基于贝叶斯方法的光合作用生化模型参数估计及其在干旱区葡萄上的应用

分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2017-11-09 合作期刊: 《中国生态农业学报》

朱中华 韩 拓 柳金权 朱高峰

摘要： 以无核白葡萄为试材, 测定了其在不同季节(6—9 月)、不同胞间CO2 浓度下的净光合速率, 根据贝叶斯方法, 结合蒙特卡罗马尔科夫链算法对光合生化模型参数进行估算, 以期获得不同季节的模型参数值, 并与最小二乘法所得结果对比, 探讨贝叶斯方法在解决高维度复杂模型参数估计问题中的可行性和葡萄光合作用关键参数季节变化规律。结果表明, 最大羧化速率(Vcmax)、最大电子传递速率(Jmax)、磷酸丙糖利用速率(TPU)均有明显的季节变化特性, 出现先增后减的趋势, 8 月达最高, 分别为54.30 μmol·m2·s1、88.45 μmol·m2·s1和6.56 μmol·m2·s1; 9 月最小, 分别为34.66 μmol·m2·s1、58.86 μmol·m2·s1 和4.38 μmol·m2·s1。叶肉导度(gm)在各个月份波动不大, 6—9 月分别为5.16 μmol·m2·s1·Pa1、5.29 μmol·m2·s1·Pa1、5.39 μmol·m2·s1·Pa1和5.41 μmol·m2·s1·Pa1。与传统的最小二乘法相比, 贝叶斯方法估算的Vcmax 值偏小, Jmax、TPU 和gm 无明显差异。同时贝叶斯方法估计出的模型参数是在考虑参数先验信息的基础上获得的, 生化意义更加显著。试验表明, 光合作用生化模型(FvCB 模型)在应用于光合作用模拟时, 应充分考虑其参数的季节变化性; 结合蒙特卡罗马尔科夫链算法的贝叶斯参数估计能更有效解决FvCB 模型中参数估计问题。

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