叶肉与气孔导度

本章主要介绍气孔导度和叶肉导度。

气孔导度相关

todo plantecophys 和 photosynthesis 使用的气孔导度模型

气孔导度模型的拟合是通过 fitBB 来实现的，可以拟合三个 Ball-Berry 类型的气孔导度模型，共有下面几个参数：

其三个模型的简介如下：

J. T. Ball, Woodrow, 和 Berry (1987) 发表的文章中的模型：

g_s = g0 + g1(\frac{A h_r}{C_a}) \tag{1}

其中 A 为净光合速率，g₀ 和 g₁ 为拟合参数，h_r 为叶片表面的相对湿度，C_a 为叶片处CO₂浓度。

R. Leuning (1995a) 发表的文章中的模型：

g_s = g_0 + g_1(\frac{A}{(C_a - \Gamma)(1 + \frac{D}{D_0})}) \tag{2}

其中 \Gamma 为 CO₂ 补偿点，g₀、g₁ 和 D₀ 为拟合参数。

Medlyn 等 (2011) 发表的文章中的模型：

g_s^* \approx g_0 + g_1(1 + \frac{g_1}{D}) \frac{A}{C_a} \tag{3}

额外的参数 g_k 来自于 Duursma 等 (2013b)

g_s = g_0 + 1.6(1 + \frac{g_1}{D}(1-g_k)) \frac{A}{C_a} \tag{4}

J. Ball, Woodrow, 和 Berry (1987) 和 R. Leuning (1995b) 模型最为人批判的地方是他们都是经验模型，也就意味着对于他们参数的预测和解释并无理论依据。因而 Medlyn 等 (2011) 提出了基于最优气控模型的方法来解决这个问题。也就是根据：

\frac{\partial E}{\partial A} = \lambda \tag{5}

得到查看临界水分利用效率或者说植物损耗单位水分的碳生产量。然后将其考虑在模型内，两个基本的计算依据是：

简化关系，使得 g0 等于零，确定胞间二氧化碳浓度和外界二氧化碳浓度的关系为：

\frac{C_i}{C_a} \approx \frac{g_1}{g_1 + \sqrt{D}} \tag{6} 而 A 与 E 之间的关系（ITE）表示为：

\frac{A}{E} = \frac{C_a P}{g_1\sqrt{D}+D} \tag{7}

最终得到的，考虑了最优气孔导度模型的模型为：

g_s^* \approx g_0 + 1.6 \Bigg( 1 + \frac{g_1}{\sqrt{D}} \Bigg) A/C_a \tag{8} 这里 P 为大气压，单位是 kPa。文献附加材料里有详细推导说明，需要的可以参考一下。

注意

不同的作者喜欢不同的参数名称，但本质上是一样的，例如判的地方是他们都是经验模型，也就意味着对于他们参数的预测和解释并无理论依据。因而 Medlyn 等 (2011) 将 J. Ball, Woodrow, 和 Berry (1987) 的模型写为公式 9

g_s = g_0 +g_1(A h_r/C_a) \tag{9}

Duursma 等 (2013a) 考虑了同化速率对温度的响应，最终模型的形式（我们选择了 plantecophys 中 fitBB 函数的写法）：

g_s = g_0 + 1.6(1+\frac{g_1}{D}(1-g_k))\frac{A}{C_a} \tag{10}