中国农业科学｜四川师范大学罗海琴综述禾本科作物抗倒伏研究进展、瓶颈与应对策略

禾本科作物是我国粮食安全和农业稳定生产的核心作物，但倒伏问题长期以来严重制约其高产稳产和品质提升。

本文系统综述了禾本科作物倒伏的主要类型、影响因素、评价方法、遗传基础与改良策略，并对未来研究方向进行了展望。

近期，四川师范大学生命科学学院罗海琴完成的题为“禾本科作物抗倒伏研究进展、瓶颈与应对策略 ”的综述在《中国农业科学》2026年第59卷8期正式发表。

01 禾本科作物倒伏及其主要类型

倒伏是指植株由自然直立状态倾斜且不能自动恢复的现象。

根据倒伏发生部位与形态特征，可将其分为根倒伏和茎倒伏两类（图 1-A）。禾本科作物倒伏具有明显的类型差异，其发生类型受作物生物学特性和栽培方式的双重影响。

02 禾本科作物倒伏的主要因素

内在因素 ：

• 形态特征；

• 茎秆力学特性；

• 茎秆内部化学组成。

外在因素 ：

• 自然条件；

• 栽培措施。

03 禾本科作物抗倒伏性评价方法

田间观察法

是在田间直接观测作物倒伏状况以评估其抗倒伏能力的定性方法，操作简便，能够直观反映实际倒伏程度，在生产实践中应用广泛（图1-B）。

模型评价法

• 力学模型法

  以茎秆力学参数为核心，多使用各种力学仪器测定茎秆各节间抗折力、抗弯强度、抗压力、抗推力等参数，从茎秆力学特性出发评估植株茎秆抗倒伏性，该方法在玉米、水稻、小麦、大麦等多种作物中应用广泛。

• 综合模型评价法

  从整体株型出发，量化根系、茎秆和穗部等多个农艺性状，以构建系统的抗倒伏评价体系。

• 智能遥感法

  主要通过卫星或无人机等工具搭载传感器以获取作物图像数据，结合人工智能算法，实现倒伏区域与程度的自动识别与定量评估（图 1-B）。智能遥感法在倒伏监测中通常可获取的指标包括：冠层高度、冠层覆盖度、叶绿素含量、叶片含水量、光谱反射率、植被指数、纹理特征和雷达反向散射系数等。

04 抗倒伏性状的遗传基础及抗倒伏育种

禾本科作物抗倒伏性状主要涉及株高、茎秆力学性能和株型调控等方面，在不同物种中已有相关基因被克隆和鉴定。

05 面临的瓶颈及应对策略

• 构建基于小样本量的田间抗倒伏能力预测模型；

• 解析抗倒伏性状的共性基础，探索差异化改良策略；

• 构建“基因编辑-调控编辑”双驱动的精准分子设计育种模式；

• 构建面向特定品种的精准化抗倒伏栽培模式。

四川师范大学生命科学学院朱博教授为该文通信作者，罗海琴为第一作者。

该研究获得四川省科技计划（省院省校合作 2025YFHZ0044）、财政部和农业农村部国家现代农业产业技术体系建设专项（CARS-05）的资助。

全文链接：

《禾本科作物抗倒伏研究进展、瓶颈与应对策略》

文献引用：

罗海琴, 罗仁林, 刘廷辉, 郭伟龙, 曾子贤, 朱博. 禾本科作物抗倒伏研究进展、瓶颈与应对策略[J]. 中国农业科学, 2026, 59(8): 1587-1607.

LUO HaiQin, LUO RenLin, LIU TingHui, GUO WeiLong, ZENG ZiXian, ZHU Bo. Progress, Challenges, and Strategies in Lodging Resistance Research of Gramineous Crops[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2026, 59(8): 1587-1607.

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