准确估计叶片水分状况并监测植物对干旱的响应，是一种非常复杂和繁琐的方法，依赖广泛的知识、精密的仪器和软件进行数据处理。在全球气候变暖以及对植物对干旱响应研究需求增加的背景下，研究人员迫切需要定义和发掘能够简便、快速以及可以做到远程无损测量的参数指标，来及时和敏感地反映叶片水分状况。具有这种潜力的参数包括叶片光谱反射率（R）和叶绿素荧光。由于这些方法探测的是完全不同的叶片特性，它们对水分损失的敏感性可能在不同植物种类和不同情况下有所不同，这使得选择最合适的方法来估计特定情况下的水分状况变得困难。

2024年8月，Plant Phenomics 在线发表了Palacký University题为What to Choose for Estimating Leaf Water Status—Spectral Reflectance or In vivo Chlorophyll Fluorescence? 的研究论文。

本文提出了一种便捷的比较和分析方法，以帮助为叶片级测量做出选择。以干燥后的烟草和大麦叶片模型为案例，我们测量了光谱反射率（R）和叶绿素荧光的参数，然后通过引入的系数（可靠性系数、灵敏度和不准确性）评估并比较了它们的适用性。结果表明，叶绿素荧光比光谱反射率（R）更可靠、更通用地反映叶片水分变化情况。此外，最合适的做法是同时使用这两种方法，因为根据可靠性系数对它们的参数进行特定排名可能表明叶片干燥变化的特定情景。

叶片水分的测量对于高通量表型分析或遥感来说较为困难，本文所提出地方法比较了反映不同叶片特性的不同参数，这样的测量可以帮助揭示脱水引起的变化情景，对进一步研究因植物种类、植物的耐旱性以及压力的持续时间和严重程度有较大的帮助。

图1 用于比较分析的工作流程和参数

图2 在相对含水量区间100%~50%内，烟草和大麦干燥叶片样品测定参数的可靠性系数（CR）、灵敏度系数（CS）和不准确系数（CI）。根据参数所反映的叶片特征类型，将这些参数分为5组。CR图中的一条水平线表示可靠性阈值（CR = 0.4）

https://doi.org/10.34133/plantphenomic‍s.0243

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