光合作用对光响应新模型及其应用

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1、◎万方数据Journalof生物数学学报2008,23(4):710-716B。iomathem?竺!光合作用对光响应新模型及其应用叶子飘(井冈山大学数理学院,江西吉安343009)摘要:讨论了光合作用对光响应新模型自々一些特性.用新模型拟合超级杂交水稻新组合·II优明86和丹参的光响应数据,并与用非直角双曲线模型、直角双曲线模型和二项式回归方法拟合结果进行了比较.结果比较表明:该模型不仅能处理植物在光抑制条件下的光响应问题,而且还能处理植物在低光强条件下的光响应问题.在光补偿点附近这两种植物的光合速率对光强的响应是非线性的.关键词:光合作用光响应新模型;内祟量

2、子效率;表观量子效率;光抑制中图分类号tQ945.11MR分类号。92805;65C20文献标识码:A文章编号:1001—9626(2008)04-0710—070引言光合速率是植物重要的生态生理参数之一.测定植物叶片在弱光下的光合作用可计算它的表观量子效率,这有助于确定光合作用机构是否运转正常;测定光合作用饱和光强可知道植物饱和光下的光合作用能力【11.所以,确定光合作用对光Ⅱ向应曲线是研究植物光合作用必须要考虑的问题.现在,对光合作用中光响应数据的数学处理,因需要或用直角双曲线模型[2--3】,或用非直角双曲线模型[4-9l,或用指数曲线110--11】,或

3、用正切函数曲线㈦,或直接用二项式回归的方法[13--151.其中以非直角双曲线模型和直角双曲线模型应用最为广泛【2-81.然后,这些模型或方法在实际应用过程中会存在这样或那样的问题,例如用直角双曲线模型和非直角双曲线模型拟合植物光合作用光响应数据,会出现饱和光强远低于实际测量[16--19】,最大光合速率远大于实际测量[10,16-171,同时得到的表观量子效率偏大[16--171.为了获得表观量子效率就必须重新拟合低光强(低于200#tool·m~.s_1)的光响应数据,并且这两个模型无法处理低光强条件下和光抑制条件下的光响应问题[10,16--17】.虽然二

4、项式回归方法可以处理植物光抑制条件下的光响应问题,但是该方法在拟合光合作用对光强的响应数据时会出现暗呼吸速率远低于实验测量【10】,或求出的表观量子效率偏低【17】或暗呼吸速率为正117l或出现植物没有光补偿点【171.很显然,直角双曲线模型、非直角双曲线模型和二项式回归方法都不是处理植物光收稿日期:200’7_04—02作者简介:叶子飘(1964一),男,江西永新人,教授,博士.E-mail:yezp锄gsu.edu.cn万方数据第4期叶子飘z光合作用对光响应新模型及其应用711合作用对光响应数据的最好方法.所以,到现在为止,还没有那一个光合作用对光的响应模型

5、能勰决上面所提到的各种问题,特别是光抑制条件下光合作用的光响应和低光强条件下的光响应问题.由于已有的光合作用对光响应模型无法处理光抑制和低光强条件下的光响应问题,因而这些模型或方法在研究植物光合作用光响应这个问题上是不全面的.本文作者构建了一个光合作用对光响应新模型,此模型可以解决植物在低光强条件下和光抑制条件下的光响应问题.并且利用植物光合作用的光响应实验测量数据,该模型不仅可以求出植物的饱和光强、最大光合速率、暗呼吸速率,还可以求出植物的内禀量子效率和在光补偿点处的量子效率.本文主要讨论作者构建光合作用对光响应新模型的一些特性;并用此模型重新拟合了超级杂交水

6、稻新组合.II明优86【16】和丹参【17】的光响应测量数据以确定模型的适用性;用新模型拟合的结果与用直角双曲线模型、直角双曲线模型和二项式回归方法拟合的结果进行了比较以判断这4种模型的优缺点;利用新模型拟合光抑制条件下的光响应数据以判断新模型是否可以处理光抑制条件下的光响应问题;利用新模型拟合丹参在低光强时的光响应数据已确定新模型是否适用于处理低光强条件下的光响应问题.1光合作用对光Ⅱ向应新模型本文是利用DPS分析软件120j分析光响应曲线,且本文的数据分析和计算方法是用作者构建的光合作用对光响应新模型,该光响应曲线新模型的表达形式为⋯R(J)=Q再1--币t

7、3I(,一厶),式中Q、p、7是三个系数,厶为植物的光补偿点.由(1)式可知,当I=0时,有R(j=0)=Rd=一Q厶,(2)式就是植物的暗呼吸速率.由(1)式可得到植物在不同光强下的量子效率,即有即胁盥等铲.由(3)式可知,当I=0时有砭(J=0)=a【14-(,y4-Z)Io】,为了区别表观量子效率,在此把(4)式定义为植物的内禀量子效率.它表示植物具有利用光能的最大潜能,该值越大说明植物利用光能的能力也越大.从(3)式还可以知道,当I=jlc时,有。吼两坐群筹鱼壁,(5)、J、l,、l,、,0@p@万方数据712生物数学学报第23卷(5)式就是植物在光补偿

8、点处的量子效率.如果把光

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