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      黃櫨光合和呈色特性對重慶陰雨天氣的響應

      2022-10-18 11:29:12李林珂王一諾吳焦焦榮星宇段儒蓉
      關鍵詞:黃櫨飽和點陰雨

      李林珂,王一諾,薛 瀟,張 文,吳焦焦,高 嵐,譚 星,榮星宇,段儒蓉,劉 蕓*

      (1. 西南大學資源環(huán)境學院,重慶 400715;2. 重慶市黔江中學,重慶 409000)

      黃櫨屬(Cotinus)樹種分布于我國華北地區(qū)和長江流域,是我國秋冬季重要的風景林彩葉樹種[1-4];其根系發(fā)達、萌蘗力強,也是干瘠山區(qū)造林綠化的優(yōu)良先鋒樹種[5-8]。三峽紅葉景觀是長江三峽重要的旅游資源,主要由漆樹科(Anacardiaceae)黃櫨屬樹種葉色變化形成。黃櫨(Cotinuscoggygria)在三峽庫區(qū)的生長節(jié)律為:3月萌芽、展葉,4—5月開花結實,6—8月進入營養(yǎng)生長旺盛期,10月末葉片進入變色期,至12月末變色結束進入落葉期[9]。由于該屬樹種分布面積大(長江三峽兩岸黃櫨集中分布面積約2 萬hm2)、觀賞周期長(40余天),在庫區(qū)農民脫貧致富中發(fā)揮了積極的社會效益和良好的經濟效益。

      氣候變化對植物生長發(fā)育的影響隨植物種類、環(huán)境條件而異[10-13]。黃櫨是陽性植物,喜光,耐干旱貧瘠[5-8,14-21],光照充足環(huán)境的黃櫨葉片鮮艷美麗[3-4],干旱脅迫環(huán)境下黃櫨幼苗葉片更薄、更小[20-21]。目前關于氣候對黃櫨影響的研究主要集中在光照方面[2-5,14-15,17-22],而關于溫度、濕度等其他氣候因子對黃櫨影響的研究較少,且研究結果存在分歧。如葛雨萱等[23]發(fā)現濕度對黃櫨葉片變色影響不大,但李海龍[24]認為適當增加濕度可緩解黃櫨葉片花青素減少,提高觀賞價值,而高溫條件下不利于黃櫨葉片色彩的表達。重慶市氣候類型為亞熱帶濕潤季風氣候,夏秋兩季(立夏至冬至)的降水量占全年總降水量70%左右,年平均相對濕度為70%~80%,屬于中國高濕區(qū);年日照時間1 000~1 400 h,日照天數占比僅25%~35%,是中國全年日照最少的地區(qū)之一[26]。為全面研究氣候因子對三峽庫區(qū)黃櫨生長發(fā)育的影響,以黃櫨為材料,探討天氣變化對黃櫨光合作用和葉片呈色特性的影響,以期為苗木引種和科學撫育提供依據。

      1 材料與方法

      1.1 研究區(qū)概況及供試材料

      試驗地位于重慶市西南大學竹園后山(106°25′54″E,29°47′56″N),海拔227 m,相對高度50~100 m,坡向正南,立地類型為低丘,該區(qū)域屬于典型的亞熱帶季風氣候,2019年4—11月重慶天氣陰雨連綿,日照時間共80.58 h,平均相對濕度75.81%。2016—2019年有關氣象數據購自重慶市北碚區(qū)氣象局,用于氣象數據時空分布差異分析。

      以4年生黃櫨實生苗為材料,采用露天盆栽方式(栽培土壤選自試驗園),選取長勢一致、無病蟲害的黃櫨48株,種于規(guī)格為30 cm × 40 cm(直徑×高)控根容器內,分為6組,每組8株,掛牌標記,實驗期間不施肥、不澆水。2019年4—11月于每月中旬選擇連續(xù)晴天時進行樣品采集和指標測定。每次采樣時,從每組材料中隨機抽出未曾取樣的植株1株,共6株,在同一方位選取枝條頂端往下數第3~5片健康成熟葉進行光合指標測定并采集葉片。

      1.2 指標測定方法

      1)光合指標測定。采用Li-6800便攜式光合作用測量儀(LI-COR,USA)測定葉片凈光合速率(Pn)、蒸騰速率(Tr)、胞間CO2濃度(Ci)和氣孔導度(Gs)。

      2)光響應曲線擬合。采用Li-6800便攜式光合作用測量儀紅藍光源,使用CO2鋼瓶作為CO2來源,控制CO2含量為400 μmol/mol,溫度(T)設置25℃,相對濕度(RH)設置65%,選擇完整、干凈的待測葉片并做好標記,測定不同光照強度下黃櫨葉片的Pn。測定時間為09:00—11:00,測定前以1 800 μmol/(m2·s)的光強誘導待測葉,并設置10個光強梯度為1 800、1 500、1 200、900、600、300、200、100、50和0 μmol/m2,依次進行測定,重復3次。使用“光合計算4.1”軟件[27]進行光合-光響應曲線擬合。

      3)CO2響應曲線擬合。待測葉片選取位置與光響應曲線測定時的相同,將測定光強設置為近乎葉片飽和光強時的光照強度,其他控制條件和測定光響應曲線保持一致,使用CO2鋼瓶作為CO2來源,測定時儀器自動匹配濃度,CO2含量梯度設定為1 800、1 500、1 200、900、600、300、200、100、50、0 μmol/mol,重復3次。CO2響應曲線采用雙曲線修正模型[27]進行擬合。

      4)葉綠素含量的測定。將采集的葉片裝入內有冰袋的保鮮袋及時帶回實驗室,采用乙醇浸提法[28]用可見分光光度計(Spectrumlab 22)測定并計算葉綠素總量(Chls)和類胡蘿卜素(Car)含量(mg/g)。

      5)花青素(Ant)含量的測定。采集葉片后,參照文獻[29]方法,用打孔器取新鮮葉片0.03 g,每個處理重復3次,將稱取的葉片放入25 mL容量瓶中,加入10 mL的1%鹽酸-甲醇溶液,將容量瓶封口,充分搖勻使葉片完全浸入提取液中,放于避光處浸泡24 h至葉片無色,得到花青苷提取液。所得浸提液用紫外分光光度計在波長600 nm和530 nm下比色,以“U”表示一個花青苷單位,則以每克鮮葉提取液的光密度變化值λOD530 nm-λOD600 nm=0.1 U。

      6)葉色參數測定。采集后的黃櫨葉片平整固定于純白色背景紙,使用Canon EOS-7D數碼照相機進行拍照并確定葉片顏色參數L*、a*、b*值[30-31]。每片葉均在避開葉脈處的葉尖部、葉中部、葉基部相同位置各取2個色點,共6個色點,將6個點的平均值作為該葉片的葉色參數。

      1.3 數據處理

      用Excel 2010進行數據統計與圖表制作,用SPSS 25.0進行差異性分析與相關性分析,以及對光響應曲線、CO2響應曲線的擬合。采用t檢驗法比較數據組間差異(α=0.05),數據用平均值±標準誤差表示。

      2 結果與分析

      2.1 2016—2019年試驗地氣候年際動態(tài)

      重慶北碚區(qū)2016—2019年黃櫨生長季(4—11月)逐月月平均氣候數據統計見圖1。從圖1可以看出,2019年4、7、10月的月平均降水量(AMP)比2016—2018年的高出16%~64%;2019年5、7、10月日降水量≥0.1 mm的日數(DPD)比2016—2018年多出3%~11%;2019年5—7月的月平均相對濕度(RH)比2016—2018年的高出4%~16%;2019年5—7月的月平均日照時間(SD)比2016—2018年的少24%~60%,7月的月平均日照時間比2017—2018年的少53%~57%;2019年5、7月的月平均氣溫(Q)比2016—2018年的低6%~11%。

      重慶北碚區(qū)2016—2019年的4—11月氣候數據統計見圖1。與2016—2018年的4—11月相比,2019年4—11月日照時間減少10%~25%,月平均降水量高出12.5%~25.0%。2019年4—11月的降雨總天數超過55%,與該區(qū)域常有的天氣狀況比較,5—8月濕度大、降雨多、光照強度弱;與2016—2018年相比,2019年陰雨天氣較多。

      AMP.月平均降水量monthly average pecipitation;RH.相對濕度relative humidity;DPD.日降水量≥0.1 mm日數daily precipitation ≥0.1 mm days; SD.日照時間sunshine duration;MAP.平均最大日降水量arerage max daily precipitation。下同。The same below.圖1 重慶北碚區(qū)2016—2019年4—11月逐月氣候數據及氣象因子統計Fig.1 Monthly climate data statistics and meteorological factors of Beibei District in Chongqing from April to November,2016-2019

      2.2 陰雨天氣對黃櫨葉片色素含量及光合參數的影響

      2.2.1 2019年4—11月葉片色素含量與光合參數動態(tài)

      2019年4—11月黃櫨葉片色素含量動態(tài)見表1。從表1可知,葉綠素a(Chla)含量從4月開始逐月下降,至9月顯著上升(P<0.05),后又呈下降趨勢。葉綠素b(Chlb)含量從4—6月顯著下降,7—9月緩慢上升。類胡蘿卜素(Car)含量在9月最高,5月次之?;ㄇ嗨?Ant)含量變化趨勢與Chla相似。在重慶地區(qū),5—8月為黃櫨生長旺盛期[9],在此期間,成熟葉片中葉綠素(Chls)含量達到最高值。分析認為,2019年5月以來的連綿陰雨天氣,使得葉片色素合成受阻, 8月天氣轉好,光照充足(圖1),有利于色素合成,9月所測4種色素含量均與天氣條件變化有關。觀測期內,黃櫨光合參數變化符合一般規(guī)律,但也表現出受天氣條件的影響較大(表1)。

      表1 2019年4—11月黃櫨葉片色素含量與光合參數動態(tài)

      2.2.2 黃櫨色素含量、光合參數與氣候因子的相關性分析

      黃櫨色素含量、光合參數與氣候因子的相關關系見表2。由表2可知,Chla含量與平均氣溫(Q)顯著正相關(P<0.05),與其他氣候因子相關性不顯著(P>0.05);Chlb含量與各氣象因子相關性不顯著;類胡蘿卜素(Car)含量與月均降水量(AMP)極顯著負相關(P<0.01),與其他氣候因子相關性不顯著(P>0.05);花青素(Ant)含量與月平均降水量顯著負相關(P<0.5)。

      Pn與平均氣溫(Q)、日照時間(SD)極顯著正相關(P<0.01),與光合有效輻射(PAR)顯著正相關(P<0.05),與日降水量≥0.1 mm日數(DPD)極顯著負相關(P<0.01);Tr與SD、Q極顯著正相關(P<0.01),與PAR顯著正相關(P<0.05),與DPD極顯著負相關(P<0.01),與大氣二氧化碳濃度(Ca)顯著負相關(P<0.05)。

      表2 黃櫨4—11月色素含量、光合參數與氣象因子的相關性

      圖2 黃櫨的Pn-PAR與Pn-CO2響應擬合曲線Fig.2 The response fitting curve of Pn-PAR and Pn-CO2 of Cotinus coggygria

      2.3 黃櫨4—9月的Pn-PAR與Pn-Ci響應過程

      通過Thornley模型[32]擬合,得到黃櫨4—9月的Pn-PAR曲線擬合效果圖(圖2A),同時計算得到黃櫨最大凈光合速率(Pn,max)為(5.346±0.682)μmol/(m2·s),暗呼吸速率(Rd)為(0.532±0.061) μmol/(m2·s),光補償點(LCP)為(30.654±6.642) μmol/(m2·s),光飽和點(LSP)為(1 511.211±122.642) μmol/(m2·s),表觀量子效率(AQY)為(0.019±0.002) mol/mol。以黃櫨生長旺盛期(8月)所測數據為例,黃櫨光合作用的光響應過程為:當光照強度在0~300 μmol /(m2·s)時,Pn隨著PAR的增強逐漸上升,當PAR達到1 511.21 μmol /(m2·s)時,Pn達到最大值,之后隨著PAR繼續(xù)增強,Pn趨于平緩。LCP能夠反映植物對弱光的適應能力,LSP能夠反映植物對強光的適應能力[33],最大凈光合速率(Pn,max)反映葉片光合能力的強弱[34]。陽、陰性植物主要反映植物對光照強度需求的差異。陽性植物在強光環(huán)境中生長發(fā)育健壯,在弱光條件下生長發(fā)育不良,有較高的光補償點[40.5~81.0 μmol/(m2·s)]及光飽和點[1 620~2 025 μmol/(m2·s)];陰性植物在弱光下比強光下生長好,有較低的光補償點[約8.1 μmol/(m2·s)]及光飽和點[405~810 μmol/(m2·s)][35-36]。與大多數陽性植物相比,黃櫨具有較寬的光能利用幅度,其LSP 為1 511 μmol/(m2·s)、LCP為30 μmol/(m2·s),表明其在強光、弱光環(huán)境下均具有較強的耐受能力。在光照充足、降雨較少的8月,黃櫨AQY明顯高于其他各月,而在出現連綿陰雨天氣的4—7月,黃櫨AQY顯著下降,尤其是降雨最多的6月。9月后黃櫨葉片逐漸進入衰老期,LCP輕微下降,LSP明顯升高,光響應隨連綿陰雨天氣的變化說明黃櫨從正常生長變?yōu)槟褪苓m應。

      根據雙曲線修正模型的擬合結果,得到飽和CO2環(huán)境下的同化速率(Amax)為(4.287±0.043) μmol/(m2·s),而CO2補償點為(29.383±9.378) μmol/mol,CO2飽和點為(1 548.030±4.029) μmol/mol。黃櫨光合作用的CO2響應過程見圖2B,以8月為例,當CO2含量在0~300 μmol /mol時,Pn曲線幾乎為線性增長,隨CO2濃度的增大逐步上升,達到飽和點后,Pn趨于穩(wěn)定。Pn與Ci之間呈正相關,這種正相關說明,光合速率的增高是Ci增高的結果,是兩者關系的規(guī)律性反映[37]。研究表明,C3植物的CO2飽和點一般在1 000~1 500 μmol/mol,CO2補償點一般在40~70 μmol/mol[38],而黃櫨的CO2飽和點為1 540 μmol/mol,CO2補償點為29 μmol/mol,高的CO2飽和點反映黃櫨具有強的光合能力,低的CO2補償點反映出黃櫨較強的碳同化能力[39-40],可見,在連綿陰雨天氣下黃櫨較寬的CO2利用幅度有利于體內有機物的積累。CO2響應曲線變化過程與光響應曲線變化相似,遭遇連綿陰雨天氣后,曲線變化隨連綿陰雨天氣的變化呈現為CO2飽和點降低,光合能力降低,CO2補償點變化不大,Amax隨陰雨天氣的增多而下降的趨勢。

      2.4 黃櫨葉色參數動態(tài)與分析

      在Lab模型中,L*代表亮度,L*值越大表示顏色越明亮;色相參數a*表示紅/綠屬性色相,色相參數b*表示黃/藍屬性色相,即a*(b*)值越高,紅色(藍色)越深[31,41]。由表3可見,黃櫨葉色L*值在8—11月表現為降低;a*值在5—10月呈上升趨勢,11月略有下降;b*值在8—10月上升,11月下降。色相角[h=argtan(b*/a*)]在8—10月增大,11月下降,且在各時期差異均不顯著(P>0.05);葉片彩度(C*)值自8月至10月增大,11月下降,其中11月與9月、10月差異不顯著(P>0.05)。在重慶地區(qū),黃櫨葉片轉色期從10月份開始,11月為轉色峰期,至11月末顏色最為亮麗[26,31]。本研究中黃櫨葉色在10月份最亮,11月份則呈現暗紅甚至褐色。

      黃櫨葉色參數與色素含量、光合參數之間的相關關系見表4。由表4可知,L*與Chlb含量極顯著正相關(P<0.01),與Chla含量顯著正相關(P<0.05);a*與Chla含量、Chlb含量極顯著負相關(P<0.01);其他色素含量與葉色參數間相關性均不顯著(P>0.05)。a*與Tr、Pn、Gs極顯著負相關(P<0.01);b*與Tr、Pn、Gs極顯著負相關(P<0.01);C*與Tr、Pn極顯著負相關(P<0.01),與Gs顯著負相關(P<0.05)。

      表3 不同時間黃櫨葉色參數

      表4 葉色參數與色素含量、光合參數之間的相關性

      3 討 論

      光合色素含量高低在一定程度上反映植物同化物質的能力[42]。楊逢建等[43]發(fā)現光照強弱對植物光合色素形成、含量和分布產生直接影響,陰天不僅光照弱,而且藍光和綠光成分增多[44],Chlb可以吸收Chla不能吸收的470~650 nm波長處的光能。陶俊等[45]發(fā)現,長期弱光下生長的植物,不僅Chls降低,類胡蘿卜素含量也隨之降低。本研究同樣表明,連綿陰雨天氣導致陽性植物黃櫨光合色素合成減少,但Chlb含量卻相對增加,尤其在Chla降幅較大的6—8月,Chlb呈小幅度增加。吳焦焦等[9]對同一批黃櫨的研究結果也證明,在光照較好的天氣狀況下,Chls、類胡蘿卜素含量、花青素含量更高。郭春愛等[46]認為植物能根據不同的環(huán)境條件,利用葉綠素循環(huán)來調整Chla與Chlb的比值,當植物生長在弱光下時,Chlb的合成加快,捕獲更多的光子轉移到Chla,這是植物生長對弱光環(huán)境的適應機制[47]。有研究表明,弱光還可以抑制或下調基因的表達,抑制花青素苷的合成[48]。而在光照充足的情況下,較高的Chls含量有利于提高葉片的光合效率,促進可溶性糖積累,為花青苷合成提供充足原料,黃櫨葉片呈現亮麗的色彩[3-4, 9,27]。黃櫨呈現紅色是由于其花青素苷(主要是矢車菊素3-O-半乳糖苷)的相對含量增加,而葉片艷麗光亮則是因為黃酮醇苷的積累[3-4,31]。葛雨萱等[3-4]在控制實驗下發(fā)現黃櫨在低光照環(huán)境生長受限,植株矮小,葉片稀疏,呈色效果差,位于山頂光照充足的葉片鮮艷美麗。本研究發(fā)現,花青素含量與日降水量≥0.1 mm日數(DPD)顯著負相關(P<0.05),而L*與Chlb含量極顯著正相關(P<0.01),與Chla含量顯著正相關(P<0.05),a*與Chla含量、Chlb含量極顯著負相關(P<0.01),說明隨降水日數(陰雨天氣)增加,光照時間相應減少,導致黃櫨生長光照不足,影響其Chls合成,降低Pn[25],有機物合成減少,不利于花青素苷和黃酮醇苷積累[3-4,29],最終影響葉片呈色質量[24]??梢?,重慶地區(qū)2019年遭遇的連綿陰雨天氣是導致黃櫨葉片呈色質量較差的主要原因。

      光照和降雨量是連綿陰雨條件下影響黃櫨光合作用的關鍵因子。寡日照條件下生長的植物Pn低,是由于PAR不足,導致光合作用能量匱乏[4,24]。尤揚等[17]研究表明,在自然環(huán)境下生長的黃櫨,當PAR達到1 500 μmol/(m2·s)時,其Pn,max為11.1 μmol/(m2·s)。本研究發(fā)現,黃櫨在生長季遭遇連綿陰雨天氣,其葉綠素合成和Pn均受到顯著影響,Pn,max僅5.34 μmol/(m2·s),與2018年8月測得同一批黃櫨相比[9],2019年8月黃櫨Pn,max下降17%,Tr、Rd、Gs下降了48%~66%[9],雖然其光能利用幅度增大了,但對弱光利用能力下降[49-51]。

      大量研究表明,植物在逆境條件下,可以通過調節(jié)代謝、生長甚至發(fā)育來適應環(huán)境的變化[18-23,52-54]。李金航等[21]對干旱脅迫下黃櫨研究發(fā)現,黃櫨具有光合生理可塑性,主動降低葉片對光能的吸收,減弱碳同化能力,并根據水資源的變化改變自身對光的獲取與利用對策,提高WUE,從而增強其抗旱能力。韓曉等[49]用4種光模型對夏黑葡萄弱光能力分析發(fā)現不同組合AQY、LSP、LCP、Rp差異顯著,AQY、LSP、LCP、Rp等4個指標很低的組合弱光利用效率低,但耐弱光能力強,呼吸消耗少;AQY、LSP高,LCP、Rp低的組合對光的利用效率高,耐弱光能力強,呼吸消耗少。本研究發(fā)現,與大多數陽性植物相比,黃櫨具有較寬的光能利用幅度及CO2利用幅度,增強其光合能力及碳同化能力,促進有機物的合成和積累。但在連綿陰雨天氣下,光能不足,黃櫨葉片AQY僅為2018年正常天氣情況下的26%[9],表明其利用弱光能力不強[49-51]。黃櫨通過提高耐弱光能力及降低呼吸消耗[50],進而減輕連綿陰雨天氣對生長的脅迫作用。

      蒸騰作用是植物水分吸收和運輸、植物礦物質營養(yǎng)吸收和運輸的主要動力,是植物降低和保持體溫的重要機制,氣孔張開為CO2提供通道,有利于光合作用[14,25,55]。2019年重慶地區(qū)連綿陰雨氣候下,低光照、高濕度環(huán)境不利于氣孔開放,空氣蒸汽壓增大,葉內外蒸汽壓差就變小[25],Tr降低的同時,Pn下降、Ci上升,限制光合作用的主要是非氣孔因素[50],可能是長時間連綿陰雨天氣對黃櫨生長發(fā)育造成影響,導致光合作用關鍵酶活性的降低[21,49-51,56-57]。WUE反映植物耗水與干物質生產之間的關系,光照和濕度是其主要影響影子[58],黃櫨作為耐干旱樹種,通常WUE較高[14,18],與本研究結果一致。

      本研究還觀察到,遭遇長期陰雨連綿天氣的陽性植物黃櫨更容易感病,葉片稀疏且容易脫落,姜衛(wèi)兵等[59]認為這與光照不足、有機物積累減少、生長發(fā)育受影響、抗逆能力減弱有關,這些現象有待進一步深入研究。

      綜合來看,重慶地區(qū)連綿的陰雨天氣影響黃櫨色素合成,黃櫨葉片光合效率降低、呈色質量變差。與此同時,黃櫨也表現出對不良天氣較強的耐受能力,即在低CO2濃度環(huán)境具有較寬的生態(tài)利用幅度與較寬的光照耐受范圍,并通過增加Chlb合成,提高對散射光的利用能力。該研究結果對選育適宜重慶地區(qū)寡日照條件下生長的黃櫨新品種有一定指導意義。

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