基于多变量回归，利用根长和生物量特征估算水稻产量

Misagh Parhizkar

伊朗水稻研究所，农业研究、教育与推广组织（AREEO），伊朗拉斯赫特

摘要

了解根系特征如何调节水稻产量对于提高在地下限制因素影响下作物生产力至关重要。本研究基于四个结构根系特征（根生物量（RB）、根长度（RL）、根重量密度（RWD）和根直径（RD）来估算水稻产量（RY），这些数据是在2025年8月1日至9月11日的五个采样日期内测量的，使用了幂函数、对数函数、线性函数和指数函数模型。研究发现RB和RL之间存在强烈的正相关关系，其决定系数分别为r² = 0.95和r² = 0.92。相反，RWD和RD与RY在整个采样期间始终呈负相关，其决定系数分别为r² = 0.38和r² = 0.51。皮尔逊相关性分析也证实了这一模式，显示RB（r = 0.92）和RL（r = 0.90）之间存在显著正相关，而RWD（r = –0.79）和RD（r = –0.78）之间存在强烈负相关（p < 0.01）。主成分分析（PCA）表明前两个主成分解释了总方差的90.40%，其中RB、RL和RY在PC1上呈正相关，而RWD和RD则呈负相关。使用RB和RL的多变量回归模型表现出较高的预测性能（R² = 0.91，RMSE = 0.43），且观测值与预测值非常接近。这些发现突显了细根发育对产量形成的重要作用，并展示了基于根系特征的指标在水稻产量预测和育种应用中的潜力。

引言

水稻仍然是全球粮食安全的基石（Yu等人，2026年），但其生产力仍受到环境波动的挑战，这些波动直接影响植物的生理表现（Vaglia等人，2022年）。在决定产量潜力的各种因素中，根系的结构和功能尤为重要（Mumtahina等人，2026年；Oo等人，2024年），因为它们介导水分吸收、养分吸收和养分利用效率。尽管根系特征至关重要，但由于在实际农艺条件下难以获取和量化，因此对其了解仍然有限。基于控制盆栽的表型分析技术的发展使研究人员能够在模拟田间环境的条件下评估根系结构（Huang等人，2019年）。这类系统为整个生长周期内监测根系动态提供了稳定的平台。

统计建模领域的最新进展彻底改变了作物科学中根系与产量关系的解释方式（Nasiri等人，2024年；Zhao等人，2025年）。基于回归的框架，特别是多元和非线性回归模型，已成为评估可测量根系属性如何影响土壤-水分关系的重要分析工具（Parhizkar等人，2024年；Sedaghatkish等人，2024年）。这些模型能够根据根生物量、总长度或结构密度等独立变量定量预测产量，同时考虑生理特征之间的相互作用。与纯粹描述性方法不同，预测性回归分析可以识别出影响产量变化的最关键因素，并量化它们的单独和综合影响。当适当校准后，这些模型可以实现高预测精度和最小残差误差，适用于多种环境条件下的产量预测（Becker-Reshef等人，2010年；Seck等人，2025年）。此外，回归建模弥合了实证观察与生理推断之间的差距，为育种家和农学家提供了解释力和决策支持。先前研究的证据表明，包含根系生长指标的模型显著优于传统的产量估算方法，并有助于确定最佳根系发育的精确阈值（Ccopi等人，2025年；Wu等人，2022年）。这种分析视角构成了本研究的基础，旨在通过控制条件下对地下特征的综合性评估来推进水稻产量的预测建模。

了解水稻根系的发育行为对于解释地下过程如何影响整体植物表现和最终产量至关重要。根系在整个生长周期内会持续进行结构调整，包括生物量积累、伸长速率、直径分化以及土壤剖面中的空间分布变化（Parhizkar，2025年）。这些特征共同决定了植物在不同环境条件下捕获水分、吸收养分和维持生理稳定的能力。一个发育良好的根系网络不仅支持高效的资源获取，还能增强对非生物胁迫（尤其是干旱和养分限制）的抵抗力，这是许多水稻种植区的主要限制因素（Haefele等人，2016年；Senthilkumar等人，2021年）。当在产量形成的背景下考虑根系特征的功能意义时，这一点变得更加明显，因为更强壮、更广泛的根系通常意味着更高的同化效率和更强的源-汇关系。根系特征通过多种相互关联的生理途径影响产量。根长度和表面积的变化会改变养分吸收动力学，而更大的根生物量会增加汇的强度和地下碳的分配。细根通常由于皮层孔隙度较高而增强氮素吸收（Cochavi等人，2020年），而较粗的根则改善了机械固定性和水分传导性。这些由特征驱动的资源获取差异最终影响了碳向穗部的分配，从而影响谷粒形成和最终产量。由于根系特征在发育阶段动态变化，捕捉其变化有助于深入了解支持高产水稻品种的生物学机制。这一概念框架强调了不应将根系特征视为孤立测量值，而应作为综合组成部分进行评估的必要性。

本研究有两个主要目标：（1）在接近田间环境的控制条件下，描述关键根系属性（包括生物量、长度、直径和重量分布）与水稻产量之间的功能关系；（2）构建并验证一个能够从一组高度信息丰富的特征中准确预测产量的统计模型。研究假设某些根系特征将表现出对水稻产量的强解释能力和高预测精度及最小误差。研究结果旨在为作物生理学家、希望整合根系表型分析的育种计划以及开发早期产量预测工具的农艺研究人员提供价值。

章节片段

研究区域

研究区域位于伊朗拉斯赫特（吉兰省，北伊朗；37°12′18′′ N；49°38′28″；海拔7米）的广阔水稻田中（图1），该区域拥有超过350公顷的高产农田。这里是伊朗北部的主要水稻种植区，每年种植多种本地和改良的水稻品种，如Hashemi、Ali Kazemi、Kadus和Domsiah等。

根系特征和水稻产量的描述性统计

在五个采样日期中，平均根生物量范围为19.57至20.83克，第三个采样点的变异最小（表1）。根长度在整个生长季节逐渐增加，平均值从35.94厘米上升到38.45厘米。根重量密度在不同日期间相对稳定，波动范围在0.33–0.35千克/米³之间。根直径也表现出轻微变化，平均值在1.79至1.94毫米之间。与产量相关的测量数据显示……

讨论

本研究中观察到的水稻产量与根系属性之间的一致且稳健的相关性表明，在伊朗北部的环境条件下，地下根系结构在决定作物表现方面起着核心作用。在所有采样日期和回归模型中，根生物量和根长度始终是最强的正相关因素，具有较高的决定系数和稳定的相关模式。

结论

本研究表明，在伊朗北部的农业生态条件下，根系结构是决定水稻产量的关键因素。在所有回归模型和采样期间，根生物量和根长度始终与产量表现出强烈的正相关关系，证实了它们在资源获取和植物生产力方面的核心作用。相比之下，根重量密度和根直径与产量呈稳定负相关。

未引用的参考文献

Parhizkar, 2024.

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢吉兰科技园、伊朗国家精英基金会和伊朗水稻研究所的支持。