气孔斑块化现象是指植物叶片表面上气孔运动的异质化分布,广泛存在于各种条件下。这一自发的集体性行为被认为可以优化调控光合作用所需的CO2摄入并减少蒸腾作用带来的过多水分消耗,但是对于其具体发生过程尤其是形成机制仍存在争论,一方面是因为这一现象发生于传统研究的观察尺度之外,另一方面是因为针对这一现象缺乏有效可靠的分析方法。本论文基于现有的成熟实验手段——通过对蚕豆(Vicia faba L.)叶片表皮条分别施加外源植物激素脱落酸(Abscisic Acid, ABA)及活体酵母菌(Saccharomyces cerevisiae)处理后于光学显微镜下观察气孔开闭状态——获取足够且可靠的气孔运动数据,优化提出了一套简洁有效的流程用于同时从空间和时间两个尺度定量化地观测与分析气孔斑块化现象,有效地弥补了现有研究手段的不足,并实现了创新性的改进,得到了有效的结果,提出了可靠的结论。本研究的创新性及主要结果如下：从实验流程的设计上,为了观察到传统方法所未涉及的中间尺度弹细胞尺度与全叶片尺度之间)的气孔运动,我们转换实验思路,选择在光学显微镜低倍镜下拍摄图像并进行后期处理和拼接,从而获得大量气孔在同一时间空间状态下的真实开闭信息,在保证取得充足样本数据的同时也减少了实验复杂度,降低了环境条件要求。在数据处理过程中,对显微镜拍摄输出的表皮条实验图像结果,我们依需求使用计算机图像处理技术进行图像强化和模式识别以分离出气孔特征信息,并利用计算机编程方法进行批量数据提取,有效提高了数据预处理的效率和准确性。在实验结果的分析和研究结论的提出上,我们借鉴和改进了现有成熟的分析方法,以数学手段获得了具有统计学可信性的定量化结果,同样借助计算机编程语言R语言,自行编写代码完成所有的数据处理和分析工作,实现了可重复的自动化研究流程。具体而言：我们改进了气孔运动的空间动态分析方法：基于空间点格局分析方法提出了优化的标准化s函数,对气孔斑块化现象给出了明确的数学定义,并由s函数的计算结果提出新的分析指标,用于表示气孔斑块化的尺度和强度,并可横向比较不同处理间的结果；我们提出并优化了对气孔时间动态进行模型拟合的方法,抽象出了基于三角余弦函数的气孔振荡模型；我们还对模型拟合结果应用聚类分析方法,可自动对气孔模型的参数进行特征值分类,并由此识别分辨出不同处理条件下气孔运动模式的相同及差异性结果。综合而言,本研究针对植物激素ABA和酵母菌所引发蚕豆叶片表面的气孔斑块化现象,从时间和空间维度上进行了详细深入的定量化分析,得到了充分的证据表明气孔斑块化现象无论是空间尺度上的斑块大小、斑块强度还是时间尺度上的气孔运动振荡模型及其分类结果都是存在尺度依赖性和条件依赖性的,并展示了气孔斑块化现象内在机制是由个体至整体的自发性空间自组织行为,不同条件下气孔运动的同步性和空间位置共同影响着气孔斑块化现象的产生。通过从观察和分析这两个环节对现有的研究方案进行了合理的补充和有效的优化,我们希望本论文提出的流程和对气孔斑块化现象机制的探讨能有助于气孔运动和植物生理学领域的相关研究工作,提高实验和分析效率,促进更多科研成果的产生。