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生物学家开发了用于分析体内光合作用的新模型

RUDN大学的生物学家开发了一种用于体内光合作用分析的模型。该方法根据叶绿素的反射率来计算光的吸收系数。光吸收的分析对于评估生态系统生产力至关重要,生态系统生产力会影响生物圈的状况和全球气候。该文章发表在《环境遥感》杂志上。

生物学家开发了用于分析体内光合作用的新模型

必须测量生物系统中光合作用的效率,因为它们可以使科学家估算碳循环,从而估算其对气候的影响。为了研究体内的光合作用,研究人员使用了植物吸收系数,该系数显示入射辐射穿透冠层的深度。它取决于生化,结构和外部因素,因此其评估非常困难。RUDN大学的员工Alexei Solovchenko及其来自美国和以色列的同事找到了一种评估该指标的新方法。

首先,生物学家通常计算出单个叶片和冠层的吸收系数和透射系数之比。为“总和”测量冠层的这些系数很困难,但是对于单叶来说很简单,因此,通过了解它们之间的比率,科学家可以从单叶的系数计算冠层的吸收和传播。然后,RUDN大学的研究人员获得了一个方程,该方程将冠层吸收系数与叶片中色素吸收系数(主要是叶绿素的吸收系数)联系起来。事实证明,冠层与单叶不同,可以吸收红外范围内的光,并且具有不同冠层密度的植物的色素吸收系数可能不同。因此,生物学家必须对最终模型。

研究人员测试了该数学模型,该模型描述了具有不同光合作用类型的作物(玉米(C4光合作用),大豆和水稻(C3光合作用))的冠层吸收系数,测量了吸收和反射的太阳辐射的光谱。

该模型显示,在蓝色光谱区域,水稻的冠层反射比其他农作物的冠层更多。科学家认为这是因为大米在水中生长。此外,由于生化差异,用该模型获得的具有C3型光合作用的植物(大豆和大米)的吸收曲线与具有C4型光合作用的植物(玉米)的吸收曲线不同。

因此,由生物学家创建的模型可以预测光合作用类型不同,树冠结构不同以及叶中色素含量不同的不同类型植物的光吸收。

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