新方法有助于研究热带树木叶片气孔反应的昼夜变化

统一气孔优化(USO)系列模型在预测热带雨林树木气孔导度(gsw)时表现出明显的偏差，尤其是在低水汽压差(VPD)和光照条件下，但很少有研究关注USO系列模型本身的结构问题。

在《农业与森林气象学》上发表的一项研究中，中国科学院西双版纳热带植物园(XTBG)的研究人员及其合作者提出了一种结合Farquhar光合作用模型和随机森林算法的新方法，以研究中国南方六种热带树种叶片气孔反应的昼夜变化。

研究人员于2021年和2023年旱季在西双版纳热带植物园对六种热带树种的阳光照射叶片进行了实验，为Farquhar光合作用模型和气孔导度模型开发了一个新的耦合接口。

他们没有使用 Ball–Berry–Leuning、USO 及其衍生物，而是使用了数据驱动的随机森林算法，该算法通过大量昼夜气体交换和微气象数据进行训练。

结果表明，在VPD和辐射强度较低时，USO模型及其导数显著高估了gsw，这种高估主要归因于假设gsw与净同化率(An)呈线性关系，以及低VPD时gsw不受约束的问题。

由于细胞内：大气CO 2浓度比(Ci/Ca)与辐照度呈负相关，因此gsw与An之间的关系实际上是非线性的。

细胞内：大气CO 2浓度比(Ci/Ca)与辐照度的关系表明，Ci/Ca在较低辐照度下较高，在较高辐照度下降低并趋于稳定。

根据这一发现，使用一天中最小 VPD 的月平均值确定了一个经验系数，将 gsw 表示为低 VPD 时的有限值。

XTBG 的张角林说：“修改后的模型显著提高了低 VPD 下 gsw 的预测精度，同时保持了高 VPD 下 gsw 的响应性。”