溫室黃瓜葉面積、光合作用及干物質生產對葉片含氮量響應的模擬模型.pdf

1、葉面積指數( LAI)是作物冠層光合作用及水分利用模擬的重要參數，光合作用和干物質生產是作物產量和品質形成的物質基礎。葉片含氮量直接影響了作物的LAI和光合作用速率，從而影響作物的干物質生產與產量。定量研究作物LAI、葉片光合作用速率以及干物質生產過程對葉片舍氮量的響應，是實現作物氮素精確與優(yōu)化管理的重要前提。黃瓜是我國和世界上的主要設施栽培作物。本研究以溫室黃瓜為研究對象，于2005年到2008年間，在上海(121.5 E，31.2N

2、)農科院Venlo型現代化自控溫室和上海孫橋現代化農業(yè)示范園區(qū)的2，4．連棟溫室中進行了不同播期、不同栽培基質下的溫室黃瓜氮素處理試驗。在對試驗數據進行系統分析的基礎上，以光溫指數為尺度，以葉片含氮量為參數，建立了葉片形態(tài)發(fā)生指標以及葉面積指數對葉片含氮量響應的模擬模型；以葉片光合作用的FvCB模型為基礎，確定了FvCB模型的各個參數對葉片含氮量的響應函數；將葉面積指數對葉片含氮量響應模型與基于FvCB的葉片光合作用對葉片含氮量響應模型

3、相結合，建立了溫室黃瓜干物質生產對葉片含氮量響應模擬模型。主要結果如下：(1)溫室黃瓜葉面積對葉片氮含量響應的模擬模型。通過溫室黃瓜的不同氮素施用濃度處理試驗，定量研究了黃瓜冠層葉片氮累積量的季節(jié)變化以及葉片含氮量在冠層中的垂直分布，并描述了黃瓜坐果開始時冠層葉片氮積累量及特定葉片含氮量對葉片形態(tài)發(fā)生指標參數的定量影響。在此基礎上，以光溫指數為尺度，以葉片合氮量為參數，建立了葉片形態(tài)發(fā)生指標以及葉面積指數對葉片含氮量響應的模擬模型。利用

4、獨立的試驗數據對本模型和基于葉干重和SLA的葉面積指數預測模型進行評估和比較，結果表明，對于本模型，用坐果開始時冠層葉片氮累積量作為參數時，出葉數、葉長、LAI的預測值和實測值的r2分別為0.95、0.93，0.87，RMSE分別為2.9、0.05m、0.18 m2 m2;而用坐果開始時倒8葉的葉片含氮量作為參數時，對應的實測值和預測的r2分別為0.93、0.92、0.8，RMSE分別為3.2、0.05 m、0.39m2 m2，對于基于

5、葉干重和SLA的LAI預測方法，用實測的SLA作為輸入，冠層LAI預測值和實測值的r2和RMSE分別為0.74和0.43 m2 m2。表明，本文提出的模型能夠較好的模擬溫室黃瓜在不同溫室和氮素施用濃度下的葉片生長對葉片含氮量的響應．
　　 (2)光合速率對葉片含氮量響應的模擬模型。以FvCB光合作用模型為基礎，結合溫室黃瓜葉片的凈光合速率和葉綠素熒光活體測定數據，對FvCB模型的參數[暗呼吸速率（Rd）、限制光強下光系統II中光

6、強轉化為電子傳遞的轉化速率(k2(LL))、最大電子傳遞速率（Jmax）、電子傳遞速率對光照響應的非直角曲線的曲率因子(、Rubisco酶位點上C02/02的特定因子(Sco)、Rubisco酶的羧化能力（Vcmax）以及葉肉導度(gm)]進行了估算，確定了這些參數對葉片舍氮量的響應函數。結果表明，M2(LL)、Vcmax(To)、Jcmax和Rd與葉片含氮量有較好的線性關系，而口和gm與葉片氮含量的關系不明顯。將估算出的參數作為模型輸

7、入，用獨立的試驗數據對模型進行檢驗，并與基于光合有效輻射、葉片最大光合速率以及初始光能利用率的光合作用函數（負指數方程）的預測效果相比較。結果表明，使用FvCB模型對單葉光合作用的預測值與實測值的r2和RMSE分別為0.63和5.28 mol C02 m2 sd，而基于負指數方程的光合作用模型的預測值與實測值之間的r2和RMSE分別為0.65和4.94moolC02m2 s。1。從總體的r2和RMSE來看，基于負指數方程的光合速率模型的

8、預測效果略好于FvCB模型，但進一步的分析表明其對與建模環(huán)境相差較大的情況下的黃瓜單葉凈光合作用速率的預測效果較差，因而穩(wěn)定性和廣適性差；而FvCB模型的預測精度雖稍差一些，但其對不同條件下的預測結果一致，穩(wěn)定性和廣適性好，且其預測精度可以通過利用翔實的數據對參數進行進一步的校正而獲得提高。
　　 (3)將葉面積指數對葉片含氮量響應模型與基于FvCB模型的葉片光合作用對葉片含氮量響應模型相結合，建立了溫室黃瓜干物質生產對葉片舍氮

9、量響應的模擬模型。將第二章中所討論的的兩種葉面積對葉片含氮量響應的模擬模型（基于葉片形態(tài)發(fā)生和基于SLA）分別與第三章中所討論的兩種光合速率對葉片含氮量響應的模擬模型（FvCB模型和負指數方程）相結合，分別用來模擬不同氮素條件下溫室黃瓜的每日冠層總光合量，再與常用的呼吸作用模型和干物質生產計算方法相結合，組成四種干物質生產對葉片含氮量量響應的模擬模型，用來預測不同條件下黃瓜的干物質生產過程。用獨立的試驗數據進行檢驗，結果表明，基于葉片形

10、態(tài)發(fā)生和FvCB模型的干物質生產模型、基于葉片形態(tài)發(fā)生和負指數方程的干物質生產模型、基于SLA法和FvCB模型的干物質生產模型、基于SLA法和負指數方程的干物質生產模型對黃瓜總干物質量的預測值與實測值之間的r2分別為0.62、0.66、0.53、0.71，RMSE分別為58.99 m-2、54.39m"2、77.29 m"2、44.8 gm-2．雖然基于葉片形態(tài)發(fā)生和FvCB模型的干物質生產模型的預測效果僅排在第三位，但其相對于基于SL

11、A的模型，避免了破壞性取樣；相對于基于葉片形態(tài)發(fā)生和負指數方程的干物質生產模型，預測結果具有更好的一致性。因此，基于葉片形態(tài)發(fā)生和FvCB模型的干物質生產模型具有較好的機理性、易用性、穩(wěn)定性和廣適性，且通過改進FvCB模型參數的預測方法，提高光合速率的預測精度，其對干物質生產的預測精度還可以有進一步的提高。
　　 本研究建立的模型可以根據定植日期、種植密度、施氮水平等栽培措施，溫室內的太陽輻射、溫度和C02濃度等環(huán)境資料，定植時