兰州国苗族领导的研究小组,博士后研究员的自然资源和环境科学(nr)伊利诺斯州大学的美国,已经报道了第一个连续场赛季使用日光引起的荧光(SIF)数据来确定大豆如何应对光波动水平和环境压力。SIF可以揭示植物的光合性能在整个生长季节。他们的工作是报道地球物理研究杂志》- - - - - -Biogeosciences。
“光合性能监控的关键特征是它直接翻译产量潜力”,说Kaiyu关、nr助理教授和这项研究的首席研究员。“这种方法使我们能够快速无损监测植物如何执行在前所未有的各种条件。”
“因为最近发现的SIF利用卫星信号测量光合作用,科学家们一直在探索潜在的SIF技术应用于更好的农业生态系统”,研究合作者卡尔Bernacchi说植物科学副教授卡尔·r·伍斯基因组生物学研究所(游戏)。“这研究进展我们了解作物生理学和SIF在当地的规模,这将为卫星观测监测植物健康和收益率超过大面积的农田。”
植物在光合作用中,一个百分之二的吸收光能量和荧光发射。发出荧光是与光合作用的速度成正比。研究人员使用高光谱传感器捕捉到这一过程检测光合作用在生长季节波动。他们设计了这种不断的研究,以便更好地理解之间的关系光吸收,发射荧光和光合作用的速率。“我们想找出这种比例关系是否一致的跨各种生态系统,特别是在作物和野生生态系统如森林和热带大草原”,苗族说。
“我们也测试这项技术的适用性作物表现型联系关键特征和他们的潜在基因”,作者凯瑟琳·米查姆说:游戏内的博士后研究员。
“SIF技术可以帮助我们从手动变换表现型奋进号需要大型团队的研究人员和昂贵的设备,一个高效,自动化的过程,”合著者凯特琳摩尔说,游戏内的博士后研究员。
SIF传感器网络部署在我们评估耕地和其他自然生态系统。关的实验室推出了另外两个长期SIF系统内布拉斯加州比较依靠雨水和灌溉领域玉米,旋转。”将这一技术应用于不同的地区,我们可以确保这个工具的有效性在无数无数的植物生长条件”,喜阳说,弗吉尼亚大学的助理教授,本研究设计的SIF监测系统。
“我们的链接在叶SIF数据的能力,树冠和区域尺度将促进模型预测作物产量的提高”,官说。“我们的终极目标是监控全世界任何领域的光合效率评估作物条件和预测作物产量在全球范围内实时的。”
