植物的生存防御是什么？
植物物理防御包括尖刺、荆棘和刺等武器。这些结构改变了树叶或树枝的形状，防止大型动物的践踏和捕食。表皮上厚厚的一层蜡和脂肪，或者叶子和茎上浓密坚硬的绒毛，都会排斥较小的动物，尤其是昆虫。一些植物，包括一些草本植物，它们的叶子上积累了坚硬的硅矿物质，这使得动物很难咀嚼它们的叶子，很容易磨损它们的牙齿。
植物还可以使用多种化学防御措施——“生化武器”柑橘树的叶子和果实产生的浓稠的油有强烈的气味，许多昆虫被熏走。有许多这样的植物含有令人不快的味道或有毒化合物，如龙葵、毛地黄、紫杉和许多杂草。
昆虫可以很快对植物产生的化合物产生免疫力。一些种类的昆虫逐渐发展出一种方法来降解植物产生有毒化合物。面对昆虫的对策，植物通过改造现有化合物，不断开发出新的化合物。一些科学家将这一过程描述为植物和素食动物之间的生物“军备竞赛”。
有时候，这种“军备竞赛”可以构建一个独特的关系链。例如，马利筋的乳白色汁液含有有毒化合物，大多数昆虫不敢吃它，但帝王蝶的幼虫可以吃马利筋，并将毒素储存在体内。毒药让王蝶难吃，王蝶躲过了很多食肉动物的攻击。
通过互利共生的关系，一些植物物种受到动物天敌的保护。在这种关系中，植物为特殊的昆虫群体提供特殊的食物。反过来，这种昆虫保护植物免受其他动物的伤害。植物和昆虫互利共生的一个典型例子是蚂蚁和金合欢的关系。蚂蚁生活在相思树的刺孔里，相思树的叶子分泌蔗糖溶液给蚂蚁吃。作为回报，蚂蚁会清理每棵树周围的地面，并攻击任何进入清理区域或落在金合欢树上的其他动物。
通过调节适时开花和增加果实产量，许多植物尽力保证种子的存活。有些植物开花结果很早，那时候昆虫种类少，危害能力也不大。有些植物一次产出大量种子，动物吃不完。比如橡树每隔几年就会产生大量的橡子，松鼠等动物靠取之不尽的橡子生存。在接下来的几年里，橡树不再产出如此多的橡子，从而阻止了动物依赖橡子为食。
人类很早就从植物身上看到了数学特征:花瓣对称地排列在花托边缘，整朵花呈现近乎完美的辐射对称形状，叶子沿着植物的茎堆叠，有些植物有圆形的种子，有些有刺，有些是光伞...这些都给我们展示了很多美好的数学模型。
创立坐标法的著名数学家笛卡尔根据他研究的一束花瓣和叶子曲线的特点，列出了方程x3+y3-3axy=0。这就是现代数学中著名的“笛卡尔叶线”(或“叶线”)，数学家们还给它取了一个富有诗意的名字——茉莉花瓣曲线。
后来科学家发现，植物的花瓣、萼片、果实等特征的数量都非常符合一个奇怪的数列——著名的斐波那契数列:1，2，3，5，8，13，21，34，55，89...
葵花籽的排列是一个典型的数学模型。如果你仔细观察向日葵盘，你会发现两组螺旋，一组顺时针缠绕，一组逆时针缠绕，它们相互嵌在一起。虽然不同向日葵品种的顺时针和逆时针方向及螺旋的种子数不同，但往往不超过34和55、55和89或89和144三组数字。每组数字都是斐波那契数列中两个相邻的数字。第一个数字是顺时针缠绕的线数，最后一个数字是逆时针缠绕的线数。
Daisy的磁盘也有类似的数学模型，但数量略小。菠萝果实上的菱形鳞片排列成行，向左倾斜8行，向右倾斜13行。挪威云杉的球果一个方向有三排鳞片，另一个方向有五排鳞片。普通落叶松为针叶树，其松果上的鳞片在两个方向上分别排列成五排和八排，而美国松的鳞片在两个方向上分别排列成三排和五排...
如果是遗传决定了花的花瓣数和松果的鳞片数，那么为什么斐波那契数列如此巧合？这也是自然界植物长期适应和进化的结果。因为植物表现出来的数学特征是植物生长在动态过程中的必然结果，受到数学规律的严格约束。换句话说，植物离不开斐波那契数列，就像盐的晶体必须有立方体的形状一样。随着这个数列中的值越来越大，两个相邻数的商会越来越接近0.618034的值。比如34/55=0.6182，接近它，这个比值的准确极限就是“黄金数”。
在数学中，还有一个数值叫做黄金角，它是137.5，这是一个圆的黄金分割的开角，更准确的数值应该是137.50776。和金数一样，金角也受到植物的青睐。
车前草是Xi安常见的一种草，其互生叶之间的夹角正好是137.5438+0。按照这个角度排列的叶片可以很好的镶嵌在一起，不会重叠，是植物采光面积最大的排列方式，每片叶子都能最大限度的得到阳光，有效提高植物光合作用的效率。参考芭蕉叶排列的数学模型，建筑师设计了新颖的螺旋高层建筑，最佳的采光效果让高层建筑的每一个房间都亮堂起来。1979年，英国科学家vogel用许多大小相同的点来代表向日葵盘中的种子。根据斐波那契数列的规则，这些点被尽可能紧密地挤在一起。他对向日葵进行计算机模拟的结果显示，如果发散角小于137.5，向日葵盘上会出现缺口，只能看到一组螺旋。如果发散角大于137.5，面板上也会出现缺口，此时会看到另一组螺旋。只有当发散角等于黄金角时，才会有两组螺线紧密镶嵌在面板上。
因此，在向日葵等植物的生长过程中，只有选择这种数学模型，种子在花盘上的分布才能最有效，花盘变得最强壮，产生后代的概率也最高。