基于LMS算法的光合作用激发参数自适应技术

主动式荧光诱导方法具有灵敏度高和不受外界光照因素等优点而被广泛应用到光合作用参数的测量,但因被测对象的吸收光谱特征存在差异性,需调整激发参数才能获得更准确的光合作用参数。为解决这一问题,依据植物光合作用电子传递过程,分析还原态初级电子受体比例激发光饱和条件,从而建立自适应参考模型,结合激发序列的递推关系和可变步长最小均方差算法对激发参数进行自适应调整,并通过对实验室培育的蛋白核小球藻进行实验对比分析。结果表明:经10次自适应过程后可将预设初始光强[8 600μmol quanta/(m2·s)]调整到最佳激发光强[34 270μmol quanta/(m2·s)],此条件下光化学量子产率(Fv/Fm)与WaterPAM结果相比误差最小;在常见藻类中,绿藻与蓝藻的最佳激发波长分别为460 nm、625 nm,而在520 nm激发时效率最低。该自适应调整算法为光合作用参数测量提供技术支撑。