用于土壤固氮高生物量草地地下表型获取的地面穿透雷达


发布时间:

2022-01-16

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  目标:许多政府和公司已经承诺到2030或2050年实现净零排放以应对气候变化,这需要开发新的碳捕获和封存/储存(CCS)技术。一种拟议的方法是将碳作为植物物质(包括根块和根部分泌物)沉积在土壤中。作为固碳战略的一部分,将根茎等多年生特性添加到作物中,将使作物每年从根茎的分生组织中重新生长,而不需要从种子中种植,这反过来将会鼓励免耕农业的实践。将这些方法整合到生产性农业中需要一种与高通量育种和选择方法兼容的地下表型方法(即快速、廉价、可靠和非侵入性),然而目前还不存在。

 

  方法:地面穿透雷达(GPR)是一种非侵入性的地下传感技术,具有作为表型分析技术的潜力。在本研究中,采用原型阵列地面穿透雷达进行高粱杂交品种PSH09TX15的根部,利用连续小波变换的A扫描水平时域分析和B扫描水平时间/频率分析,从获得的雷达图中提取感兴趣的特征。

 

  结果:在检查的六个A-扫描诊断指数中,信号振幅的标准偏差与地下生物量的相关性最大。使用连续小波变换的时间频率分析得出了B扫描特征与地下生物量的高度相关性。

 

  结论:这些结果表明,对 GPR 数据分析工作的持续改进应该会产生一种高度适用的表型分析工具,用于在大规模选择不可行的环境中进行育种工作。

 

  图1 水槽环境中的地块和深度水平。从左到右,地块编号为1-8(见顶视图)。标有'B'的空间被指定为空白区域,未采集相关的质量。不同的深度区域用不同的灰色调来划分。

 

  图2 人工槽环境的图像。(左)洗槽过程后的地下生物量,图中是由绿色尼龙网分隔的三个深度层;(右)生长季节的人工槽环境。

 

  图3 处理流程图。图(a)显示用于准备A-扫描分析和一半CWT分析的GPR数据处理步骤。图(b)显示了用于准备后半部分CWT分析的GPR数据处理步骤。

 

  图4 分析的B型扫描感兴趣区域。红色轮廓以外的数据被丢弃,因为它主要包含噪音。

 

  图5 表型裁剪后的GPR数据。区域的选择是通过目测确定第一个回波的 "最低 "点。

 

  图6不同伪频率的连续小波变换的注释图。显示的是WPF 1.12 GHz的信息,以及从槽中收集的根茎部分质量。

 

  图7 每个深度的根和茎生物量箱线图。两种组织类型的分布显示在3套2张图中,每个方框和晶须对应于所有8个农业地块中两种组织类型之一的特定深度水平质量测量分布。

 

  图8每个农业小区各深度层次生物量测量线图。每个节点代表单个采集的样本。 a) 灌木根部样本的质量测量 b) 根茎的质量测量。

 

  图9 A-扫描标准偏差与根茎生物量的散点图。指数1是唯一与根茎生物量存在相关的指标,R值为0.71。这种相关性在P < 0.05时是有意义的。

 

  图10 对B扫描图像进行连续小波变换的结果。

 

  图11 从每个小区收获的根生物量与每个WPF的WPFD之间的相关性得出的R值图。红色显示的区域在P<0.05时是有意义的。

 

  图12 从每个小区收获的根茎生物量与每个WPF的WPFD之间的相关性得出的R值图。红色显示的区域在P<0.05时是有意义的。

 

  图13 从每个WPF的各深度组合根茎地块-收获生物量之间的相关性得出的R值图。

 

  来源:Wolfe M, Huo D, Ruiz-Guzman H, et al. Ground Penetrating Radar for Belowground Phenotyping of High-biomass Grasses for Soil Carbon Sequestration[J]. 2021.

  https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1041672/v1

 

  编辑:小王博士在努力

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