使小麦在不降低产量的前提下提升对气候变化的适应能力，正成为农业研究的紧迫课题。巴塞罗那大学与Agrotecnio研究中心研究团队牵头的一项研究提出，通过结合无人机遥感、地面传感器与人工智能模型，可更高效筛选在多变环境中兼具高产与稳定表现的硬粒小麦品种。

该研究发表于《Plant Phenomics》。研究团队指出，评估小麦品种不应仅以产量为单一指标，还需关注其在不同气候条件下维持稳定收成的能力。研究结果显示，将产量与生产稳定性共同纳入评价体系，有助于在环境波动背景下提高安全收获的保障。

研究作者包括巴塞罗那大学生物学系进化生物学、生态学与环境科学系的Jara Jauregui、José Luis Araus和Shawn Carlisle Kefauver（同时为Agrotecnio成员），以及卡斯蒂利亚-莱昂农业技术研究所（ITACyL）的Nieves Aparicio和Sara Álvarez、国家农业与食品研究技术院（INIA-CSIC）的María Teresa Nieto。

无人机与传感器覆盖全生育期监测

研究团队对64个硬粒小麦品种进行分析，并在两种地中海气候种植条件下开展试验：灌溉与雨养。研究目标是识别在温度与水分供给差异明显的环境中，能够同时实现较高产量与稳定表现的基因型。

在数据采集方面，团队使用地面传感器，并部署搭载RGB、多光谱与热成像相机的无人机，对作物从生长初期到成熟阶段的发育过程进行持续监测。研究称，这类技术可在收割前提供关键表型信息，从而减少依赖实际收割的环节，降低分析所需的时间与成本。

基于上述监测数据，研究团队训练了人工智能模型，用于预测不同品种的产量与生产稳定性，并称模型具备较高预测精度。研究认为，该方法可为植物育种项目提供工具支持，提升筛选效率，服务于应对气候变化挑战的小麦品种培育。

叶片“更绿”不必然对应更高产

研究结果显示，最终入选的品种并非叶片保持绿色时间最长的类型，而是生长早期更为旺盛、成熟时间略早的品种。相较之下，被淘汰的品系往往早期生长势较弱，尽管叶片保持绿色时间更长，但并未因此获得更好的产量表现。

研究人员分别对产量与稳定性特征进行分析后指出，高产基因型通常表现为早期生长势强，并在快速生长期至生长季末维持持续绿叶；而最稳定的基因型则倾向于早期生长较弱、发育较慢且生育期更短，从而更有效地将资源用于籽粒生产。为在不同性状间实现平衡，团队提出一种将高产与良好稳定性结合的多样化筛选策略。

研究结论认为，在多变环境条件下，早期旺盛生长与早熟特征的组合，是实现更稳定产量的重要因素，并有助于提升小麦对干旱与高温的应对能力。