Continuous monitoring of deficit irrigation in avocado across two contrasting rainfall years using sensor networks, telemetry, and machine learning

水资源短缺和日益不规律的降雨威胁着地中海地区鳄梨的生产，然而，长期亏缺灌溉下成熟树木的生理响应仍知之甚少。我们开展了一项为期两年的田间研究，在成熟鳄梨园中设置了三种灌溉制度，整合了土壤-植物-大气连续体的连续监测、无人机多光谱成像、冠层结构分析以及果实表型鉴定。两个研究年份的降雨量差异显著，为评估环境条件如何调节树木对水分限制的响应提供了独特机会。严重亏缺灌溉下的树木表现出深层土壤水分耗竭和生理特征趋于平缓的现象，叶片厚度和树干水势的昼夜变化接近于零，表明蒸腾作用极低，树木水分状态与环境需求脱钩。通过NDVI进行的无人机遥测在果实生长和成熟期检测到胁迫，但在开花期或夏季新梢生长期未检测到，揭示了后期成熟阶段对干旱的敏感性更高。尽管各灌溉处理间冠层面积无显著差异，但亏缺灌溉下冠层表面粗糙度显著增加，从而识别出一种新的干旱胁迫结构指标。尽管各处理间生理差异显著，果实数量保持稳定，而严重亏缺灌溉下果实重量显著下降，尤其在较湿润的年份更为明显，表明年降雨量调节着果实保留与果实生长之间的权衡。本研究首次提供了地中海条件下持续亏缺灌溉下鳄梨表现的多尺度连续表征。通过整合基于植物的传感器、遥感技术和人工智能，我们揭示了此前未被描述的胁迫动态，并为果树精准灌溉管理识别了新指标。