水稻凈光合作用速率對(duì)葉溫變化的響應(yīng)
——以?xún)蓛?yōu)培九為例

徐莎莎， 楊沈斌， 江曉東， 高 蘋(píng)

(1.江蘇省揚(yáng)州市氣象局，江蘇揚(yáng)州 225009； 2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇南京 210044；3.江蘇省氣象局，江蘇南京 210008)

溫度是影響水稻光合作用的重要因素之一，在高溫或低溫逆境下，葉片光合作用能力降低，影響到水稻干物質(zhì)的積累[1]。因此，隨著氣候增暖趨勢(shì)加劇，有必要針對(duì)不同水稻品種的光合作用過(guò)程與溫度的關(guān)系進(jìn)行更細(xì)致的研究，并以定量的方式，明確各品種光合作用對(duì)溫度變化的響應(yīng)[2]。該研究將在應(yīng)對(duì)氣候變化、探討未來(lái)氣候變化如何影響水稻干物質(zhì)積累起到重要作用[3-5]。

已有研究顯示，利用光合作用儀器(如LI-6400)可直接觀測(cè)水稻的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線[6-7]。通過(guò)分析這些曲線，可以提取出水稻光合作用的基本特征，如光(或CO2)飽和點(diǎn)、光(或CO2)補(bǔ)償點(diǎn)、初始光能利用率、暗呼吸速率等。然而，觀測(cè)相對(duì)耗時(shí)，且容易受到環(huán)境變化的影響導(dǎo)致觀測(cè)不夠穩(wěn)定。以光響應(yīng)曲線為例，一些研究已采用直角雙曲線模型[8]、非直角雙曲線模型[9]、指數(shù)曲線、二項(xiàng)式回歸模型等經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚10]從觀測(cè)中重建曲線，并從曲線中提取光合作用的特征參數(shù)值。這些方法容易受到觀測(cè)誤差的影響，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的不確定性。與此相比，以Farquhar等提出的光合作用機(jī)制模型[11]得到普遍的應(yīng)用，該類(lèi)模型從Rubisco活性限制和RuBP再生能力限制2方面解釋光合作用過(guò)程，不但適用于研究CO2濃度升高對(duì)光合作用的影響，還適用于探討溫度變化對(duì)光合作用的影響[12]。例如，模型中Rubisco最大羧化速率和RuBP最大再生速率都是溫度的函數(shù)，展現(xiàn)出光合作用過(guò)程的溫度依存性。針對(duì)這方面的問(wèn)題，阿里穆斯等系統(tǒng)性地闡述了植物光合作用模型參數(shù)的溫度依存性，討論了溫度影響光合作用的內(nèi)在機(jī)制[12]。

為此，本研究結(jié)合2年不同溫度梯度下兩優(yōu)培九抽穗開(kāi)花期葉片光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線的觀測(cè)資料，通過(guò)分析響應(yīng)曲線中反映出的光合作用特征參數(shù)，再結(jié)合Farquhar等的光合作用機(jī)制模型[11]，提取該品種凈光合作用速率與葉溫的變化關(guān)系，研究結(jié)果可為品種改良、水稻作物模型中光合作用溫度影響參數(shù)值的訂正等提供重要依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

分別于2012、2013年在南京信息工程大學(xué)農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站開(kāi)展不同溫度處理下的人工氣候控制試驗(yàn)。水稻試驗(yàn)品種為兩優(yōu)培九，屬兩系秈型雜交稻，全生育期平均為145 d，在長(zhǎng)江流域和黃淮地區(qū)被廣泛種植。

分別于2012年6月10日和2013年6月6日移栽秧苗至PVC塑料盆缽中，此時(shí)秧齡均為4.5葉。盆缽長(zhǎng)、寬均為28 cm，高為30 cm，下部封底，每年35盆。移栽前1周向盆缽裝土至4/5高度，隨后灌水靜置。在移栽前，攪拌土壤使中上層土壤松軟。每盆栽種2穴，每穴1株。移栽后，將盆缽放入大田，使盆缽內(nèi)土層頂部與大田土層表面大體平齊。盆缽灌水、施肥、噴藥等處理與大田管理保持一致。

待水稻生長(zhǎng)至抽穗開(kāi)花期，將盆缽移至人工氣候箱內(nèi)進(jìn)行控溫處理。每個(gè)氣候箱內(nèi)放置5盆，溫度處理采用平均溫度15～45 ℃，每5 ℃為1個(gè)梯度，白天12 h和夜間12 h溫度設(shè)定為梯度溫度±3 ℃，共7個(gè)處理。人工氣候箱內(nèi)采用的是紅白光源，在空箱時(shí)測(cè)得的平均光照度為 530 μmol/(m2·s)。每個(gè)處理持續(xù)5 d，從第3天開(kāi)始，陸續(xù)從每個(gè)處理中挑選3～5張劍葉，使用3臺(tái)光合作用儀LI-6400分別測(cè)量葉片的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線。在光響應(yīng)曲線測(cè)定中，CO2濃度固定在395 μmol/mol，光照度梯度設(shè)置為1 800、1 600、1 400、1 200、1 000、800、600、400、300、200、100、80、60、30、0 μmol/(m2·s)。在CO2響應(yīng)曲線測(cè)定時(shí)，光照度固定在 1 400 μmol/(m2·s)，CO2濃度梯度設(shè)定為400、300、200、60、200、300、400、600、800、1 000、1 300、1 600 μmol/mol。在觀測(cè)后，對(duì)獲取的每條響應(yīng)曲線進(jìn)行整理，剔除異常值。

1.2 光合作用響應(yīng)曲線特征的提取

利用Photosynthesis.exe軟件對(duì)觀測(cè)的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線進(jìn)行特征參數(shù)提取。該程序通過(guò)分析光響應(yīng)曲線觀測(cè)值，獲取響應(yīng)曲線的光飽和點(diǎn)、光補(bǔ)償點(diǎn)、最大凈光合速率Amax、暗呼吸速率Rd、反映光合曲線彎曲程度的凸度(convexity)和表現(xiàn)光量子效率(AQE)。通過(guò)分析CO2響應(yīng)曲線，可推算出飽和光照度下Rubisco的最大羧化速率(vc，max)、RuBP的最大再生速率(Jmax)、磷酸丙糖的運(yùn)輸速率(TPU)、不含暗呼吸的CO2補(bǔ)償點(diǎn)(Γ*)、暗呼吸速率Rd以及與溫度有關(guān)的羧化作用和加氧作用的Michaelis-Menten常數(shù)Kc和Ko、Rubisco特異性因子τ(Tau)。

1.3 葉片光合作用模型

采用基于Farquhar等提出的C3植物光合作用模型[11]來(lái)考察兩優(yōu)培九葉片凈光合作用速率與葉溫的關(guān)系。該模型從Rubisco活性限制和RuBP再生能力限制2方面解釋光合作用過(guò)程，其中Rubisco活性限制描述的是受CO2濃度制約時(shí)，光合作用速率(Ac)與胞間CO2濃度(Ci)的關(guān)系：

(1)

當(dāng)不受CO2濃度限制時(shí)，光合速率(Aj)受RuBP再生的制約，其關(guān)系表達(dá)為

(2)

因此，實(shí)際凈光合作用速率An表達(dá)為：

An=min{Ac,Aj}-Rd。

(3)

式中：vc，max為最大羧化速率，μmol/(m2·s)；Jmax為最大RuBP再生速率，μmol/(m2·s)；Kc、Ko分別表示羧化作用和加氧作用的Michaelis-Menten常數(shù)；Γ*為不含暗呼吸的CO2補(bǔ)償點(diǎn)；Oi表示胞間O2濃度，一般為穩(wěn)定值210 mmol/mol；Rd表示暗呼吸速率，μmol/(m2·s)。

經(jīng)研究表明[13-14]，該模型中的Kc、Ko、Vcmax、Jmax、Γ*等參數(shù)與葉溫存在一定的關(guān)系，這些關(guān)系可采用Arrhenius方程確定。其中，Kc、Ko與葉溫的變化關(guān)系可表達(dá)為：

(4)

式中：a1、b1和a2、b2分別為方程系數(shù)；TL為葉片溫度，K；Tk為參考溫度，這里設(shè)置為298 K；R為氣體常數(shù) 8.314 3 J/(mol·K)。

對(duì)于vc，max和Jmax，則采用以下通式表示：

(5)

式中：k25為參考溫度25 ℃時(shí)的最大速率；Ea、ΔS、Hd分別為方程系數(shù)，其中Hd為在最適溫度以上時(shí)的衰減率，ΔS代表熵，Ea為Arrhenius方程系數(shù)。

Γ*與葉溫變化的關(guān)系主要通過(guò)以下表達(dá)式反映：

(6)

式中：vo，max為最大氧氣羧化速率，μmol/(m2·s)。由于vo，max/vc，max≈0.21，與溫度無(wú)關(guān)。因此，Γ*與葉溫度的變化關(guān)系主要由Kc和Ko的關(guān)系決定。

1.4 凈光合速率與葉溫關(guān)系的研究方案

首先，利用Photosynthesis.exe軟件對(duì)所有觀測(cè)的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線進(jìn)行生理參數(shù)的提取。然后，依據(jù)公式(1)～(5)，并結(jié)合Matlab軟件提供的Curve Fitting Toolbox，擬合生理參數(shù)與葉溫的變化關(guān)系，獲取上述葉溫響應(yīng)關(guān)系公式中的參數(shù)值。在獲取參數(shù)值后回代到公式(1)～(5)中，模擬不同光照度和CO2濃度下兩優(yōu)培九葉片凈光合作用速率隨葉溫的變化曲線。最后，根據(jù)模擬結(jié)果，確立兩優(yōu)培九葉片凈光合速率的溫度響應(yīng)特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同溫度下的水稻凈光合作用速率

取每個(gè)處理下所有觀測(cè)葉片的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線觀測(cè)序列的平均值，繪制不同溫度梯度下葉片光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線的觀測(cè)序列。從圖1-a可以看出，隨著光照度增加，相比其他溫度梯度，30 ℃時(shí)葉片凈光合作用速率處于最高水平，觀測(cè)到的最大值達(dá)17.3 μmol/(m2·s)；15 ℃時(shí)葉片凈光合作用速率處于最低水平，觀測(cè)到的最大值僅約 6.3 μmol/(m2·s)；35 ℃處理情況下，其凈光合作用速率與 30 ℃ 相近，但略偏低，最大值約16 μmol/(m2·s)；當(dāng)溫度達(dá)到40 ℃時(shí)，凈光合作用速率顯著降低，最大光合速率約 11.2 μmol/(m2·s)；45 ℃水平下，最大凈光合作用速率降為約8.2 μmol/(m2·s)。由此可見(jiàn)，溫度對(duì)水稻葉片凈光合作用速率的影響明顯，其中，25 ℃及以下的溫度對(duì)水稻凈光合作用速率的限制作用較35、40 ℃下的溫度影響更大。

從圖1-b中可以看出，隨著胞間CO2濃度增加，35、40 ℃ 梯度下水稻葉片凈光合作用速率水平總體處于最高，觀測(cè)到的最大值分別達(dá)約42.7 、41.8 μmol/(m2·s)；30 ℃梯度下葉片凈光合作用速率曲線與25 ℃相近，最大值約 35.7 μmol/(m2·s)。然而，低溫條件下，水稻葉片凈光合作用速率降低，在15 ℃時(shí)達(dá)到最低水平，最高值約16.1 μmol/(m2·s)。結(jié)果進(jìn)一步表明，低溫對(duì)水稻葉片凈光合作用速率影響顯著，持續(xù)低溫會(huì)導(dǎo)致葉片光合作用過(guò)程受阻，進(jìn)而使得干物質(zhì)積累能力較正常溫度水平降低。

2.2 水稻光合作用的溫度響應(yīng)特征

針對(duì)每條觀測(cè)的光響應(yīng)曲線，利用Photosynthesis.exe軟件獲取相應(yīng)的光響應(yīng)曲線特征參數(shù)。從表1中可以看出，由程序推算得到的水稻光飽和點(diǎn)平均在1 392 μmol/(m2·s)； 最大凈光合速率出現(xiàn)在30 ℃，最小凈光合速率出現(xiàn)在15 ℃。隨著溫度的降低，水稻暗呼吸速率明顯降低，在15 ℃時(shí)，呼吸速率僅為30 ℃的25.35%。

表1 不同溫度梯度下光響應(yīng)曲線特征參數(shù)

注：Lmax為光飽和點(diǎn)；L0為光補(bǔ)償點(diǎn)；Rd為暗呼吸速率；Amax為最大凈光合速率。表中數(shù)值為平均值±標(biāo)準(zhǔn)差。

從圖2中可以看出，Kc、Γ*、vc，max、Jmax與葉溫呈現(xiàn)非線性的變化關(guān)系，而Jmax/vc，max與葉溫表現(xiàn)出線性的變化特征。采用Matlab對(duì)上述關(guān)系應(yīng)用公式(4)、(5)進(jìn)行擬合，并最終獲取CO2響應(yīng)曲線特征參數(shù)的溫度響應(yīng)方程參數(shù)值(表2)。將表2中各參數(shù)的值回代到對(duì)應(yīng)的公式中，通過(guò)設(shè)定光照度為 1 400 μmol/(m2·s)，CO2濃度為400 μmol/mol，采用Farquhar光合作用機(jī)制模型[11]，計(jì)算該條件下兩優(yōu)培九抽穗開(kāi)花期劍葉凈光合作用速率An隨葉溫TL的變化關(guān)系，從圖3中可以看出，當(dāng)處于飽和光照度時(shí)，An最大出現(xiàn)在33 ℃左右，在葉溫為15 ℃時(shí)，An約為15.7 μmol/(m2·s)。

3 討論

兩優(yōu)培九作為長(zhǎng)江流域和黃淮地區(qū)的主栽一季稻品種，其光合生產(chǎn)潛力受到農(nóng)業(yè)、氣象及相關(guān)部門(mén)專(zhuān)家的關(guān)注[3，5]。為了掌握該品種的光合生理特性及其對(duì)溫度變化的響應(yīng)，采用人工氣候控制試驗(yàn)獲取了不同溫度梯度下抽穗開(kāi)花期劍葉的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線，并結(jié)合Photosynthesis.exe和Farquhar等模型[11]建立了該品種劍葉凈光合作用速率與葉溫的變化關(guān)系。從上述結(jié)果可以看出，該品種在飽和光照度和當(dāng)前環(huán)境CO2濃度水平下，最適的光合作用溫度約為 33 ℃，低溫(<25 ℃)對(duì)葉片凈光合作用速率的抑制作用強(qiáng)于高溫(35～45 ℃)，表明該品種對(duì)低溫過(guò)程敏感，當(dāng)在抽穗開(kāi)花期遭受低溫脅迫時(shí)，容易導(dǎo)致干物質(zhì)積累受阻，降低產(chǎn)量。由此可見(jiàn)，本研究方法和研究結(jié)果對(duì)改良品種、建立緩解低溫冷害的措施起到一定的借鑒作用。

表2 溫度響應(yīng)方程參數(shù)的值

另外，水稻作物模型，如ORYZA2000[15-16]、WOFOST[17]、CERES-RICE[18]等都包含了水稻光合作用的模擬模塊。以O(shè)RYZA2000模型為例，模型采用光效率模型模擬光合作用，并在相關(guān)函數(shù)中引入了查找表式的溫度影響系數(shù)(圖4)。從圖4中可以看出，10～20 ℃之間，溫度影響系數(shù)由0至1直線上升。其中，0表示完全抑制，1表示不受溫度影響。在 20～37 ℃之間，光合作用不受環(huán)境溫度影響，當(dāng)溫度在37～43 ℃之間時(shí)，影響系數(shù)隨溫度升高直線下降為0。由此可見(jiàn)，溫度影響與實(shí)際情況存在較大的差別。為此，可采用本研究方法，對(duì)該影響曲線進(jìn)行訂正，提高模型模擬不同溫度下水稻光合作用速率的精度。

然而，本研究存在一些不確定性，例如在使用Photosynthesis.exe程序時(shí)，參數(shù)調(diào)整的過(guò)程完全依賴(lài)于觀測(cè)，而觀測(cè)本身存在一些誤差，因此增加了提取參數(shù)值的不確定性。另外，光合作用過(guò)程與環(huán)境之間的相互關(guān)系復(fù)雜，本研究?jī)H考慮了葉溫的作用，因此在后續(xù)研究中將增加葉片氮含量、葉片水分等因素對(duì)光合作用的影響研究。

4 結(jié)論

本研究以?xún)蓛?yōu)培九為例，通過(guò)設(shè)計(jì)不同溫度梯度的人工氣候控制試驗(yàn)，獲取了該品種抽穗開(kāi)花期劍葉的光合生理特征參數(shù)及其與葉溫的變化關(guān)系。從結(jié)果看，該品種在光飽和情況下，葉片凈光合作用速率與葉溫的關(guān)系表現(xiàn)為非線性的曲線關(guān)系，即隨溫度從15 ℃升高至45 ℃，葉片凈光合作用速率呈現(xiàn)先增大再減小的變化規(guī)律，其中最適溫度約在33 ℃。上述研究結(jié)果可用于訂正水稻作物模型中溫度對(duì)光合作用的影響系數(shù)，提高模型模擬水稻干物質(zhì)積累的精度。