基于红外热成像与AquaCrop模型确立藜麦干旱种植区水分胁迫阈值及灌溉优化策略

本研究针对气候变化下水资源短缺问题，通过结合红外热成像技术（CWSI）与AquaCrop模型，首次建立了藜麦（Amarilla Marangani突变系）在干旱区的精准灌溉阈值（CWSI=0.44），实现29%节水效率的同时维持2.5 t ha-1产量，为干旱农业可持续发展提供技术范式。

　　

论文解读
在全球气候变化与人口增长的双重压力下，农业用水短缺已成为威胁粮食安全的核心问题。藜麦（Chenopodium quinoa Willd.）因其卓越的耐旱性和营养价值，被联合国粮农组织（FAO）誉为“对抗饥饿的黄金谷物”。然而，如何在干旱地区实现藜麦高产与水资源高效利用的平衡，仍是农业科学界的重大挑战。秘鲁作为全球藜麦主产国（占58.7%产量），其中央海岸干旱带的种植实践亟需科学灌溉方案。

针对这一需求，秘鲁国立农业大学（La Molina）水资源系的研究团队开展了一项创新研究。通过整合红外热成像技术与AquaCrop作物模型，首次建立了适用于藜麦突变品种Amarilla Marangani（MQ-AM 250-283）的水分胁迫阈值体系。研究发现，当作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index, CWSI）达到0.44时启动灌溉，可节约29%用水量（2770 m³ ha^-1），同时维持2.5吨/公顷产量。这一成果为干旱区精准灌溉提供了可量化的技术标准。

关键技术方法
研究采用阶梯式灌溉控制（50%、75%、100% ET_c削减）结合滴灌系统，通过FLIR E60红外热像仪监测冠层温度（T_c），TDR-300传感器测定土壤体积含水量（θ），数字相机记录冠层覆盖（CC）。基于CWSI与θ的线性关系（R²=0.832）和AquaCrop模型校准（NRMSE<10%），实现了作物水分状态的动态评估与产量预测。

研究结果

1. 水分胁迫阈值确立
   通过热成像数据构建的CWSI基线显示，藜麦在乳熟期（93 DAS）后对水分削减响应显著。当θ降至17.29%（对应CWSI=0.61）时，土壤含水量每降低3%会导致CWSI激增39%，表明该临界点为水分敏感阈值。

2. 模型校准验证
   AquaCrop模型对CC和θ的模拟效果达“极好”至“良好”等级（NSE>0.85），关键参数如标准化水分生产率（WP*）校准为13 g m^-2，显著高于传统品种（9.3-10.4 g m^-2），证实MQ-AM品种的水分高效利用特性。

3. 灌溉优化效益
   对比全量灌溉（T₀），阶梯式减量灌溉（T₁）使水分利用效率（WUE）从0.63提升至0.74 kg m^-3。模型预测进一步表明，50%灌溉削减（CWSI=0.60）可实现1.0 kg m^-3的WUE峰值，但需承受22%产量损失。

结论与意义
该研究通过多技术融合，首次将CWSI阈值管理与AquaCrop模型预测应用于藜麦干旱种植，揭示了MQ-AM品种在CWSI 0.38-0.61区间内的水分响应机制。实践层面，建议以CWSI=0.44作为灌溉触发点，可在保证产量前提下大幅节水；理论层面，建立的θ-CWSI关系模型（θ%=39.312-36.104CWSI）为无人机热成像监测提供了算法基础。这项成果不仅为秘鲁干旱农业提供了可推广的技术方案，更为全球气候变化背景下的可持续农业实践树立了新范式。