大田不同播種間距單株小麥根長密度動態研究

孫啟濱，王建楠，李毅念，何瑞銀，丁啟朔

大田不同播種間距單株小麥根長密度動態研究

1南京農業大學工學院/江蘇省智能化農業裝備重點實驗室，南京 210031；2農業農村部南京農業機械化研究所，南京 210031

【目的】為探明單粒精播種植方式種間距對小麥根系的土層分布影響，構建了基于根系數字化儀實測根系3D拓撲結構數據下MATLAB分割分析復合型小麥根長密度（RLD）定量技術，獲取大田條件不同種間距單株稻茬麥RLD在不同土層的分布特征和相對根長密度（NRLD）分布模型。【方法】選用寧麥13為試驗材料，采用免耕等距單粒線播法，分別于2020和2021年進行稻茬小麥的免耕種植試驗，設置單粒精播種間距 1.5、3.0、4.5、6.7、9.0 cm共5個處理（JT1.5、JT3、JT4.5、JT6.7、JT9），行距20 cm。RLD分析采用根系構型數字化儀實測根系3D拓撲結構配合Pro-E軟件數字重構，輔以MATLAB實現基于“空間voxel元技術”的根系生長空間3 cm3精細分割和定量分析，跟蹤各土層RLD分布動態和NRLD模型。【結果】不同處理的單株稻茬麥根長密度隨土層深度的增加而逐步減小，0—9 cm土層深度內分布的稻茬麥根系達總根量95%以上，超過9 cm土層深度小麥根系急劇減小；單株小麥根系擴展面積隨土層深度的增加先增加后減小，根構型以種子位作為中心點向四周拓展，且表現出明顯的拓展方向性和約束性。群體稻茬麥RLD隨種間距增加先增加后減小，且在JT4.5最大；RLD擴展面積隨種間距的增大而不斷增加，最大可達22 972 mm2。過高與過低的群體都造成不良的根構型影響，適宜的播種密度才能創建最佳的根系3D分布，實現土壤空間資源的高效利用。經歸一化處理后0—20 cm土層NRLD分布同時符合三次多項式和指數模型，兩模型的擬合效果均極好（2＞0.99，＜0.1），但指數模型更符合隨土層深度的RLD特征實際。【結論】融合根系數字化儀實測根系3D拓撲結構與MATLAB分割分析的復合型小麥根長密度定量技術實現了單粒精播稻茬麥不同種間距的單株及群體雙尺度的根長密度分布動態的定量描述，所得結果可為今后開展小麥精確耕種、水肥精準運籌、根構型調控等研究提供方法學借鑒。

稻茬麥；種間距；根系分割；根長密度；模型

0 引言

【研究意義】合理的作物群體結構受植株數量、空間排列、分布及株間生理狀態的耦合程度等多重因素影響[1-6]。因此，采用等距單粒線播等大田試驗方法精確調控小麥群體有利于提供可預期、可定量的個體-群體關系[7]，從而利于揭示小麥個體-群體的地下部生理生態過程。鑒于小麥根系不僅起著固定植株的作用，還有吸收養分、水分等作用，同時也參與物質的合成、轉化過程[8- 9]，因此，基于小麥根系構型優化的資源利用[10-14]等議題需要更為精準的小麥根構型定量方法。然而，描述根系的指標眾多，其中的一個重要指標是根長密度（RLD）[15]，RLD反映單位體積土體中的根系總長度，是根系數量的定量反映，該指標被廣泛應用于模擬作物生長、土層水分和養分運移[16]。不過已有的報道多集中于溫室可控條件的RLD分布及其時空動態，大田條件的RLD原位研究尚不多見[17-18]。優化稻茬麥群體根構型、提高小麥產量潛力需要適配的地下部調控技術。因此，基于精確測量的單株稻茬麥RLD原位數據并配合現代分析技術獲取大田生產條件下的相對根長密度（NRLD）模型可用于指導群體稻茬麥精確種植、田間水肥管控、作物生長模擬和根系吸水吸收養分等重要議題[19-22]。【前人研究進展】種植密度對小麥生理生態的影響已有較多研究，前人研究表明隨種植密度的增加小麥產量先增加后減少[23-24]。近年來小麥根系構型的研究也已成為受關注的重點和熱點，涉及小麥根系形態與生理及其與地上部之間的關系[25-26]、根系生長發育與調控[27-30]、環境因子對根系的影響[31-32]等諸多議題。作物地下部的根際研究方法眾多，各種技術間的差異性及適用性差別巨大，例如土層根鉆技術、微根窗、CT掃描等[33-34]。根鉆技術難于處理土層根系分布的空間異質性，取樣受選點、樣本量及根鉆內徑的影響，且兼顧采樣量和樣本的代表性困難，導致RLD估值偏大或偏小，不適用于田間根系生長的原位監測[35]。微根窗技術使用埋在土層中的透明PVC管獲取周圍土層的根系信息，不僅可以實現作物根系生長動態的可視化[36]，還可以實現對生長發育趨勢的長期監測[37]。微根窗系統主要用于受控條件的研究且其流行趨勢明顯[38]。但根際生態學研究者也指出了該方法的局限性，包括根的自由生長受到根管邊界影響從而難于觀察到大田作物的實體RLD特征[39-40]。微根窗也面臨觀測直徑小和樣本數量少等因素，嚴重影響土層樣品的代表性[35]，此外，微根窗也限于平面觀察而無法獲得RLD的測量值和土層體積分布信息。更新近的技術涉及斷層掃描、CT等實現作物根系結構的3D可視化[41-45]。這些技術需要專業的高性能圖像分析和計算軟件，且通常局限于均質生長介質的根系研究，尚少見直接用于田間小麥及群體配置的研究。【本研究切入點】盡管種植密度調控是最基本的小麥生理生態指標，且生產中多參考該指標調控畝基本苗數，但實踐中很少見到基于單粒精播技術的精確個體-群體精準根構型發育動態及RLD模型的報道。小麥的水肥運籌與根長密度聯系緊密[16,32,46]，關于大田生產條件下不同種間距單株稻茬麥根長密度的精確信息研究較少。為此本文基于前人的單株小麥根構型數字化技術研究基礎[47-48]，進一步通過MATLAB分割重構后3D根構型[49-50]，構建出大田生產條件下不同種間距單株稻茬麥RLD特征及其空間分布狀態。【擬解決的關鍵問題】本研究擬構建基于根系數字化儀實測根系3D拓撲結構數據與MATLAB分割分析的復合型小麥根長密度定量技術，用于跟蹤大田條件不同種間距單株稻茬麥RLD在三維土體空間中的分布動態和NRLD模型。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

田間試驗于江蘇省南京市八百橋（118° 59' E，32° 38' N）進行，試驗地周年稻麥輪作土壤質地為壤質黏土。耕層（0—20 cm）土壤理化指標如表1所示。

稻茬麥播種前清除地表殘茬，播前施復合肥（N-P2O5-K2O：15-15-15）750 kg·hm-2。供試品種為寧麥13，播種時間分別為2020年11月10日和2021年11月7日，小區化種植，各小區面積為15 m2（3 m×5 m），隨機區組設計，3次重復，小區旁設30 cm深排水灌溉溝渠，稻茬麥田間管理參照當地常規。采用自主設計的小區播種臺架播種，種間距設置1.5、3.0、4.5、6.7和9.0 cm 5個水平[7,47,51-52]（JT1.5、JT3、JT4.5、JT6.7、JT9），對應公頃基本苗數分別為330、165、112、75、55.5萬。

表1 試驗小區土層理化性質

1.2 根系構型的數字化和Pro-E模型構建

拔節期（2021-03-28、2022-04-01）測試稻茬麥根系構型。使用根構型整體取樣方法[52]，將完整植株連同根際土層取出帶回實驗室測量，為規避邊界條件影響，僅測試樣框中間的連續3株稻茬麥根構型。根據韓秋萍等[51]、陳信信等[53]提供的小麥根系3D構型數字化及構型方法，獲取根系的絕對空間坐標。將所得數據導入Pro-e中虛擬重構，即可生成小麥根系的3D構型。

1.3 MATLAB根系空間分割方法

利用空間voxel元技術[49-50]在MATLAB中編寫程序分割根系土壤空間，鑒于根系3D構型數據的獲取是通過逐層清除土壤并測試根系在各層土壤的空間坐標，因此重構的小麥虛擬根系仍然保留田間真實根系的空間拓撲（即3D構型）。依次計算各獨立空間的RLD，最后導出RLD空間分布數據。根際空間的分割方法如下：將種子根與土層表面的接觸點坐標設為（0，0，0），Z軸自此為始分割為0—3、3—6、6—9、9—12、12—20 cm 5層土層空間（S1、S2、S3、S4、S5）；X、Y軸以（0，0）為中心分別以1cm為單位向四象限分割至±20 cm處（圖1）。

1.4 RLD擴展面積測定方法

MATLAB在每土層以1 cm2分割根系3D構型數據，導出分割數據并使用surfer作圖后，圖中存在數值即為小麥根系真實拓展空間，故定義surfer作圖后存在數值的面積即為擴展面積。

土層擴展面積占比按下式計算得出：

式中，S為第土層擴展面積、∑S為所有土層擴展面積之和。

1.5 稻茬麥根系分布模型的構建與驗證

已有RLD模型研究多采用不同水肥運籌進行根系調控或直接使用模擬值擬合分析，此類定量方法局限，造成大田環境下不同種間距單株稻茬麥根系動態數據的缺失。為此，本文使用Wu等[47]提出的RLD歸一化計算方法，將稻茬麥RLD進行歸一化處理后，得出RLD分布模型并驗證其擬合效果[16,46]。

圖1 根系空間分割示意圖

NRLD計算公式：

式中，Z表示標準化扎根深度，介于0—1之間；L(Z)為在Z處的RLD值（cm·cm-3）；L(Z)為相對RLD值，無量綱。

模型擬合參考Ning等[18]和Wu等[47]提出的方法，對不同處理稻茬麥拔節期相對取樣深度Z處各橫向位置L(Z)平均值進行2個模型擬合：

L(Z)=×(-×Z) （3）

L(Z)=+×Z+e×2×3（4）

式中，、為指數參數；、、、為多項式參數，其中、表示地表處NRLD值。

本文采用均方根誤差（）、標準化均方根誤差（）及決定系數（2）進行模型評價：

1.6 數據處理

使用MATLAB對數字化重構后根系進行空間分割，分割完成的數據使用Surfer作圖，采用Excel2019、SPSS19.0統計分析軟件進行數據處理和分析，使用單因素（one-way ANOVA）和 Duncan’s 法進行方差分析和多重比較。利用回歸擬合方法對根長數據建立NRLD分布模型，使用Origin2019b作圖。

2 結果

2.1 稻茬麥不同土層RLD的土壤空間分布

2.1.1 單株小麥RLD分布特征 基于根構型數字化儀與MATLAB空間分割分析的方法能夠清楚描述大田條件單株小麥根系的RLD土層空間分布與動態，尤其是不同土層RLD的分布特征及其直觀的圖像（以JT3處理下單株小麥根系構型為例，圖2）。稻茬麥根系第一層土壤空間內以種子位作基點密集生長且相對均勻地向四周擴展，RLD值與擴展面積分別為1.84 cm·cm-3、6 605 mm2，占比分別為58.4%、12.5%；第二層土壤空間內的RLD較第一層大幅減小，僅為S1的48.1%，但其拓展面積卻顯著性增加，為S1的228.2%，并較第一土層表現出突出的拓展方向選擇性；第三土層的RLD與空間分布面積分別為S1的18.9%與201.1%，但其空間拓展方向性的突出特征是向前兩層沒有擴展的（0，-100）區域搜尋；在第四土層，RLD與空間分布面積分別為S1的3.8%與174.6%，轉而向（-100，-50）區域擴展；第五土層RLD與空間分布面積分別為S1的0.3%與94.2%。此后，RLD隨土層深度的增加而不斷減小，根系擴展面積則先增大后減少。S2的根系拓展面積達到峰值15 078 mm2（圖3）。結合圖2-平均可見，植株根構型以種子位作中心向四周拓展，但拓展的方向選擇性及反映出的約束性條件較有規律，既受群體條件影響和制約，同時兼有土層間的影響。結合以往根構型與養分異質性及斑塊動態的研究成果，本研究進一步表明根構型的空間拓撲具有單株-群體-土層-養分四維耦合性的動態特點。

圖2 單株小麥不同土層深度RLD分布

圖3 單株小麥不同土層的RLD及擴展面積

2.1.2 群體小麥的RLD分布特征 使用2.1.1方法分析不同處理的單株稻茬麥根構型并匯總得到群體稻茬麥的RLD。圖4顯示不同土層內RLD的變化趨勢。各處理的RLD均隨土層深度不斷減少，且超過80%的根系分布在S1-2土層。JT4.5處理的小麥在兩個年度RLD值最優，而JT1.5處理下的小麥根系生長狀況最差。在2020年度 JT1.5處理各土層RLD值分別為JT4.5處理的0.61、0.86、0.86、0.96、1.29倍；在2021年度分別為0.66、0.74、0.67、0.36、2.40倍；可見過度減少單粒精播的種間距能夠抑制根系發育。

S1土層RLD在2020年度分別為S2、S3、S4、S5土層的2.33、6.40、24.67、251.07倍；2021年度則分別為2.14、4.80、23.66、466.27倍。S1、S2、S3的RLD差異顯著；S3、S4在2020年度無差異、2021年度差異顯著。兩年度數據表明，稻茬麥在S1-3土層分布較為密集，同時以較為均勻較少，超過9 cm土層，稻茬麥根系急劇減小，這進一步表明稻麥輪作區長期旋耕導致耕層變淺、根系深扎受限的生產問題。過淺的土層不利于根構型的3D拓展，也會在一定程度上放大種間距減小導致RLD變化顯著、反應強烈。

大寫字母標注2020年，小寫字母為2021年；同一年的不同字母表示根長密度在 5%水平差異顯著。a、b：不同種間距下RLD；c：不同土層下RLD

2.2 不同種間距對稻茬麥RLD的影響及根系占比

各播種密度下稻茬麥RLD空間分布如圖5所示，高密度處理限制根系的發展空間，JT1.5處理的根系都被限制在6 627 mm2范圍，而JT9的拓展面積卻達到了22 156 mm2。隨播種密度的減少稻茬麥根系更加趨向于向外擴展，其余處理的擴展面積分別為JT1.5處理的1.59、2.09、2.51、3.34倍；為JT9處理的0.29、0.47、0.62、0.75倍，2021年度各處理均顯著差異。結合圖6、圖7，高密度處理JT1.5、JT3、JT4.5的根系空間拓展面積與RLD值都隨密度的降低而提高，并在JT4.5處理時RLD達到最大，為0.62 cm·cm-3。隨播種密度的進一步降低，稻茬麥根系在空間拓展的面積會繼續增加，RLD值卻逐漸變小，低密度的JT6.7、JT9處理雖然在空間擴展的面積較JT4.5處理高，但RLD值并沒有JT4.5大。在獲得充足的生長空間后，植物會擴展根系空間卻不會生長出過多的根系，在根系構型方面降低了土壤空間資源的利用率。2020年度JT1.5處理與JT9、JT3及JT6.7處理的RLD差異不顯著。兩年度結果表明過高（JT1.5）與過低（JT9）的群體都造成不良的影響，只有最佳的播種密度（JT4.5）才能使RLD達到最大，同時根構型的周向拓展較為均衡，形成最佳的根系3D分布，實現土壤空間資源的高效利用。

每張圖為單株小麥根長密度分布圖，每種處理1、2、3表示不同種間距下第1、2、3株小麥

Each picture shows the distribution of root length density of single plant of wheat, each treatment 1, 2 and 3 represents the first, second and third wheat under different species spacing

圖5 不同種間距下RLD的平面分布

Fig. 5 Plane distribution of RLD under different spacing

圖6 不同種間距下根系擴展面積

圖7 不同種間距下稻茬麥RLD

2.3 稻茬麥NRLD分布模型

2.3.1 NRLD垂直分布模型構建 式2、3的擬合結果如圖8所示，所用指數和多項式模型都能較好地描述NRLD的變化特征。指數模型在JT1.5、JT3、JT4.5、JT6.7、JT9處理下的決定系數（2）分別為0.972、0.998、0.996、0.993、0.999，三次多項式模型分別為0.982、0.960、0.997、0.999、0.987。但結合實際情況發現二者的差異性明顯，指數模型更符合稻茬麥RLD隨土層深度不斷減少的變化趨勢；而多項式模型雖然在S1-2土層的擬合數據最優，難于表達RLD隨土層深度不斷減少的趨勢。

結合圖2可見，在根系爆發期的拔節階段，根系數量迅速增加，并向四周拓展與深土層深扎，隨土層深度加深而逐漸減小的RLD正符合指數模型的總體特征，因此指數模型能更好地擬合拔節期稻茬麥RLD的空間分布特征。

圖8 不同種間距下稻茬麥的模型擬合

2.3.2 NRLD分布的模型驗證 基于根系數字化儀實測根系3D拓撲結構數據與MATLAB分割RLD值和RLD分布模型的擬合值相比較發現（圖9），兩個模型對稻茬麥關鍵生育期NRLD分布的模擬偏差均介于20%之內，模型模擬達較好水平。除JT1.5三次多項式模型與JT4.5指數模型處理偏差大于10%，模型模擬性能較好外，其余處理模型偏差均于10%之內，模擬效果達極好水平。表明基于MATLAB實測的RLD值進行的兩種模型擬合能夠極好地描述稻茬麥RLD的分布。

圖9 RLD模擬值與實測值標準化均方根誤差（n-RMSE）統計結果

3 討論

3.1 基于數字重構RLD特點

小麥RLD分布對水肥的利用密切相關[11,32,48]，常見的RLD研究方法有土層根鉆技術、微根窗等。但由于田間環境高度的空間異質性[54]和土壤中根直徑的非正態分布[55]，根系研究特別容易受到采樣誤差的影響。Kumar等[56]使用3種內徑鉆頭（5、7.5、10 cm）進行不同取樣點的實驗，各處理結果差異顯著；劉鳳山等[57]采用3孔、5孔和7孔對棉花根系進行取樣分析，各處理差異顯著。另外，微根窗由于觀測直徑小和樣本數量少等因素，嚴重影響土層樣品的代表性[36]。本文基于根系數字化儀實測根系3D拓撲結構數據與MATLAB分割分析的復合型RLD測量技術，可完整獲取單株小麥根構型數據并保留田間真實根系的空間拓撲（即3D構型），避免了采樣誤差的影響，同時還可觀測小麥不同土層水平面根系分布動態。

3.2 RLD分布動態

作物垂直方向RLD的分布變化是近年的研究熱點。邱新強等[10]、廖榮偉等[58]研究發現稻茬小麥RLD隨土層深度的增加而不斷減小；這與本研究得出垂直土層RLD變化趨勢一致，同時筆者發現超過9 cm土層，稻茬麥根系急劇減小，這進一步表明稻麥輪作區長期旋耕導致耕層變淺、根系深扎受限的問題。除此之外，針對RLD在水平面的分布擴展動態信息的缺失，本研究采用創新的技術發現基于土層深度的精細分割與RLD定量方法能夠發現根構型搜尋土壤空間時存在“土層間規避性”的動態特征。表明植株根構型以種子位作中心的拓展方向性和約束性有其特定的規律，既受群體條件影響和制約，同時兼有土層間的影響，構成了個體-群體-土層-養分四維耦合的系統動態。

適宜的播種密度是保證小麥高產的必要條件，過小的播種密度造成土地浪費，密度過大則影響幼苗發育，導致生長緩慢[59]。這些生理生態及產量變化規律多為地上部研究所闡明，如劉東軍等[23]、梁翠麗等[24]得出隨播種密度的逐步增加導致小麥產量先增加后減小。作物地下部的密度調控及根構型發育規律依然缺少關注，常規的基于水肥調控策略的作物RLD研究方法僅提供宏觀的統計性信息，類似研究包括史雙月等[60]對不同密度麥苗分布下小麥根長的報道。本文所集成應用的RLD研究方法結合2年結果表明過高與過低的群體都造成不良的影響，該影響十分清晰地表現為根構型定量指標的變化，只有最佳的種間距才令RLD達到最大，同時根構型的周向拓展較為均衡，形成最佳的根系3D分布，實現土壤空間資源的高效利用。

3.3 RLD分布模型

陳智勇等[11]、馬忠明等[61]基于土層垂向剖面的小麥植株根系研究方向，根量主要分布于 0—20 cm土層。但由于取樣方法的限制，難于揭示0—20 cm土層根系分布動態。數據歸一化處理有利于定量植株不同生育期的發育進程和動態比較，WU等[47]提出根系數據的歸一化方法后，鄒海洋等[16]、賈彪等[46]利用歸一化方法建立玉米RLD三次多項式分布模型并取得較好效果；NING等[18]利用歸一化處理建立了小麥RLD的指數模型。本文對拔節初期的稻茬小麥構建三次多項式及指數模型，兩個模型擬合效果分別與WU等[47]、NING等[18]研究結果一致，且模型的和決定系數2更優。對比分析兩個模型可得出，在拔節初期0—20 cm土層空間，隨土層深度加深而逐漸減小的RLD正符合指數模型的總體特征，因此指數模型能更好地擬合拔節期稻茬麥RLD的空間分布特征。

4 結論

構建了基于根系數字化儀實測與MATLAB仿真的復合型小麥RLD定量技術，避免了由大田空間異質性造成的取樣誤差和影響，實現單株根構型的完整數據展示。

單株及群體小麥的根構型結果表明稻茬麥RLD隨土層深度不斷變小，且超過9 cm土層根量急劇減小。表明稻麥輪作區長期旋耕導致耕層變淺、根系深扎受限的生產問題。過淺的根區土層不利于根構型的3D拓展，也會在一定程度上放大種間距減小導致RLD變化顯著、反應強烈。

兩年度結果表明植株根構型以種子位作中心向四周拓展的方向性和約束性表現較為突出，既受群體條件制約，同時兼有土層間的影響，表明根構型的空間拓撲具有單株-群體-土層-養分四維耦合動態的特點。只有適宜的播種密度才能令RLD達到最大，同時根構型的周向拓展較為均衡，形成最佳的根系3D分布，實現土壤空間資源的高效利用。

構建并驗證了三次多項式和指數擬合模型，兩模型擬合效果較好（決定系數2＞0.96、＜0.2），但指數模型更能夠反映出RLD隨土層深度逐級減小的總體特征，因此指數模型能更好地擬合拔節期稻茬麥RLD的空間分布特征。

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Study on the dynamics of root length density in soil layers of single plant wheat under controlled seed-to-seed distance

1College of Engineering, Nanjing Agricultural University/Key Laboratory of Intelligent Agricultural Equipment of Jiangsu Province, Nanjing 210031;2Nanjing Institute of Agricultural Mechanization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Nanjing 210031

【Objective】In order to quantify the influence of seed-to-seed distance on wheat root development in soil layers under single seed precision sowing, an integrated technique combining root architecture digitizer and MATLAB simulation was developed to quantify wheat root length density (RLD) and relative root length density (NRLD), as well as related models in each soil layer in the field.【Method】Ningmai 13 was used as experiment marital and the seed was sown with single seed precision sowing method in no-till paddy soil. The experiment was carried out in 2020 and 2021, respectively. Five treatments (JT1.5, JT3, JT4.5, JT6.7, and JT9) with row spacing of 1.5, 3.0, 4.5, 6.7 and 9.0 cm were introduced for field stand control. RLD was analyzed with combined technologies, i.e. root architecture digitizer and 3D root system architecture reconstruction with Pro-E, supplemented with MATLAB simulation, which facilitated fine segmentation and analysis of the rhizosphere dynamics under soil space voxel resolution of 3 mm3, and this further results quantified RLD distribution dynamics and the development of NRLD models along soil layers.【Result】The post-paddy wheat RLD decreased gradually along the soil layers under different treatments. As much as 95% of the root system was confined within the top soil layer in 0-9 cm, below which, root length decreased rapidly. The wheat root expansion area of a single plant first increased along the soil layers and then decreased. Root expansion started from the seed site as its central point, and revealed an obvious directional and constraining effects induced by the soil environment. With the increase of seed-to-seed distance, wheat RLD experienced first an increasing and then a decreasing trend, and the maximum value of which was found at JT4.5. The expansion area of wheat RLD increased with the increased seed-to-seed distance, and the maximum value of which was 22 972 mm2. Either the too high or the too low density stand was found adversely impacts the efficiency of root configuration. Only the most suitable sowing density led to the best 3D distribution of wheat root system, which has been considered as the primary mechanism for efficient utilization of soil spatial resources. The NRLD distribution within 0-20 cm soil layers satisfied both cubic polynomial and exponential models well (2＞0.99,＜0.1), but when considered the field state root system architecture, it was found that the exponential model was more realistic and fit the field wheat RLD the best along the soil layers.【Conclusion】An integrated technique combining root architecture digitizer and MATLAB simulation was developed to quantify wheat RLD and NRLD in the field, which satisfactorily illustrated the influence of seed-to-seed distance on RLD and NRLD along the soil layers. The results showed that the proposed method could be applicable for studies of wheat precision cultivation, precise water and fertilizer management, root configuration regulation and so on in the future.

post-paddy rice; seed-to-seed distance; root segmentation; root length density; model development

2022-08-08；

2023-01-08

國家重點研發計劃“糧食豐產增效科技創新”重點專項（2016YFD0300900）、江蘇省蘇北科技專項（SZ-LYG2017008）

孫啟濱，E-mail：qibsun@stu.njau.edu.cn。通信作者丁啟朔，E-mail：qsding@njau.edu.cn

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.08.003

（責任編輯 楊鑫浩，岳梅）