摘要
高粱（Sorghum bicolor L. Moench）是水资源匮乏地区的重要谷物。其C4碳浓缩途径能够抑制光呼吸，从而在高温条件下保持较高的光合效率与水分利用效率，不过产量仍易受干旱发生时间与强度的影响。本系统评价深入探讨了如何通过表型分析来把握物候期、冠层发育、蒸腾调节、光合恢复能力以及根系吸水功能等方面的协同变化，进而用于高粱品种改良。该评价工作是按照2020年《系统评价与元分析优先报告规范》（PRISMA）的要求进行并撰写的。符合条件的一级研究涵盖了高粱的干旱生理机制、基于传感技术的表型分析、性状挖掘、根系相关吸水功能以及育种应用等内容。经过重复文献剔除、标题、摘要及全文筛选后，最终纳入45项针对高粱的研究。由于这些研究的实验设计、干旱处理方式、传感技术、研究目标性状及验证指标存在较大差异，因此采用叙述性方法而非元分析来整合研究结果。我们比较了利用激光雷达、多光谱、高光谱、热成像、结构检测及荧光检测技术开展的高粱研究，重点分析了相关方法的准确性、适用性及生理学解释价值。此外，我们还研究了如何将PROSAIL（PROSPECT技术与随机倾斜叶片散射技术相结合）与SCOPE（土壤冠层观测、光化学过程及能量通量监测技术）应用于高粱冠层研究，并将其与机器学习技术结合使用。本研究的核心贡献在于构建了一个专门针对高粱的框架，能够区分直接观测或模型预测得到的冠层性状，以及那些需要通过实地验证的间接根系功能预测结果。通过综合分析，我们明确了测量植株功能性绿态维持能力、高蒸气压差响应能力以及花后吸水功能的具体方法，同时指出了跨环境验证及育种应用中的重点任务。
