剑桥大学植物科学实验室的研究团队最近发现,植物在受到病原体侵染时会产生特殊的声波信号。这项研究采用了高灵敏度的激光多普勒测振仪,能够捕捉到植物组织振动产生的微小声音。研究人员在受控环境下对番茄植株进行了持续监测,发现被真菌感染的植株会发出特定频率的声波,这些声波信号在症状出现前48小时就能被检测到。
研究团队开发了一套机器学习算法,能够准确识别不同病害对应的声学特征。在为期两年的实验中,该系统对早疫病的识别准确率达到87%,对灰霉病的识别准确率达到82%。这项技术的优势在于其非侵入性,可以在不损伤植株的情况下实现早期诊断。目前,研究团队正与农业科技公司合作,开发适用于温室和大田环境的实用型监测设备。
该研究还探索了声波信号在植物间的传播机制,发现相邻植株能够通过根系和空气介质感知这些预警信号,并启动相应的防御机制。这一发现为理解植物间的信息交流提供了新的视角。









