7个光响应曲线模型对不同植物种的实用性

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1、植物研究2009,29(1):43~48BulletinofBotanicalResearch7个光响应曲线模型对不同植物种的实用性3王秀伟毛子军(东北林业大学森林植物生态学教育部重点实验室,哈尔滨150040)摘要光响应曲线研究方法被广泛应用在植物生理的研究中,但是在应用光响应模型拟合光响应数据时,往往只考虑到研究的目的,很少考虑到模型是否适用于所研究的植物。本文通过采用7个不同的光响应模型对白桦叶片和兴安落叶松针叶光响应曲线数据拟合的比较,发现不同模型对同一种植物光响应曲线的拟合结果存在着差异,同一模型对同种植物不同部位叶片光响应曲线的拟合效果也不同,所以在研究植物的光响应时,应

2、考虑到所选光响应模型对该种植物的光响应情况的描述是否恰当。根据具体情况选择最佳模型,以最大限度地保证估测生理指标结果的精确性。关键词光响应曲线;光响应模型;兴安落叶松;白桦中图分类号:Q945文献标志码:A文章编号:1673-5102(2009)01-0043-06Practicabilityof7LightResponsiveCurveModelstoDifferentPlantSpecies3WANGXiu2WeiMAOZi2Jun(KeyLaboratoryofForestPlantEcology,MinistryofEducation,NortheastForestryUni

3、versity,Harbin150040)AbstractLightresponsivecurvemodelshavebeenwidelyusedinplantphysiologicalstudies.However,mostoftheresearchersemphasizetheirstudyaims,ignoringthepracticabilityoftheusedmodelstotheirspecialplantmaterials.Inthispaper,7differentlightresponsivecurvemodelswerecomparedtoinvestigate

4、thefittedeffectsusingbirch(BetulaplatyphyllaSuk.)andlarch(Larixgemelinii(Rupr.)Rupr.).Thefittedresultsusingthedifferentmodelsforthesamespeciesweredifferent.Furthermore,thefittedresultsusingthesamemodelfortheleavesofdifferentpartsofthesamespeciesweredifferentalso.Theseresultsindicatedthatitisnec

5、essarytocon2siderthepracticabilitywhenamodelisusedtoaselectedplantspeciesandtheoptimalmodelisessentialtoen2suretheaccuracyoftheestimatedphysiologicalparameters.Keywordslightresponsecurve;lightresponsemodel;Larixgemelinii;Betulaplatyphylla[6]光是光合作用的主导因子,对每种绿色植物均最合适自己目标的那种类型的模型。但是,许[1][7,8]可作出光合作

6、用对光的响应曲线。光响应曲线多研究中,研究者在选择光响应模型的时候往[2~4]的方法被广泛的应用在植物生理研究中。从往没有考虑到模型是否适合描述所研究植物的光曲线上可以计算并判断植物的光补偿点(LCP),光响应情况,而直接应用某一模型进行拟合。由于不饱和点(LSP),最大表观光能利用效率或量子效率同模型的意义不完全相同,而不同植物种及同一植(Φm,app),暗呼吸速率(Rd)及最大光合速率物不同部位叶片的生理特性也有差别,因而应用同[5](Amax)。光合作用的模型数目颇多,而且是各式一模型进行不同植物种的光响应曲线拟和必将产各样的,其范围为从纯粹的经验模型到细致的机理生一定的误差。

7、为了验证这种假设,我们分别选择模型,从一个方程的简单模型到只可能求数值解的了阔叶树种和针叶树种,即白桦(Betulaplatyphylla复杂模型。在这种眼花缭乱的多样性之中,重要的Suk.)和兴安落叶松(Larixgemelinii(Rupr.)Ru2是模型的制作者清楚地勾勒出自己的思路,并选出pr.),进行了白桦叶片、兴安落叶松当年枝针叶和基金项目:国家自然科学基金(30471372)第一作者简介:王秀伟(1981—),男,博士研究生,主要从事植物生理

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