植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法

1.本发明涉及植物生理表型参数估测技术领域，特别涉及植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数估测技术领域，具体是指一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法。


背景技术：

2.蒸腾作用是植物重要的生理过程，蒸腾速率是研究植物水分代谢最常用的生理参数。近年来，随着高通量表型技术的不断发展，一些蒸渗系统、气体交换系统已实现植物蒸腾速率的实时、无损、动态监测。
3.然而，蒸腾速率不仅受植物自身的调节和控制，还受到外界环境条件的影响，是一种复杂的生理过程。在蒸腾生理表型的研究过程中，不同环境因子和作物冠层生长均引起蒸腾速率日内和日间的高度动态变化，为评估不同基因型植物的水分利用特征带来了极大的不确定性。
4.因此，希望提供一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，其能够表征植物蒸腾速率日变化对环境的敏感程度，进而可以评估不同基因型植物蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异。


技术实现要素：

5.为了克服上述现有技术中的缺点，本发明的一个目的在于提供一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，其能够表征植物蒸腾速率日变化对环境的敏感程度，表征准确可靠，进而可以评估不同基因型植物蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异，适于大规模推广应用。
6.本发明的另一目的在于提供一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，其设计巧妙，操作简单方便，易于实现，成本低，适于大规模推广应用。
7.为达到以上目的，本发明提供一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，其特点是，包括以下步骤：
8.(1)在n天中，其中n为≥1的整数，每天每隔一段时间测量植物的蒸腾速率tr以及获取所述植物的冠层上方的太阳辐射rad和饱和蒸气压差vpd，所述蒸腾速率tr的单位为g
·
min-1
，所述太阳辐射rad的单位为w
·
m-2
，所述饱和蒸气压差vpd的单位为kpa，每天测量所述植物的日蒸腾量e，所述日蒸腾量e的单位为g；
9.(2)以所述太阳辐射rad和所述饱和蒸气压差vpd为自变量，以所述蒸腾速率tr为应变量，通过下列蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得每天的参数a估算值、参数b估算值和lai估算值：
[0010][0011]
其中，λ为水汽化潜热2.45mj
·
kg-1
；tr
i,j
表示第i天第j次测量的蒸腾速率tr；ai表示第i天的参数a；k为消光系数0.86；laii表示第i天的叶面积指数lai，单位为m2·
m-2
；
rad
i,j
表示第i天第j次获取的太阳辐射rad；bi表示第i天的参数b；vpd
i,j
表示第i天第j次获取的饱和蒸气压差vpd；i，j均为整数，1≤i≤n，j≥1；
[0012]
采用下列方程式计算日累积蒸腾量l：
[0013]
li＝∑ei[0014]
其中，li表示第i天的日累积蒸腾量l，单位为g；ei表示第i天的日蒸腾量e；
[0015]
(3)筛选所述步骤(2)中拟合优度r2大于0.85的lai
r2》0.85
，获得对应所述lai
r2》0.85
的日累积蒸腾量l
r2》0.85
，将所述lai
r2》0.85
和所述l
r2》0.85
采用下列方程式进行线性拟合，获得每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率k：
[0016][0017]
其中，lai
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的叶面积指数lai；laio为测量前的lai初始值；k为每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率；l
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的日累积蒸腾量l；b为整数，1≤b≤n；
[0018]
进而根据所述日累积蒸腾量l，采用下列方程式重新计算每天的lai估算值：
[0019]
lai
′i＝laio kli[0020]
其中，laii'表示重新计算的第i天的叶面积指数lai；
[0021]
(4)以所述太阳辐射rad、所述饱和蒸气压差vpd和所述步骤(3)重新计算的每天的lai估算值为自变量，以所述蒸腾速率tr为应变量，通过所述步骤(2)的所述蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得重新估算后的每天的参数a估算值和参数b估算值。
[0022]
较佳地，在所述步骤(1)中，所述太阳辐射rad通过以下方法获取：
[0023]
在测量所述蒸腾速率tr时，测量所述的植物的冠层上方的光合有效辐射par，所述光合有效辐射par的单位为μmol
·
m-2
·
s-1
，采用下列方程式计算所述太阳辐射rad：
[0024]
rad
i,j
＝par
i,j
*0.533
[0025]
其中，par
i,j
表示第i天第j次测量的光合有效辐射par。
[0026]
较佳地，在所述步骤(1)中，所述蒸气压差vpd通过以下方法获取：
[0027]
在测量所述蒸腾速率tr时，测量所述的植物的冠层上方的空气温度t和相对湿度rh，所述空气温度t的单位为℃，所述相对湿度rh的单位为％，采用下列方程式计算所述饱和蒸气压差vpd：
[0028][0029]
其中，rh
i,j
表示第i天第j次测量的相对湿度rh；t
i,j
表示第i天第j次测量的空气温度t。
[0030]
较佳地，n为21。
[0031]
较佳地，所述n天包括充分灌溉期、渐进式干旱期和复水期。
[0032]
更佳地，在所述充分灌溉期和所述复水期，每天23:00、1:00、2:00、3:00各灌溉营养液240秒，所述营养液的流速为0.8m3·
h-1
，所述营养液为山崎营养液，所述渐进式干旱期为自然干旱期。
[0033]
较佳地，所述一段时间为3分钟，j≤480。
[0034]
较佳地，所述植物包括多个不同基因型植物品种。
[0035]
更佳地，所述多个不同基因型植物品种包括野生西瓜种质pi-296341-fr、商品种
金城5号和耐旱自交系ha。
[0036]
较佳地，所述的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法还包括步骤：
[0037]
(5)所述植物包括多个不同基因型植物品种，对所述步骤(4)获得的所述多个不同基因型植物品种的重新估算后的每天的参数a估算值和参数b估算值分别进行双因素方差分析，因素1为基因型，因素2为测量日期，并进行多重比较，从而整体评估所述多个不同基因型植物品种的蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异。
[0038]
本发明的有益效果主要在于：
[0039]
1、本发明的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法包括：每天多次测量蒸腾速率tr以及获取冠层上方的太阳辐射rad和饱和蒸气压差vpd，每天测量日蒸腾量e；以rad和vpd为自变量，以tr为应变量，通过蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得每天的参数a、参数b和lai的估算值：计算日累积蒸腾量l；筛选拟合优度r2大于0.85的lai
r2》0.85
，获得对应的l
r2》0.85
，进行线性拟合，获得每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率k：进而根据l，重新计算每天的lai估算值；以rad、vpd和重新计算的每天的lai估算值为自变量，以tr为应变量，通过蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得重新估算后的每天的参数a和参数b的估算值，因此，其能够表征植物蒸腾速率日变化对环境的敏感程度，表征准确可靠，进而可以评估不同基因型植物蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异，适于大规模推广应用。
[0040]
2、本发明的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法包括：每天多次测量蒸腾速率tr以及获取冠层上方的太阳辐射rad和饱和蒸气压差vpd，每天测量日蒸腾量e；以rad和vpd为自变量，以tr为应变量，通过蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得每天的参数a、参数b和lai的估算值：计算日累积蒸腾量l；筛选拟合优度r2大于0.85的lai
r2》0.85
，获得对应的l
r2》0.85
，进行线性拟合，获得每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率k：进而根据l，重新计算每天的lai估算值；以rad、vpd和重新计算的每天的lai估算值为自变量，以tr为应变量，通过蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得重新估算后的每天的参数a和参数b的估算值，因此，其设计巧妙，操作简单方便，易于实现，成本低，适于大规模推广应用。
[0041]
本发明的这些和其它目的、特点和优势，通过下述的详细说明、附图和权利要求得以充分体现，并可通过所附权利要求中特地指出的手段、装置和它们的组合得以实现。
附图说明
[0042]
图1是本发明的一具体实施例中表型组试验场景示意图，其中：1野生西瓜种质pi-296341-fr；2商品种金城5号；3耐旱自交系ha。
[0043]
图2是本发明的一具体实施例中环境参数实测结果图。
[0044]
图3是本发明的一具体实施例中不同基因型西瓜lai估算值结果图。
[0045]
图4是本发明的一具体实施例中动态变化的每天的参数a估算值和参数b估算值的结果图。
[0046]
图5是本发明的一具体实施例中蒸腾速率拟合值和测量值比较结果图。
具体实施方式
[0047]
为评估不同基因型植物蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异，本发明人提供了
一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，包括以下步骤：
[0048]
(1)在n天中，其中n为≥1的整数，每天每隔一段时间测量植物的蒸腾速率tr以及获取所述植物的冠层上方的太阳辐射rad和饱和蒸气压差vpd，所述蒸腾速率tr的单位为g
·
min-1
，所述太阳辐射rad的单位为w
·
m-2
，所述饱和蒸气压差vpd的单位为kpa，每天测量所述植物的日蒸腾量e，所述日蒸腾量e的单位为g；
[0049]
(2)以所述太阳辐射rad和所述饱和蒸气压差vpd为自变量，以所述蒸腾速率tr为应变量，通过下列蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得每天的参数a估算值、参数b估算值和lai估算值：
[0050][0051]
其中，λ为水汽化潜热2.45mj
·
kg-1
；tr
i,j
表示第i天第j次测量的蒸腾速率tr；ai表示第i天的参数a；k为消光系数0.86；laii表示第i天的叶面积指数lai，单位为m2·
m-2
；rad
i,j
表示第i天第j次获取的太阳辐射rad；bi表示第i天的参数b；vpd
i,j
表示第i天第j次获取的饱和蒸气压差vpd；i，j均为整数，1≤i≤n，j≥1；
[0052]
采用下列方程式计算日累积蒸腾量l：
[0053]
li＝∑ei[0054]
其中，li表示第i天的日累积蒸腾量l，单位为g；ei表示第i天的日蒸腾量e；
[0055]
(3)筛选所述步骤(2)中拟合优度r2大于0.85的lai
r2》0.85
，获得对应所述lai
r2》0.85
的日累积蒸腾量l
r2》0.85
，将所述lai
r2》0.85
和所述l
r2》0.85
采用下列方程式进行线性拟合，获得每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率k：
[0056][0057]
其中，lai
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的叶面积指数lai；laio为测量前的lai初始值；k为每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率；l
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的日累积蒸腾量l；b为整数，1≤b≤n；
[0058]
进而根据所述日累积蒸腾量l，采用下列方程式重新计算每天的lai估算值：
[0059]
lai
′i＝laio kli[0060]
其中，laii'表示重新计算的第i天的叶面积指数lai；
[0061]
(4)以所述太阳辐射rad、所述饱和蒸气压差vpd和所述步骤(3)重新计算的每天的lai估算值为自变量，以所述蒸腾速率tr为应变量，通过所述步骤(2)的所述蒸腾机理模型进行非线性拟合，获得重新估算后的每天的参数a估算值和参数b估算值。
[0062]
在所述步骤(1)中，所述太阳辐射rad通过任何合适的方法获取，较佳地，在所述步骤(1)中，所述太阳辐射rad通过以下方法获取：
[0063]
在测量所述蒸腾速率tr时，测量所述的植物的冠层上方的光合有效辐射par，所述光合有效辐射par的单位为μmol
·
m-2
·
s-1
，采用下列方程式计算所述太阳辐射rad：
[0064]
rad
i,j
＝par
i,j
*0.533
[0065]
其中，par
i,j
表示第i天第j次测量的光合有效辐射par。
[0066]
在所述步骤(1)中，所述蒸气压差vpd通过任何合适的方法获取，较佳地，在所述步骤(1)中，所述蒸气压差vpd通过以下方法获取：
[0067]
在测量所述蒸腾速率tr时，测量所述的植物的冠层上方的空气温度t和相对湿度
rh，所述空气温度t的单位为℃，所述相对湿度rh的单位为％，采用下列方程式计算所述饱和蒸气压差vpd：
[0068][0069]
其中，rh
i,j
表示第i天第j次测量的相对湿度rh；t
i,j
表示第i天第j次测量的空气温度t。
[0070]
n可以根据需要确定，较佳地，n为21。
[0071]
所述n天可以包括不同的处理期，较佳地，所述n天包括充分灌溉期、渐进式干旱期和复水期。
[0072]
在所述充分灌溉期和所述复水期，营养液施加方式可以根据需要确定，更佳地，在所述充分灌溉期和所述复水期，每天23:00、1:00、2:00、3:00各灌溉营养液240秒，所述营养液的流速为0.8m3·
h-1
，所述营养液为山崎营养液，所述渐进式干旱期为自然干旱期。
[0073]
所述一段时间可以根据需要确定，较佳地，所述一段时间为3分钟，j≤480。
[0074]
所述植物可以包括一个植物品种，也可以包括多个不同基因型植物品种，更佳地，所述多个不同基因型植物品种包括野生西瓜种质pi-296341-fr、商品种金城5号和耐旱自交系ha。
[0075]
所述的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法还可以包括其它任何合适的步骤，较佳地，在所述植物包括多个不同基因型植物品种的情况下，所述的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法还包括步骤：
[0076]
(5)对所述步骤(4)获得的所述多个不同基因型植物品种的重新估算后的每天的参数a估算值和参数b估算值分别进行双因素方差分析，因素1为基因型，因素2为测量日期，并进行多重比较，从而整体评估所述多个不同基因型植物品种的蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异。
[0077]
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
[0078]
实施例
[0079]
本具体实施例以3种生态型差异较大的西瓜为研究对象，分别为野生西瓜种质pi-296341-fr、我国西北地区常见的商品种金城5号和耐旱自交系ha(江苏徐淮地区淮阴农科所提供)。试验于2021年6月在江苏省淮安市(江苏省淮安市清江浦区淮海南路338号)的半控制玻璃温室(长
×
宽
×
高：10米
×
5米
×
4米)中进行。西瓜幼苗三叶一心时移栽至塑料盆(上径16cm，下径13cm，高18cm，共1.5l)，采用ppc基质(直径：0.2mm；ph：5.5
±
1；孔隙率：74；阳离子交换量：33.6meq/100g)栽培。定植后5天将盆栽西瓜移至商品化高通量生理表型组平台plantarray(plant-ditech ltd,israel，图1)上进行生理表型参数采集，每个试验单元上机一盆植株，试验采用完全随机设计，每个基因型设4个重复。水分和养分补给(山崎营养液)由plantarray自动灌溉系统控制。整个试验过程包括充分灌溉期(well-irrigation，wi)、渐进式干旱期(progressive water deficit，wd)和复水期(water recovery，wr)3个水分情景，共21天，其中wi时期8天，wd时期8天，wr时期5天。在wi和wr阶段，每日23:00、1:00、2:00、3:00各灌溉营养液240秒，营养液的流速为0.8m3·
h-1
(土壤呈过饱和)，wd阶段自然干旱。
[0080]
试验过程中，plantarray生理表型组平台能够无损获取每个试验单元上西瓜全株水平的蒸腾速率(tr，g
·
min-1
，每3min记录1次)和日蒸腾量(e，g，每天记录1次)，其配套的微气象站能够获取冠层上方的空气温度(t，℃)、相对湿度(rh，％)和光合有效辐射(par，μmol
·
m-2
·
s-1
)。据此，按照halperin等(halperin et al.,2017.high-throughput physiological phenotyping and screening system for the characterization of plant-environment interactions.the plant journal,89:839-850)提供的方法通过试验过程中获取的空气温度(t，℃)和相对湿度(rh，％)计算饱和蒸气压差(vpd，kpa)：
[0081][0082]
其中，vpd
i,j
表示第i天第j次测量时的饱和蒸气压差vpd，单位为kpa；rh
i,j
表示第i天第j次测量的相对湿度rh；t
i,j
表示第i天第j次测量的空气温度t；i，j均为整数，1≤i≤31，1≤j≤480；
[0083]
采用下列方程式计算太阳辐射rad：
[0084]
rad
i,j
＝rad
i,j
*0.533
[0085]
其中，rad
i,j
表示第i天第j次测量时的太阳辐射rad，单位为w
·
m-2
；par
i,j
表示第i天第j次测量的光合有效辐射par。
[0086]
试验期间环境rad和vpd如图2所示。
[0087]
以plantarray生理表型组平台获取的日动态rad、vpd作为自变量，各试验单元日动态tr为应变量，通过蒸腾机理模型，即一种修正后的penman-monteith简化方程(jo et al.,2021.development of a transpiration model for precise tomato(solanum lycopersicuml.)irrigation control under various environmental conditions in greenhouse.plant physiology and biochemistry,162:388-394)进行非线性拟合，获得每天的参数a估算值、参数b估算值和lai估算值。
[0088][0089]
其中，λ为水汽化潜热2.45mj
·
kg-1
；tr
i,j
表示第i天第j次测量的蒸腾速率tr；k为消光系数0.86；laii表示第i天的叶面积指数lai，单位为m2·
m-2
；
[0090]
每天的参数a估算值、参数b估算值分别反映了tr响应rad和vpd的敏感性。须知，在原模型中，a、b一般为品种特异的固定常数，往往通过长时间序列的数据集进行估算；而本发明以1天为步长进行拟合，获得动态变化的每日参数。此步骤中，lai、a、b均为拟合参数，采用非线性最小二乘法(nls)和信赖域算法进行估计。
[0091]
采用下列方程式计算日累积蒸腾量l：
[0092]
li＝∑ei，
[0093]
其中，li表示第i天的日累积蒸腾量l，单位为g；ei表示第i天的日蒸腾量e。
[0094]
筛选拟合优度r2大于0.85的lai
r2》0.85
，获得对应lai
r2》0.85
的日累积蒸腾量l
r2》0.85
，将lai
r2》0.85
和l
r2》0.85
采用下列方程式进行线性拟合，获得每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率k：
[0095][0096]
其中，lai
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的叶面积指数lai；laio为测量
前的lai初始值；k为每消耗单位蒸腾量叶面积指数的增长速率；l
b,r2》0.85
表示拟合优度r2大于0.85的第b天的日累积蒸腾量l；b为整数，1≤b≤31；
[0097]
进而在获取laio和k值后，根据日累积蒸腾量l，采用下列方程式重新计算每天的lai估算值：
[0098]
lai
′i＝laio kli[0099]
其中，laii'表示重新计算的第i天的叶面积指数lai；
[0100]
重新计算的每天的lai估算值请参见图3所示。
[0101]
以plantarray生理表型组平台获取的日动态rad、vpd和重新计算的每天的lai估算值为自变量，以日动态tr为应变量，重新进行上述蒸腾机理模型的非线性拟合，得到重新估算后的每天的参数a估算值和参数b估算值(图4)，由于蒸腾机理模型已考虑冠层生长(lai)、环境因子(rad和vpd)对蒸腾速率的直接影响，所获参数a和参数b能够表征植物改变其对环境rad和vpd的敏感程度进而调节蒸腾的内在特征。
[0102]
拟合得到的tr能够较好地还原plantarray生理表型组平台获取的tr(图5，以金城5号品种的其中一个试验单元为例)。
[0103]
分别对充分灌溉(wi)、渐进式干旱(wd)和复水(wr)三个不同水分情景下的3种基因型西瓜数据进行双因素方差分析，因素1为基因型，因素2为试验日期，并进行多重比较，具体统计分析结果见下表1和表2：
[0104]
表1、不同水分情景下动态变化的参数a统计分析结果
[0105][0106]
表2、不同水分情景下动态变化的参数b统计分析结果
[0107][0108]
结果表明西瓜蒸腾对rad和vpd的敏感性具有显著的基因型差异，且在不同的水分情景下，这种基因型差异具有较大的弹性(表型可塑性)。
[0109]
因此，本发明提出了一种植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法，通过蒸腾机理模型量化不同基因型植物蒸腾速率日变化对太阳辐射(rad)和饱和蒸气压差(vpd)的敏感性差异，包括以下步骤：以试验过程中获取的日动态蒸腾速率(tr)为应变量，日动态rad、vpd为自变量，通过修正后的penman-monteith简化方程进行非线性拟合得到最优参数a、b和每日叶面积指数lai；筛选置信度高的lai，同对应试验日期的累积蒸腾量线性拟合，得到单位累积蒸腾量的叶面积指数增长速率，进而通过所有试验日期的累积蒸腾量反演得到重新估算的lai；将重新估算的lai、rad、vpd作为自变量，与tr重新进行非线性拟合，得到重新估算后的每日参数a和参数b；通过进一步双因素方差分析和多重比较可整体
评估不同基因型植物响应rad和vpd的敏感性差异。本发明考虑了植物冠层生长(lai)和环境因子(rad和vpd)对蒸腾速率的直接影响，所获动态变化的参数a和参数b能够表征植物改变其对环境rad和vpd的敏感程度进而调节蒸腾的内在特征。
[0110]
综上，本发明的植物蒸腾速率日变化响应环境敏感性的参数表征方法能够表征植物蒸腾速率日变化对环境的敏感程度，表征准确可靠，进而可以评估不同基因型植物蒸腾速率日变化响应环境的敏感性差异，设计巧妙，操作简单方便，易于实现，成本低，适于大规模推广应用。
[0111]
由此可见，本发明的目的已经完整并有效的予以实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中予以展示和说明，在不背离所述原理下，实施方式可作任意修改。所以，本发明包括了基于权利要求精神及权利要求范围的所有变形实施方式。