从叶片荧光到作物生物量：MultispeQ 如何重塑马铃薯光合监测与精准农业？

更新时间：2026-10-22

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在农业生产中，作物的光合作用是决定产量的 “核心引擎"—— 它将二氧化碳和水转化为有机物质，直接影响最终的生物量（干物质产量）。但长期以来，科研人员和农户面临一个难题：如何快速、准确地监测光合作用动态，避免传统方法 “耗时、昂贵、参数僵化" 的痛点？

近期发表在《Smart Agricultural Technology》（2025 年，期刊 DOI：10.1016/j.atech.2025.100807）的一项研究给出了答案：通过手持光合表型设备：MultispeQ 多功能植物测量仪，结合作物模型与遥感技术，成功实现了马铃薯光合能力与生物量的精准估算，18 个试验案例中 16 个显著降低了模拟误差。今天我们就聚焦这款 “田间光合监测利器"，结合研究中的具体测量结果，看看它如何为精准农业注入新动能。

一、传统光合监测的痛点：为何需要 MultispeQ？

要理解 MultispeQ 的价值，首先得直面传统光合研究的局限 —— 这些问题在马铃薯种植监测中尤为突出：

1. 设备笨重且昂贵：传统测量依赖大型气体交换仪（如 LI-6800），不仅价格高，还需专业人员操作，难以在田间大规模、高频次使用；

2. 参数 “一刀切"：过去常用文献中的 “固定光合参数"（如最大光合能力 Amax=33 kg CO₂ ha⁻¹ hr⁻¹）估算作物生长，但研究发现，马铃薯的 Amax 受土壤、品种、氮素等影响差异显著（如荷兰两个试验田 Amax 均值相差超 10 kg CO₂ ha⁻¹ hr⁻¹），固定参数会导致 25% 的生物量模拟误差；

3. 耗时且破坏性：叶片叶绿素、生物量等关键指标需破坏性采样（如采摘叶片烘干称重），无法持续跟踪同一植株的光合变化，且单次采样需 48 小时以上（70℃烘干）。

而 MultispeQ 的出现，恰好解决了这些痛点 —— 它是一款用户友好的手持便携设备，能非侵入性地快速获取关键光合参数，为动态监测提供可能。

二、MultispeQ：田间光合监测的 “全能小助手"

1. 核心能力：能测什么？实测频率如何？

研究中，MultispeQ 主要采集 5 类关键参数，覆盖光合、光照、叶绿素与温度，为后续建模提供核心数据：

• 光合效率指标：光系统 II 效率（phi2）、电子传递速率（ETR）—— 这两个参数直接反映叶片光合作用的 “活跃程度"，phi2 越高，说明光系统 II 利用光能的效率越强；

• 环境与叶片状态：光合有效辐射（PAR，转换为 W/m²）、叶片温度（Tl，℃）—— 记录环境对光合的实时影响；

• 叶绿素信息：相对叶绿素含量（RCps）—— 通过设备自带的光谱检测，间接反映叶片的氮素水平与光合潜力。

更关键的是，这些测量无需破坏叶片：只需将设备 “夹在" 叶片上，按流程操作即可，单次测量耗时短，适合田间批量采样（研究中每块试验田选 5 片wanquan展开的向阳叶，双周测量一次）。

2. 数据可靠性：精度够不够？

研究团队专门验证了 MultispeQ 的测量精度：

其测得的 “相对叶绿素含量" 与实验室破坏性测量的真实叶绿素含量高度相关，线性回归方程为Cab = -18 + 1.1×RCps，相关系数（R²）接近 1，相对均方根误差（RRMSE）仅 0.07—— 意味着用 MultispeQ 测相对叶绿素，能精准反推真实叶绿素水平；

结合 FLUSPECT 模型（叶片光学辐射传输模型），MultispeQ 的 phi2 和 ETR 数据还能反推 “叶片吸收的光合有效辐射比例（fAPAR）"，R² 达 0.87，为后续光合速率计算奠定基础。

3. 核心作用：串联 “荧光 - 光合 - 生物量" 的桥梁

MultispeQ 的价值不止于 “测数据"，更在于它能串联起从叶片荧光到冠层生物量的完整链条，具体分 3 步：

👉算叶片光合速率：将 MultispeQ 的 phi2、ETR、PAR 数据代入经典的 FvCB 光合模型（Farquhar-von Caemmerer-Berry 模型），计算单叶的 gross 光合速率（A）；

👉估最大光合能力（Amax）：通过 “曲线拟合"，将计算出的光合速率与光强（PAR）匹配为 “光响应曲线"，从而反推叶片在光饱和条件下的最大光合能力 Amax—— 这一步替代了传统的 “固定 Amax"，实现了参数的动态更新；

👉** upscale 到冠层生物量 **：结合遥感反演的叶面积指数（LAI，通过 SCOPE 模型从高光谱数据获取）和 WOFOST 作物生长模型，将叶片尺度的光合速率 “放大" 到冠层水平，再扣除呼吸消耗，最终模拟整个生长季的干物质产量（DMP）。

三、实战效果：MultispeQ 让生物量估算误差降了多少？

研究在荷兰两个试验田（Lelystad 和 Vredepeel）开展，涉及 6 个马铃薯品种、3 种氮素处理（N0：0% 推荐氮，N1：30%，N2：130%），用 MultispeQ 的动态数据与传统 “固定 Amax" 方法做了对比：

整体差异：Lelystad 田\(A_\)均值≈29 kg CO₂ ha⁻¹ hr⁻¹（标准差 4.7），Vredepeel 田≈39.7 kg CO₂ ha⁻¹ hr⁻¹（标准差 4.2）；

品种差异：Lelystad 田 Markies\(A_\)最高，Vredepeel 田 Fontane V 最高；

氮素影响：多数品种 N2（高氮）\(A_\)高于 N0，但存在例外（如 Lelystad 田 Markies N0＞N1）。

Lelystad 田：所有品种呈 “早期低 - 中期升 - 后期降"，Innovator 趋势平稳，Markies/Fontane L 波动大；

Vredepeel 田：所有品种 “早期高、后期降"，Fontane V 后期回升，Premiere 持续降，Festien 中期骤降后微恢复；

氮素处理无显著时间趋势差异。

Lelystad 田：按 “测量日期" 分组zuiyou（6/9 组合差值最小）；

Vredepeel 田：按 “季节固定" 更优（4/9 组合差值最小）；

• 其他分组：“最大 LAI 时期" 优于传统固定值，但仅 1/9 组合zuiyou；“中期" 效果最差，核心结论为分组需结合田间特性。

四、不止于马铃薯：MultispeQ 对精准农业的深远意义

这项研究的价值，远不止优化马铃薯的生物量估算，更为整个精准农业提供了 “低成本、高时效" 的监测方案：

降低技术门槛：MultispeQ 无需专业操作，农户或基层农技人员也能使用，为田间 “实时光合诊断" 提供可能（如快速判断作物是否缺氮、是否受光胁迫）；

减少对文献参数的依赖：动态 Amax 比固定参数更贴合实际，未来可推广到小麦、玉米等其他 C3 作物（WOFOST 模型已适配多种作物）；

衔接卫星遥感：研究提到，未来可结合 Sentinel-2（哨兵 2 号）、FLEX（荧光探测卫星）等卫星数据，将 MultispeQ 的 “点尺度" 测量扩展到 “区域尺度"，实现大面积作物光合与产量的实时监测。

从实验室的大型仪器到田间的手持设备，MultispeQ 的出现让 “光合监测" 从 “小众科研" 走向 “大众应用"。它不仅能精准捕捉叶片的 “光合呼吸"，更通过与模型、遥感的结合，为作物生长模拟提供了 “动态内核"—— 这或许就是未来精准农业的方向：用便携设备获取 “接地气" 的数据，用智能模型挖掘 “有价值" 的规律，最终实现资源（氮、水）高效利用与产量稳定提升。