中国北方城市常见绿化植物夏季气孔导度影响因素及模型比较

摘要

利用Jarvis和Ball两种常规气孔导度模拟模型和人工神经网络模型(ANN)对中国北方城市常见的6种绿化植物的夏季气孔导度变化动态进行了模拟.结果表明:贴梗海棠(Chaenomeles speciosa)和龙爪槐(Sophora japonica)的最优模拟模型为Ball模型,木兰(Magnolia liliflora)最优模拟模型为Jarvis模型,而日本樱花(Prunus yedoensis)、金钟花(Forsythia viridissima)、紫荆(Cercis chinensis)的最优模拟模型为ANN模型.这表明ANN模型可以有效的改善气孔导度环境响应行为的数值模拟.环境因子的多元逐步回归结果和人工神经网络模型敏感性分析表明PAR是夏季气孔导度环境因子中最敏感的要素,而Ta则是其中最不敏感的要素.