我与科学基金(321)
(本栏目由浙江省自然科学基金委员会合办)
民以食为天，我们日常食用的稻米麦面、蔬菜瓜果首先需要确保安全，比方这些农作物和农产品有没有受到重金属污染的影响和侵害，需要科学严格和快速准确的检测和监控。
在浙江省自然科学基金的资助下，浙江大学农业信息技术研究所副所长、农业农村部光谱检测重点实验室副主任刘飞教授承担的自然科学基金项目“逆境胁迫下作物生理信息动态获取与重金属元素快速检测方法研究”，不久前通过了结题验收。
刘飞教授告诉记者，作为粮食生产大国和人口大国，我国的粮食生产和粮食安全问题是关系国计民生和国家经济安全的重要战略。要实现粮食作物品质和安全的快速检测，就必须大力发展农业数字化和信息化技术。数字农业和农业物联网信息感知技术作为智慧农业最前沿的发展领域之一，是当今世界发展现代农业，实现农业可持续发展的关键和核心技术。
农作物生产过程易受多种因素的影响，尤其是各类逆境胁迫(干旱、高温、农药、重金属、盐害、冻害等)造成作物减产和品质下降，严重制约了作物高产、高效、安全、绿色生产和可持续发展。近年来，重金属对水体、土壤、农作物和农产品的污染日趋严重，并通过食物链危及动物和人类健康。因此，实现重金属污染的快速定量检测是探明作物逆境生理响应、开展污染防治和修复的关键，对保障作物产量和品质安全具有重要意义。
传统的作物生理信息和重金属元素检测主要依靠实验室化学检测方法(高效液相色谱法、原子吸收光谱法、实验室化学分析等)，检测周期长、费用高、试剂有污染、并需要专业技术人员操作，难以满足现代农业数字化、信息化和精细化作业的要求。因此，急需研究作物生理信息和重金属元素快速检测的方法和技术，以提高逆境防治的时效性和有效性，保障粮食产量和品质。
刘飞教授和他的团队以作物逆境胁迫下表型信息的快速获取为主线，以作物生理信息和重金属元素的快速检测为目标，应用多源光谱技术探明了胁迫下作物叶片和冠层特征与胁迫程度的动态响应规律，建立了作物长势信息的时间维度动态定量反演模型、作物养分生理信息的空间维度快速检测方法；研究了激光诱击穿光谱技术(LIBS)检测作物重金属元素的优化参数和有效检测路径，探明了适于不同作物(水稻等)的有效特征谱线，提出了作物新鲜叶片水分效应去除方法，研究了LIBS与高光谱图谱有效信息解析与数据融合方法，建立了重金属元素快速定量检测方法和模型，实现了农作物重金属污染的快速定量检测，大大提高了重金属检测的时效性，为作物重金属污染大面积检测和防治修复提供了技术支持，对保障作物品质和粮食安全具有重要意义。该成果在Analytical Chemistry、TrAC-Trends in Analytical Chemistry、Plant Methods等期刊发表SCI收录论文8篇，获授权发明专利4项。
记者 金乐平 通讯员 周丽敏 谢崇波
