[发明专利]一种基于密度分布特征的CO2

权利要求书

1.一种基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取CO₂快速响应曲线；

步骤2，依据CO₂快速响应曲线，分析数据特征分布；

步骤3，根据CO₂快速响应曲线波动范围选取净光合速率段宽，并根据净光合速率的幅值/段宽划分段数；

步骤4，分析CO₂效率；

步骤5，计算每段单位CO₂对光合的提升效率，采用贡献度分析，当CO₂浓度到第N段时，CO₂累积效率达到近似值为1，此后单位CO₂浓度的继续增加对净光合速率的提升效率近似值为0，则选取第N段为相应光温条件下CO₂适宜区间；

其中，所述步骤3中，采用差分法选取CO₂特征点，通过CO₂快速响应曲线数据集的二阶差分数据集，寻找二阶差分最接近0的拐点，通过一阶差分的求和结果判断原始数据趋于稳定的区域，并以此为段宽划分依据，平稳区域内的极差即为段宽CO₂i，根据光合速率幅值变化[Pna,Pnb]，并由此确定段数n＝(Pnb-Pna)/CO₂i，即段数＝光合极差/段宽。

2.根据权利要求1所述基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，所述步骤1中，采用LI-6800便携式光合仪器，设定CO₂浓度梯度范围为0-1600ppm，自动测量时间为16min，根据样品叶室和参比叶室CO₂浓度差决定光合速率，测量过程中CO₂浓度及光合速率值由自动测量系统均匀计数，直至时间到达16min，停止计数，得到以CO₂浓度为横坐标，以光合速率为纵坐标的CO₂快速响应曲线。

3.根据权利要求2所述基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，通过空叶室测试进行数据修正，去掉开始和结束的野点，得到修正后的快速CO₂响应曲线，此时CO₂浓度范围为[CO₂a,CO₂b]，光合速率范围为[Pna,Pnb]。

4.根据权利要求1所述基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，所述CO₂快速响应曲线中，净光合速率Pn随CO₂浓度增加，先极速增加，后波动增加至稳定，CO₂快速响应曲线频率分布直方图中，统计总频数Num，每段分布CO₂点数为n，前期CO₂点分布稀疏，随CO₂浓度的增加，频数增加，CO₂点越来越密，至光合达到稳定时，分布最密，即，n随Pn增加而增加，在相同Pn增加范围内，CO₂频数增加，即CO₂分布的密度增加。

5.根据权利要求1所述基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，所述步骤4中，单位CO₂效率随着CO₂浓度的增加先极速增加后极速下降至平缓下降，对此趋势进行高斯非线性拟合，拟合决定系数R²为0.9510，均方根误差为0.0001，Unit-CO₂-efficiency＝△Pn/(n_i×([CO₂b-CO₂a]/Num))，即单位CO₂效率＝该段Pn变化量/(频数×(总CO₂范围/总频数))。

6.根据权利要求1所述基于密度分布特征的CO₂范围寻优方法，其特征在于，所述步骤5中，近似值均保留两位小数。