盐胁迫下水稻产量损失的遥感与离子平衡协同预测研究——以西班牙Guadalquivir沼泽地为例

《Agricultural Water Management》：Integrating remote sensing and ion balance to predict yield losses under saline irrigation in rice

本研究针对地中海地区水稻种植因灌溉水盐度升高导致的严重减产问题，通过整合遥感光谱数据与叶片离子平衡指标，揭示了盐胁迫下水稻的生理响应规律。研究人员在自然盐度梯度下（ECm3.1–6.9 dS m?1）监测了籼稻（indica）和粳稻（japonica）的生长性状、Na/K比及Sentinel-2植被指数，并构建广义加性模型（GAM）。结果发现，盐度升至7 dS m?1时产量损失达70%，MCARI指数可特异性识别生殖期离子胁迫，而籼稻通过维持较高K+浓度表现出更强耐盐性。该研究为盐渍化农田的精准管理提供了理论与技术支撑。

　　

在西班牙南部的Guadalquivir河沼泽地带，水稻种植是当地农业的支柱产业，但近年来却面临日益严峻的挑战。气候干旱化与海水倒灌导致灌溉水盐度持续攀升，严重威胁水稻的生长发育与产量形成。尽管前人研究已明确水稻对盐分敏感，且籼稻（indica）通常比粳稻（japonica）更具耐盐性，但多数结论源于可控环境试验，难以真实反映大田条件下盐胁迫的时空异质性。此外，如何将遥感技术与生理指标结合，实现盐胁迫的早期诊断与产量预测，仍是地中海水稻系统亟待解决的科学问题。

为厘清盐度对水稻的胁迫机制，由Gregorio Egea、Annkathrin Rosenbaum、Mathias Becker等学者组成的研究团队，于2022年在Guadalquivir沼泽地的10个商业化稻田中展开实地观测。这些田块沿自然盐度梯度分布，灌溉水平均电导率（EC_m）介于3.1–6.9 dS m^?1，覆盖低、中、高三个盐度等级，并同时种植籼稻品种‘Puntal’和粳稻品种‘Hispagran’或‘Marisma’。研究同步采集了植株农艺性状（株高、分蘖数、产量）、叶片离子浓度（Na⁺、K⁺）以及Sentinel-2卫星衍生的植被指数（包括NDVI、GNDVI、EVI、SAVI、NDRE、MCARI），并利用广义加性模型（GAM）整合多源数据，解析盐胁迫对产量形成的影响路径。

关键技术方法概述

研究依托实地采样与遥感技术结合的策略：首先在盐度梯度田块中定期测量水稻生长指标与叶片Na⁺/K⁺浓度；其次通过Google Earth Engine平台获取Sentinel-2影像，计算六类植被指数并使用时序滤波平滑处理；最后采用GAM模型分析生理参数与光谱指数对产量的协同影响，并通过留一交叉验证（LOOCV）评估模型预测能力。

3.1 灌溉水盐度梯度与产量响应

灌溉水电导率在生长季内波动显著，高盐田块EC_m最高达6.93 dS m^?1。产量与EC_m呈显著负相关（R2 = 0.867），盐度从3 dS m^?1升至7 dS m^?1时，产量下降超70%，且不同亚种间趋势一致，表明盐度是限产的主导因子。

3.2 生理性状的盐度响应

中等盐度（EC_m3.9–5.5 dS m^?1）下，水稻通过提升K⁺吸收维持Na/K比与低盐处理相近，暗示补偿性钾离子调控可缓解盐害；而高盐条件下Na/K比显著上升，粳稻的钠积累量高于籼稻，且其钾离子保持能力较弱，导致离子失衡加剧。

3.3 植被指数的胁迫识别能力

广谱绿度指数（NDVI、GNDVI等）在营养生长期（<60 DAS）即能区分盐度水平，反映早期渗透胁迫对冠层结构的影响；唯独MCARI在生殖期（>90 DAS）表现出对高盐的特异性响应，与叶片色素降解及离子毒害阶段吻合。

3.4 多变量模型揭示胁迫动态

GAM模型显示，Na/K比与生育期（DAS）的交互作用显著，水稻在营养初期与生殖后期对离子失衡尤为敏感；MCARI对产量的解释力最强（p < 0.001），而亚种身份未显著影响模型，说明耐盐性差异主要源于生理调控而非遗传分类。

结论与讨论

本研究通过融合遥感与生理监测，阐明盐胁迫下水稻产量损失的双阶段机制：早期以渗透胁迫抑制冠层建成，后期以离子毒害加速衰老。MCARI作为晚期胁迫的光谱标志物，与Na/K比协同可精准预测产量。籼稻通过维持K⁺稳态提升耐盐性，为抗盐育种提供了新靶点。该成果发表于《Agricultural Water Management》，为地中海稻区应对盐渍化提供了可操作的监测框架，并凸显多源数据集成在复杂农业环境中的决策价值。