田间小麦氮胁迫原位分析：拉曼光谱作为一种快速无损检测方法

为解决氮肥施用不当导致的作物生长受损和环境问题，中国研究人员利用便携式拉曼光谱技术（Raman spectroscopy）开展小麦氮胁迫无损检测研究。通过分析类胡萝卜素（carotenoids）、叶绿素（chlorophylls）等代谢物特征峰，构建分类模型实现健康与胁迫植株的准确区分（最高准确率99%），并为氮缺乏（N?）与过量（N+）诊断提供新方法（准确率58-78%）。该技术为田间作物氮素管理提供快速精准解决方案。

　　

氮素是决定作物产量与品质的关键元素，但传统检测方法如凯氏定氮法（Kjeldahl method）存在破坏样本、耗时等问题。尽管近红外光谱（NIR）等技术已应用于植物检测，但其特异性不足。拉曼光谱凭借"分子指纹"特性，能非破坏性识别叶片中类胡萝卜素（carotenoids）、叶绿素（chlorophylls a/b）等代谢物振动峰，为氮胁迫诊断带来新机遇。然而现有研究多局限于实验室环境，田间小麦的实时监测仍存空白。

国家精准农业研究中心的科研团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表研究，使用便携式拉曼光谱仪对田间小麦进行原位分析。通过设计磁吸式采样附件，在4种氮处理（N0:0 kg N ha^?1、N?:90 kg N ha^?1、H:180 kg N ha^?1、N+:270 kg N ha^?1）下采集光谱数据，结合机器学习算法建立诊断模型。关键技术包括：1）便携式拉曼光谱原位采集；2）特征峰强度量化分析（1158 cm^?1类胡萝卜素峰等）；3）PLS-DA（偏最小二乘判别分析）与SVM（支持向量机）模型构建。

Raman spectral analysis of field-growing wheat leaves
研究发现1522 cm^?1（叶绿素a）和1158 cm^?1（类胡萝卜素）峰强度随氮缺乏显著降低，而1602 cm^?1（木质素）峰在氮过量时减弱。通过PLS-DA模型实现健康与胁迫植株99%训练集准确率，田间验证达93%。

Discussion
研究首次证实便携设备在复杂田间环境下的适用性。氮缺乏主要影响光合色素（下降40-60%），而氮过量导致结构物质木质素（lignin）减少15%。但区分N?与N+的准确率（58%）提示需优化特征选择算法。

Conclusion
该研究建立首个基于拉曼光谱的田间小麦氮胁迫诊断体系，突破传统方法破坏性局限。通过代谢物指纹特征量化，为精准施肥提供实时决策依据。未来可扩展至水稻、玉米等作物，推动智慧农业发展。作者Zhen Gao等强调，该方法将助力实现"双碳"目标下的氮肥减施增效。