栽培型多年生香豌豆不同生育期的光合日动态

通过活体测定3年生香豌豆(Lathyrus pratensis L.)分枝期和初花期的光合蒸腾日变化特征,分析其与生理生态因子间的关系,以期阐明生理生态因子在多年生香豌豆光合蒸腾中的作用机制。结果表明:分枝期与初花期多年生香豌豆叶片净光合速率(Pn)日变化均呈"双峰"型,存在明显的光合"午休"现象,分枝期的光合"午休"主要受气孔因素限制,初花期的光合"午休"主要受非气孔因素限制;分枝期和初花期叶片Pn均与大气湿度(RH)(r=0.7695,r=0.6955)显著正相关,分枝期叶片蒸腾速率(Tr)与大气CO2浓度(Ca)(r=-0.6643)显著负相关;初花期叶片Tr主要影响因子是大气温度(Ta)(r=0.9362);气孔的自我调节能力成为多年生香豌豆光合能力强弱的决定因素。

长期增温对短花针茅荒漠草原3种主要植物光合日动态特性的影响

【目的】研究长期增温对短花针茅荒漠草原3种主要植物——短花针茅(Stipa breviflora)、冷蒿(Artemisia frigida)、木地肤(Kochia prostrata)光合日动态特性的影响,探究荒漠草原植物对增温的响应。【方法】试验采用完全随机裂区设计,样地设增温和不增温(对照)2种处理,采用远红外线辐射器模拟增温处理,并利用便携式光合仪对样地内的短花针茅、冷蒿、木地肤进行光合特性日动态测定。【结果】长期增温处理使短花针茅和木地肤光合特性日动态曲线趋势产生了较小的变化,冷蒿受增温影响相对较大;光合特性日动态平均值对增温的响应趋势存在一定差异,其中,短花针茅响应程度最大,木地肤、冷蒿响应程度较小;增温不同程度地提高了短花针茅、冷蒿、木地肤的光合速率、蒸腾速率,但降低了水分利用效率。【结论】长期增温处理对短花针茅荒漠草原3种主要植物短花针茅、冷蒿、木地肤光合特性影响较小;不同植物对增温的响应存在一定差异,其中,增温对短花针茅光合特性的影响相对较大、冷蒿光合特性日动态曲线对增温的响应相对较为明显。

思茅松干季光合生理日动态及光响应特征分析

采用L icor-6400型便携式光合测定仪测定了思茅松干季的光合作用日变化及光响应特征,分析了光合生理与生态因子之间的相互关系。结果表明:思茅松净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)和水分利用效率(WUE)的日变化均呈三峰曲线,Pn峰值分别出现在12:00、14:00和17:00,最高峰出现在光强最强、温度最高的时刻(14:00),胞间CO2浓度(C i)变化方向则相反。Pn、Tr和气孔导度(Cond)与主要环境指标光合有效辐射(PAR)、空气温度(Ta)和大气相对湿度(RH)之间的关系符合二次曲线的变化规律。Pn、Tr与PAR、Ta和RH的相关程度都达到了极显著水平(P<0.01),Cond与Ta相关程度达到显著水平(P<0.05)。PAR是影响干季思茅松Pn和Cond最主要的环境因子,而Tr是受Ta影响最强烈的生理因子。非直角双曲线拟合的思茅松光饱和点(LSP)为1 800μmol.m-2.s-2左右,表现为典型的阳性树种。

三种山麦冬属植物光合特性研究

用LI-6400便携式光合分析仪测定山麦冬、阔叶山麦冬、禾叶山麦冬的光合特性。结果表明:3种植物的光补偿点均小于20μmol/(m2.s),光饱和点均小于600μmol/(m2.s),最大净光合速率较低;其光合日动态具有“午休”现象,最大净光合速率出现在10∶00,净光合速率变化受光合有效辐射,叶面温度和相对湿度等环境因素的影响,随气孔导度和叶面饱和蒸汽压亏缺等因子的变化而变化,说明3种植物耐荫性均强,不喜强光。

基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化

CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为（700±50）、（1000±50）、（1300±50）txmol／mol，CK处理组为温室内自然状态下C0：摩尔比（约450μmol／mol）。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和c0：浓度；利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000—1300Ixmol／mol的CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约37．13％-40，42％。以环境因子为输人参数，建立基于BP神经网络的光合速率预测模型，用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明，模型训练集和测试集的相关系数分别为0．98和0．93，预测精度较高；C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0．96、0．94、0．78和0．96，与实测结果吻合度较高且相对误差较小，因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。