Новый метод помогает изучить суточную вариацию реакции устьиц листьев тропических деревьев
Модели серии USO (unified stomatal optimization) демонстрируют заметные погрешности в предсказании устьичной проводимости (gsw) деревьев тропических лесов, особенно при низком дефиците давления пара (VPD) и освещенности. Однако немногие исследования фокусировались на структурных проблемах самих моделей USO.
В исследовании, опубликованном в Agricultural and Forest Meteorology, ученые из Тропического ботанического сада Сишуанбаньна (XTBG) Китайской академии наук и их коллеги представили новый метод, сочетающий модель фотосинтеза Фаркуара и алгоритм случайного леса, для изучения суточной вариации устьичных реакций листьев шести видов тропических деревьев на юге Китая.
Исследователи провели эксперименты на освещенных солнцем листьях шести видов в XTBG в сухие сезоны 2021 и 2023 годов. Они разработали новый сопряженный интерфейс для модели фотосинтеза Фаркуара и модели устьичной проводимости.
Вместо использования моделей Ball–Berry–Leuning, USO и её производных, они применили управляемый данными алгоритм случайного леса, обученный на обширных суточных данных газообмена и микрометеорологических данных.
Результаты показали, что модель USO и её производная значительно завышали gsw при низких значениях VPD и интенсивности излучения. Это завышение в основном объяснялось предположением о линейной зависимости между gsw и чистой скоростью ассимиляции (An), а также проблемой неограниченного роста gsw при низком VPD.
Из-за отрицательной корреляции между соотношением внутриклеточной и атмосферной концентрации CO2 (Ci/Ca) и освещенностью, зависимость между gsw и An на самом деле нелинейна.
Зависимость Ci/Ca от освещенности указывает, что Ci/Ca выше при более низкой освещенности, снижается и стабилизируется при более высокой.
На основе этого открытия был определен эмпирический коэффициент для представления gsw как конечной величины при низком VPD с использованием среднемесячного значения минимального дневного VPD.
«Доработанная модель значительно улучшила точность прогнозирования gsw при низком VPD, сохранив при этом чувствительность gsw при высоком VPD», — заявил Чжан Цзяолинь из XTBG.