Plant Phenomics | 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)基于結(jié)果枝環(huán)剝和機(jī)器學(xué)習(xí)的梨樹最佳葉面積果比研究

根據(jù)FAO的2022年最新數(shù)據(jù)，我國梨樹的種植面積占全球梨樹種植面積的69%，年產(chǎn)量超過1600萬噸。果實(shí)品質(zhì)是決定梨市場競爭力的重要因素，然而，由于我國梨果實(shí)品質(zhì)參差不齊，其經(jīng)濟(jì)效益并不理想。梨樹栽培中，樹體果實(shí)負(fù)載量是影響梨果實(shí)品質(zhì)的重要因素之一，確定合理負(fù)載量的核心方法是葉果比（LFR）法，其本質(zhì)是光合面積與果實(shí)數(shù)量的比率，即葉面積果比（LAFR），怎樣快速有效分析葉面積并指導(dǎo)科學(xué)有效疏果工作成為生產(chǎn)中亟需解決的技術(shù)問題。此外，以往研究中在一定程度上忽略了由于葉片/果實(shí)年際生長而導(dǎo)致的LFR或LAFR的動態(tài)變化，導(dǎo)致前期研究得出的LFR或LAFR建議值可能僅在梨樹特定的發(fā)育時期有效，而不足以覆蓋果實(shí)整個發(fā)育周期，難以為梨不同階段的疏果工作提供有效的指導(dǎo)。

2024年9月，Plant Phenomics在線發(fā)表了由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院、三亞研究院、前沿交叉研究院和日本東京大學(xué)合作完成的題為Study on the Optimal Leaf Area-to-Fruit Ratio of Pear Trees on the Basis of Bearing Branch Girdling and Machine Learning的研究論文。

本研究提出了一種基于結(jié)果枝環(huán)剝技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的梨樹不同發(fā)育時期最佳LAFR估算方法，并將其應(yīng)用于梨樹栽培實(shí)踐中，證實(shí)了方法的有效性并估算了早熟砂梨5個不同時期（包括幼果期和果實(shí)成熟期）的最佳LAFR和LFR，指導(dǎo)不同時期的疏果作業(yè)。

本研究首先利用結(jié)果枝環(huán)剝技術(shù)，對結(jié)果枝進(jìn)行處理并采集了每組樣本在不同時期的梨果實(shí)品質(zhì)和對應(yīng)的LAFR數(shù)據(jù)。其次，使用相關(guān)性分析篩選出與LAFR變化顯著相關(guān)的果實(shí)品質(zhì)。進(jìn)一步通過聚類算法和主成分分析，篩選出具有最高果實(shí)品質(zhì)的類及其對應(yīng)的LAFR數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建數(shù)據(jù)集。最后使用最小二乘法對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合并確定了不同時期的最佳LAFR值及其對應(yīng)的最佳LFR值，其結(jié)果為：花后28、42、63、91、112天（DAF）的最佳LAFR值分別為12.54、18.95、23.79、27.06、28.76 dm2（對應(yīng)的最佳LFR分別為19、29、36、41、44）。

本研究進(jìn)一步通過大規(guī)模田間驗(yàn)證試驗(yàn)證實(shí)了所估算的最佳LAFR值在提高梨果實(shí)品質(zhì)的有效性。選取了兩個早熟砂梨品種，在幼果期進(jìn)行隨機(jī)疏果以改變不同樣本的LAFR。在果實(shí)成熟期采集LAFR和果實(shí)品質(zhì)實(shí)測值，用于構(gòu)建數(shù)據(jù)集。結(jié)果顯示，相比非最佳LAFR，最佳LAFR可以提高包括果實(shí)大小和糖分含量在內(nèi)的品質(zhì)數(shù)據(jù)，而進(jìn)一步提高LAFR值無法繼續(xù)提高果實(shí)品質(zhì)，還會造成產(chǎn)量下降。該結(jié)果證實(shí)了在果實(shí)成熟期（112DAF），28.76 dm2是產(chǎn)生最佳果實(shí)品質(zhì)同時保持合理產(chǎn)量的臨界值，代表最佳LAFR。其對應(yīng)的幼果期（28/42DAF）最佳LAFR為12.54/18.95 dm2。

綜上所述，本研究優(yōu)化了梨樹不同時期的LAFR，并證實(shí)了最佳LAFR對改善果實(shí)品質(zhì)的有效性。本研究為合理確定梨樹負(fù)載量，指導(dǎo)疏果作業(yè)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、清潔的果實(shí)生產(chǎn)，提高果實(shí)品質(zhì)和經(jīng)濟(jì)效益提供了理論依據(jù)。本研究提出的LAFR研究流程是一種有效的策略，可以擴(kuò)展到其他果樹的LAFR研究。

圖1.(A)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)。(B)本研究的工作流程。(1)在環(huán)剝實(shí)驗(yàn)中，收集了每個樣本在不同階段的果實(shí)質(zhì)量和葉面積數(shù)據(jù)，使用相關(guān)性分析、聚類算法、主成分分析和最小二乘法確定每個時期的最佳LAFR。(2)在田間驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，收集了每棵梨樹的LAFR和果實(shí)品質(zhì)數(shù)據(jù)，通過比較不同LAFR下的果實(shí)品質(zhì)來驗(yàn)證最佳LAFR改善果實(shí)品質(zhì)的能力。

圖2.兩個早熟砂梨品種‘翠冠’和‘翠玉’在不同LAFR下的果實(shí)品質(zhì)比較。采用t檢驗(yàn)和ANOVA進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。差異顯著性用“*”和“**”表示，分別表示P≤0.05和P≤0.01，“ns”表示差異不顯著。

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院/三亞研究院張紹鈴院士團(tuán)隊(duì)博士生張帆航為本論文的第一作者，博士生王琪為共同第一作者，陶書田教授為通訊作者，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院穆悅博士和日本東京大學(xué)二宮正士教授為共同通訊作者。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院/三亞研究院張紹鈴院士、博士生嚴(yán)鑫、已畢業(yè)碩士譚志豪和祖嘯潮，前沿交叉研究院已畢業(yè)博士周欽陽和已畢業(yè)碩士李海濤參與了研究工作。該研究得到了江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金項(xiàng)目（CX(22)2025和CX(23)1011）、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)三亞研究院成果轉(zhuǎn)化基金項(xiàng)目（NAUSY-CG-YB06）和國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)（梨）產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-28）的資助。

作者團(tuán)隊(duì)介紹

陶書田教授，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任國家梨產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系崗位科學(xué)家。

研究方向：（1）果實(shí)品質(zhì)發(fā)育生理及調(diào)控技術(shù)；（2）木質(zhì)素合成及石細(xì)胞形成機(jī)理與調(diào)控；（3）木質(zhì)素生物學(xué)；（4）果樹表型組學(xué)與智慧高效栽培。

二宮正士教授，日本東京大學(xué)名譽(yù)教授，曾任亞洲農(nóng)業(yè)信息技術(shù)聯(lián)盟主席，日本農(nóng)林水產(chǎn)省農(nóng)業(yè)研究中心上席研究官，農(nóng)林水產(chǎn)省農(nóng)業(yè)IT研究推進(jìn)負(fù)責(zé)人，日本國家農(nóng)業(yè)研究機(jī)構(gòu)研究管理監(jiān)等職務(wù)，現(xiàn)任日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)超先端研究總負(fù)責(zé)人，日本農(nóng)林水產(chǎn)省農(nóng)林水產(chǎn)技術(shù)會議會員。

研究方向：（1）基于圖像的多平臺作物表型研究；（2）田間服務(wù)器（Field Server）研究；（3）農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究。

穆悅博士，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院講師，博士畢業(yè)于中國林業(yè)科學(xué)研究院，博士后留學(xué)于日本東京大學(xué)。

研究方向：（1）果樹冠層結(jié)構(gòu)分析與光合利用；（2）智慧果園相關(guān)應(yīng)用。

論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0‍233

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為7.6，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計(jì)劃領(lǐng)軍期刊項(xiàng)目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
特邀作者：張帆航，陶書田
編輯排版：王平、張婕（上海交通大學(xué)）
審核：尹歡、孔敏