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第 8 章 光响应曲线的拟合

2023-10-31 20:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

第 8 章 光响应曲线的拟合

光响应曲线模型有很多,主要分为四大类,直角双曲线,非直角双曲线,指数以及直角双曲线修正模型,我们分别对这四类进行阐述。

8.1 直角双曲线模型

Baly (1935) 提出了直角双曲线模型,它的表达式为:

\[\begin{equation} P_{n} = \frac{\alpha I\ P_{nmax}}{\alpha I + P_{nmax}}- R_{d} \tag{8.1} \end{equation}\]

其中,\(P_{n}\) 为净光合速率; I 为光强; \(\alpha\) 为光响应曲线在光强为 0 时的斜率,即光响应曲线的初始斜率,也称之为初始量子效率; \(P_{nmax}\) 为最大净光合速率; \(R_{d}\):为暗呼吸速率。

对 (8.1) 求导可知其导数大于 0,也就是直角双曲线是一个没有极值的渐近线,因此,无法由 (8.1) 求得最大光合速率的饱和光强12。

因此就需要使用弱光条件下 (\(\leq\) 200 \(\mu mol\cdot m^{-2}\cdot s^{-1}\)) 的数据得到表观量子效率(apparent quantum efficiency,AQE),利用非线性最小二乘法估算 P\(_{nmax}\) ,然后利用 ZiPiao (2010) 的式 (8.2) 求解 \(I_{sat}\),

\[\begin{equation} P_{nmax}= AQE \times I_{sat} - R_{d} \tag{8.2} \end{equation}\]

但此方法测得的光饱和点远小于实测值,我们采用 0.7P\(_{nmax}\) Zhang, Shen, and Song (2009)、0.9P\(_{nmax}\) Huang et al. (2009)、或其他设定的值来的来估算\(I_{sat}\)。

8.1.1 直角双曲线模型的实现

若没有安装 minpack.lm, 则需要首先:

install.packages("minpack.lm")

具体实现过程如下:

# 调用非线性拟合包minpack.lm,也可以直接使用nls library(minpack.lm) # 读取数据,同fitaci数据格式 lrc


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