设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建

光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度(Photosynthetic photon flux density, PPFD)及CO_(2)浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.962 12、0.979 44,均方根误差(RMSE)分别为2.983 2μmol/(m^(2)·s)、0.001 435 8 mol/(m^(2)·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。

基于RGB模型的草莓叶片光合作用指标估测

为了研究基于图像红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性,以草莓叶片为试验材料,构建多元线性回归模型和反向传播(BP)神经网络模型,对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO_(2)浓度进行估测,并对其精度进行评价和验证。结果表明,基于BP神经网络模型,使用图像RGB颜色参数和SPAD值对叶片蒸腾速率进行预测的效果较好,其次是气孔导度。BP神经网络模型的估测精度高于多元线性回归模型,蒸腾速率、气孔导度、净光合速率和胞间CO_(2)浓度的模型预测准确率分别达到91.5%、83.3%、74.4%和71.5%。BP神经网络的蒸腾速率模型、气孔导度模型的决定系数(R2)分别为0.9222、0.8423,均方根误差(RMSE)分别为0.0002、0.0259,平均绝对误差(MAE)分别为0.0001、0.0006。由结果可知,通过数码相机采集图像,并构建RGB模型,可简易快速估测草莓叶片蒸腾速率、气孔导度,能用于生产中草莓光合指标的估测。

基于模型建构的光合呼吸类综合题教学策略

尝试将模型建构的方法应用于光合呼吸类综合问题的分析并进行了课堂实践。采用项目化学习的方式,课前教师设置驱动性问题引导学生依次构建概念模型、物理模型和数学模型,课中小组汇报并通过高考题检验学习成果,课后利用建模思想总结解题策略,以此发展学生的高阶思维能力。

基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

诺丽不同遮荫条件光响应模型筛选及其光合特性比较

光合作用是植物生长和发育的重要过程,而光响应曲线可以描述植物在不同光照条件下的光合速率与光照强度之间的关系。诺丽作为一种热作植物,明确其光合特性对于了解其生长和发育过程至关重要,而目前关于诺丽光合方面的报道相对较少。为了深入研究诺丽的光合特性及其环境适应性,本研究以4种(CK、T_(1)、T_(2)、T_(3))处理的诺丽为研究对象,采用LI-6400便携式光合仪测定光强日变化、净光合日变化、光响应曲线,并采用4种常用光响应模型进行拟合,筛选最佳模型后得出相应光合特征参数。结果表明:光强日变化呈现单峰抛物线变化趋势,在中午12:00时日光强达到最大,而诺丽的净光合日变化则呈现倒“U”型变化,在6:00—10:00时快速上升,10:00—16:00这一阶段缓慢下降,到16:00时快速下降,二者日变化存在一定同步性和非同步性变化;不同处理之间,净光合速率(P_(n))和光强(I)均随着遮荫度的增加出现明显的下降趋势;直角双曲线修正模型(MRHM)对诺丽光响应曲线拟合效果最好,除90%遮荫度外,其均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)较其他3个模型最小,分别为0.06~0.12和0.05~0.09;随着遮荫度增加,诺丽的光合表观量子效率(AQE)、最大净光合速率(P_(nmax))、光饱和点(LSP)和暗呼吸速率(R_(d))逐步下降,而光补偿点(LCP)逐步增加,表明在弱光诱导下,诺丽光合效率逐步下降,过度遮荫时甚至大幅下降,其高光效特性须在强光刺激下才能激活。本研究揭示了诺丽光合特性及其对不同荫蔽度的应对策略,为深入了解诺丽生态适应性提供理论依据,也为生产上诺丽开展林下种植或遮荫措施提供参考。

“因果解释”模型在光合作用试题的应用

本文针对光合作用试题,构建包含外因、内因、结果三者的“因果解释”模型,建立“由因索果”“执果溯因”“内外相联”三种分析思路。本文结合分析思路,对应呈现了解答具体问题的三类实例,并阐述构建“因果解释”模型在解决光合作用试题时的重要意义。

干旱胁迫下胡杨光合光响应过程模拟与模型比较

以塔里木干旱荒漠区2年生胡杨幼苗为试材,盆栽模拟荒漠生境5种水分梯度,利用Li-6400便携式光合作用系统测定胡杨在干旱胁迫下光合作用的光响应过程,并采用4种光响应模型对其进行拟合与比较,以期优选出适用于干旱荒漠环境的光响应模型,阐明胡杨光合作用对干旱胁迫的响应规律与适应机制。结果表明:胡杨净光合速率(P_n)随干旱胁迫加剧呈下降趋势,同一光强(PAR)下P_n降幅增大。中度干旱胁迫以下(土壤相对含水量,RSWC>45%)胡杨在高PAR下仍能维持相对较高P_n,光抑制程度轻;直角双曲线、非直角双曲线和指数模型均可较好地模拟P_n-PAR响应过程,但最大净光合速率(P_(nmax))、光饱和点(LSP)拟合值与实测值差异极显著(P<0.01)。中度干旱胁迫以上(RSWC<45%)胡杨P_n随PAR升高而显著下降,LSP与P_(nmax)极显著降低,光抑制现象明显;仅直角双曲线修正模型拟合的胡杨光响应过程、光响应参数与实际情况较吻合。4种模型模拟效果顺序:直角双曲线修正模型>指数模型>非直角双曲线模型>直角双曲线模型。4种光响应模型对干旱胁迫具有不同的适应性,直角双曲线修正模型适用于各种水分条件,尤其适用于干旱荒漠生境,其它3种模型适用于水分条件较好的生境。光响应特征参数对干旱胁迫的响应阈值不同。随干旱胁迫加剧,胡杨表观量子效率(AQY)、P_n、LSP与P_(nmax)持续降低,严重干旱胁迫下暗呼吸速率(R_d)、LCP反而明显增大。RSWC>45%胡杨仍能保持较高的AQY、P_(nmax)、LSP,RSWC<45%其P_(nmax)、LSP显著降低,干旱胁迫显著抑制了胡杨光合进程和光强耐受范围,降低了光合效率,严重干旱胁迫严重影响胡杨苗木的正常生长和光合作用。干旱荒漠环境下,胡杨采取缩窄光照生态幅、降低光能利用率和减少呼吸消耗来积极抵御荒漠干旱逆境伤害的生态对策。因此,从极端干旱荒漠区种群保护与植被恢复角度来看,胡杨林土壤水分应维持在RSWC 50%左右,符合干旱缺水地区植物生长和高效用水的管理原则。

基于遗传算法的番茄幼苗光合作用优化调控模型

由于光合速率优劣直接影响番茄的产量与品质,而其光合速率主要受温度和光子通量密度影响,因此如何实现不同温度条件下的光饱和点信息动态获取,是光环境调控技术发展亟需解决的重要问题。针对上述问题,该文提出了基于遗传算法的番茄幼苗光合作用优化调控模型。其利用光合速率双因素嵌套试验获取多维数据,构建温度、光子通量密度耦合的光合速率多元非线性回归模型,设计了基于遗传算法的光合速率模型寻优方法,得到不同温度条件下的光饱和点,继而建立以光饱和点为目标值的番茄幼苗光合优化调控模型。模型验证试验结果表明,提出的方法可动态获取不同温度条件下光饱和点,光饱和点实测值与计算值决定系数为0.920,最大相对误差小于6%,具有较高精度,对提高设施光环境调控效率具有重要的意义。

玉米株型与冠层光合作用的数学模拟研究——Ⅰ.模型与验证

建立了一个对冠层结构具有高分辨率的作物冠层光合作用模型.包括冠层结构模型、冠层光分布模型和叶面光合作用模型.将作物冠层按叶面积指数划分为若干层次.上下层次之间,水平面太阳辐照度按Monsi和Saeki的指数递减模型分布.冠层对太阳漫射光的消光系数由作物株型确定,对直射光的消光系数由株型和太阳位置确定.在同一层次中,作物株型按Ross-Nilson的叶倾角分布模型,将叶面位置划分为8个方位,6个倾斜角.设同一层中水平面辐照度相同,某一方位角和倾角的叶面直射光以太阳轨道方程确定.用玉米冠层的实测资料验证了辐射分布模型和叶片的光合作用模型.敏感性试验表明,模型对输入因子有良好的响应.本模型对冠层光合作用的理论研究、作物生长的数学模拟等有一定的意义.

桉树叶片光合色素含量高光谱估算模型

色素在植物的生理生态过程中非常重要,利用高光谱数据,揭示光谱反射率上特征波段与光合色素含量间的关系将有助于理解光合色素光谱反射特征的规律,同时为利用高光谱遥感技术快速无损监测植物叶片光合色素提供了技术支持。利用野外采集的桉树叶片样本,在实验室内测定了叶片的高光谱反射率及对应的叶绿素、类胡萝卜素含量。利用光谱分析技术和统计学方法对光谱数据进行处理分析,提取了光谱特征参量,并建立叶绿素、类胡萝卜素含量与光谱特征参量间的估算模型。通过精度检验,研究结果表明以(SDr-SDb)/(SDr+SDb)为变量建立的指数模型估算效果最佳。

温室茄子(Solanum melongena L.)光合数学模型与光合生化模型模拟分析

针对植物光合与内外环境因子间的关系以及光合“午睡”现象中的气孔限制与非气孔限制问题,以温室茄子‘茄杂一号’为试材,对叶室温光组合方式下测定的净光合速率Pn对胞间CO2浓度Ci响应曲线,和人工增施CO2处理下测定的Pn日变化进程,进行了光合数学模型和Farquhar、von Caemmerer和Berry的光合生化动力学模型(简称为FvCB模型)模拟分析。采用美国思爱迪生态仪器有限公司的CI-301PS光合作用测定仪进行净光合速率(Pn)、光合有效辐射(PAR)、气温(Ta)、叶温(Tl)、环境二氧化碳浓度(Ca)、胞间二氧化碳浓度(Ci)和空气相对湿度(Hr)参数测定。其结果表明,无论是Pn对Ci的响应曲线还是光合日进程中,数学模型对Pn的拟合度明显优于为FvCB模型。因此,通过数学模型可以解析出光合日进程受单一环境因子(PAR、Ta、Ca、Hr)及其复合环境因子的综合影响。然而,FvCB模型模拟结果显示出,温光组合下受Rubisco(即RuBP羧化/加氧酶)数量与活性及动力学特性限制的羧化速率Ac、受RuBP(1,5-二磷酸核酮糖)再生限制的羧化速率Aj以及受TPU(磷酸丙糖)可利用量限制的羧化速率Ap对Ci响应的主控作用呈现交替变化趋势。其交替变化转折点胞间二氧化碳浓度Cicj在强光高温组合中较高,而在弱光低温组合中较低;同时还发现,Cicj和Cijp受叶温的影响强于光照。光合日进程中的FvCB模型模拟分析揭示出,早晨和傍晚弱光下为Aj限制时段;晴天上午和中午前后的充足日照下为Ac限制时段。多云和阴天下Aj的限制时段延长。增施CO2会延长Aj的限制时段,同时相应缩短Ac的限制时段;冬季2次增施CO2的出现了Ap限制时段。

日光温室番茄单叶净光合速率模型的温度修正

番茄单叶净光合速率模型是温室番茄环境调控中的核心模型之一,而温度修正模型对于正确解析番茄单叶净光合速率模型非常重要。试验根据前人确定的植物单叶净光合速率模型中最大光合速率的温度修正模型,通过对不同的CO2浓度、光强和温度条件下日光温室番茄净光合速率的测定,明确了日光温室番茄最大光合速率的温度修正模型中修正因子C的取值公式,并经拟合检验,结果表明在不同CO2浓度、不同光强条件下日光温室番茄最大光合速率下温度修正模型的模拟值与实测值拟合良好,说明可将这一温度修正模型作为日光温室番茄光合模型的温度影响子模型应用,从而使植物单叶净光合速率模型更好地适用于日光温室番茄生产。

黄瓜单叶净光合速率对二氧化碳浓度、温度和光照强度响应模型

以日光温室黄瓜品种津优一号和露地品种津研四号为试材,在人工气候室内测定了特定环境条件(CO2浓度、光照强度和温度等)下的黄瓜单叶净光合速率(Pn),结合数学方法,建立了模拟黄瓜单叶Pn(y)对CO2浓度(x1)、光照强度(x2)和温度(x3)3因子响应的数学模型:津优一号y=exp(-242.1217/x1)[61.0202-0.11(x2-30.926)2]exp(-272.8874/x3)+0.9355;津研四号y=exp(-179.8803/x1)[50.0771-0.0609(x2-34.3455)2]exp(-267.9653/x3)+0.7377.由模型可知,Pn对温度的响应为二次曲线,对CO2浓度和光照强度的响应为指数函数.

基于结构方程模型的控水稻“需水量-光合量-产量”关系研究

水稻产量的形成是源库互作的过程,稻田水位的变化对水稻的源库关系有重要影响。该文使用2009、2010年,2年水位调控试验数据,通过计算水位调控水稻全生育期需水量和冠层总光合量,选取水稻群体质量因子(最大LAI、根冠比、株高、茎质量)和产量构成因子(有效穗数、每穗粒数、千粒重、结实率),利用结构方程模型综合分析了水位调控水稻需水量、光合量与群体质量及产量构成之间的关系,结果表明:水位调控水稻总需水量对各因子总效果大小(绝对值)的前三位依次为:千粒重(0.717)、有效穗数(0.650)、每穗粒数(0.459)。冠层总光合量对各因子总效果大小(绝对值)的前三位依次为:茎重(0.613)、最大LAI(0.437)、株高(0.437)。说明总需水量对产量的形成起重要作用,而冠层光合侧重于影响水稻群体发育状况。水位调控水稻"源-库"间相关系数为0.44,呈中度正相关关系。总需水量与冠层总光合量对产量的直接和间接效果值均为正值,总需水量对产量的总效果值(0.552)大于冠层总光合量(0.201),且这种影响主要来自间接作用(0.492),即对产量构成因子的作用。

基于FvCB模型的叶片光合生理对环境因子的响应研究进展

为提高叶片光合速率并更好地理解叶片光合生理对环境因子变化的响应机制,FvCB模型(C_3植物光合生化模型)常用于分析不同环境条件下CO_2响应曲线并预测叶片活体内光合系统的内在变化状况。系统介绍了FvCB模型的建立、发展过程和拟合方法等基本理论,综述了该模型在叶片光合生理对光、CO_2、水、温度和N营养等环境因子变化的响应机制中的应用研究。为进一步完善FvCB模型并更好地理解叶片活体内光合系统对环境因子变化的响应机制,未来拟加强以下研究:1)羧化速率与光合电子传递速率之间的联系;2)叶肉导度的具体组分及其对FvCB模型参数估计的影响;3)叶片气孔导度和叶肉导度对环境因子变化的调控机制。

改进指数模型对紫茉莉光合—光响应及CO_2响应适用性研究

五种模型分别运用于紫茉莉的光合—光响应及CO2响应曲线的拟合,研究其光合效率参数的变化,探讨紫茉莉光合—光响应及CO2响应的最适模型。结果表明:(1)紫茉莉的光合—光响应及CO2响应改进指数模型拟合R2均为0.999,拟合效果优于非直角双曲线、直角双曲线和直角双曲线修正模型。其饱和光强和最大净光合速率分别为797.299和7.879μmolCO2·m-2·s-1,饱和CO2浓度和最大光合能力分别为1264.447和16.783μmol CO2·m-2·s-1,均与实测值最接近;(2)五个模型拟合和预测的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE),都是改进指数模型小于其他模型。改进指数模型为紫茉莉光合—光响应及CO2响应曲线的最佳模型,实验结果可为紫茉莉的生理生态应用研究提供参考。

日光温室黄瓜叶片光合速率模型及其参数确定的初步研究

对于属于C3作物的黄瓜,用Charles-Edwards包括光呼吸,暗呼吸和氧效应的光合模型建立其叶片净光合速率模型。并通过试验确定该模型参数。结果表明:以此模型描述黄瓜叶片的光合速率所得到的光合模型参数在一定的光合有效辐射(PAR)范围内与实测数据相符合。不同叶龄的黄瓜叶片其光合特性存在较大差异。其中叶龄为20～30d的叶片之间光合速率及相关参数差异显著。

几种光合作用光响应典型模型的比较研究

光响应曲线是判定植物光合效率的重要方法,通过曲线可以获得植物光合特性的相关生理参数,但不同模型提取的光响应参数和指标存在差异。本文选择直角双曲线、非直角双曲线和两种指数曲线模型,分别对3个品系常绿杨光响应数据进行拟合,提取了各光响应曲线模型的主要特征参数,对比分析了各模型参数间的差异,并对光饱和点(LSP)的不同计算方法进行了讨论。最后用巨尾桉光响应数据对分析结果作了进一步验证。结果表明,直角和非直角双曲线模型拟合的最大净光合速率(P’max)、表观量子效率(a)及暗呼吸速率(Rd)值高于指数模型拟合值,且直角双曲线拟合的各参数均比非直角双曲线拟合的各参数的值大,而两指数模型各参数拟合值基本一致;在LSP计算方法中,用光通量200μmo.lm-2.s-1以下的点拟合的Pn-I直线与其它模型相结合得到光饱和点的方法不可靠,会使计算结果明显偏小,用接近最大总光合速率Pmax一定比例的方法估计LSP也存在较大偏差,而P’max由于消除了Rd的影响,计算光饱和点时各模型的估计比例相对固定,是一个比较理想的LSP估计方法,初步得出直角、非直角及指数模型用P’max来估计光饱和点时应选取的比例分别为(78±1)%、(82±1)%及(96±1)%。

温室网纹甜瓜叶面积与光合生产模拟模型研究

依据温室温光条件与甜瓜单株叶面积的关系,建立了甜瓜叶面积指数(LAI)模型,结合已有的光合作用驱动的作物生长模型,建立了适合我国种植技术的甜瓜光合作用与干物质积累动态模型。利用不同基质、品种和播期的试验资料对模型进行了检验。结果表明,本模型较用比叶面积和叶干重的SLA法及用积温与叶面积的函数的GDD法更能准确地模拟温室甜瓜的LAI和植株总干重。LAI的模拟值与实测值之间的决定系数(R2)和回归估计标准误(RMSE)分别为0.867和0.404,植株总干重的模拟值与实测值之间的R2和RMSE分别为0.887和645 kg.hm-2。用本模型模拟LAI的精度分别比SLA法和GDD法提高78%和40%;模拟植株总干重的精度分别比SLA法和GDD法提高57%和36%。本模型不仅改善了甜瓜叶面积和干物质生产的模拟精度,而且提高了模型的实用性。

土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型构建

植物叶片光合速率是表征植物光合能力的重要参数,对土壤水分反应敏感,建立不同土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型,有助于准确理解冬小麦的光合作用和产量形成。该文收集整理了1996-2017年我国冬小麦主产区11个试验地点、17个冬小麦品种的干旱和渍水试验数据共64组310个样本,分别构建干旱和渍水对冬小麦叶片光合速率影响的分段式和指数型模型,形成土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型(the model for Soil Moisture Effects on leaf Photosynthesis rate of winter wheat,SMEP)。结果表明:随着土壤相对湿度增加,冬小麦叶片光合速率系数呈稳定低值-线性增加-稳定高值-缓慢下降的特点;随着渍水时间延长,冬小麦叶片光合速率系数呈缓慢下降-快速下降的特点。对SMEP模型进行回代检验、外推检验、单点验证、单发育期验证发现,模型模拟结果与文献数据有较好的一致性,回归系数在1.0附近,且均达到0.01显著性水平。SMEP模型将嵌入中国农业气象模式(CAMM1.0),为CAMM不断完善提供科技支撑。