草种子活力检测技术研究进展

闫慧芳，聂宇婷，丛丽丽，张昭，崔凯伦，吕艳贞，柴茂峰*

（1. 青岛农业大学草业学院，山东 青岛 266109；2. 黄河三角洲草地资源与生态国家林业和草原局重点实验室，山东 青岛 266109；3. 青岛市滩涂盐碱地特色植物种质创制与利用重点实验室，山东 青岛 266109）

种子活力是评价种子质量优劣的重要指标，关系到种子萌发与出苗、幼苗生长潜能、植株抗逆能力与生产潜力。长期以来，种子活力检测技术一直是种子科技领域研究的重点。然而，种子活力却不能被直接测定，而是通过测定种子某些特性（如发芽率、电导率、酶活性等）来侧面反映。种子活力检测方法有多种，涉及从形态特征、物理性状到生理生化、组织变化等方面。早在1957 年，Iselly 把种子活力测定方法分为直接测定法和间接测定法，前者通过对种子发芽行为单项评估来观测种子在模拟田间不良环境下的直观表现，如发芽率、田间出苗率、整齐度、幼苗生长状况等，常用方法包括人工加速老化法、低温萌发法和控制劣变法等；而后者则通过测定与种子活力相关的生理生化指标来间接反映，如电导率法、2,3,5-三苯基氯化四氮唑（2，3，5-triphenyltetrazolium chloride，TTC）染色法和酶活性测定法等［1］。近年来，随着国家山水林田湖草沙系统治理、生态修复工程及草地畜牧业快速发展，对草种子质量提出了更高的要求。在先进计算机技术推动下，多种种子活力检测新技术应运而生，其中近红外光谱检测技术、多光谱成像技术等快速无损检测技术备受关注［2］。本研究对草种子活力检测主要技术的发展现状进行了综述，分析了当前种子活力检测方法的优缺点，并对无损检测技术在草种子活力检测中的发展趋势进行了展望。

1 基于种子发芽行为的草种子活力检测技术

虽然田间出苗试验最能直接评价种子活力，但由于费时费力、成本较高，且不同地区土壤条件、气候环境存在差异，很难形成统一的具有可操作性的标准检测方法，因此，探索能够较为准确地反映田间出苗试验结果的室内检测方法对评价草种子活力至关重要。目前，模拟抗逆试验测定是最主要的室内检测方法，针对种子生理代谢及出苗特性，通过模拟不正常环境条件来检测种子抵抗逆境的发芽和生长能力，进而评价种子活力高低。研究表明，利用模拟逆境试验测定种子活力具有可靠性，其主要方法包括人工加速老化法、低温萌发法等［1］。

1.1 人工加速老化法

人工加速老化法是一种快速检测种子活力差异的方法，即通过人为控制，将种子置于高温高湿环境中以加快种子老化速度，并通过测定种子发芽指标变化来评价种子活力。老化过程中，高活力种子抗逆性强，对高温高湿恶劣环境具有较强耐受性，老化速率慢，且老化后种子仍保持较好发芽能力，而低活力种子表现恰好相反［3］。张文明等［4］采用人工加速老化法对高羊茅（Fescue arundinacea）和多年生黑麦草（Lolium perenne）进行种子活力测定，发现种子发芽率、简化活力指数等指标均与模拟田间出苗率呈极显著正相关，表明人工加速老化试验能够较好地评价草坪草种子活力。此外，孙建华等［5］采用人工加速老化法、幼根生长势测定法、脱氢酶活性测定法等不同方法对紫花苜蓿（Medicago sativa）种子活力进行测定，发现田间出苗率越高，种子老化程度越低，证实了人工加速老化法可作为短期快速、准确评价紫花苜蓿种子活力的可行方法。

大量研究表明，人工加速老化法能够用于草种子活力的检测，但最适老化条件因物种不同而不同（表1）。由于遗传物质存在差异，不同种属的草种子对高温高湿人工加速老化的响应不同，因此，确定特定物种种子活力检测的适宜老化条件还需要对其进行科学的试验。

表1 采用人工加速老化法检测不同草种子活力的最适条件Table 1 Optimum condition for detecting seed vigor of different grasses by artificial accelerated aging method

1.2 低温萌发法

种子萌发对温度变化较为敏感，低温胁迫直接影响种子萌发和田间出苗。低温萌发法采用低温预处理种子来模拟早春田间低温逆境，通过评价种子对低温环境的抵抗能力侧面反映种子活力。低温萌发法是一种评价种子活力的有效方法，已在多种植物种子活力评价中被广泛应用［14］。徐小萌等［15］利用低温萌发试验和模糊隶属函数法综合评价了不同种皮颜色紫云英（Astragalus sinicus）种子活力，发现低温胁迫显著降低了种子发芽势、发芽率、发芽指数，延长了平均发芽时间，且不同种皮颜色种子耐低温能力和活力存在显著差异，表明低温萌发试验可以评价紫云英种子活力。同样，在不同种皮颜色红三叶（Trifolium pratense）种子活力综合评价研究中也发现，低温胁迫导致的种子浸泡液电导率变化与种子活力密切相关［16］。此外，在紫花苜蓿种子活力测定中，基于低温萌发法的活力指数和发芽势可将紫花苜蓿分为6 级，但与活力指数相比，发芽势在实际操作中更为简单［17］。

1.3 胚根突出法

胚根突出法是一种根据种子萌发早期胚根突破种皮情况来侧面反映种子活力水平的检测技术，具有操作简单、可重复性好和节约时间等优点［18］。Mao 等［19］的研究提出，平均胚根突出时间可作为评价燕麦种子活力并预测其田间出苗率的重要指标。利用胚根突出法对垂穗披碱草（Elymus nutans）种子批质量划分要比标准发芽试验更加灵敏［20］。同样，在大麦（Hordeum vulgare）种子活力评价研究中发现，萌发36 h 的胚根突出率与田间出苗率极显著相关，相比于标准发芽法，胚根突出法可更准确地预测田间出苗率［20］。此外，对垂穗披碱草、燕麦等种子活力的研究中也已探索出了与田间出苗率显著相关的计数时间［21］。

2 基于生理生化特性的草种子活力检测技术

2.1 TTC 染色法

TTC 染色法也称2，3，5-三苯基氯化四氮唑染色法，是一种快速便捷评价种子活力的方法。其原理是高活力种子中脱氢酶活性较高，能够将无色的TTC 还原成红色的1，3，5-三苯基甲臜（1，3，5-triphenylformazan，TTF），高活力种子组织染色深，低活力种子组织染色浅甚至不染色，因此，根据种子染色程度来评价种子活力［2］。TTC染色法是国际种子检验协会公认的种子活力检测标准方法。惠文森等［22］研究发现，苏丹草（Sorghum sudanense）种子发芽率与TTC 染色结果一致，证实了TTC 染色法能够准确反映苏丹草种子活力的真实水平。易津等［23］比较了室内常规发芽法、电导率法、TTC 染色法、模拟田间发芽法等8 种方法对沙打旺（Astragalus adsurgens）种子活力测定的差异，发现TTC 染色法最准确，且能够快速测定种子活力。TTC 染色效果与染色时间密切相关，金小马等［24］在多年生黑麦草种子活力TTC 测定方法研究中发现，1.0% TTC 溶液浸种4 h 的种子染色结果与发芽率结果误差＞2%，而浸泡8 h 的种子染色效果最佳，由此可见，TTC 染色时间对试验结果准确性具有较大影响。

2.2 呼吸强度测定法

Ching［25］研究表明，多年生黑麦草和绛三叶（Trifolium incarnatum）种子的呼吸速率随贮藏时间延长而降低。红豆草（Onobrychis viciaefolia）、扁蓿豆（Melissitus ruthenica）、紫花苜蓿、多花黑麦草（Lolium multiflorum）种子的呼吸耗氧速率与田间出苗率显著相关［26-27］。然而，孙丽萍等［28］的研究却认为，呼吸强度测定法不适合测定伏地肤（Kochia prostrata）、多叶鹅观草（Roegneria foliosa）和红豆草种子活力。

2.3 ATP 含量测定法

研究表明，ATP 含量测定法是较好地评价不同收获期高羊茅种子活力的方法［29］。 此外，吸水期的三叶草、黑麦草种子ATP 含量与种子活力显著相关［30］。

3 草种子活力无损检测技术

3.1 基于光学特性的种子活力无损检测技术

随着现代草业发展的规模化和草种子高质量需求的提高，对种子活力检测的速度和无损性也提出了更高要求。利用光学技术进行种子活力检测具有效率高、无损的优点，因此，近年来备受国内外学者关注。草种子大小不一、形状各异，且种皮颜色存在差异，利用光谱特性可以获得种子的多维空间信息；同时，种子内糖类、蛋白质、核酸等大分子物质种类和含量丰富，不同物质成分属性导致的光谱特性差异可进行种子活力检测和判断［31-32］。目前，利用光学特性进行草种子活力检测的主要技术有近红外光谱检测技术、多光谱成像技术［33-34］。利用光谱技术、计算机图像视觉技术和辅助图像分析技术对草种子活力进行检测是一种新兴的方法，该方法快速且不破坏种子结构，节省测定时间和劳动力，为种子活力检测提供了新途径。

3.1.1 近红外光谱检测技术 依照美国试验和材料检测协会定义，近红外光谱（near-infrared spectroscopy，NIRS）指波长在780～2526 nm、介于可见光和中红外光之间的电磁波。近红外光能激发有机物官能团，将有机物分子从稳定基态跃迁到不稳定激发态，不同分子的振动频率不同，近红外光谱区与种子内部有机分子含氢基团（OH、NH、CH）振动合频及各级倍频的吸收区一致，因而形成特有的近红外吸收光谱［35］。近红外光谱检测技术具有无损性、检测快、成本低、效率高、操作简便等优点，已广泛应用于农业、食品、化工、制药等领域［36］。种子含大量糖类、脂类和蛋白质等有机物，通过检测这些含碳物质的官能团特征吸收光谱对种子组成进行定量分析，从而反映种子活力水平［37］。韩亮亮等［38］利用近红外光谱检测技术结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了3 种不同活力水平的燕麦种子，发现结果准确率高达100%。同样，阴佳鸿等［33］利用近红外光谱检测技术对不同含水量燕麦劣变种子的活力水平进行快速检测，发现种子含水量低时，采用多元散射校正预处理判别率最高，而种子含水量高时，采用标准归一化预处理判别率最高。基于上述研究，近红外光谱检测技术可以作为一种快速、准确、无损检测草种子活力的新方法。

3.1.2 多光谱成像技术 多光谱成像技术（multispectral imaging technology）是一种结合光谱技术与成像技术的新型分析检测方法，可以获得被测对象的三维图像及检测样本的空间信息和光谱信息［34，39］。目前，多光谱成像技术已应用于品种鉴定、种子净度分析、健康检测、基因检测和种子活力测定［39-40］。王雪萌等［34］基于多光谱成像技术快速无损检测紫花苜蓿种子活力，结果表明线性辨别分析（linear discrimination analysis，LDA）区分老化种子和未老化种子的准确度达97.7%，而区分不同程度老化种子的准确度为75.3%～91.7%，证明多光谱成像技术可用于种子活力鉴定。Wang 等［41］利用多光谱成像技术研究老化和未老化紫花苜蓿种子活力差异，发现LDA 模型具有较高的准确率，可以预测种子老化与发芽情况，而归一化典型判别分析（normalized canonical discriminant analysis，nCDA）则根据种子颜色和空间信息变换光谱图像来识别种子老化和死亡。Zhang 等［42］研究发现，多光谱成像技术的LDA 模型检测不同成熟度和不同收获期紫花苜蓿种子活力的平均准确率分别为92.9% 和97.8%，进一步证明了多光谱成像技术快速无损检测草种子活力的可行性。此外，丛晓翔［43］在不同品种多年生黑麦草种子活力预测研究中，发现平均光谱反射率图能有效识别不同活力种子。

3.1.3 X 光光谱检测技术 X 光光谱检测技术通过获取种子的X 光谱图像以呈现种子内部空腔、胚、胚乳等基本结构，并将种子内空洞面积大小作为衡量种子发芽势的重要指标，从而侧面反映种子活力。X 光光谱检测技术应用于玉米（Zea mays）、辣椒（Capsicum annuum）等农作物和蔬菜种子活力检测的时间较早，且检测准确率达95%以上［44-45］。然而，截至目前，X 光光谱检测技术在草种子活力检测中的研究和应用还鲜有报道。

3.1.4 光声光谱检测技术 光声光谱（photoacoustic spectroscopy，PAS）是利用光源照射种子使种子受热，并导致周围空气发生微弱振动而产生声波，通过检测光声信号侧面反映种子活力［36］。光声光谱检测技术是一种基于光声效应的种子活力检测技术，具有灵敏度高、适用范围广等优点，尤其适合表面粗糙种子的活力检测。目前，光声光谱检测技术仅在水稻（Oryza sativa）种子活力快速无损分选和蔬菜种子活力检测中被应用［46-47］，而未见其在草种子活力检测中的研究。尽管光声光谱检测技术应用较少，但其在未来探究种子活力检测方面还具有较大潜力。

3.1.5 色选技术 色选技术是基于被检测种子的颜色差异，利用光学技术将不同颜色种子分离开来的方法。通常情况下，种皮颜色随种子活力降低而发生褐变，根据种皮颜色差异，利用色选技术将高活力和低活力种子区分开，从而快速实现种子活力检测［36］。色选技术是一种简洁、快速的种子活力检测新技术，已应用于东部蒲葵（Tripsacum dactyloides）［48］、水稻［49］、萝卜（Raphanus sativus）［50］、甜玉米［51］种子分选领域。草种子活力也受种皮颜色影响，如不同种皮颜色的苏丹草［52］、鹰嘴豆（Cicer arietinum）［53］、羊草（Leymus chinensis）［54］、箭筈豌豆［55］、红三叶［16］、草木樨（Melilotus officinalis）［56］种子活力间均存在显著差异，在未来研究中，可以尝试运用色选技术对这些种类草种子活力进行检测。

3.1.6 激光散斑技术 激光照射在种子表皮会呈现颗粒结构的散斑现象，种子散斑分为经过透镜成像形成的主观散斑和在自由空间传播形成的客观散斑。激光散斑技术（laser speckle techniques，LST）是利用种子表皮散斑变化间接反映种子活力相关性质，从而实现种子活力无损检测［57］。目前，在玉米［58］、大豆（Glycine max）［59］、麻皮豌豆（Pisum sativum）、栓皮栎（Quercus variabilis）［60］中已验证了激光散斑技术能够快速无损检测种子活力，表明该技术具有实现种子活力快速无损检测的潜质。激光散斑技术作为新型种子活力检测技术，为未来草种子活力无损检测技术研究与开发提供了新思路和借鉴。

3.1.7 叶绿素荧光检测技术 叶绿素荧光检测技术（chlorophyll fluorescence sorting method）利用波长650～730 nm 光束照射种子，种皮上的叶绿素以荧光和热形式释放能量，通过检测叶绿素释放的荧光信号以评定种子活力等级［35］。一般认为，种皮叶绿素荧光信号越弱，叶绿素含量越少，种子成熟度和种子活力越高。该技术仅对叶绿素具有特异性，减少了其他因素对荧光信号的影响，可作为种子活力快速无损检测的方法。叶绿素荧光检测技术是一种高效无损的种子活力检测技术，目前，已应用于单粒甘蓝（Brassica oleracea）种子活力分级［61］、不同品种和阶段辣椒种子分级［62］、单粒菠菜（Spinacia oleracea）种子分级［63］，但种子活力分级效果受种皮叶绿素含量影响，在叶绿素含量过高或过低时分级效果欠佳。目前，叶绿素荧光检测技术在草种子活力检测中还未见研究和应用。

3.2 基于生理生化特性的种子活力无损检测技术

3.2.1 电导率法 种子在吸胀过程中由于细胞膜破损而使细胞内可溶性物质及电解质外渗，高活力种子的细胞膜修复能力强，而低活力种子修复能力弱，甚至难以完全修复，因此，吸胀过程中低活力种子电解质渗漏多于高活力种子［20］。电导率法是通过测定种子浸出液电导率来评价种子活力的一种方法，一般认为，种子浸出液电导率与种子活力呈负相关［2］。陶奇波等［64］研究发现，紫云英种子浸种24 h 后浸出液绝对电导率和相对电导率均与田间出苗率存在极显著负相关关系。潘佳等［17］对比了标准发芽法、胚根突出法、低温发芽法、电导率法对10 个紫花苜蓿样品种子活力测定的差异，结果表明电导率法用于评价紫花苜蓿种子活力水平最为灵敏。此外，研究发现圭亚那柱花草（Stylosanthes guianensis）［65］、细枝岩黄芪（Hedysarum scoparium）、山竹岩黄芪（Hedysarum fruticosum）、蒙古岩黄芪（Hedysarum mongolicum）和塔落岩黄芪（Hedysarum laeve）［66］种子浸出液电导率均与种子活力密切相关，能够反映种子活力差异的真实水平，可作为评价种子活力的可行措施。

电导率法在评价豆科种子活力时更为适用，而在禾本科种子活力评价时却表现出不一致性［67］。老芒麦种子浸出液电导率随贮藏年限增加而增加［68］，采用电导率法评价高羊茅种子活力也具有良好的效果［12］，燕麦完整种子的浸出液电导率与发芽率和田间出苗率均呈显著负相关［1］。然而，在另一些禾本科草种子中，如多年生黑麦草［69］、苏丹草［70］等，种子浸出液电导率与田间出苗率却没有相关性，表明电导率法评价这些物种的种子活力效果并不理想。研究发现，高丹草（Sorghum bicolor×S. sudanense）、苏丹草种子尽管种皮不阻碍水分吸收，但半透层的存在限制了细胞电解质渗漏，而刺破种皮后种子浸出液电导率与发芽率呈极显著负相关，因此电导率法不适用于高丹草和苏丹草种子活力的测定［71-72］。垂穗披碱草种子的种皮也被证明具有半透层，其完整种子浸出液电导率与发芽率不存在显著相关性，而刺破种皮后却呈显著负相关［73-74］。研究表明，部分禾本科种子之所以不能用电导率法进行活力评价是因为种子存在半透层，阻挡了细胞内大分子物质交换，限制了电解质渗漏，故电导率并不随种子活力变化而变化［75-76］。

3.2.2 电子鼻检测技术 电子鼻检测技术通过模拟人的嗅觉器官，利用由模式识别子系统、信号处理子系统和气敏传感器阵列组成的电子鼻系统发现和辨别种子贮藏过程释放的特殊气体，从而评价种子活力［35］。种子贮藏过程释放的痕量气体（醛类、酮类、醇类等羰基化合物）可被电子鼻系统快速识别，经过数据分析后识别种子活力［77］。目前，电子鼻检测技术能够快速识别不同活力水平的小麦（Triticum aestivum）、甜玉米种子气味信息，种子活力检测准确率达96.67%以上［78-79］。电子鼻检测技术在草种子活力检测中的研究和应用还有待进一步深入探索。

3.2.3 过氧化氢（H2O2）流速检测技术 过氧化氢（H2O2）是植物细胞内的一种信号分子，可在细胞内或细胞间流动并触发分子、生理和表型响应。高活力种子内过氧化氢酶等抗氧化酶活性较高，H2O2含量较低，所测H2O2流速负值较多，而低活力种子的抗氧化相关酶活性下降，所测H2O2流速则相反。因此，高活力种子H2O2外流作用弱，而低活力种子内H2O2含量升高，外流作用增强［80］。H2O2流速检测技术也称非损伤微测技术，是一种通过测定滴在种皮上的H2O2流速侧面反映种子活力的方法。该技术能够精确预判单粒水稻种子活力值和发芽率，且种子H2O2流速与发芽率、H2O2含量呈显著线性相关关系［81］。

3.2.4 可调谐半导体激光吸收光谱检测技术 可调谐半导体激光吸收光谱（tunable diode laser absorption spectroscopy，TDLAS）利用种子代谢产物来判断种子活力，是一种基于痕量气体测定的种子活力检测新技术，具有灵敏度高、分辨率高、实时性强、成本相对低等优点［36］。种子活力与种子呼吸强度存在正相关关系，高活力种子中酶活性较高，呼吸作用旺盛，代谢产物丰富，通过检测单一代谢产物情况可有效反映种子活力水平［35］。该技术简单、准确率高，尤其适合大批量的种子活力检测。目前，已在玉米种子中利用TDLAS 技术对呼吸过程释放的CO2进行检测，并与标准发芽试验相关联以评价种子活力［82］。

3.3 基于外观特征的种子活力无损检测技术

3.3.1 种子物理性状测定法 相同遗传背景下，大粒种子具有丰富的营养贮藏物质，能够为种子萌发和幼苗生长提供更多能量，通常比小粒种子活力高［83］。研究报道，苜蓿属（Medicago）、野豌豆属（Vicia）、百脉根属（Lotus）等属中存在大粒种子活力较高的现象［84-86］。然而，McKersie 等［87］研究发现，同一种子批内的大粒百脉根（Lotus corniculatus）种子产生的幼苗较大，而种子批间种子大小与幼苗大小没有直接关系。种子大小作为种子活力检测指标存在不确定性，受种子批收获条件及贮藏条件所影响，不能用其评价草种子质量。

3.3.2 机器视觉检测技术 机器视觉检测技术是一种借助机器视觉模拟人视觉功能，获取种子图像信息并进行数字化处理，通过优化算法，建立检测指标与种子活力间的筛选模型，从而判别种子活力情况［88］。目前，采用机器视觉检测技术可快速识别黄芩（Scutellaria baicalensis）、不同品种甜玉米、辣椒种子的物理特性，并探究种子外观特征与种子活力的相关性，判别准确率由77.6%提升至92.0%［89-91］。

4 不同种子活力检测技术优缺点

种子活力是一个受遗传因素、种子生长发育条件、贮藏条件等多种因素影响的复杂农艺性状，与种子萌发、幼苗生长、植株抗逆能力密切相关。为了准确快速地检测种子活力、评价种子质量，国内外学者开展了众多研究以探索种子活力检测方法，包括基于种子发芽行为的有损检测技术（人工加速老化法、低温萌发法等）、基于生理生化特性的有损检测技术（TTC 染色法等）、基于光学特性的无损检测技术（近红外光谱检测技术、多光谱成像技术等）、基于生理生化特性的无损检测技术（电子鼻检测技术等）、基于外观特征的无损检测技术（机器视觉检测技术等）。不同种子活力检测方法均具有优缺点，需要根据种子特点选择适合的方法才能更加准确、快速地检测种子活力（表2）。

表2 不同种子活力检测技术比较Table 2 Comparison of different seed vigor detection technologies

5 展望

近年来，国家生态文明建设、生态修复工程及草地畜牧业快速发展急需大量生态草、草坪草、牧草等草种子，这就对种子质量提出了更高的要求。在先进计算机技术和光学技术推动下，多种新兴种子活力无损检测技术蓬勃发展。基于目前种子活力无损检测技术的应用研究现状，本研究认为无损检测技术在草种子活力检测领域的研究可从以下几方面开展。

5.1 草种子活力无损检测技术有待进一步探索与开发

随着计算机技术和光学技术的发展，近红外光谱检测技术、多光谱成像技术已在燕麦、紫花苜蓿、多年生黑麦草等草种子活力检测中被研究。但由于草种子大小不一、形状各异等特点，种子活力无损检测技术研究和应用所选取的种子类别和范围还非常有限。此外，X 光光谱检测技术、光声光谱检测技术、色选技术、激光散斑技术、叶绿素荧光检测技术、电子鼻检测技术、H2O2流速检测技术、可调谐半导体激光吸收光谱技术、机器视觉检测技术在农作物（水稻、玉米、小麦、大豆）、蔬菜（辣椒、萝卜、甘蓝、菠菜、麻皮豌豆）、林木（东部蒲葵、栓皮栎）、中草药（黄芩）种子活力检测中得到研究和应用，而这些技术在草种子活力检测中的研究还非常有限。因此，需要针对不同类别草种子，结合种子本身固有特性，进一步探索适宜的种子活力无损检测技术。

5.2 基于光学特性的无损检测技术缺乏特征光谱与种子活力等级间的定量关系

根据多光谱成像技术在紫花苜蓿种子活力检测中的研究，需要对不同品种、不同成熟度、不同批次种子分别获取光谱数据，再与标准发芽试验结果进行相关性分析，从而获得多光谱成像技术检测种子活力的结果。然而，由于检测研究种子品种少、不同种子特征光谱属性不完全相同，目前尚缺乏专属的种子活力测定操作规程和特征光谱数据库，在实际商业化使用前，仍需进行大量试验以获取种子活力与光谱数据对应关系。因此，未来研究工作需要针对具体检测领域，重点开展种子特征光谱研究，通过建立种子活力的特征光谱数据库来解决特征光谱与种子活力等级的定量关系，为不同类别草种子活力检测提供更加准确、简洁有效的测定方法。

5.3 种子活力无损检测技术与种子智能分级分选衔接不紧密

种子活力检测在于评价种子质量，以服务于制种和播种等实际农牧业生产为最终目标。然而，目前多数无损检测技术仅涉及种子活力检测环节，并不能将检测后的种子进行分级分选，仍不能直接为农牧业生产提供精选优质种子。随着电子信息工程自动化技术的发展，将种子活力无损检测技术与种子智能分级分选研究紧密结合，研制集无损检测与智能分选于一体的低成本、高效率机械装备，为实际农牧业生产提供更多便利。

加强草种子活力检测技术研究，探索操作简便、快速、无损、重复性好、可实现标准化的种子活力检测方法，针对不同商品种子形成专属的种子活力检测规范，将为保障商品草种子质量提供技术支撑，也有利于推动种子市场为生产实践提供更多优质商品种子。