基于边界线分析与多源遥感数据的加工洋葱耐盐性评估新方法

为解决盐渍化农田中作物耐盐性评估方法繁琐且代表性不足的问题，研究人员创新性地结合土壤表观电导率(ECa)定向采样、PlanetScope时序遥感产量制图与边界线分析(BLA)技术，构建了包含3900组数据的加工洋葱耐盐性模型。研究发现该洋葱品种具有中等耐盐性（阈值3.05 dS m?1，递减斜率2.27%），为盐渍化农田精准灌溉管理提供了新范式。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，盐渍化土壤已成为制约农业生产的关键因素。传统作物耐盐性评估依赖控制实验，不仅耗时费力，更难以反映真实农田环境中多因素交互作用的影响。尤其对于加工洋葱这类经济作物，现有耐盐数据多基于半个世纪前的品种，已无法满足现代精准农业需求。

美国加州大学河滨分校的研究团队开创性地将地球物理传感与卫星遥感技术相结合，在加州帝王谷选取四种灌溉模式的洋葱田，通过EC_a定向土壤采样构建高精度盐分分布图（R²=0.82），利用PlanetScope每日NDVI时序数据反演产量空间变异（R²=0.82），最终采用改进的边界线分析法确定耐盐参数。该研究发表于《Agricultural Water Management》，为作物耐盐表型鉴定提供了高效解决方案。

关键技术包括：1）ME6L传感器采集0-2.3m剖面EC_a数据；2）响应面采样设计选取80个土壤验证点；3）场特异性回归与协方差分析组合建模；4）Savitzky-Golay滤波处理每日NDVI时序；5）创新性分箱法（0.25-0.5 dS m^?1间隔）提取95百分位边界点。

【EC_a定向土壤盐分制图】
通过比较场特异性回归(FSR)和协方差分析(ANOCOVA)，发现EC_a80（0-0.8m）与实验室EC_e相关性达0.89（Field 1）。Field 1平均EC_e达4.85 dS m^?1，显著高于其他田块，其盐分空间异质性为后续分析提供了理想梯度。

【遥感产量估算】
突破性地发现89天生育期（DAP）的NDVI与产量相关性最高（r=0.957），采用7天滑动窗口NDVI均值建模将预测误差降至1.49 ton ha^?1。Field 2滴灌田产量达46.9 ton ha^?1，印证了灌溉方式对盐分胁迫缓解的作用。

【BLA耐盐曲线】
通过15种分箱方案验证，确定该洋葱品种耐盐阈值（3.05±0.16 dS m^?1）显著高于历史数据，递减斜率2.67%仅为传统品种的1/6，属于Sanwal分类中的"耐盐型"。

该研究首次实现大尺度农田环境下作物耐盐性的原位评估，其方法论突破体现在：1）将地面验证样本需求从上百个降至20个/田块；2）通过多场校准提升模型泛化能力；3）揭示生育中期（80-89 DAP）是遥感监测关键窗口。研究结果为育种项目提供了高效表型分析工具，尤其对Vertic Torrifluents（钙质冲积土）这类高变异土壤区的精准管理具有指导意义。讨论部分特别指出，未来需结合土壤质地（饱和百分比SP）数据区分渗透与基质胁迫，并建议开展多年份观测以捕捉气候变异的影响。