基于叶片尺度观测数据的气孔导度模型评价

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气孔导度(g)是控制冠层与大气之间能量和水分交换的重要因素。空气湿度是控制植物叶片气孔导度的一个关键环境因子。在过去的十几年中,普遍得到应用的是Ball-Woodrow-Berry(BWB)模型和Leuning模型中气孔导度与湿度的关系。本研究使用一个诊断变量f(H),基于农田叶片水平的光合-气孔导度观测数据,对BWB模型、Leuning模型以及新发展的power-h模型和power-D模型进行了气孔导度模拟效果的比较和评价。结果表明:BWB模型描述的是g和相对湿度(hs)之间的一种线性关系,当空气较为湿润时,模拟结果存在较大的低估;Leuning模型中反映的是g与饱和水汽压差(Ds)的非线性函数,降低了模拟结果的误差,但仍然不能很好地描述g在较湿状况下的显著升高;相比之下,两个新的模型,即Ds的指数函数和(1-hs)的指数函数形式模型能提高模拟结果的精度。这个研究结果也表明基于Ds的模型模拟效果要好于基于hs的模型。
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