Индекс УДК | 582.475:57.087.1 |
Иглоподобные листовые органы хвойных Моделирование площади поверхности иглы Ч. 1 С. И. Тарасов, Н. В. Герлинг |
|
Примечание | Продолж. Начало: № 3, 2024 |
Аннотация | В эколого-физиологических исследованиях растительного покрова преобладающее участие листьев в процессах фотосинтеза, транспирации и дыхания определяет ключевую роль такого морфометрического параметра, как площадь поверхности листа. Оценка площади иглоподобных листовых органов хвойных часто требует индивидуального подхода. Многообразие форм игл хвои детерминируется видовой принадлежностью, морфологической структурой, экологическими условиями и возрастом и, в свою очередь, определяет многообразие методов оценки площади поверхности хвои. Поэтому поиск простых стандартных методов установления площади поверхности листовых органов хвойных для физиологов растений является актуальной задачей. Цель работы - создать универсальную модель оценки площади поверхности иглы (хвоинки), не зависящую от видовой принадлежности. Для достижения цели использовалась предложенная авторами модель поперечного сечения иглы, основанная на трансформации периметра поперечного сечения в эквивалентную окружность, периметр которой связан с параметрами поперечного сечения иглы до трансформации. Для оценки площади поверхности иглы возможно аппроксимировать хвоинку геометрическим телом, представляющим собой комбинацию эллипсоида вращения, конуса и цилиндра, при этом радиус цилиндра оценивается с использованием модели поперечного сечения иглы. Модель позволяет оценивать площадь поверхности иглы по 4 ее морфометрическим параметрам: толщине, ширине, длине средней части и общей длине. Полная верификация предлагаемой в статье модели оказалась неосуществимой из-за того, что нет методов точной оценки площади поверхности иглы. На хвое пихты сибирской (AbiessibiricaL. ) и можжевельника обыкновенного (Juniperuscommunis L. ), а также плодах банана (Musa paradisiaca L. ) проведено сравнение разработанного метода с другими методами оценки площади поверхности иглоподобных образцов, показана хорошая предсказательная способность модели. Ее можно охарактеризовать как универсальную с теоретической относительной погрешностью не более 5 %. |
Название источника | Известия вузов. Лесной журнал |
Место и дата издания | 2024 |
Прочая информация | № 5. - С. 51-63 |