數學模型可分為兩個方面：定性和定量。隨著植物學科研究的不斷發展，定性的結論已遠遠不能滿足實際生產的需求。掌握數學模型的建立方法是當今植物研究領域工作者應該具備的基本素質，也是植物研究發展現代化的重要標志之一。

1、數學模型在植物研究中的特點和優越性

數學模型在植物研究中的特點：綜合考慮各種生態學特征和生物學特性因子，定量化地描述植物生長全過程，分析植物生命運行的機制和規律，動態地模擬和預測植物未來生長狀況。數學模型在植物研究中的優越性：建立模型有助于精確地判定植物研究中所缺乏的知識和數據，對植物和環境的關系有一定程度的定量化了解。通過模型的建立過程能夠找出植物研究的新想法和新的實驗方法，并大大縮減實驗數量，完善實驗設計。相對于傳統的方法，模型常能更好地使用比較精準的數據，從多個方面多個角度取得材料并集中在一起，對植物進行比較客觀的評價，得出統一的概念。

2、數學模型在植物研究中的應用舉例

Olson于1963年提出的凋落物分解失重指數衰減模型目前被廣泛應用于描述各種類型的枯落物分解問題，模型公式為：Wt/Wo=e-kt。式中，Wt為分解后的殘余干物質量\\(g\\)；Wo為初始干物質量\\(g\\)；k為腐解率；t為分解天數。對公式取自然對數得方程：lnWt/Wo=-kt。

例如：榕樹落葉分解實驗采用網袋法，每袋裝落葉45g，網眼孔徑5mm，網袋面積40cm×25cm，每月收集1次落葉，每次隨機收集3袋，并取小樣于105℃烘干至恒質量，求其干物質量，用干灰化法測定灰分含量。將分解試驗數據代入Olson模型公式進行擬合，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，求得榕樹葉片半分解期理論值，與實測值進行比較。意義：通過凋落物分解失重最佳指數衰減模型研究榕樹凋落葉分解過程干物質量、營養元素、有機化合物及能量變化的規律與特征，可以為有效管理與保護榕樹提供理論依據。

3、對數學模型在植物研究中的應用的一些認識

近年來，數學模型在植物學研究工作中的應用已經普遍展開，包括劉桃菊等建立光周期影響大麥發育的數學模型，計算出不同的大麥品系感光性的各自差異；高照全等根據土壤水分限制模型、氣孔導度模型與蒸騰模型的結合，模擬出了不同環境因子和不同水分條件下的蒸騰作用。

楊懷金等利用免疫進化算法\\(IEA\\)對鶴望蘭葉面積指數進行模擬，得出平均相對誤差，取得滿意的結果；楊娟等構建了常綠闊葉林生態系統退化綜合評價模型，利用鼎湖山國家自然保護區有關退化植被的研究數據對模型進行了驗證，結果表明了模型的適用性；賴江山等應用偏離指數、Lloyd的平均擁擠度和聚塊性指數及Morisita指數，在10m×10m尺度下研究了優勢種群的分布格局，發現3種優勢種群成樹總體上均為集群分布等等。

由于植物的生物學特性通常是一定的常量和變量，而影響著植物生長的各種環境因子也有一定的常量和變量，因此這些量以及量與量之間的關系，都可解譯為數學語言，建立相關關系，制作表格，繪制圖型以及確定其他數學結構，再經過演繹、推斷，就可得出數學分析、預報、決策或控制。

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