13  大叶模型

本节所涉及的大叶模型,并非指用涡动数据来进行大尺度的直接测量后的大叶模型 (Knauer 等 2018),而是指 Mejdová 等 (2021) 使用 LI-6400 和 LI-3000C 的方式进行的个体叶片尺度的光合测量,外推到整个群落尺度的大叶模型,这也是一个比较新的测量方法,发表在 Scientific Reports。这里对其方法进行概述,因为所用方法是之前早都提过的基本方式。

13.1 叶片尺度测量

文章中所使用的是 LI-6400,但毫无疑问,LI-6800 可以更好的胜任该工作,具体测量方法为:

  1. 从 4 月中旬到 10 月,除 6 月因为洪水有中断外,每周进行一次光响应曲线的测量。

  2. 为最小化几个优势种测量时样本之间的变异性,考虑了枝条的差异、枝条不同叶片之间的年龄、以及环境的随机效应的影响。测量选取的是一系列相邻的枝条或草丛。在特定的日期,每个植株选择两个枝条上的,在完全展开的成熟叶片中选择最 2-4 最年轻的叶片进行测量(2片或4片,由物种而定)。

  3. 测量的不为距离叶片顶端约 3/4,选择的都是冠层顶部的叶片。

  4. 测量过程是标准的光响应曲线的测量流程,不同的是在光强设置为 0 时,额外等待 4 min,用于测量暗呼吸速率。

  5. 该实验测量的时间是欧洲中部时间的 7-11 点。

13.2 数据的处理

13.2.1 单个测量数据的处理

  1. 单个测量的数据使用的是非线性拟合,选取的为非直角双曲线模型,使用了 nls2 作为非线性拟合的工具。

  2. 暗呼吸速率的值是拟合模型曲线与纵坐标的交点。

3.不同物种、不同测量日期和不同生育期的参数各自拟合。

13.2.2 大叶模型的数据处理

  1. 在不同季节,使用 LI-3100C 测量了不同物种的叶面积指数。

  2. 计算单个植株的 LAI 占不同时期以及整个生长季 LAI 的比例,以此作为该植株拟合参数的权重。而整个大叶模型的参数则是对这些权重数据进行求和。然后将这些参数带入所用的非直角双曲线模型。

Figure 13.1: 根据 LAI 权重求和来计算大叶模型的参数

光响应曲线的拟合可以参考 章节 9。部分实验结果如下:

Figure 13.2: 假定不同物种组成下的模型结果