T/SDTS 004-2025 茶树抗逆性和品质双重目标优化技术规程

　　T/SDTS 004-2025

　　茶树抗逆性和品质双重目标优化技术规程

　　2025-06-05 发布 2025-07-05 实施

　　山 东 省茶 叶 学会 发布

　　T/SDTS 004-2025

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由山东省茶叶学会提出并归口。

　　本文件起草单位： 山东省农业科学院 、青岛农业大学。

　　本文件主要起草人 ：丁兆堂 、孙立涛 、范凯 、钱文俊、李玉胜、王 玉、王林军、杨海滨、蒋双丰、申加枝。

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　　茶树抗逆性和品质双重目标优化技术规程

　　1 范围

　　本文件规定了茶树抗逆性和品质双重目标优化技术的术语和定义 、优化目标与技术框架 、数据采集与处理、遗传算法优化决策 、环境监控与动态反馈 、优质抗逆新品种的筛选与推广及档案管理。

　　本文件适用于茶树抗逆性和品质的双重优化。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 ，注日期的引用文件 ，仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　NY/T 1312 农作物种质资源鉴定技术规程 茶树

　　T/CTSS95 茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　抗逆性

　　指茶树在面临不良环境条件(例如极端温度 、干旱 、病虫害等) 时 ，能够维持正常生长和生理功能的特性 。通过茶树的生理、生化和分子机制实现。

　　3.2

　　品质

　　指茶叶的综合感官和化学特性 ，包括外观 、香气 、滋味以及氨基酸、多酚等化学成分的含量和比例。

　　3.3

　　遗传算法

　　一种模拟自然选择和生物进化的计算方法 ，用于解决复杂的优化问题 。通过个体编码 、适应度评估 、选择、交叉和变异等操作 ，优化茶树育种方案 ，实现抗逆性和品质的协同提升。

　　3.4

　　多源数据融合

　　指将来自不同来源的数据(如气候数据 、土壤数据 、遥感数据 、高通量表型数据等)进行整合和分析 ， 以便更全面、精准地描述茶树的生长环境和特性。

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　　3.5

　　高通量表型数据

　　指通过先进的技术手段(如无人机 、多光谱成像 、高光谱成像等)快速采集的大规模茶树表型数据 ，包括反射光谱、叶面积指数 、叶绿素含量、氨基酸含量和多酚含量等 。这些数据是评估茶树抗逆性和品质的基础。

　　3.6

　　适应度函数

　　用于量化茶树育种方案优劣的函数 ，结合了抗逆性和品质的权重系数 ，是遗传算法优化决策的核心。

　　4 优化目标与技术框架

　　4.1 优化目标

　　4.1.1 抗逆性优化 ：提高茶树对不良环境的适应能力 ，包括抗寒性 、抗旱性 、抗病虫害性等。按照 NY/T 1312 的规定执行。

　　4.1.2 品质优化 ：提升茶叶的外观 、香气、滋味 、氨基酸含量 、多酚含量等品质特征。

　　4.2 技术框架

　　4.2.1 数据采集与处理 ：通过多源遥感数据、高通量表型数据的采集 ，构建全面的茶树表型数据库。

　　4.2.2 多源数据融合 ：融合气候数据 、土壤数据 、品种信息等多个数据源 ，进行茶树抗逆性和品质双重目标的优化决策。

　　4.2.3 遗传算法优化 ：基于遗传算法的进化机制 ，采用适应度函数对茶树的抗逆性和品质进行协同优化。

　　4.2.4 环境监控与动态反馈 ：通过物联网与遥感技术实时监测茶树生长状态与环境变化 ，提供实时数据支持与动态反馈。

　　5 数据采集与处理

　　5.1 高通量表型数据采集

　　5.1.1 通过无人机 、多光谱成像 、高光谱成像等技术采集茶树的反射光谱、叶面积指数 、叶绿素含量、氨基酸含量、茶多酚含量等表型数据 。按照 T/CTSS 95 的规定执行。

　　5.1.2 通过高光谱成像技术 ，捕捉茶树的光谱特征 ，提供茶树抗逆性(如抗寒 、抗旱) 和品质(如茶叶的滋味、香气) 的相关数据。

　　5.2 气候与土壤数据采集

　　5.2.1 通过气候监测站和土壤传感器收集气候(温度、湿度 、降水量等)和土壤( pH 值、湿度、肥力等)数据 ，确保各项环境因子在育种决策中的考量。

　　5.2.2 定期更新数据 ，确保系统基于最新的环境数据进行优化决策。

　　6 遗传算法优化决策6.1 个体编码

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　　每个个体代表一个茶树育种方案 ，由多个基因组成，包括基因型、抗逆性状 、品质特征等。个体的基因编码方式需根据实际育种目标设计 ，常用方式为二进制编码或实数编码。

　　6.2 适应度函数设计

　　设计适应度函数来衡量茶树品种的抗逆性和品质表现 ，适应度函数可以表示为：

　　其中：

　　F(x) 为个体 x 的适应度值;

　　R(x)为抗逆性表现 ，如抗寒性、抗旱性;

　　Q(x) 为品质表现 ，如氨基酸含量 、多酚含量、滋味等;

　　w1 和 w2 为抗逆性和品质的权重系数。

　　权重设置 ：根据实际育种需求 ，设置 w1 和 w2 ，例如抗逆性和品质的目标重要性可以根据项目需求进行调整 ，通常 w1+w2=1。

　　6.3 遗传算法操作

　　6.3.1 选择 ：采用轮盘赌选择 、锦标赛选择等方法 ，从当前种群中选择适应度高的个体进入下一代。

　　6.3.2 交叉 ：通过单点交叉、两点交叉或均匀交叉等方式重组个体基因 ，生成下一代个体。

　　6.3.3 变异 ：采用位点变异或交换变异等方式 ，增加种群多样性。

　　6.3.4 终止条件： 当适应度值收敛到预定阈值或达到最大代数时 ，算法终止 ，输出最优解。

　　6.4 全局最优解

　　通过遗传算法 ，最终输出满足抗逆性与品质双重目标的最优茶树育种方案 。该方案可作为育种过程中的指导方案 ，帮助筛选最优品种。

　　7 环境监控与动态反馈

　　7.1 物联网监测系统

　　利用物联网技术，部署温湿度 、光照 、土壤湿度等传感器，实现茶园环境参数的实时监控。监控数据可通过云平台存储和分析 ，为茶树的生长动态与环境适应性提供实时反馈。

　　7.2 遥感技术与动态监控

　　使用遥感技术(如无人机 、多光谱遥感 、高光谱成像等)定期或实时采集茶树表型数据，动态监测茶树的生长状态、抗逆性表现及品质特征的变化。

　　7.3 反馈机制

　　根据监控数据和遗传算法的输出 ，系统实时反馈育种进展与环境变化 ，帮助育种人员调整育种策略。

　　8 优质抗逆新品种的筛选与推广

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　　8.1 优质抗逆新品种的筛选

　　通过遗传算法优化和多源数据融合 ，筛选出抗寒、抗旱的优质新品种。

　　8.2 优质抗逆新品种的推广

　　对选育出的新品种 ，推荐的栽培技术包括：

　　a)速生丰产栽培技术 ：确保新品种在不同气候条件下的高效生长和高产。

　　b)精细化养护技术 ：结合土壤 、气候、种植密度等因素 ，制定精细化的管理方案 ，确保新品种的优良性状得到充分发挥。

　　9 档案管理

　　建立茶树抗逆性和品质双重目标优化技术记录档案 ，记录档案至少保存 3 年。