气孔是植物叶片与外界进行水汽和二氧化碳交换的重要通道。气孔导度（单位通常为mmol·m^-2·s^-1）表示单位时间内通过单位叶面积的气体量，与Farquhar光合模型耦合（光合-气孔导度耦合模型），是陆面模型估算和预测植被冠层光合速率和蒸腾速率的重要基础。因此，准确评估现有主流气孔导度模型在自然环境下的适用性，有助于深入理解气孔导度响应复杂多变环境的特点和机制，并提高光合-气孔导度耦合模型的预测精度。

2024年7月5日，我院薛伟副教授在农林科学1区期刊Agricultural and Forest Meteorology上在线发表了题为“An improved representative of stomatal models for predicting diurnal stomatal conductance at low irradiance and vapor pressure deficit in tropical rainforest trees”的研究论文，论文合作单位包括中国科学院西双版纳热带植物园和日本静冈大学。

弱光环境广泛存在于自然界中，比如清晨、多云、林下层等。在弱光环境下，空气相对湿度也较高，空气饱和水汽压差（VPD）较小。前期研究发现（Xue et al., 2022, Agricultural and Forest Meteorology），USO气孔导度模型显著高估弱光和高湿环境下叶片气孔导度，导致Farquhar光合模型显著地高估叶片光合速率。为了区分弱光和高湿气象因子对气孔导度的调控作用和强度，该研究借助机器学习算法的强大统计学功能，用随机森林算法替换光合-气孔导度耦合模型的USO气孔导度模型（可称为Farquhar光合-随机森林融合模型）（图1），推演多气象要素-气孔导度响应规律和机制。

试验结果发现，弱光环境下气孔导度与光合速率存在非线性关系，与USO气孔导度模型的气孔导度-光合速率线性关系假设相悖，是其高估弱光下叶片气孔导度的原因。USO气孔导度模型假设气孔导度与VPD为反比例函数关系，当VPD降低时气孔导度会趋向无穷大，即高湿环境下USO气孔导度模型高估叶片气孔导度。当在二者的反比例函数关系式，加入一项延迟系数D0后，能够较好地解决该问题。该研究为弱光环境下叶片气孔导度模型的适用性问题提供了解决方案。

文章DOI：https://doi.org/10.1016/j.foreco.2024.121880