一种基于源库器官NSC协同变化的油茶采收期预测方法与流程

本发明属于植物种植预测，具体涉及一种基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法。

背景技术：

1、油茶（

camellia spp.）又名茶子树、油茶树，属山茶科山茶属，是我国重要的木本油料作物之一。油茶作为经济林树种，果实的产量和品质为重要的经济性状指标，含油率作为油茶产量和品质的重要指标之一，近年来关注度持续上升，且以选育“高含油”品种为主要育种目标，或通过外施调节剂来提高含油率，如专利申请202210078819.4，名称为一种提高油茶果实成熟期种仁含油率的方法及其应用，该技术是通过将乙烯利配置成调节剂在8-9月份喷施在油茶树表面以此提高果实成熟期种仁含油率）。

2、油茶的果实发育过程包括幼果形成期（2~3月）、果实快速膨大期（5~6月）、油脂转化期（8~9月）和果实成熟期（10~11月）4个关键时期，不同时期果实的发育进程导致其对资源的需求和利用策略不同。目前确定油茶采收期主要依赖以下方法：

3、（1）形态学判断：观察果皮颜色（变红、变黄）、出现裂纹等。此法受品种和地域影响大，主观性强，误差大。

4、（2）固定日期法：根据经验在“寒露籽”“霜降籽”等固定节气前后采收。此法忽略了年际间气候差异对果实成熟进程的影响，非常不精准。

5、（3）抽样检测法：定期采收少量果实测定含油率。此法虽准，但耗时耗力、成本高，需要专业实验室，无法大面积快速指导生产。

6、实际上油茶果实油脂合成需要稳定的碳供应，“源-库”器官间的碳分配规律对稳产栽培至关重要。本申请课题组前期开展了不同果实发育期（果实膨大期、油脂转化期与果实成熟期）多器官（叶片、枝条、果实）的非结构性碳水化合物（nsc，主要包括糖和淀粉）动态变化规律研究，发现果实发育期源库器官存在着动态调配，尤其8~9月这个阶段是果实生长发育和油脂积累的重要时期，在生产上也应将油脂转化期作为管理的关键窗口期。油脂转化是否充分直接影响着最终的产油量。油茶采收是影响出油率和油品质量的关键环节，采收过早，种仁不饱满，含油率低；采收过晚，果实开裂脱落，造成损失且酸价增高。如能探寻一种可以提前预判种仁含油率的方法，选对采收期，对解决自然条件下种仁含油率低以及提高收益具有重要意义。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，通过结合油茶的源库器官和nsc建立起三个核心指标，并通过核心指标建立采收决策模型，使得油茶采收期预测方法更为准确。

2、本发明通过以下技术方案实现：

3、一种基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，包括以下步骤：

4、（1）叶片、果实采样；于采收前5-7周开始采集油茶的叶片和果实，进行检测；

5、（2）nsc指标测试计算；将步骤（1）采集的叶片和果实分别进行nsc指标检测，所述nsc指标包括可溶性糖和淀粉；

6、（3）核心指标构建；

7、将步骤（2）检测出的叶片和果实的可溶性糖含量和淀粉含量来构建核心指标，所述核心指标包括叶片淀粉储备指数lsi、种子碳转化指数sci和源库流通强度指数ssi；

8、核心指标1：叶片淀粉储备指数lsi= 叶片淀粉含量；

9、叶片淀粉储备指数lsi的生理含义：代表“源”器官在生育后期的持续供应能力和树体的整体碳储备水平。

10、核心指标2：种子碳转化指数sci = 种子可溶性糖含量/种子淀粉含量；

11、种子碳转化指数sci的生理含义：代表“库”器官将输入的碳源（可溶性糖）转化为储存物质（淀粉，并进一步转化为油脂）的代谢活力。比值持续下降，表明转化活动旺盛。

12、核心指标3：源库流通强度指数ssi= 种子可溶性糖含量/叶片可溶性糖含量；

13、源库流通强度指数ssi的生理含义：间接反映光合产物从“源”到“库”的运输驱动力和通畅程度。

14、在此基础上，使用r语言proc包计算受试者工作特征曲线（roc曲线）确定阈值，即通过各指标的auc值（95%置信区间）判断核心指标的诊断的准确性。当auc值大于0.8，表明指标具有良好的诊断准确性，当auc值大于0.8，表明指标具有良好的诊断准确性；当auc值小于0.8的指标则剔除；

15、（4）构建采收决策模型；

16、通过分析，lsi的auc值小于0.8，因此在构建采收决策模型时，剔除lsi，以sci、ssi为主要指标。当同时满足以下两个条件时，即判定为最佳采收期，且含油率将达到品种遗传潜力峰值，即安排进行油茶果实采收：

17、条件a 为库转化活跃：种子碳转化指数sci ≤ 0.83；

18、条件b 为源库流通顺畅：源库流通强度指数ssi≥ 1.49。

19、进一步地，所述步骤（1）中，采样为连续5-7次，每次采样间隔5-10天。

20、进一步地，所述步骤（1）中，每次样品采集均同步采集叶片和果实；具体为每个油茶品种分别选取3株样树，每株分别采集东南西北不同方向的果实和叶片，将采集的三株树的果实和叶片分别混合，待测。

21、进一步地，步骤（3）中，可溶性糖和淀粉含量检测采用蒽酮比色法测定、计算。

22、进一步地，步骤（4）中，所述种子碳转化指数，sci 为0.65~0.80时最为宜。

23、进一步地，步骤（4）中，所述源库流通强度指数，ssi为1.70~2.20时最为宜。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

25、1、现有的采收期判断采用单一指标方法，存在波动性大、受环境影响显著的缺点。油茶的最终产油量是由“源”“库”“流”三大系统协同作用的结果，仅关注其中一个环节（库器官的变化）无法全面、稳定地反映整个系统的状况，从而无法获得较为准确的判定结果。而本发明通过多指标（可溶性糖含量和淀粉）、多器官（叶子和果实）的协同检测，能够克服单一指标的局限性，能实现更精准、更可靠的预测与决策。

26、2、本发明首次将植物生长过程中的“源”“库”“流”三个关键环节的生理指标整合到一个采收期预测模型中，实现了对油茶碳代谢系统的全面检测，提高预测结果的可靠性。

27、3、本发明通过研究不同品种油茶叶片和种子中非结构性碳水化合物（nsc）的动态变化与最终种仁含油率的关联关系，从而建立条件判断模型。条件a为库转化活跃性，通过种子碳转化指数sci表达；条件b为源库流通顺畅性，通过源库流通强度指数ssi表达。当检测指标同时满足这两个条件时，即确定为适当的采收期，从而做出采收的决策。

28、4、本发明的油茶采收期预测方法更为准确，通过采收的果实含油率的检测验证，证实了本发明的预测方法与现有的定期采收少量果实测定含油率的抽样检测法一致，说明其具有较强的可行性，而且成本低，具有推广的价值和意义。

1.一种基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，其特征在于，所述步骤（1）中，采样为连续5-7次，每次采样间隔5-10天。

3.根据权利要求1所述的基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，其特征在于，所述步骤（1）中，每次样品采集均同步采集叶片和果实；具体为每个油茶品种分别选取3株样树，每株分别采集东南西北不同方向的果实和叶片，将采集的三株树的果实和叶片分别混合，待测。

4. 根据权利要求1所述的基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，其特征在于，步骤（4）中，所述种子碳转化指数sci 为0.65~0.80。

5.根据权利要求1所述的基于源库器官nsc协同变化的油茶采收期预测方法，其特征在于，步骤（4）中，所述源库流通强度指数ssi为1.70~2.20。