【摘 要】
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建立植物叶片生长预测模型是林学、生态学和植物学的热点与难点。以番薯(Ipomoea batatas)叶为研究对象,利用易测的叶长(L)、叶宽(W)和叶绿素含量(S)及其不同的组合作为模型
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建立植物叶片生长预测模型是林学、生态学和植物学的热点与难点。以番薯(Ipomoea batatas)叶为研究对象,利用易测的叶长(L)、叶宽(W)和叶绿素含量(S)及其不同的组合作为模型拟合参数,建立了10个关于叶面积(LA)、叶饱和鲜重(SFW)和叶干重(DW)的预测模型,选择拟合度最好的3个模型作为LA、SFW和DW的预测模型,这3个模型分别为:LA=–22.995+5.322W+0.322L2(R=0.972)、SFW=0.459+0.000 034 1LWS(R=0.964)和DW=–0.064+0.016W+0.000 048 4LS(R=0.955);并用实测值对模型进行了验证。结果表明,LA、SFW和DW的预测值与实测值均高度一致(R2>0.9,P<0.001),故可用于对实际未知叶片LA、SFW和DW的预测。该研究可为简化植物性状测定提供参考。
The establishment of plant leaf growth prediction model is a hot and difficult point in forestry, ecology and botany. Taking the leaves of Ipomoea batatas as the research object and using the measured leaf length (L), leaf width (W) and chlorophyll content (S) and their different combinations as the model fitting parameters, 10 leaf area (LA), leaf fresh weight (SFW) and leaf dry weight (DW), three models with the best fitting degree were selected as prediction models of LA, SFW and DW. The three models were LA = -22.995 + 5.322W + 0.322L2 (R = 0.972), SFW = 0.459 + 0.000 034 1LWS (R = 0.964) and DW = -0.064 + 0.016W + 0.000 048 4LS (R = 0.955) Verified. The results showed that the predicted values of LA, SFW and DW were highly consistent with the measured values (R2> 0.9, P <0.001), which could be used to predict LA, SFW and DW of actual unknown leaves. This study may provide a reference for the simplification of plant characterization.
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