现代都市农业研究所在水稻营养生态效应现代快速评价方法研究取得新进展

水稻是江苏及太湖地区主栽粮食作物，苏州素有“鱼米之乡”之誉。氮素和水分又是影响水稻产量、营养及生态效应的重要因子。构建现代快速评价方法，对区域内发展以“智慧+绿色+健康”为特征的水稻现代农作方式具有重要意义。近期，我院现代都市农业研究所在水稻低空遥感监测和¹³C同位素判别技术方面取得新进展，对大田作物水稻资源利用效率的快速评价与田间干预调控具有重要理论意义和实践参考：

（1）叶片含氮量（LNC）是水稻重要的农艺参数，常用于植物光合能力分析和作物营养诊断。快速无损的叶片氮含量估计对于实施农田精准管理至关重要。该研究以低空无人机获取水稻冠层高光谱遥感数据，结合机器学习回归算法建立LNC估测模型，绘制氮素浓度分布图，为水稻田间氮素管理提供科学依据。

上述研究成果以“Estimating Rice Leaf Nitrogen Content and Field Distribution Using Machine Learning with Diverse Hyperspectral Features”为题，发表于Agronomy（JCR一区），由苏州市农业科学院与扬州大学合作完成，论文第一作者为田婷助理研究员，通讯作者为张青研究员（图1）。

（2）水分利用效率是评价作物生长适宜程度的重要生理指标，近年来作物稳定性碳同位素成分的差异已成为研究作物水分利用及对环境反应的重要且可靠的指标。详细了解植物生长过程中碳同位素组成的变化与气候要素的关系是非常有意义的。本研究表明了δ¹³C值可准确的反映作物的水分供应状况，且在最大分蘖期，采集全株水稻测定其δ¹³C值更能表征水稻全生育期的水分利用效率。δ¹³C值受气象因素尤其是光照辐射影响最大。

上述研究成果以‘Rice Shoot 13C Abundance at Maximum Tillering Stage Is Well Suited to Distinguish Differences in Water Use Efficiency for Water-Saving Rice Technologies’为题，发表于Agronomy（JCR一区），由苏州市农业科学院、中国农业大学和德国哥廷根大学合作完成，我院陶玥玥副研究员和中国农业大学张亚男博士为论文共同第一作者，通讯作者为陶玥玥副研究员（图2）。（现代都市农业研究所供稿）

                                                             图1 不同回归算法估测性能（Tian et al., 2024）

                                                 图2 水稻植株δ13C与水分利用效率相关性 (Tao et al., 2024)