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冬小麦叶片气孔导度模型水分响应函数的参数化
植物生态学报
2012, 36 (5):
463-470.
DOI: 10.3724/SP.J.1258.2012.00463
植物气孔导度模型的水分响应函数用来模拟水分胁迫对气孔导度的影响过程, 是模拟缺水环境下植物与大气间水、碳交换过程的关键算法。水分响应函数包括空气湿度响应函数和土壤湿度(或植物水势)响应函数, 该研究基于田间实验观测, 分析了冬小麦(Triticum aestivum)叶片气孔导度对不同空气饱和差和不同土壤体积含水量或叶水势的响应规律。一个土壤水分梯度的田间处理在中国科学院禹城综合试验站实施, 不同水分胁迫下的冬小麦叶片气体交换过程和气孔导度以及其他的温湿度数据被观测, 同时观测了土壤含水量和叶水势。实验数据表明, 冬小麦叶片气孔导度对空气饱和差的响应呈现双曲线规律, 变化趋势显示大约1 kPa空气饱和差是一个有用的阈值, 在小于1 kPa时, 冬小麦气孔导度对空气饱和差变化反应敏感, 而大于1 kPa后则反应缓慢; 分析土壤体积含水量与中午叶片气孔导度的关系发现, 中午叶片气孔导度随土壤含水量增加大致呈现线性增加趋势, 但在平均土壤体积含水量大于大约25%以后, 气孔导度不再明显增加, 而是维持在较高导度值上下波动; 冬小麦中午叶片水势与相应的气孔导度之间, 随着叶水势的增加, 气孔导度呈现增加趋势。根据冬小麦气孔导度对空气湿度、土壤湿度和叶水势的响应规律, 研究分别采用双曲线和幂指数形式拟合了水汽响应函数, 用三段线性方程拟合了土壤湿度响应函数和植物水势响应函数, 得到的参数可以为模型模拟冬小麦的各类水、热、碳交换过程采用。
表2
冬小麦气孔导度模型不同形式水分响应函数参数
正文中引用本图/表的段落
研究分别采用公式(2)的双曲线形式和公式(3)的指数形式对冬小麦气孔导度的水汽响应函数进行了拟合, 拟合的效果(R2)显示这两种拟合形式在冬小麦的应用上没有明显区别(表2), 这与Wang等(2009)的结论不同, Wang通过涡度相关数据在不同气候和植被下的分析, 认为幂指数形式更适合湿润气候下的应用。在我们的实验中, 冬小麦作为一种主要生长在我国北方地区的作物, 空气湿度相对偏低, 没有获得更高湿度的环境, 从已经测量的数据看, 冬小麦对高湿度的响应并不比Wang所做的研究更敏感。表2给出了拟合的双曲线形式和指数形式的参数值和统计信息, 可供研究者们在模拟冬小麦气孔导度时参考。
利用实验场地土壤水分特征参数, 也是华北地区广泛分布的壤土土质的特征参数: 凋萎系数12%, 田间持水量32%, 根据实验获得的数据按照公式(4)线性响应函数格式, 拟合了适合冬小麦气孔导度模型应用的土壤水分胁迫响应函数, 得到了拟合曲线参数m的值和拟合统计参数(表2)。线性拟合的结果比较理想(图2), R2值达到0.635 1, 说明这个参数在冬小麦气孔导度土壤水分胁迫响应函数模拟上的应用是可行的。
对实验数据的二次曲线拟合结果显示, 冬小麦最小叶片水势阈值的位置, 即光合作用停止的最小叶水势阈值在-3.2 MPa附近, 最大叶片水势阈值大致在-1.0 MPa左右。采用线性拟合结果得到的最小和最大叶水势阈值分别为-4.6和-0.6 MPa。根据野外实验数据分析, 线性拟合的最大阈值偏高, 在土壤水分不受胁迫的处理池中, 冬小麦中午叶水势普遍可以在-1.0 MPa左右, 而另一方面, -4.6 MPa的最小阈值在冬小麦叶水势中也十分罕见, 这一最小阈值也偏低。考虑到叶水势梯度的不完整性, 和实验观测中的波动和误差, 结合实验数据分布特征和二次曲线拟合的阈值, 在确定气孔导度植物水势的线性响应函数时, 我们给出的最大和最小阈值分别是-1和-3.2 MPa, 拟合效果见表2。从拟合效果看, 明显比其他几组拟合效果差, 由于水势梯度不够, 数据变异性太大, 目前给出的这套水势阈值主要是根据实验数据人为给定的, 所以效果较差, 但也具有一定参考价值。
本文的其它图/表
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