吸収された PAR フラックス Q
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植物の構造と機能の相互作用の解明

新しい研究では、植物の林冠の構造と機能の間の相互作用を正確に表現する上での空間分解能の影響が明らかになりました。

光は、光合成モデルの最も重要な入力パラメーターです。 植物の林冠で葉が遮る太陽放射の分布をモデル化することは困難です。これは、葉の空間配置が影と太陽の斑点の複雑なフィールドを作成するためです。 従来のモデルでは、太陽の斑点や個々の葉の影を直接考慮していませんが、代わりに統計的アプローチを使用して樹冠全体の平均光レベルを決定し、これを光合成モデルなどに入力することができます。

キャノピー内のすべての葉を明示的に表す 3 次元 (XNUMXD) モデルは、植物の構造と機能の間の相互作用を理解するためのますます価値のあるツールになっています。 このクラスのモデルでは、光は通常、林冠全体ではなく葉全体で平均化されます。 多くの場合、キャノピー内のすべての葉を表現すると、従来の統計モデリング アプローチと比較して優れたモデル パフォーマンスが得られると暗黙のうちに想定されます。

カリフォルニア大学デービス校の植物科学科の Brian Bailey 教授とポスドク研究員の Eric Kent は、次のことを実証しています。 葉全体の平均化 (通常は 3D モデルで行われるように) は、樹冠全体の光合成において、従来の統計モデルよりもはるかに大きな誤差をもたらす可能性があります。. 彼らは、3D の葉解像度モデルが葉の影を忠実に表現する必要があることを示しており、現在コミュニティで使用されているよりもはるかに高いモデル解像度が必要です。

「植物の樹冠内の隣接する葉によってキャストされる影は、サブリーフ スケールで吸収された放射線に非常に大きな空間勾配を作成しますが、これは通常、「葉分解」モデルでは完全には分解されません。 急激な放射勾配を解決できないこの失敗は、他の依存する生物物理モデルに伝播し、植物全体と林冠フラックスの劇的な過剰予測につながる可能性があります」とベイリーは言います.

著者が使用した Heliosキャノピー構造の変動が放射吸収とキャノピー光合成のモデル出力にどのように影響するかを判断するために、ベイリーによって以前に作成された XNUMX 次元の植物および環境モデリング フレームワークです。 彼らは林冠構造に影響を与える XNUMX つの要因を考慮しました。

  1. キャノピー内の葉の角度は、光の遮断に影響します。 葉の角度は、XNUMX つの理論的な分布タイプのいずれかに従って生成されました。
  2. キャノピーのサイズとその密度も光の遮断に影響を与え、葉面積指数 (LAI) - 単位地面面積あたりの葉面積の比率として測定されます。 キャノピーの葉の数は、0.5 つの LAI 値 (1.0、2.0、3.0、および XNUMX) のいずれかを達成するように選択されました (開いたものから密集したものへの順序でリストされています)。
  3. 光の質は量と同じくらい重要です。 直接放射 太陽からの直接的な経路から直接来る光です。  拡散放射線 分子や粒子によって散乱された光です。 拡散日射率は、拡散日射量と全天日射量の比率です。 植物は、直接光よりも効率的に拡散光を使用します。 0、0.1、および 0.2 のさまざまな拡散放射の割合を使用して、個別のシミュレーションが実行されました (拡散放射が少ない順にリストされています)。

彼らは、放射エントロピーを減少させるキャノピー構成が、キャノピーの光合成推定におけるエラーに対してより敏感であることを発見しました。 キャノピーの構成では、(1) キャノピーが密になるにつれて LAI が増加すると、(2) 葉の角度分布がより水平になると、太陽の方向に投影される葉の面積の割合が増加し、(3) ) 入ってくる拡散放射の割合が減少したとき。

モデル出力に対する解像度の影響をテストするために、作成者は葉ごとのサブ要素の数を操作しました。 各シミュレーションで、葉ごとのサブ要素の数は、葉ごとに 1、9、100、および 225 (低解像度から高解像度) でした。

モデル化されたリーフ レベル吸収 PAR の解像度依存性
フラックス Q.

葉ごとに 100 つの要素のみを使用した場合 (つまり、葉全体としての解像度)、光合成のエラーは非常に高かった (>XNUMX%)。 リーフあたりの要素数が増えるにつれて、エラーは指数関数的に減少しました。

予測された全樹冠における正規化された誤差の収束
リーフ N あたりのサブエレメントの数としての正味の CO2 フラックス以下 増加しています。

「これらの結果により、研究者はサブリーフ解像度がモデル エラーに与える影響をより綿密に検討するようになると思います。 植物のモデルやキャノピーの形状によって異なるため、特定の解像度を推奨することはありませんが、現在の一般的な慣行に比べてモデルの解像度が向上する可能性があります」と Bailey 氏は言います。

研究論文:

ブライアン N ベイリー、エリック R ケント、XNUMX 次元の葉分解モデルにおける植物林冠の構造と機能の間の相互作用を正確に表現するための解像度要件について、 in silico Plants、2021;、diab023、 https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab023

レイチェル・シェカー

レイチェル (彼女) の創設者兼編集長です。 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> 植物。 イリノイ大学で植物生物学の修士号を取得しています。 彼女は、GCB Bioenergy の設立や Global Change Biology の管理など、15 年以上の学術雑誌の編集経験があります。 Rachel は、両方のジャーナルのプロモーションの主要な部分であるソーシャル メディアの開発を監督してきました。

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