張曼義1，楊再強1,2**，侯夢媛1

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水分脅迫下黃瓜葉片光響應過程的模擬

張曼義，楊再強，侯夢媛

（1.南京信息工程大學災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；2.南京信息工程大學江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室，南京210044）

以黃瓜品種“博新525”（Boxin525）為試材，設置4個土壤水分處理，即正常灌溉CK（土壤相對濕度為70%～80%）、輕度脅迫T1（土壤相對濕度為60%～70%）、中度脅迫T2（土壤相對濕度為50%～60%）、重度脅迫T3（土壤相對濕度為35%～45%），利用LI-6400便攜式光合儀測定不同水分處理下黃瓜葉片的光響應曲線，采用直角雙曲線、非直角雙曲線、指數(shù)和葉子飄等4種光響應模型對黃瓜葉片光響應過程進行模擬，運用統(tǒng)計方法進行模擬效果評價，以探討水分脅迫對黃瓜葉片光響應過程的影響。結(jié)果表明：（1）水分脅迫導致黃瓜葉片凈光合速率（Pn）下降，當光合有效輻射PAR（photosynthetically active radiation）為800μmol·m·s時，T1、T2和T3處理葉片Pn分別比CK下降17.92%、26.49%和50.00%。實測與模擬的光響應曲線對水分脅迫的響應趨勢一致，隨著脅迫程度增加，Pn-PAR曲線變化幅度減小。（2）水分脅迫顯著影響黃瓜葉片的光響應曲線參數(shù)。4種模型模擬的葉片初始量子效率均隨脅迫加重呈先升高后降低的變化趨勢；葉片暗呼吸速率以T2處理最高；4種模型計算的T1、T2和T3處理葉片光飽和點平均值較CK分別下降24.28%、31.99%和38.33%，葉片最大凈光合速率平均值分別降低23.88%、33.19%和55.78%。（3）CK處理的黃瓜葉片光響應曲線模擬值偏離程度及光響應曲線參數(shù)的平均相對誤差均最低，水分脅迫降低了黃瓜葉片光響應曲線的模擬效果。（4）4種模型模擬效果以葉子飄模型最佳，其后依次為指數(shù)模型、非直角雙曲線模型、直角雙曲線模型。研究認為水分脅迫顯著影響黃瓜葉片的光響應過程，降低黃瓜葉片的光合能力。

黃瓜；光合作用；水分脅迫；光響應模型；光響應參數(shù)

黃瓜（L.）是中國主要蔬菜之一，屬葫蘆科植物，喜溫喜濕，不耐旱澇。近年來，中國黃瓜栽培發(fā)展迅速，種植面積已達125.3萬hm。黃瓜植株和果實對水分需求量大，且對水分供給要求較為苛刻。水分過多造成空氣濕度過高，容易導致植株發(fā)生病害，水分過少抑制植株生長。光合作用是自然界最重要的碳素同化作用，地球上一切構(gòu)建生命結(jié)構(gòu)的物質(zhì)和維持生命活動所消耗的能量，絕大部分來自于這一過程。因此，研究水分脅迫下黃瓜光合作用的光響應過程，對于了解黃瓜光合特性與土壤水分間的關系，以及黃瓜生育期間的水分管理具有重要意義。

近年來，國內(nèi)外關于水分脅迫對植物光合特性的影響已有一些報道。Zhang等研究發(fā)現(xiàn)水分脅迫影響百合光響應曲線的變化幅度，凈光合速率隨脅迫加重而降低。Liu等研究發(fā)現(xiàn)水分脅迫降低冬小麥凈光合速率，但輕度脅迫提高小麥的水分利用效率。郭春芳等研究發(fā)現(xiàn)水分脅迫導致植物最大凈光合速率、表觀量子效率和光飽和點顯著降低，光補償點和暗呼吸速率升高。胡宏遠等研究表明，水分脅迫導致赤霞珠葡萄凈光合速率、蒸騰速率、胞間CO濃度和氣孔導度呈下降趨勢。

目前，國內(nèi)外學者建立了許多光響應模型來模擬植物的光響應過程，如直角雙曲線模型、非直角雙曲線模型、指數(shù)模型和葉子飄模型等。關于光響應過程的模擬研究多集中于林木和大田作物等，現(xiàn)有研究對蔬菜的光響應過程模擬研究鮮有報道。因蔬菜存在生長周期短、采收期長的特點，與林木和大田作物的遺傳特性不同，因此，本研究通過溫室水分控制試驗，采用直角雙曲線模型、非直角雙曲線模型、指數(shù)模型和葉子飄模型對水分脅迫下黃瓜葉片的光響應過程進行模擬，旨在為黃瓜的水分管理、高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)栽培提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2016年4-6月在南京信息工程大學Venlo型溫室（30.04°N，116.78°E）進行。試驗溫室頂高5.0m，肩高4.5m，寬9.6m，長30.0m，南北走向。供試土壤為中壤土，容重1.32g·cm，pH7.4，有機質(zhì)18.4g·kg，全氮0.79g·kg，全磷0.75g·kg，田間持水量為32.45%（體積含水量）。試材為黃瓜品種“博新525”，于2月28日營養(yǎng)缽內(nèi)育苗，正常管理澆水，選取長勢一致的三葉一心黃瓜幼苗，定植于溫室水泥池苗床中（長8m，寬1m），緩苗一周后開始水分脅迫試驗。試驗設置4個土壤水分處理：正常灌溉CK（土壤相對濕度為70%～80%）、輕度脅迫T1（土壤相對濕度為60%～70%）、中度脅迫T2（土壤相對濕度為50%～60%）、重度脅迫T3（土壤相對濕度為35%～45%）。試驗期間，用置于土壤內(nèi)15cm深度處的土壤水分傳感器（ECH2O，Decagon Devices Inc.，USA）實時監(jiān)測土壤體積水分含量及水勢，測量數(shù)據(jù)用EM50數(shù)據(jù)采集器（EM50，Decagon Devices Inc.，USA）自動采集并存儲，采集頻率為60s一次，存儲每30min的平均值。按照設定的處理目標，每天計算各處理所需灌溉的水量，用滴灌設備進行灌溉。試驗采用隨機區(qū)組設計，每個處理3次重復，共12個小區(qū)，小區(qū)間用塑料薄膜隔開防止?jié)B漏。黃瓜苗定植行距30cm，株距40cm，每小區(qū)定植5株苗，每個處理15株。每小區(qū)每兩周施用復合肥4g（N:P:K= 10:9:8）。

1.2 光響應曲線測定

于成熟期從每個處理的3個小區(qū)內(nèi)分別選取1株健康植株，于晴天上午9：00-11：00用便攜式光合作用測量系統(tǒng)（LI-6400，LI-COR Biosciences，USA）測量黃瓜植株倒數(shù)第5-7位成熟葉片。利用光合作用測量系統(tǒng)的人工光源控制葉室內(nèi)光合有效輻射（PAR）分別為0、50、100、150、200、400、600、800、1000、1200、1500、1800μmol·m·s，在每個光強水平下測量并記錄光合速率及相關要素數(shù)值，測量期間葉室內(nèi)空氣溫度在25±1℃范圍內(nèi)，大氣CO濃度在380±5μmol·mol范圍內(nèi)。葉片在每個PAR水平下適應120s，并進行3次重復讀數(shù)。根據(jù)實測點繪制Pn-PAR光響應曲線，并估算相應的暗呼吸速率（Rd）、光補償點（LCP）、光飽和點（LSP）、最大凈光合速率（Pmax）和表觀量子效率（α）。

1.3 不同處理15cm土層土壤水分動態(tài)

試驗期間不同處理土壤水分動態(tài)如圖1所示。由圖可見，試驗期間不同處理土壤水勢、體積含水量呈波動性變化，但均在設置水平范圍內(nèi)，隨著脅迫加重，土壤水勢和體積含水量逐漸降低。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析方法

1.4.1 數(shù)據(jù)處理

利用Excel2010進行制圖，采用SPSS21.0軟件進行光響應曲線的非線性回歸分析、單因素方差分析和Duncan法（α=0.05）多重比較。

1.4.2 光響應曲線模擬模型

（1）直角雙曲線模型

式中，Pn(I)為凈光合速率（μmol·m·s），I為光合有效輻射（μmol·m·s），Pmax為最大凈光合速率（μmol·m·s），Rd為暗呼吸速率（μmol·m·s），α為初始量子效率（μmol·mol）。若模型模擬較好，則用式（2）計算光補償點LCP（μmol·m·s）。

（2）

因式（1）無極值，故用y=Pmax與弱光下（PAR≤200μmol·m·s）的線性方程的交點作為光飽和點LSP（μmol·m·s）。

（2）非直角雙曲線模型

式中，θ為光響應曲線的凸度。0<θ≤1，其它參數(shù)意義同式（1）。若模型模擬較好，則用式（4）計算LCP。即

（4）

因式（3）無極值，故用y=Pmax與弱光下（PAR≤200μmol·m·s）的線性方程的交點作為光飽和點LSP。

（3）指數(shù)模型

（6）

式中，計算LSP時，假設LSP對應的Pn為0.9Pmax，其它參數(shù)意義同式（1）。

（4）葉子飄模型

（8）

（9）

式中，α、β、γ為系數(shù)，其它參數(shù)含義同式（1）。

1.4.3 模擬效果評價

利用均方根誤差RMSE（Root Mean Squared error）、相對誤差RE對模擬值與實測值間的符合度進行分析，RMSE、RE值越小，表明模擬值與實測值間的偏差越小，模型模擬效果越好。

式中，P為凈光合速率實測值（μmol·m·s）；為凈光合速率模擬值（μmol·m·s）；n為樣本容量；i為模擬值和實測值的樣本序號。

（12）

式中，y為光響應曲線參數(shù)實測值；為光響應曲線參數(shù)模擬值；n為樣本容量。

2 結(jié)果與分析

2.1 水分脅迫下黃瓜葉片凈光合速率的光響應過程

由圖2可見，水分脅迫下黃瓜葉片凈光合速率（Pn）對光強的響應趨勢與正常灌溉條件下（CK）表現(xiàn)一致，即當光合有效輻射（PAR）≤200μmol·m·s時，Pn隨PAR的增加呈線性增加，當PAR＞200μmol·m·s時，Pn隨PAR的增加幅度減緩，并逐漸趨于平穩(wěn)。但是，從曲線的變化幅度看，水分脅迫條件下與CK有明顯區(qū)別，且不同脅迫程度下也有顯著差異。具體表現(xiàn)為，在光合有效輻射較低區(qū)域，CK處理中葉片Pn增加速度最快、幅度最大，達到最大值時對應的PAR值（即光飽和點）最高，在1500μmol·m·s附近；輕度脅迫處理（T1）的黃瓜光飽和點接近CK但曲線總體低于CK，中重度脅迫處理（T2、T3）中Pn達到最大值時PAR值則相對較低，當PAR＞800μmol·m·s時Pn即達到了最大值，并開始出現(xiàn)光抑制現(xiàn)象。在同一PAR水平下，Pn隨脅迫加重而降低。當PAR=800μmol·m·s時，T1、T2和T3處理Pn分別比CK下降了17.92%、26.49%和50.00%。說明水分脅迫處理顯著影響了黃瓜葉片Pn的光響應過程，且脅迫程度越重，Pn隨PAR變化幅度越小。

注：短線表示均方差。下同

Note: The short bar is mean square error. The same as below

2.2 水分脅迫下黃瓜葉片光響應過程的模擬

4種模型對水分脅迫下黃瓜葉片光響應過程的模擬如圖3所示，由圖可見，水分脅迫下黃瓜葉片光響應模擬曲線與CK處理基本一致，各處理光響應模擬曲線均隨PAR增加呈先迅速后緩慢增加，與實測光響應曲線的變化趨勢基本一致。從曲線變化幅度來看，水分脅迫下光響應模擬曲線與CK處理有顯著差異。PAR較低時，CK處理葉片Pn隨PAR上升速度最快，脅迫處理葉片Pn上升速度隨脅迫加重逐漸降低。說明水分脅迫顯著影響黃瓜葉片光響應過程的模擬，隨著脅迫加重，Pn模擬值隨PAR變化幅度減小。

2.3 水分脅迫下黃瓜葉片光響應曲線參數(shù)模擬

4種模型對水分脅迫下黃瓜葉片光響應曲線參數(shù)的模擬如表1所示。由表可見，與CK處理相比，4種模型葉片初始量子效率（α）隨脅迫加重呈先升高后降低的趨勢。T1、T2處理下4種模型得出的α均高于CK，T3處理下除直角雙曲線模型得出的α高于CK外，其它均低于CK。不同模型得出的葉片光補償點（LCP）對水分脅迫的響應情況不同。非直角雙曲線和葉子飄模型得出的LCP在T1處理下低于CK，而在T2、T3處理下高于CK；直角雙曲線模型得出的LCP在T1、T3處理下較CK分別下降14.64%、15.66%，而在T2處理下與CK無顯著差異；指數(shù)模型得出的LCP在T1處理下與CK無明顯差異，但在T2、T3處理下較CK升高37.36%、14.80%。4種模型得出的葉片暗呼吸速率（Rd）對水分脅迫的響應一致，均為T2處理的Rd最高，T1、T3處理的Rd較CK有不同程度的升高或下降。4種模型得出的葉片光飽和點（LSP）在水分脅迫處理下均有不同程度降低。從4種模型的平均值來看，T1、T2和T3處理葉片LSP較CK分別下降24.28%、31.99%和38.33%。隨脅迫程度加重，4種模型得出的最大凈光合速率（Pmax）均逐漸降低，T1、T2和T3處理葉片Pmax較CK分別降低23.88%、33.19%和55.78%。

綜合4種模型來看，水分脅迫下葉片α隨脅迫加重先升高后降低；不同模型下各處理葉片LCP變化不同；中度脅迫處理下葉片Rd最高；不同模型葉片LSP、Pmax隨脅迫加重均有不同程度降低。

表1 各處理黃瓜葉片光響應參數(shù)模擬值與實測值的比較

注：“-”表示無數(shù)據(jù)，標注的數(shù)據(jù)為約數(shù)。下同。

Note: “-” indicates no data,noted data are approximate number. The same as below. α: initial quantum efficiency; LCP: light compensation point; Rd: dark respiration rate; LSP: light saturation point; Pmax: maximum net photosynthetic rate.

2.4 水分脅迫下黃瓜葉片光響應曲線模擬效果評價

利用光響應模擬曲線的均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R）及光響應參數(shù)實測值與模擬值的相對誤差（RE）對各模型模擬效果進行定量評價。由圖4可見，不同處理Pn模擬值偏離程度不同。整體來看，CK處理Pn模擬值偏離程度較低，而脅迫處理Pn模擬值僅在Pn處于低值區(qū)時，與實測值符合較好。隨著實測值的增加，Pn模擬值偏離程度逐漸升高。由表2可見，各處理下4種模型的R較高，均在0.9以上。其中CK處理下模型的R平均值最接近1，為0.9986；而脅迫處理下模型的R平均值低于CK，T1、T2和T3處理下模型的R平均值分別為0.9951、0.9888和0.9894。不同處理下模型的RMSE平均值不同。其中，CK處理下模型的RMSE平均值最小，為0.3152；隨著脅迫加重，各脅迫處理下模型RMSE平均值分別為0.4571、0.5784和0.3671。

由表3可見，就不同模型中光響應參數(shù)的平均相對誤差（MRE）來看，CK處理下光響應參數(shù)的MRE最低，在直角雙曲線、非直角雙曲線、指數(shù)和葉子飄模型中依次為0.359、0.276、0.131和0.109。T1、T2和T3處理光響應參數(shù)MRE較CK分別升高45.02%、83.49%和16.47%。從單個光響應參數(shù)MRE來看，指數(shù)模型下葉片光補償點（LCP）的MRE最低，為0.220。其中T1、T2處理葉片LCP的RE較CK分別降低42.42%、9.52%；T3處理葉片LCP的RE較CK高32.90%。非直角雙曲線模型下葉片暗呼吸速率（Rd）的MRE最低，為0.054。T1處理葉片Rd的RE較CK升高22.44%，T2處理葉片Rd的RE是CK的2.47倍，T3處理葉片Rd的RE較CK降低13.16%。葉子飄模型下光飽和點（LSP）和最大凈光合速率（Pmax）的MRE最低，分別為0.199、0.008。CK處理葉片LSP的RE為0.154，T1處理葉片LSP的RE較CK降低37.01%，T2、T3處理葉片LSP的RE較CK分別升高72.73%、82.47%。CK處理葉片Pmax的RE為0.006，T1處理葉片Pmax的RE是CK處理的2.17倍，T2處理葉片Pmax的RE較CK升高16.67%，T3處理葉片Pmax的RE較CK降低16.67%。此外，綜合比較，葉子飄模型的平均RMSE最低，直角雙曲線、非直角雙曲線、指數(shù)和葉子飄模型所有參數(shù)MRE分別為0.382、0.322、0.166和0.149。模型模擬效果以葉子飄模型最佳，其次分別為指數(shù)模型、非直角雙曲線模型、直角雙曲線模型。

表2 各處理黃瓜葉片不同光響應模型的決定系數(shù)和均方根誤差

表3 各處理黃瓜葉片光響應參數(shù)模擬值與實測值的相對誤差

Note: RE: relative error; MRE: mean relative error.

綜上來看，水分脅迫降低了4種模型對黃瓜葉片光響應曲線的模擬效果，4種模型下CK處理葉片光響應曲線的模擬效果最好。模型模擬效果以葉子飄模型最佳，其后依次為指數(shù)模型、非直角雙曲線模型、直角雙曲線模型。

3 結(jié)論與討論

光合作用是植物生長發(fā)育的基礎，光響應曲線的測定及模擬是研究植物光合作用的重要手段之一。本研究利用4種模型對水分脅迫下黃瓜葉片的光響應過程進行模擬，光響應模擬曲線的走勢和變化幅度與實測光響應曲線基本一致。本研究中，水分脅迫下黃瓜葉片的光響應過程與正常灌溉條件下（CK）變化一致，凈光合速率（Pn）隨光合有效輻射（PAR）呈先迅速后緩慢增加。各處理光響應曲線變化幅度不同，隨著脅迫加重，Pn隨PAR變化幅度減小，在同一PAR水平下，Pn隨脅迫加重而降低。這與前人研究結(jié)果基本一致。

通過光響應曲線獲得的初始量子效率、光補償點、光飽和點、暗呼吸速率和最大凈光合速率等光響應曲線參數(shù)對于判定植物的光合能力有著重要意義。初始量子效率（α）代表光響應曲線的初始斜率，此外，也有學者提出用表觀量子效率來表征植物利用光能的能力。實際計算中常用植物在光補償點（LCP）的量子效率來表示。本研究認為，4種模型下黃瓜葉片α隨脅迫加重呈先升高后降低的趨勢，其原因是適當?shù)乃置{迫有利于提高光能利用率，但水分脅迫過重，會導致葉片α下降，光能利用率降低。而陸燕元等研究認為隨水分脅迫加劇，甘薯對光能的利用效率逐漸降低，這可能是因為作物種類不同。不同模型對黃瓜葉片LCP模擬結(jié)果不同，徐夢莎等研究表明，隨著脅迫加重，杏LCP逐漸增加。可能是由于隨著水分脅迫加重，植物生物膜結(jié)構(gòu)受損傷，細胞膜脂化作用加重，導致植物對弱光的利用能力下降。而李強等研究表明，隨著脅迫加重，荻的LCP持續(xù)下降，這反映了不同植物對光環(huán)境的適應力不同。本研究中葉片暗呼吸速率Rd以T2處理下最高，其它處理葉片較CK有不同程度的升高和下降，這說明中度脅迫提高了黃瓜葉片的暗呼吸速率。本研究中，水分脅迫下黃瓜葉片光飽和點（LSP）、最大凈光合速率（Pmax）均有不同程度降低，這與眾多學者研究一致，說明水分脅迫導致黃瓜葉片利用強光的能力降低，這是因為水分脅迫破壞了RUBP羧化酶活性，降低了電子傳遞效率，從而影響黃瓜葉片碳同化過程。

本研究采用均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R）和相對誤差（RE）來評價光響應曲線的模擬效果。結(jié)果表明，CK處理下葉片光響應曲線模擬效果最好，水分脅迫下光響應曲線模擬的R降低，RMSE和RE值升高。非直角雙曲線模型得出的Rd平均相對誤差（MRE）最小，這與魯肅等研究結(jié)果一致。本研究中指數(shù)模型計算的LCP平均相對誤差最小，而劉澤彬等研究發(fā)現(xiàn)葉子飄模型對葉片LCP的模擬效果最好，于艷梅等則認為非直角雙曲線模型對葉片LCP的模擬效果最好，這可能是因為不同植物對光響應模型的適應性不同。本研究中，葉片LSP、Pmax利用葉子飄模型模擬效果最佳，這與眾多學者的研究結(jié)果一致。

本研究表明水分脅迫會導致黃瓜葉片光響應曲線變化幅度減小，并顯著影響光響應曲線參數(shù)。直角雙曲線模型、非直角雙曲線模型、指數(shù)模型和葉子飄模型對CK處理葉片光響應曲線的模擬效果均優(yōu)于水分脅迫處理。本文只考慮了土壤水分對黃瓜葉片光響應過程的影響，但由于土壤水分不同，土壤蒸發(fā)和植株蒸騰必然會有差異，導致土壤溫度發(fā)生變化，本研究沒有考慮土壤溫度對葉片光響應過程的影響，今后需要在控制環(huán)境下進一步開展研究。此外，本研究結(jié)果僅為定性結(jié)論，要量化水分脅迫對黃瓜光響應曲線的影響，并使之模型化，尚需設置更多的水分處理進行進一步的試驗研究。但本研究結(jié)果為明確不同土壤水分水平下黃瓜光合作用對光強的響應特性，并在此基礎上開展水分調(diào)控提供了參考，也為下一步定量模擬水分脅迫對黃瓜生長的影響奠定了基礎。

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采用SPSS 19.0統(tǒng)計學軟件，對10個變量指標(年齡、性別、腫瘤直徑、血管包裹程度、病理分級、腫瘤形態(tài)、手術切除程度、腫瘤質(zhì)地、是否腦干水腫及術前KPS評分)與腫瘤復發(fā)是否相關進行單因素分析，將具有統(tǒng)計學意義的因素作為自變量，以是否復發(fā)作為因變量，采用Pearsonχ2檢驗進行非條件Logistic回歸分析。P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

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Simulation of Light Response of Photosynthesis ofL. Leaves under Water Stress

ZHANG Man-yi, YANG Zai-qiang, HOU Meng-yuan

(1. Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2. Jiangsu Key Laboratory of Agricultural meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044)

ForL. (cv.), four different soil moisture levels were designed, which were normal irrigation (CK, soil relative humidity was 70%-80%), light water stress (T1, soil relative humidity was 60%-70%), moderate water stress (T2, soil relative humidity was 50%-60%) and severe water stress (T3, soil relative humidity was 35%-45%), respectively. Light response curves of cucumber leaves were measured under each treatment using LI-6400 portable photosynthesis system. Four different models (i.e. rectangular hyperbola, non-rectangular hyperbola, exponential and Ye Z P model) were applied to simulate light response curves of cucumber leaves, and the simulation effects were evaluated by statistics methods. Based on the experimental data and simulation results, the effect of water stress on light response curves of cucumber was discussed. The results indicated that water stress caused decline of net photosynthetic rate (Pn), at a PAR (photosynthetically active radiation) level of 800μmol·m·s, Pn decreased by 17.92%, 26.49% and 50.00% under T1, T2 and T3 treatments, respectively, compared with CK. The simulated light response curves showed a similar trend with the measured ones in response to water stress, and the variation amplitude of Pn-PAR curve decreased as water stress aggravated. Water stress affected light response curve parameters of cucumber leaves significantly. The initial quantum efficiency of cucumber leaves derived from the four mentioned models all increased at first and dropped afterwards with the aggravation of water stress, and the dark respiration rate was the highest under T2 treatment. Compared to CK, the average light saturation point calculated by four models decreased by 24.28%, 31.99% and 38.33%, respectively, under T1, T2 and T3, and the average maximum net photosynthetic rate declined by 23.88%, 33.19% and 55.78%, respectively, under T1, T2 and T3. The deviation degree of simulated light response curve and mean relative error of light response parameters achieved the lowest under CK, and the simulation effects of light response curve were weakened by water stress. The Ye Z P model performed best in simulation of the light response curve, next was the exponential model, the non-rectangular model, and the rectangular hyperbola model was the least effective one. The study indicated water stress significantly influenced light response of photosynthesis of cucumber leaves, and reduced photosynthetic capacity of leaves.

Cucumber; Photosynthesis; Water stress; Light response model; Light response parameters

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.10.003

張曼義,楊再強,侯夢媛.水分脅迫下黃瓜葉片光響應過程的模擬[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(10):644-654

2017-02-23

。E-mail：yzq@nuist.edu.cn

國家自然科學基金面上項目（41775104）；國家公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201506001-6）

張曼義（1994-），女，碩士生，主要研究方向為設施農(nóng)業(yè)氣象。E-mail：915192963@qq.com