玉米气孔导度的模拟及其对环境因素的响应开题报告
2021-12-24 03:12
全文总字数：5099字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
| 1．选题的目的和意义 |
| 气孔作为外界环境和植物体之间水分和二氧化碳交换的重要通道，调控着植物的光和作用和呼吸作用以及水分蒸腾。气孔导度是衡量气孔张开程度的指标，气孔导度能对水分胁迫的增强、气孔关闭做出快速的反应，它对植物的生理功能、生长和产量具有重要的影响。因此对气孔导度进行准确定量的描述，建立气孔导度对环境因素的响应模型，不仅能为明确植物叶片气孔导度对环境因素的反应特征提供理论依据，还能为作物的田间非充分灌溉技术 提供参考，更能被广泛应用于农田蒸散、陆面过程和生物地球化学循环的研究中。 目前主流的植物气孔导度模型分为两类，第一类为气孔导度和环境因素的多元非线性模型即Jarvis模型，第二类为气孔导度和环境因素的线性相关模型即Ball Berry模型，前者假设各环境因素对气孔的影响是独立的，不考虑环境因素对气孔导度的综合作用，模型中的参数的生理学意义不明确，但前者与后者相比更能体现气孔导度和环境因素之间的关系。 |
国内外研究现状
| 2.研究进展 |
| 齐华等（2004）使用Jarvis模型对柑橘叶片气孔导度进行模拟，模拟结果表明柑橘叶片气孔导度Jarvis模型中至少要包含两个环境变量，在温度较适宜的生长季，环境变量的影响函数对气孔导度模型的影响程度依次为光合有效辐射、饱和水汽压差、叶片温度、空气二氧化碳浓度 。 石建红等（2010）研究了鄱阳湖流域典型树种的气体交换观测数据，对12种Jarvis模型进行拟合，5种典型的夏季树种最优气孔导度模型被筛选出来，同时结合多元回归方法，探讨了空气温度、饱和水汽压差、有效光合辐射、大气二氧化碳浓度四种环境因素对气孔导度的影响。 李仙岳等（2010）用Penman-Monteith方程反推方法获取了长期连续冠层导度,在分析樱桃冠层蒸腾、冠层导度的动态变化规律的基础上,采用十字交叉法对多元回归模型Jarvis模型进行参数率与误差分析，结果显示盆栽樱桃冠层蒸腾规律性强、时滞效应小,不同辐射条件下，冠层导度随水汽压亏缺增加呈负指数函数下降趋势,采用水汽压亏缺、光合有效辐射、气温的不同组合方式构建了多元回归和Jarvis冠层模型,模拟结果显示Jarvis模型精度高于多元回归模型,环境因子对模型精度的影响程度依次为:水汽压亏缺光合有效辐射气温,考虑了水汽压亏缺和太阳辐射的Jarvis模型精度最高。 李永秀等（2011）等为评估不同模型模拟冬小麦气孔导度的适用性，从常用的Jarvis模型和Bal1Berry模型中分别选择两种，根据试验资料估算模型参数，并对模型预测效果进行检验和比较。研究结果为4种模型的预测精度为Jarvis模型1Ball—Berry模型2Ball—Berry模型1Jarvis模型2 |
2. 研究的基本内容
| 3．研究内容 |
| Jarvis模型被广泛应用于农田蒸散、陆面过程和生物地球化学循环，本研究以玉米作为研究对象，选用多元非线性的Jarvis模型模拟气孔导度，依据试验站的观测资料，选取合适的模型形式，确定模型参数，验证模型可靠性，最终得到适用于不同品种，不同天气条件下的玉米气孔导度模型。 3.1 试验材料与方法 3.1.1试验区概况 本试验中用于模型验证的数据测量于2016年9月，实验地点位于南京信息工程大学农业气象综合试验站（3214′N，11842′E，海拔32m），试验区的气候属于亚热带季风气候，年平均降水量为1106mm，年平均温度为15.6℃，年极端气温最高为39.7℃，最低为-13.1℃，土壤类型为人为水成黄黏土，该地区气候资源丰富，年降水量较多，适合玉米生长发育。试验站种植有两个品种的玉米，品种一为紫米糯，种植于试验田的北侧，品种二为大田玉米，种植于试验田的南侧。 3.2试验的观测指标 3.2.1 气孔导度 本研究测量了两天的玉米气孔导度数据，测量数据用于Jarvis模型的验证。第一次测量于9月1日进行，第二测量于9月21日进行，位于农业气象站的自动气象观测系统记录了这两天的气象数据，整个试验期间提供充足的水肥供应，使用常规方法进行栽培管理。在观测日内，每次测量中选取两个玉米品种中长势良好的玉米各3株，测量冠层内上部和下部生长良好的叶片各3片，利用SC-1稳态气孔计测量叶片的气孔阻力（气孔导度为气孔阻力的倒数）以及空气温度（Ta），同时记录测量时间。SC-1稳态气孔计的测量原理为：夹子通道的扩散率是已知的，将架子夹在叶片上，通过测量叶片表面的水蒸气压梯度得到水蒸气通量，进而利用水蒸气通量和已知的通道扩散率得出叶片气孔导度，仪器的测量准确的为10%。第一次测量从早晨9:00开始至下午17:00结束，每隔两小时测量一次。第二次测量从早晨7：00开始至下午18：00日落前结束，每隔两小时测量一次，13:00数据由于天气原因缺测。 本研究中用于模型拟合的气孔阻力数据（气孔导度为气孔阻力的倒数）测量于2013年8月和9月，试验地点位于南京信息工程大学农业气象试验站，测量仪器为LI-6400便携式光合仪。
3.2.2 气象数据 本研究中用于模型验证的气象数据通过农业气象站内的自动气象观测系统获得。自动气象站测定的气象数据包括总辐射（SR, W/m2）、空气温度（T, ℃）、相对湿度（RH,%）。 本研究中用于Jarvis模型模拟的气象数据包括光合有效辐射（PAR，μmol m-2s-1）、空气温度（Ta，℃）、饱和水汽压差（VPD，KPa）等。同样使用LI-6400便携式光合仪进行数据的测量和记录，测量时间为2013年8月至9月，测量地点为南京信息工程大学农业气象试验站。
3.3 Jarvis模型拟合及验证方法 本研究确定Jarvis模型参数的数据采用2013年8月10日、31日，9月9日、16日，共四天玉米叶片光合仪数据（数据包括气孔阻力、气温、水汽压差、光合有效辐射等），使用综合优化软件包（1stOpt，七维高科有限公司）麦夸特法(Levenberg-Marquardt)和通用全局优化法对模型进行优化拟合，确定最优的模型参数。2016年9月1日和21日的实测气孔导度数据用于Jarvis模型的验证，对实测气孔导度和模型模拟的气孔导度进行相关性分析，根据相关系数（R）的大小来评价模型的可靠性。
3.4 单位换算及数据处理方法
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3. 实施方案、进度安排及预期效果
3.实施方案、进度安排及预期效果
3.1实施方案及进度安排
4. 参考文献
4. 参考文献[1] v.hernandezsantana, j.e.fernndez, c.m.rodriguezdominguez, etal. the dynamics of radial sap flux density reflects changes in stomatal conductance in response to soil and air water deficit[j]. agricultural and forest meteorology, 2016(92).
[2] 黄树亭,胡昌浩,周关印.玉米叶片气孔导度、蒸腾和光合特性研究[j].玉米科学,1993(1).
[3] 王玉辉, 周广胜.羊草叶片气孔导度对环境因子的响应模拟.植物生态学报, 2000, 24(6):739～ 743
