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本期荐读为大家精选了近2年发表在Agronomy 期刊上有关精准农业、植物营养、农林生态、田间表型分析、作物育种、土壤微生物的高引文章，以飨读者。

01 Remote Sensing for Precision Agriculture: Sentinel^_-2 Improved Features and Applications

精准农业遥感：Sentinel^_-2改进功能和应用

Joel Segarra et al.

DOI：10.3390/agronomy10050641

欧洲航天局 (ESA) 发射的Sentinel^_-2 A+B双平台在时间、空间和光谱分辨率方面的改进为其在精准农业中推广铺平了道路。这篇综述回顾了Sentinel^_-2在精准农业中的特点和用途，包括非生物和生物胁迫检测以及农业管理。与以前的卫星图像系统相比，Sentinel^_-2 A+B双平台极大提高了全球农业监测和作物管理能力。关于作物胁迫监测，Sentinel^_-2检测非生物和生物胁迫的能力在许多方面均有很大进步，但仍存在局限性。因此，可能仍然需要结合实地数据和不同的遥感技术。

02 Recent Trends in the Foliar Spraying of Zinc Nutrient and Zinc Oxide Nanoparticles in Tomato Production

在番茄生产中叶面喷施锌营养素和氧化锌纳米颗粒的研究进展

Razu Ahmed et al.

DOI：10.3390/agronomy11102074

番茄的营养取决于从生长介质中获取营养物质的数量和类型，如油脂和叶面喷施。因此，在番茄生产中必须保证充足的宏量、微量营养素，包括锌 (Zn) 和氧化锌纳米颗粒 (ZnO NP)。锌肥叶面喷施是提高作物品质和产量的有效措施之一。氧化锌纳米颗粒 (ZnO NP) 是生物材料，因此被认为存在生物安全问题。叶面喷施锌在增加可溶性固形物 (TSS)、硬度、可滴定酸度、叶绿素a、叶绿素b、抗坏血酸和番茄红素含量方面效果较好。在株高、早花、果实产量、番茄红素含量等最佳种植参数方面，叶面喷施ZnO NP效果最为显著。因此，在番茄生产中应注意提高锌和氧化锌纳米粒的数量、质量和养分利用效率。

03 Modelling Agroforestrys Contributions to People—A Review of Available Models

农林业对人类的贡献建模——可用模型综述

Philipp Kraft et al.

DOI：10.3390/agronomy11112106

气候的变化、日益严重的环境污染、生物多样性的不断丧失以及人口的不断增长、粮食需求的不断增加，威胁着农业生态系统的运作及其对人类社会的贡献。农林复合系统为增强大自然对人类的贡献带来了许多好处。在本研究中，作者调查了模拟模型如何帮助评估和预测农林复合经营在自然贡献中的作用。对现有农林复合系统模拟模型的回顾表明，大多数模型主要预测生物产量。调节生态系统服务功能通常被认为只是评估产量的一种手段。具有农林业扩展的通用农业生态系统模型提供了更广泛的范围，但树木和作物之间的相互作用通常被以一种过于简单的方式处理。与代码结构、许可证或可用性相关的问题尤其阻碍了农林复合系统现有模型的应用。因此，作者呼吁社区努力将现有的农林业模型与生态系统效应模型联系起来，建立一个开源、多效应的农林业模型框架。

04 High^_-Throughput Field-Phenotyping Tools for Plant Breeding and Precision Agriculture

用于植物育种和精准农业的高通量田间表型分析工具

Aakash Chawade et al.

DOI：10.3390/agronomy9050258

近年来，高通量田间表型鉴定引起了人们的广泛关注，并发展出几种记录不同植物性状的新方法。由于地块和田地的大小不同、目的各异以及表型鉴定后所需行动的紧迫性，育种和精确农业的植物表型鉴定有不同的要求。在植物育种中，表型鉴定是在几千块小实验地上进行的，主要是评估它们的各种性状；而在植物栽培中，表型鉴定在大片实验地上进行，目的是在早期检测植物胁迫和杂草的发生。此综述的目的是强调各种高通量表型方法如何用于植物育种和农业，以及这些方法在应用中的关键差异，介绍了各种植物表型鉴定技术以及这些技术在育种和栽培中的应用。

05 Genomic Selection in Cereal Breeding

谷物育种中的基因组选择

Charlotte D. Robertsen, Rasmus L. Hjortshøj and Luc L. Janss

DOI：10.3390/agronomy9020095

基因组选择 (GS) 是植物育种中一种基于全基因组标记数据预测未测系遗传价值的方法。该方法已在模拟数据和实际植物育种计划中得到广泛探索。然而，GS在植物育种计划中的最佳实施策略和阶段仍不确定。GS的准确性已被证明受GS模型中使用的数据影响，包括训练群体的规模、个体之间的关系、标记密度和系谱信息的使用。GS通常用于预测一个品系的加性遗传值，而非加性遗传通常被忽略。在这篇综述中，作者提供了用于GS基因组预测模型的背景知识，以及关于这些模型中使用数据的重要注意事项。作者还比较了谷类育种中实施GS的育种周期内和育种周期间策略，以及使用GS选择未测系作为亲本的可能性，进一步讨论了加性和非加性遗传价值估算方法的差异及其在新亲本或新候选品种选择中的应用。

06 Harnessing Soil Microbes to Improve Plant Phosphate Efficiency in Cropping Systems

利用土壤微生物提高种植系统植物磷素效率

Arjun Kafle et al.

DOI：10.3390/agronomy9030127

磷是植物生长发育中必需的宏量营养素。然而，土壤中矿物质对磷的强吸附降低了磷对植物的有效性，从而降低了农林生态系统的生产力。这篇综述重点介绍了近年来在理解和利用土壤微生物来溶解无机磷以及将其直接分配给作物方面的研究进展。具体来说，作者关注丛枝菌根真菌、外生菌根真菌和溶磷细菌，其中每一种都在自然和农业生态系统中发挥着重要作用，它们作为生物接种剂在农业实践中的使用正呈增长趋势。

Agronomy 期刊介绍

主编：Peter Langridge, University of Adelaide, Australia

期刊重点刊载农学及农业生态学领域的研究型文章及综述，目前已被Science Citation Index Expanded (SCIE) 和Scopus等多个数据库收录。

2020 Impact Factor：3.417

2020 CiteScore：2.6

Time to First Decision：17 Days

Time to Publication：37 Days