光是光合作用模型最重要的输入参数。 对植物冠层中叶子截获的太阳辐射分布进行建模很困难，因为叶子的空间排列会产生复杂的阴影和日光斑。 传统模型不直接考虑单个叶子上的日光斑和阴影，而是使用统计方法来确定整个树冠的平均光照水平，然后可以将其输入到光合作用模型等。
明确表示冠层中每一片叶子的三维 (3D) 模型已成为理解植物结构和功能之间相互作用的越来越有价值的工具。 在此类模型中，光通常在整片叶子而不是整个树冠上平均。 人们通常隐含地假设，与传统的统计建模方法相比，代表树冠中的每一片叶子都能提供更好的模型性能。
加州大学戴维斯分校植物科学系的 Brian Bailey 教授和博士后研究员 Eric Kent 证明， 对整片叶子进行平均（通常在 3D 模型中进行）会导致整个冠层光合作用的误差比传统统计模型大得多. 他们表明 3D 叶分辨率模型必须忠实地表示叶上的阴影，需要比社区目前使用的模型分辨率高得多的模型分辨率。
“植物冠层中相邻叶子投射的阴影在子叶尺度的吸收辐射中产生了极大的空间梯度，这在“叶分辨”模型中通常无法完全分辨。 这种无法解决急剧辐射梯度的问题可能会传播到其他相关的生物物理模型，并导致对整株植物和冠层通量的过度预测，”Bailey 说。
作者用 赫利俄斯，一个由 Bailey 先前创建的三维植物和环境建模框架，用于确定冠层结构的变化如何影响辐射吸收和冠层光合作用的模型输出。 他们考虑了影响树冠结构的三个因素：
- 冠层内叶子的角度会影响光的拦截。 叶角是根据四种理论分布类型之一生成的。
- 冠层的大小及其密度也会影响光的拦截，并通过叶面积指数 (LAI) 来衡量——叶面积与单位地面面积的比率。 选择树冠中的叶子数量以实现四个 LAI 值之一：0.5、1.0、2.0 和 3.0（按开放到密集的顺序列出）。
- 光的质量与数量一样重要。 直接辐射 是直接来自太阳直接路径的光。 漫辐射 是被分子和粒子散射的光。 漫射辐射分数是漫射与全球太阳辐射的比率。 植物比直射光更有效地利用漫射光。 使用不同的漫射辐射分数执行单独的模拟：0、0.1 和 0.2（按漫射辐射从少到多的顺序列出）。
他们发现降低辐射熵的冠层配置对冠层光合作用估计的误差更敏感。 发现冠层配置的误差增加 (1) 随着 LAI 的增加，随着冠层变得更密集，(2) 当叶角分布更水平时，导致投射在太阳方向上的叶面积比例增加，以及 (3 ) 当入射漫辐射的比例降低时。
为了测试分辨率对模型输出的影响，作者操纵了每片叶子的子元素数量。 对于每个模拟，每片叶子的子元素数量为：每片叶子 1、9、100 和 225（低到高分辨率）。
当每片叶子只使用一个元素时（即整片叶子的分辨率），光合作用的误差非常高（>100%）。 随着每片叶子的元素数量增加，错误呈指数下降。
“我们认为这些结果将鼓励研究人员更仔细地考虑子叶分辨率对模型误差的影响。 虽然我们不推荐任何特定分辨率，因为这会因植物模型和树冠几何形状而异，但相对于当前的常见做法，它可能会促使模型分辨率提高，”Bailey 说。
研究文章：
Brian N Bailey，Eric R Kent，关于在三维叶分辨率模型中准确表示植物冠层结构和功能之间相互作用的分辨率要求， in silico Plants，2021；，diab023， https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab023
