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      農(nóng)作物種子活力檢測(cè)方法研究進(jìn)展

      2021-10-31 02:49:13李文彬于秀琪劉春宇譚勇苗馨卉宋少忠
      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年6期
      關(guān)鍵詞:近紅外光譜種子活力發(fā)芽率

      李文彬 于秀琪 劉春宇 譚勇 苗馨卉 宋少忠

      摘要 種子活力是種子正常發(fā)芽、生長(zhǎng)的前提,直接影響著農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展。因此,種子活力檢測(cè)是種子檢測(cè)中的重要一環(huán)?;盍z測(cè)方法大致可分為有損檢測(cè)法和無(wú)損檢測(cè)法。無(wú)損檢測(cè)法主要有TDLAS技術(shù)檢測(cè)法、電子鼻技術(shù)檢測(cè)法和多種基于光譜成像技術(shù)檢測(cè)法。詳細(xì)介紹了不同種子活力檢測(cè)方法,探討光學(xué)種子活力檢測(cè)方法在未來(lái)的應(yīng)用。

      關(guān)鍵詞 種子活力;發(fā)芽率;近紅外光譜;高光譜成像

      中圖分類(lèi)號(hào):S5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2021)06–0007–02

      種子從自然成熟到衰老,其活力會(huì)逐漸減弱。種子活力是衡量種子品質(zhì)的重要指標(biāo),綜合了種子發(fā)芽率、出苗率、幼苗生長(zhǎng)潛力、植物抗性和生產(chǎn)潛力[1]。低活力種子的發(fā)芽率較低,種植成本較高;高活力的種子可以幫助人們節(jié)省時(shí)間、勞動(dòng)力和物質(zhì)資源。因此,快速、高效的種子活力檢測(cè)方法有助于提高農(nóng)作物產(chǎn)量。

      1 發(fā)展歷程

      農(nóng)作物種植歷史悠久,但是關(guān)于農(nóng)作物種子活力的概念、普及與檢測(cè)是在近100年內(nèi)逐漸發(fā)展完善起來(lái)的。在20世紀(jì)50年代初期,許多研究工作者投入研究種子活力工作中,國(guó)際種子檢驗(yàn)協(xié)會(huì)(ISTA)主席Frank首次提出種子活力概念,并成立了幼苗活力測(cè)定委員會(huì),從不同角度探討了種子活力的概念,并深度探索了種子活力標(biāo)準(zhǔn)化的檢測(cè)方法[2]。其中,ISTA編寫(xiě)的《活力測(cè)定方法手冊(cè)》概述了電導(dǎo)率測(cè)定、低溫測(cè)定等8種種子活力測(cè)定方法[3]。

      目前種子活力測(cè)定的研究方法主要集中在生理、種子形態(tài)特征和物理性狀等方面。在所有種子活力試驗(yàn)方法中,標(biāo)準(zhǔn)發(fā)芽試驗(yàn)是種子活力檢測(cè)應(yīng)用最廣泛的方法,但必須手動(dòng)測(cè)量芽的長(zhǎng)度、根長(zhǎng)和計(jì)算發(fā)芽率,因此需要花費(fèi)大量時(shí)間。傳統(tǒng)的種子活力檢測(cè)方法破壞性強(qiáng)、效率低、耗時(shí)長(zhǎng),操作程序復(fù)雜[4]。隨著研究的不斷深入,高光譜成像、近紅外光譜、激光散斑等無(wú)損檢測(cè)技術(shù)逐漸成為檢測(cè)種子活力的新手段[5]。

      2 種子活力傳統(tǒng)檢測(cè)方法

      2.1 標(biāo)準(zhǔn)種子發(fā)芽檢測(cè)法

      挑選同一品種、大小相似、無(wú)損傷的種子,將其放置在發(fā)芽盒中,并置于恒溫光照培養(yǎng)箱中,培養(yǎng)條件為30℃光照8 h、黑暗16 h,7 d后對(duì)種子發(fā)芽情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并計(jì)算發(fā)芽率[6]。實(shí)驗(yàn)證明,種子的發(fā)芽速度和幼苗生長(zhǎng)勢(shì)頭可以反映發(fā)育潛力和植株品質(zhì),但是種子發(fā)芽率檢測(cè)法一般耗時(shí)長(zhǎng),操作繁瑣[7]。

      2.2 田間出苗試驗(yàn)法

      將試驗(yàn)田的土地劃分為不同區(qū)域,并做好標(biāo)記進(jìn)行區(qū)分,在劃分的區(qū)域土地內(nèi)播種不同品種的水稻種子,播種后田間保持適量的水分。14 d后,計(jì)算出苗數(shù)和出苗率,同時(shí)也可將幼苗鮮重、干重、芽長(zhǎng)、根長(zhǎng)等作為檢測(cè)指標(biāo)。由于每次試驗(yàn)的人為、天氣等不確定因素,測(cè)定結(jié)果都含有不確定性,且耗費(fèi)大量的人力、物力[8]。

      2.3 電導(dǎo)率測(cè)定法

      將處理后的種子置于恒溫箱中,10~20 h后測(cè)量溶液電導(dǎo)率。測(cè)量時(shí),由于浸種的溫度、時(shí)間對(duì)電導(dǎo)率的影響,因此需做大量實(shí)驗(yàn)找出恰當(dāng)?shù)臏囟群蜁r(shí)間[9]。如:玉米種子在25℃條件下浸泡24~30 h后,測(cè)定電導(dǎo)率反映的活力狀況與真實(shí)情況一致;煙草種子在浸泡10~12 h后,種子活力與電導(dǎo)率的相關(guān)性較高[10-11]。

      2.4 TTC檢測(cè)法

      氯化三苯基四氮唑(TTC)是一種白色或淡黃色的氧化態(tài)粉末,與在活性種胚細(xì)胞的呼吸作用過(guò)程中產(chǎn)生的還原態(tài)氫反應(yīng),使種胚染成紅色且穩(wěn)定不易擴(kuò)散。取適量種子在TTC染色結(jié)束后,根據(jù)種胚的染色深度與光澤粗略判斷種子活力,并利用分光光度計(jì)測(cè)定提取液的光密度值,在標(biāo)準(zhǔn)曲線中查出脫氫酶活性,并準(zhǔn)確地分析出種子活性[12]。

      2.5 紅墨水測(cè)定法

      種胚細(xì)胞的原生質(zhì)膜具有選擇透過(guò)性,只能讓部分物質(zhì)(如葡萄糖、二氧化碳等)通過(guò),且只有完整的、有活力的細(xì)胞膜才具有選擇透過(guò)性,若種胚細(xì)胞喪失了生命活力,也就喪失了選擇能力,因此紅墨水能夠進(jìn)入細(xì)胞將其染成紅色。將用溫水浸泡過(guò)的100粒種子,放入盛有5%紅墨水的培養(yǎng)皿中,浸泡10~20 min后用清水反復(fù)沖洗,觀察種子胚部染色情況,若略帶紅色或無(wú)紅色為正常發(fā)芽種子,統(tǒng)計(jì)正常發(fā)芽種子的百分比,即為種子的發(fā)芽率[13]。

      3 種子活力無(wú)損檢測(cè)方法

      3.1 近紅外光譜成像檢測(cè)法

      近紅外光譜(NIR)的吸收區(qū)域與有機(jī)分子中的氫團(tuán)(-OH、-NH和-CH)振動(dòng)的吸收區(qū)域一致,能快速對(duì)種子中水分、脂肪和蛋白質(zhì)進(jìn)行定性定量分析[14]。

      李武等[15]研究了不同預(yù)處理方法對(duì)模型的影響,選出最佳光譜預(yù)處理方法,通過(guò)3種不同的變量選擇方法,降低光譜數(shù)據(jù)維數(shù),建立PLSR模型。金文玲等[16]通過(guò)歸一化、平滑算法和正交信號(hào)校正對(duì)水稻種子光譜進(jìn)行預(yù)處理,利用主成分分析篩選最佳變量,最終建立PLS-DA模型檢測(cè)種子活力。曲歌[17]則是利用蒙特卡洛交叉驗(yàn)證法(MCCV)剔除光譜異常數(shù)據(jù),并進(jìn)行樣本集劃分,利用無(wú)信息變量消除法(UVE)選取特征波長(zhǎng)段,建立PLS+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

      3.2 高光譜成像檢測(cè)法

      高光譜成像(HIS)是一種強(qiáng)大而快速的新興技術(shù),在農(nóng)業(yè)檢測(cè)和食品安全等領(lǐng)域具有一定優(yōu)勢(shì)。

      有學(xué)者利用近紅外高光譜法研究并預(yù)測(cè)香瓜種子發(fā)芽率分別是93.6%、94.6%和88.1%。李美凌[18]在基于高光譜檢測(cè)水稻種子活力中采用支持向量機(jī)核函數(shù)建立最優(yōu)模型,分類(lèi)鑒別率達(dá)到了94.44%。

      3.3 激光散斑技術(shù)檢測(cè)法

      激光散斑是指當(dāng)激光照射相對(duì)粗糙的表面時(shí),會(huì)被物體表面反射或從某種介質(zhì)內(nèi)部散射,在距表面任意距離處會(huì)形成不規(guī)則的強(qiáng)度分布,出現(xiàn)隨機(jī)分布的斑點(diǎn),可依據(jù)散斑變動(dòng)的信號(hào)分析種子內(nèi)部生理活動(dòng),即可檢測(cè)種子的活力[19]。

      趙瑛琦等[20]利用散斑值繪制種子的特性曲線,與將采集圖像后種子發(fā)芽情況做對(duì)比,可以分析出不同種子的活力情況。李黔渝等[21]對(duì)所有散斑圖像的所有像素點(diǎn)的時(shí)間序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理,并繪制不同時(shí)間段的散斑值曲線,可實(shí)現(xiàn)對(duì)栓皮櫟種子活力的快速檢測(cè)。

      3.4 TDLAS技術(shù)檢測(cè)法

      種子在儲(chǔ)存過(guò)程中,通過(guò)呼吸作用產(chǎn)生CO2。理論上,在不考慮所處外界環(huán)境的影響因素下,可以通過(guò)檢測(cè)種子呼吸作用過(guò)程中產(chǎn)生的CO2氣體濃度,即可判定種子活力情況??烧{(diào)諧半導(dǎo)體激光吸收高光譜(TDLAS)技術(shù)能夠?qū)ΨN子呼吸作用產(chǎn)生的CO2濃度進(jìn)行痕量檢測(cè),依據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)與相應(yīng)種子的發(fā)芽率,建立數(shù)據(jù)模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)種子活性的測(cè)定。

      3.5 電子鼻技術(shù)檢測(cè)法

      電子鼻能夠模擬生物的嗅覺(jué)工作原理,能快速準(zhǔn)確地感知并識(shí)別氣體成分。通過(guò)采集種子生理生化變化過(guò)程中產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì),分析種子的生理狀態(tài),對(duì)種子的活力狀況、年限等作出判斷。

      趙婧[22]利用電子鼻技術(shù)檢測(cè)小麥、大豆、油菜等不同種子的活力,通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)分析計(jì)算總結(jié)出LDA分析方法,并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),整體區(qū)分效果良好,預(yù)測(cè)正確率達(dá)到98.3%以上。

      4 光譜成像檢測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展

      光譜成像技術(shù)由空間成像、光譜學(xué)和化學(xué)測(cè)量工具三者組成,能提供種子質(zhì)量特征和表征參數(shù)等方面信息,是研究種子各種形態(tài)、物理化學(xué)和生理特性的理想方法。研究表明,光譜成像技術(shù)可以從實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)移到實(shí)際應(yīng)用中,在種子的質(zhì)量控制和自動(dòng)檢測(cè)方面發(fā)揮著重要作用。

      種子光譜成像檢測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展,須依靠農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、種子質(zhì)檢、水稻育種等部門(mén)聯(lián)合創(chuàng)新與指導(dǎo)。前面介紹了多種水稻種子檢測(cè)方法,但有些技術(shù)還沒(méi)有完善,與實(shí)際應(yīng)用還存在一定距離,種子活力檢測(cè)方法研究還有很長(zhǎng)的路要走。

      參考文獻(xiàn)

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      責(zé)任編輯:黃艷飛

      Abstract The vigor of seeds is the premise of the normal germination and growth of seeds, which directly affects the production and development of agriculture. Therefore, the vigor detection of seeds has become an important link in the detection of seeds.Dynamic detection method can be roughly divided into damage test and non-destructive test, detrimental to test the traditional dynamic testing method. Nondestructive tests are mainly based on the technology of optical detection, because of the rapid, noninvasive characteristics under the attention of people.Different detection methods are introduced in detail, and the application of optical seed vigor detection methods in the future is discussed.

      Key words Seed vigor; Germination rate; Near infrared spectrum; Hyperspectral imaging

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