数学模型在植物研究中的应用举例

　　数学模型可分为两个方面：定性和定量。随着植物学科研究的不断发展，定性的结论已远远不能满足实际生产的需求。掌握数学模型的建立方法是当今植物研究领域工作者应该具备的基本素质，也是植物研究发展现代化的重要标志之一。

　　1、数学模型在植物研究中的特点和优越性

　　数学模型在植物研究中的特点：综合考虑各种生态学特征和生物学特性因子，定量化地描述植物生长全过程，分析植物生命运行的机制和规律，动态地模拟和预测植物未来生长状况。数学模型在植物研究中的优越性：建立模型有助于精确地判定植物研究中所缺乏的知识和数据，对植物和环境的关系有一定程度的定量化了解。通过模型的建立过程能够找出植物研究的新想法和新的实验方法，并大大缩减实验数量，完善实验设计。相对于传统的方法，模型常能更好地使用比较精准的数据，从多个方面多个角度取得材料并集中在一起，对植物进行比较客观的评价，得出统一的概念。

　　2、数学模型在植物研究中的应用举例

　　Olson于1963年提出的凋落物分解失重指数衰减模型目前被广泛应用于描述各种类型的枯落物分解问题，模型公式为：Wt/Wo=e-kt。式中，Wt为分解后的残余干物质量(g)；Wo为初始干物质量(g)；k为腐解率；t为分解天数。对公式取自然对数得方程：lnWt/Wo=-kt。

　　例如：榕树落叶分解实验采用网袋法，每袋装落叶45g，网眼孔径5mm，网袋面积40cm×25cm，每月收集1次落叶，每次随机收集3袋，并取小样于105℃烘干至恒质量，求其干物质量，用干灰化法测定灰分含量。将分解试验数据代入Olson模型公式进行拟合，得到分解速率方程，Y=0.1113-0.0041t(r=0.970，P<0.01)，再令lnWt/Wo=Y=ln0.5，代入所得分解速率方程，求得榕树叶片半分解期理论值，与实测值进行比较。意义：通过凋落物分解失重最佳指数衰减模型研究榕树凋落叶分解过程干物质量、营养元素、有机化合物及能量变化的规律与特征，可以为有效管理与保护榕树提供理论依据。

　　3、对数学模型在植物研究中的应用的一些认识

　　近年来，数学模型在植物学研究工作中的应用已经普遍展开，包括刘桃菊等建立光周期影响大麦发育的数学模型，计算出不同的大麦品系感光性的各自差异；高照全等根据土壤水分限制模型、气孔导度模型与蒸腾模型的结合，模拟出了不同环境因子和不同水分条件下的蒸腾作用。

　　杨怀金等利用免疫进化算法(IEA)对鹤望兰叶面积指数进行模拟，得出平均相对误差，取得满意的结果；杨娟等构建了常绿阔叶林生态系统退化综合评价模型，利用鼎湖山国家自然保护区有关退化植被的研究数据对模型进行了验证，结果表明了模型的适用性；赖江山等应用偏离指数、Lloyd的平均拥挤度和聚块性指数及Morisita指数，在10m×10m尺度下研究了优势种群的分布格局，发现3种优势种群成树总体上均为集群分布等等。

　　由于植物的生物学特性通常是一定的常量和变量，而影响着植物生长的各种环境因子也有一定的常量和变量，因此这些量以及量与量之间的关系，都可解译为数学语言，建立相关关系，制作表格，绘制图型以及确定其他数学结构，再经过演绎、推断，就可得出数学分析、预报、决策或控制。

　　参考文献：
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