近日，信息科學與工程學院郭鵬副教授研究團隊在Agricultural Water Management上在線發表了題為“Quantifying winter wheat phenology patterns in the North China Plain using Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence”的研究論文。信息學院農業工程與信息技術碩士研究生劉燕儒為論文第一作者，萬紅副教授和郭鵬副教授為論文共同通訊作者。

研究基于2000~2023年數據，對比了冬小麥主產區華北平原地區太陽誘導葉綠素熒光（SIF）與常用遙感指標歸一化植被指數（NDVI）、增強植被指數（EVI）、兩波段增強植被指數（EVI2）、葉面積指數（LAI）及總初級生產力（GPP）等提取的冬小麥物候信息。結果表明，由SIF提取的物候指標在捕捉物候變化時展現出更優的穩定性，物候階段劃分清晰且無重疊現象。SIF提取結果表明冬小麥返青期（GUD）主要集中在每年第52~62天，52.4%的區域呈提前趨勢；抽穗期（HE）集中在第115~125天，58.7%的區域呈延遲趨勢；成熟期（MA）集中在第152~160天，58.6%的區域呈延遲趨勢。通過分析置信橢圓，最普遍的物候變化模式（占比23.67%）表現為三個生長階段均提前，空間分布呈“東南—西北”走向。溫度是物候期提前的主要驅動因素，而降水的影響雖整體有限，但隨生長季推進，其影響程度逐漸增強。這些研究結果凸顯了作物物候研究中指標選擇的重要性，并為氣候變化背景下的適應性水資源管理策略提供了指導。

圖1:返青期（GUD）、抽穗期（HE）、成熟期（MA）的6種物候指標對比

圖2:2000-2023年華北平原冬小麥物候變化的空間分布，（a）為GUD，（b）為HE，（c）為MA。

該研究得到了國家自然科學基金和山東省自然科學基金的資助。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.agwat.2025.109885

編      輯：萬    千 

審      核：賈    波