宽带信号激励的叶绿素荧光建模及其用于水稻干旱胁迫测量的机理研究

Drought stress may change crop physiological status, reduce photosynthetic efficiency, and lead to crop yield reduction. This proposal aims to employ chlorophyll fluorescence (ChlF) as a technique for crop drought stress measurement, which is expected to eliminate the drawback of characterizing drought stress by measuring soil moister content. In this project: (1) A broad-band ChlF excitation technique, including optimal excitation parameters and multiple dimensional feature extraction methods, will be studied to solve the problem that traditional narrow-band excitations cannot perturb the whole dynamics of the photosystems. (2) In order to improve drought stress measurement accuracy and make ChlF as an online measuring technique, a model structure for broad-band ChlF excitations will be built and the model parameter identifiability and identification algorithms will be investigated. (3) Rice will be used as an example to study the relationship and mechanism of ChlF under broad-band excitations for drought stress measurement. ChlF signals under broad-band excitations will be analyzed from multiple dimensions, an information fusion model will be built for rice drought stress characterization, and a systematic foundation for rice drought stress measurement will be developed through ChlF under broad-band excitations. This project will improve traditional ChlF measurement techniques and enhance ChlF applications in sensing crop physiological status and environmental changes, especially provide theoretical and scientific base for rice drought stress measurement.

干旱胁迫会改变农作物生理特征，影响其光合系统效率，从而导致农作物的减产。课题拟将叶绿素荧光检测技术引入到农作物干旱胁迫测量，以解决传统的基于农作物土壤含水量测量方法难以准确反映农作物干旱胁迫状态的问题。项目：（1）研究宽带激励下的叶绿素荧光激发方法，探究其合理的激励参数和特征多维提取方法，以克服传统窄带激励信号难以充分获取农作物光合系统动态特性问题；（2）研究建立宽带信号激励下叶绿素荧光模型结构、分析模型结构的可辨识性和参数识别算法，以提高检测精度，满足在线测量需求；（3）以水稻为研究对象，探索宽带信号激励下的叶绿素荧光参数同水稻干旱胁迫的关系机理，利用多种信号分析方法，建立水稻干旱胁迫的融合模型，构建基于宽带信号激励叶绿素荧光的水稻干旱胁迫测量方法体系。本课题的研究，对于完善现有的叶绿素荧光测量方法，促进其在农作物生长环境感知中的应用，特别是水稻干旱胁迫检测中的应用提供理论和科学依据。

干旱胁迫改变作物生理特征，影响其光合效率，导致作物减产，限制全球粮食产量。本项目系统性地从叶绿素荧光的建模、优化、分析、仪器研发及应用等方面研究了叶绿素荧光用于作物生理及干旱的检测方法。主要工作如下：. (1) 具备宽带激励功能的叶绿素荧光仪研发及叶绿素荧光分析方法研究。针对现有叶绿素荧光仪的激发信号所依赖的脉冲与阶跃信号频率范围窄的问题，研究开发了集OJIP、PAM及宽带PRBS激励为一体的叶绿素荧光仪，为信号的获取提供了必要的工具；针对现有叶绿荧光特征点定位采用固定时间定位而未考虑植物的生理和实验条件差异所导致的特征点发生时刻变化的问题，研究了基于曲率的特征点自适用定位方法，提高了信息提取精度；研究了叶绿素荧光的频谱分析及小波分析方法，为叶绿素荧光分析提供多种分析手段。. (2)叶绿素荧光建模及模型评估研究。系统性地建立了考虑温度、光、短激发时间等因素的多个叶绿素荧光基本模型及能够适用于长时间宽带激励的高级叶绿素荧光模型并对模型进行试验验证，平均拟合误差小于<1%；针对光化学反应中物质的实时变化量难以在线测量及光合作用活动效率优化问题，利用可观测度、卡尔曼滤波、粒子群及黎卡提方程等理论与方法对模型状态估计及光合作用活动效率优化，完善了叶绿素荧光模型及其性能的分析评估理论体系。. (3) 叶绿荧光在干旱及植物生理的感知中的应用研究。研究了叶绿素荧光的频谱分析、小波分析及模型参数对于干旱样品的分类能力，为干旱检测提供多种分析手段；根据传统的叶绿素荧光特征参数及整个叶绿素荧光诱导曲线，利用支持向量机对水稻干旱胁迫程度进行分类，结果表明以荧光诱导曲线为输入的分类精度（86.67%）远高于以以诱导特征为输入的分类精度（72.65%）；以两种基因型大豆为例，研究通过曲率定位法提取的叶绿素荧光特征点及模型参数对不同基因型作物抗胁迫性能评估的方法，为育种中抗逆品种的评价与筛选提供了方法。