📖 AI 总结

该研究提出了一种从单叶生理出发、自下而上模拟生菜生长的器官级模型，旨在为温室气候管理提供可预测的作物数字孪生基础。模型让每片叶子根据其在冠层中的位置获取局部环境条件，独立进行光合作用，并将碳分配用于维持与生长，再依据叶龄、大小和局部环境在叶片间分配。预测的叶质量、面积和年龄驱动NVIDIA Isaac Sim中三维植株的动态构建，并通过光线追踪计算各叶片截获的辐射并反馈至光合作用，实现结构与生长的双向耦合。与温室实测相比，总干重相对均方根误差为9.5%，叶数、冠层直径和最大叶面积分别为9.2%、12.7%和13.1%。模拟显示，入射辐射减少30%使最终干重下降10.4%，同等增加则提升6.9%，而增加200 ppm二氧化碳可提升46.1%；在40株小区中，内部植株比边缘植株少积累8.6%干重，且封闭叶片焦边指数上升，与温室植株出现焦边的时间一致。该框架揭示了局部光照如何驱动植株内部生长差异，并为双向数字孪生提供了所需的前向植物模型。

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