B。但进一步的研究发现，叶片玉米素核苷含量变化不仅与根系水分含量有关系，还受脱落酸(ABA，AbscisicAcid)含量变化影响。因此，在利用根源信号变化检测田间作物根系水分含量时，应充分考虑叶片脱落酸与玉米素核苷两种根源信号含量的变化。基于此，申请人提出了改进的根系水分含量测定方法。
发明内容
有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于两种根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，以提高根系水分含量的预测准确性。
目前已经证实的根信号主要包括脱落酸与玉米素核苷两大类。当根中水分含量降低时，根系会大量合成根信号脱落酸；根系合成的脱落酸会通过木质部蒸腾流向冠层传输，并在作物叶片大量积累；同时，根系水分含量降低会阻碍根系玉米素核苷合成，进而导致根系合成的玉米素核苷的量减少；根信号玉米素核苷亦通过木质部蒸腾流向冠层传输，并在作物叶片积累。此外，脱落酸与玉米素核苷在合成过程中相互拮抗。其中，脱落酸积累能够加速细胞分裂素氧化酶基因的表达，从而降低玉米素核苷含量；而玉米素核苷积累则能够降低细胞分裂素氧化酶活性，进而延迟脱落酸积累。因此，作物根系水分含量不是仅仅与其中某一种根信号相关联，而与两种根信号均密切关系。然而，本领域技术人员即使常规知晓根系水分含量与两种根信号的关联性，也仍未考虑到建立根系水分含量与前述两种根信号的关系模型，进一步获取确定的关系式，以对作物灌溉提供有用的帮助与指导。
本申请基于对脱落酸与玉米素核苷这两种根信号与根系水分含量关系的探索与研究，自主建立并提出基于两种根信号响应水分变化经验模型；继而利用获取的叶片脱落酸含量、玉米素核苷含量与根系水分含量，即能获取经验模型各参数；进一步将已测得的叶片脱落酸含量与玉米素核苷含量代入方程，即可计算出根系水分含量。经验证，这是测定根系水分含量的更为有效和可靠的方法。
据此，本发明所采用的具体技术方案是：
建立作物的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)，得到所述根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)为：
其中：f(x，y)为根系水分含量；x为叶片玉米素核苷含量，ng/g FW；y为叶片脱落酸含量，ng/g FW；a、b、c为常数；
获取待测作物叶片中的玉米素核苷含量与脱落酸含量，将其代入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中，计算得到根系水分含量，即为待测作物根系水分水量的预测值。
进一步地，所述建立作物的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)的具体步骤为：
获取不同灌水量水平下，处于生长阶段的作物叶片中的脱落酸含量与玉米素核苷含量；
获取前述步骤中所述作物的根系水分含量；
将获取的脱落酸含量与玉米素核苷含量以及获取的根系水分含量，分别代入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中，根据最小二乘法计算出方程式(Ⅰ)中的常数a、b、c，得到所述作物的根信号响应水分变化经验模型方程式。
进一步地，所述不同灌水量水平是以农田灌水量为基准，取不同比例的一组测量值；例如：一组测量值可以为农田灌水量(以体积计)的60％、70％、80％、90％和100％；也可以为农田灌水量的40％、55％、70％、85％和100％，一组测量值中具体的测量值及其相邻测量值之间的差值是本领域技术人员基于本发明方法及其原理可常规设置的。
进一步地，所述脱落酸含量与玉米素核苷含量的测定方法均为酶联免疫法。
进一步地，所述脱落酸含量与玉米素核苷含量的测定方法均是将叶片经过液氮处理后采用酶联免疫法进行测定。
进一步地，所述获取的根系水分含量通过如下方程式(Ⅱ)计算得到：
其中，根系鲜重为新鲜根系的重量，g；根系干重为新鲜根系干燥后的重量，g。
进一步地，所述干燥是将新鲜根系放入100-110℃烘箱中烘干至恒重。
进一步地，所述获取不同灌水量水平下、处于生长阶段的作物叶片中的脱落酸含量与玉米素核苷含量的具体步骤为：
播种前，在农田中随机布设至少5个不同位点；作物生长过程中，各位点分别按照农田灌水量的40％-100％进行灌溉；
在某一生长阶段，分别收获各位点3株以上作物某一叶位的叶片，用液氮处理后采用酶联免疫法分别测定脱落酸含量与玉米素核苷含量。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：
本发明提供了一种通过检测作物叶片中脱落酸与玉米素核苷含量即可获取根系水分含量的方法，并提供了经验模型。该方法能够有效地避免挖掘根系测定其含水量对作物根系的破坏，具有无损作物根系、基本不影响作物生长、测试方法简单快捷、计算公式简便等优点，对指导农田灌溉，有较高的实用价值。
与现有根系水分含量预测方法相比，本发明方法预测根系含水量的准确度更高，预测误差率可以控制在±0.3％以内。因此，本发明基于两种根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法是预测根系水分含量更为有效和可靠的方法。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步清楚阐述本发明的内容，但本发明的保护内容不仅仅局限于下面的实施例。在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
本发明提供了一种基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，具体步骤如下：
步骤1：播种前，在农田中随机布设至少5个不同位点；作物生长过程中，各位点分别按照农田灌水量的40-100％进行灌溉；
步骤2：在某一生长阶段，分别收获各位点3株以上作物某一叶位的叶片，用液氮处理后采用酶联免疫法测定脱落酸含量与玉米素核苷含量；
步骤3：收获步骤2所述作物的根系，称取鲜重后，烘干至恒重，称取干重，根据方程式(Ⅱ)计算根系水分含量；
所述方程式(Ⅱ)为：
其中，根系鲜重为新鲜根系的重量，g；根系干重为新鲜根系干燥后的重量，g；
步骤4：将步骤2获取的叶片玉米素核苷含量和脱落酸含量以及步骤3获取的根系水分含量分别带入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)，根据最小二乘法计算出方程式(Ⅰ)中的常数a、b、c；
所述根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)为：
其中：f(x，y)为根系水分含量；x为叶片玉米素核苷含量，ng/g FW；y为叶片脱落酸含量，ng/g FW；a、b、c为常数；
步骤5：收获待测作物相同叶位的叶片，用液氮处理后采用酶联免疫法测定叶片中玉米素核苷含量与脱落酸含量，将其代入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中，计算得到根系水分含量，即为待测作物根系水分水量的预测值。
本发明下述案例中仅提供了按照本发明方法预测油菜根系水分含量的具体操作步骤，但是可以预见的是，本发明所指作物不限于油菜作物，除了油菜作物，其它在不同灌水量水平下也能够发生玉米素核苷含量与脱落酸含量变化的作物同样适用本发明方法以预测根系水分含量，指导灌溉。本领域技术人员在充分理解本发明原理及其意图的情况下，无需经过创造性劳动，即可将本发明所述方法应用至其他作物，获取特定作物的根信号响应水分变化经验模型方程式，进而获取根系水分含量的预测值。
应用案例：
1水分处理
地点：河南商丘永城市，试验田面积：6亩，作物：油菜，试验时间：2020年。
播种后，在农田中随机布设5个不同位点；作物生长过程中，各位点分别按照正常灌水量的60％、70％、80％、90％、100％进行灌溉。
2模型建立
油菜生长至苗期后，分别在各位点选取4株植株，收获各植株倒二叶位的叶片，用液氮处理后，采用酶联免疫法测定其中玉米素核苷含量(ng/gFW，纳克每克鲜重)与脱落酸含量(ng/g FW，纳克每克鲜重)，如表1所示。
叶片收获完成后，进一步收获作物根系。称取鲜重后，放入105℃烘箱烘干至恒重；根据方程式(Ⅱ)计算根系水分含量，如表1所示。
表1叶片脱落酸含量、玉米素核苷含量和根系水分含量
进一步根据最小二乘法计算出根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中的常数a、b、c；
a＝0.8971；b＝–0.1773；c＝0.6005
从而得到，油菜的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)为：
3根系水分含量计算
于苗期在田间任意选取油菜植株，收获各植株倒二叶位的叶片，用液氮处理后，采用酶联免疫法测定其中玉米素核苷含量与脱落酸含量。
进一步根据得到的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)计算出根系水分含量预测值，如表2所示。
表2根据经验模型方程式(Ⅰ)计算的根系水分含量预测值
效果评价：
为进一步验证本发明方法的预测准确度，接下来对本发明方法及专利文献CN108956900A的中提供的方法进行比较。
基于专利文献CN 108956900A的中提供的方法，本发明获得了叶片玉米素核苷含量和根系含水量的回归方程式，如表3所示。
表3基于玉米素核苷响应预测根系水分含量的方程式
接着，随机选取5株植株，测定叶片脱落酸含量与玉米素核苷含量，分别基于方程式(Ⅰ)与方程式(Ⅲ)获取各根系水分含量预测值。
同步收获植株根系，获取根系水分含量实测值，并将各预测值与实测值进行比较，如表4所示。
表4两种方法根系水分含量预测值与实测值的比较
由表4对比可知，基于方程式(Ⅰ)的根系水分含量预测值较基于方程式(Ⅲ)的根系水分含量预测值更贴近根系水分含量实测值。更进一步地分析发现，基于方程式(Ⅰ)的根系水分含量预测值与实测值的最大误差为-0.002，最大误差率为-0.24％，其中误差率＝(预测值-实测值)/实测值；而基于方程式(Ⅲ)的根系水分含量预测值与实测值的最大误差为0.008，最大误差率为1.02％。因此本发明采用方程式(Ⅰ)预测方法较之采用方程式(Ⅲ)，误差率绝对值最大可降低76.5％，表现出更为显著的预测准确度。
综上，采用本发明基于两种根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法进行根系水分含量的预测更为接近真实值，能够更精准地指导农田灌溉，为作物生长提供更可靠的支持，具有显著的进步性及实用价值。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：包括以下步骤：
建立作物的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)，得到所述根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)为：
其中：f(x，y)为根系水分含量；x为叶片玉米素核苷含量，ng/g FW；y为叶片脱落酸含量，ng/g FW；a、b、c为常数；
获取待测作物叶片中的玉米素核苷含量与脱落酸含量，将其代入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中，计算得到根系水分含量，即为待测作物根系水分含量的预测值。
2.如权利要求1所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述建立作物的根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)的具体步骤为：
获取不同灌水量水平下，处于生长阶段的作物叶片中的脱落酸含量与玉米素核苷含量；
获取前述步骤中所述作物的根系水分含量；
将获取的脱落酸含量与玉米素核苷含量以及获取的根系水分含量，分别代入根信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)中，根据最小二乘法计算出方程式(Ⅰ)中的常数a、b、c，得到所述作物的信号响应水分变化经验模型方程式(Ⅰ)。
3.如权利要求2所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述不同灌水量水平是以农田灌水量为基准，取不同比例的一组测量值。
4.如权利要求2所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述脱落酸含量与玉米素核苷含量的测定方法均为酶联免疫法。
5.如权利要求4所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述脱落酸含量与玉米素核苷含量的测定方法均是将叶片经过液氮处理后采用酶联免疫法进行测定。
6.如权利要求2所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述获取的根系水分含量通过如下方程式(Ⅱ)计算得到：
其中，根系鲜重为新鲜根系的重量，g；根系干重为新鲜根系干燥后的重量，g。
7.如权利要求6所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述干燥是将新鲜根系放入100-110℃烘箱中烘干至恒重。
8.如权利要求2所述的基于根信号响应水分变化模型的根系水分含量测定方法，其特征在于：
所述获取不同灌水量水平下、处于生长阶段的作物叶片中的脱落酸含量与玉米素核苷含量的具体步骤为：
播种前，在农田中随机布设至少5个不同位点；作物生长过程中，各位点分别按照农田灌水量的40％-100％进行灌溉；
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Assignee: Shaanxi Sainuo Agricultural Ecology Co.,Ltd.

Assignor: HENAN University OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

Contract record no.: X2024980006619

Denomination of invention: A method for measuring root water content based on root signal response to water change model

Granted publication date: 20230718

License type: Common License

Record date: 20240603