石墨烯“叶片纹身”传感器实现植物水分实时监测

在农业与环境监测领域，实时获取植物水分状态的能力至关重要。近日，德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队推出了一项创新技术——一种基于石墨烯的“电子纹身”传感器，能够无创附着在植物叶片上，实时追踪其水分状况。

该传感器采用超柔性的石墨烯材料制成，具备出色的延展性和可持续性，可在不损伤植物的前提下紧密贴合叶片表面。相较于传统的测量方式，如剪取叶片或破坏性取样，这种新型技术实现了对活叶的持续监测，提供了更高的测量精度。

“能够直接监测活叶的水分动态，尤其是在光合作用期间，有助于我们更全面地评估生态系统健康状况，无论是在单株植物还是整个森林尺度。”这项研究的主要负责人、Cockrell工程学院Chandra Family电气与计算机工程系副教授Jean Anouk Incovia表示。

叶片含水量是评估“活性燃料含水量”的关键指标。这一参数与野火风险密切相关，但传统测量方法存在诸多限制，如操作繁琐、样本破坏性强，难以实现连续监测。

杰克逊地球科学学院副教授Ashley Matheny指出：“当前的采集手段通常需要人工干预，而我们的系统能够在关键时段自动采集数据，例如清晨、傍晚或高温多风天气，从而更快地响应环境变化。”

该传感器的工作原理基于离子迁移对电导率的影响。当叶片含水量发生变化时，叶片中的离子会向传感器移动或远离，进而改变其导电性能，从而间接反映水分状态。

每项电导率更新仅需23阿托焦耳（aJ）的能量，而数据读取的功率消耗为0.23微瓦。这种极低功耗的特性使得一块中等大小的太阳能板即可支持数百万个传感器的运行，非常适合在偏远农田或森林中进行大规模部署。

此外，该设备表现出类神经突触行为，能够在数据采集端进行信息处理和存储，类似于人脑的运作方式。这种“内计算”能力减少了数据向中央处理器传输的需求，提升了整体系统的能效。

这项研究的灵感来源于一个暑期项目，当时德州大学奥斯汀分校的一名本科生Maya Borowicz提出将石墨烯应用于植物监测的设想。在德州大学一项旨在促进跨学科合作的项目支持下，Incorvia实验室与Matheny实验室展开了密切合作。

Matheny此前的研究主要聚焦于木材与土壤中的水分含量，她表示，与植物叶片水分状态的结合，将有助于构建更完整的生态系统健康评估模型。

“如果我们能了解叶片的水分状况，就能更准确地预测木材的变化，”Matheny解释道。“我们正在从压力响应机制出发，构建一个能够全面评估森林火灾、干旱和高温应激等风险的系统。”

研究团队计划将当前技术与Matheny先前在土壤与木材水分监测方面的成果整合，以提升野火预测系统的整体性能。

该成果由Utkarsh Misra等人发表在《Nano Letters》杂志上，题为《用于植物水分监测的石墨烯传感器内计算装置》。DOI：10.1021/acs.nanolett.5c05507

期刊信息：Nano Letters

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