基于机理建模的梨树日尺度水力阻力与水力电容模拟及灌溉决策支持

《Scientia Horticulturae》：Mechanistic modelling of daily hydraulic resistance and capacitance in pear to support irrigation decisions

　　

本研究对梨树日尺度水力阻力与水力电容进行了机理建模，以支持灌溉决策。该紧凑的机理树模型稳健地模拟了茎水势（Ψ_stem）动态；该水分运移模型解耦了树木水力阻力（R_stem）与水力电容（C_stem）；日尺度电容随树木水分状态变化，而阻力保持稳定；相对水力动态在不同树木间具有保守性，尽管存在绝对值差异；树木特定的阻力基线可为实现有意义的灌溉阈值提供依据。

**论文解读**

**1. 研究背景与目标**

水资源短缺是水果生产面临的严峻挑战，尤其在干旱地区，灌溉对维持产量和品质至关重要。同时，在特定物候期施加适度水分亏缺（如调控亏缺灌溉，RDI）可改善果实品质。因此，准确、适时的灌溉策略需求迫切。传统基于气象、蒸散或土壤水分的灌溉方法虽易自动化，但无法捕捉植物短期生理需水波动，易导致灌溉时机不准。基于植物的方法，如茎水势（Ψ_stem）测量，虽可直接反映植物水分状态，但单一信号易混淆环境驱动与水力结构的影响，难以区分短期波动与结构响应。机理水流与存储模型通过质量平衡和因果联系，将连续植物测量转换为决策变量，有望弥补上述不足。本研究旨在改进并校准Steppe等人（2006, 2008）提出的机理水流与存储模型，并应用于比利时雨养‘Conference’梨园，通过每日移动窗口校准获得茎水力阻力（R_stem）和水力电容（C_stem），验证模型模拟日尺度Ψ_stem动态的可靠性，为未来基于植物水力学信息的灌溉调度提供基础。

**2. 材料与方法概要**

研究于2024年8月25日至9月22日在比利时Sint-Truiden的pcfruit npo雨养低主干‘Conference’梨园进行，选取两棵代表性树。连续监测光合有效辐射、气温、相对湿度、降水、30 cm深土壤水势（Ψ_soil）及树干液流速率（F_stem）和茎水势。采用PhytoSim软件实施模型，模型以F_stem和Ψ_soil为输入，将茎分为木质部与存储区两个同心圆柱体，通过每日移动窗口用Shuffled Complex Evolution算法校准参数子集{ R_stem, C_stem }，以Ψ_stem为校准变量。同时，基于van den Honert方程计算表观水力阻力（R_app）作为模型校准R_stem的基准，并采用普通最小二乘回归分析参数与Ψ_stem的关系。

**3. 研究结果**

**3.1 蒸发需求变化**

测量期分为两个阶段。第一阶段（DOY 238-249）蒸发需求较高，日光照积分（DLI）为34 ± 12 mol m^-2 day^-1，日最高气温25 ± 4 °C，蒸汽压亏缺（VPD）较高，两日超过2 kPa。第二阶段（DOY 257-266）蒸发需求较低，DLI为29 ± 7 mol m^-2 day^-1，日最高气温20 ± 3 °C，VPD平均最大值0.90 ± 0.30 kPa。阶段间的中断伴随显著降雨。

**3.2 模型模拟茎水势表现**

F_stem与环境需求紧密相关，日平均VPD可解释两树日F_stem变化的70%和79%。树1日均F_stem为66.2 L day^-1，超过树2（31.2 L day^-1）两倍，叶面积归一化后仍更高，且树1胡贝尔值（H_v）低于树2。以实测F_stem和Ψ_soil为输入，模型模拟的Ψ_stem与实测值高度吻合，线性回归R2=0.95，表明模型性能优异。

**3.3 茎水力阻力与电容动态**

排除降雨影响日及异常日（DOY 260）后，正常日的每日R_stem不随Ψ_stem显著变化（斜率≈0，R2≤0.01），且在整个测量期相对稳定，树2的平均R_stem（0.683 MPa h kg^-1）高于树1（0.308 MPa h kg^-1）。相比之下，C_stem随Ψ_stem变负而线性下降（树1 R2=0.69，树2 R2=0.81），且降雨后显著上升，树1和树2分别增加至7.09倍和4.68倍。两树的R_stem和C_stem时间轨迹经min-max缩放后高度一致，且按比例缩放F_stem仅改变参数绝对值而不改变其时间动态。正常日R_stem与C_stem的相关系数接近零，表明参数可辨识性良好。

**3.4 模型校准阻力与van den Honert估算比较**

在满足稳态条件的日窗口，模型校准的R_stem与van den Honert方程计算的R_app数值接近；但在无稳态窗口或降雨日，两者偏差较大，且R_app变异性显著更高。模型校准R_stem的日标准差远小于R_app，显示模型在暂态条件下仍能提供稳定阻力估计。

**4. 讨论与结论**

讨论指出，树间水力功能的绝对差异可能受叶面积、木质部解剖和液流传感器位置等影响，但相对时间动态具有保守性，因此R_stem和C_stem作为反映水力动态的指标具有潜力。模型明确表达C_stem是优于van den Honert稳态的前提，降雨后C_stem显著上升反映了存储组织补水过程。在弱梯度或降雨日，参数可辨识性下降，但对灌溉决策影响有限。研究提出未来可将R_stem偏离水分充足基线的程度作为潜在灌溉触发指标，而Ψ_stem作为质量或安全边际。由于本研究仅有两棵树且干旱胁迫较轻，结果为概念验证，需在更大尺度、受控干旱和不同物候期下进一步验证。

研究结论：通过将液流速率和土壤水势整合进紧凑机理模型，成功重构了雨养‘Conference’梨树日尺度茎水势动态，并通过每日移动窗口校准获得了非相关的R_stem与C_stem估计。正常无雨日R_stem基本恒定，而C_stem随水分状态变化并在复水后上升。与van den Honert方程的一致性仅存在于准稳态窗口，强调了考虑内部存储的必要性。本研究表明，基于连续植物传感和水力学建模的阻力控制策略为未来梨园智能灌溉提供了可扩展的基础。