CO2濃度對大豆葉片氣孔特征和氣體交換參數(shù)的影響

李 菲 劉 亮 張 浩 王清濤 郭麗麗 郝立華,* 張茜茜 曹 旭 梁偉佳 鄭云普,*

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CO2濃度對大豆葉片氣孔特征和氣體交換參數(shù)的影響

李 菲1劉 亮1張 浩2王清濤3郭麗麗1郝立華1,*張茜茜1曹 旭1梁偉佳1鄭云普1,*

1河北工程大學(xué)水利水電學(xué)院, 河北邯鄲 056038;2邯鄲學(xué)院生命科學(xué)與工程學(xué)院, 河北邯鄲 056005;3河北工程大學(xué)園林與生態(tài)工程學(xué)院, 河北邯鄲 056038

利用可精準(zhǔn)控制CO2濃度的大型氣候箱設(shè)置7個(gè)CO2濃度處理(400、600、800、1000、1200、1400和1600 μmol mol–1), 對大豆進(jìn)行CO2濃度富集的室內(nèi)培養(yǎng)試驗(yàn)。結(jié)果表明, CO2濃度升高顯著減小大豆葉片近軸面的氣孔密度和遠(yuǎn)/近軸面的氣孔面積指數(shù)。當(dāng)CO2濃度為400 μmol mol–1時(shí), 遠(yuǎn)軸面氣孔分布最規(guī)則, 提高CO2濃度導(dǎo)致遠(yuǎn)軸面氣孔的不規(guī)則分布; 與遠(yuǎn)軸面相反, CO2濃度升高導(dǎo)致近軸面氣孔的空間分布更加規(guī)則, 即在較高CO2濃度處理下的Lhat(d)最小值均低于對照組。不同葉面(遠(yuǎn)/近軸面)氣孔特征對大氣CO2濃度變化的響應(yīng)存在明顯差異, 但大豆可以通過調(diào)整氣孔形態(tài)特征和氣孔空間分布格局進(jìn)一步改變?nèi)~片的氣體交換參數(shù)。研究結(jié)果有助于從氣孔特征響應(yīng)的角度深入理解CO2濃度對大豆葉片氣體交換過程產(chǎn)生的影響。

CO2濃度; 大豆; 氣孔結(jié)構(gòu)特征; 氣孔空間分布; 氣體交換參數(shù)

自18世紀(jì)中后期西方工業(yè)革命以來, 由于大量化石燃料的使用、森林的大面積砍伐、土地利用方式的轉(zhuǎn)變, 導(dǎo)致大氣CO2濃度以平均每年約2 μmol mol–1的速度顯著上升, 以致于當(dāng)前全球的大氣CO2濃度已經(jīng)從1960年的310 μmol mol–1快速升高到400 μmol mol–1 [1]。最新的IPCC第5次評估報(bào)告指出, 若人類不采取有效措施嚴(yán)格控制CO2的排放量, 預(yù)計(jì)21世紀(jì)末全球的大氣CO2濃度可能達(dá)到1000 μmol mol–1, 甚至到22世紀(jì)末期將接近于2000 μmol mol–1 [1]。全球范圍內(nèi)的大氣CO2濃度升高不僅能夠引起氣候變暖, 而且還極有可能對世界或區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大影響。CO2作為一種重要的溫室氣體, 對全球溫室效應(yīng)的貢獻(xiàn)率高達(dá)70%[1]; 同時(shí), CO2也是農(nóng)作物相關(guān)生物化學(xué)過程所必需的反應(yīng)物, 細(xì)胞內(nèi)光合反應(yīng)位點(diǎn)的CO2濃度直接決定著作物的光合效率[2]。因此, 未來大氣CO2濃度升高可能通過氣候變暖間接影響全球的農(nóng)作物種植區(qū)域范圍[3-5]。

氣孔是分布在植物表皮上的微小孔隙, 是植物吸收大氣CO2和散失水分的主要門戶[6-7]。氣孔通過調(diào)節(jié)CO2和水汽進(jìn)出葉片控制植物的光合作用和蒸騰作用, 而光合作用是陸地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力形成與演化的基礎(chǔ)[8-9], 且蒸騰作用是水分在SPAC (Soil- Plant-Atmosphere-Continuum)體系運(yùn)移的驅(qū)動力, 直接決定生態(tài)系統(tǒng)的水熱平衡過程[10]。因此, 植物氣孔在調(diào)節(jié)生態(tài)系統(tǒng)碳、水循環(huán)過程中起著極其關(guān)鍵的作用[11-13]。植物不僅通過改變氣孔開口大小控制外界環(huán)境CO2進(jìn)入葉片的數(shù)量, 還能夠調(diào)整氣孔密度和氣孔的空間分布格局來優(yōu)化氣體交換效率[14-16]。目前, 有關(guān)CO2濃度升高對葉片氣孔密度和氣孔開口大小等特征的影響尚無定論。Polly等[17]的研究表明, 在700 μmol mol–1CO2濃度下, 銀杏葉片的氣孔長度、寬度、周長和面積均明顯高于對照, 而氣孔密度變化不大; 另有研究發(fā)現(xiàn), 將冬小麥分別在不同的CO2濃度下培養(yǎng)(400、600、800、1000和1200 μmol mol–1), 葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面的氣孔密度均隨CO2濃度升高而減小, 氣孔長度則出現(xiàn)先增大后減小的“鐘形”變化, 其近軸面和遠(yuǎn)軸面氣孔長度的最高值均出現(xiàn)在770 μmol mol–1CO2濃度時(shí), 而氣孔導(dǎo)度隨CO2濃度升高而逐漸減小[18]。然而, 潛在的最大氣孔導(dǎo)度不僅受氣孔數(shù)量、氣孔大小和形狀的影響, 還由氣孔在葉片上的空間分布格局所決定[19-21]。徐明[18]研究發(fā)現(xiàn), 當(dāng)CO2濃度由400 μmol mol–1升高至800 μmol mol–1時(shí), 冬小麥葉片氣孔在小尺度的分布變得更加規(guī)則, 從而顯著提高冬小麥的氣體交換效率。

大豆((L.) Merr.)不僅是重要的糧食作物[22], 還是一種常用的油料作物。開展大氣CO2濃度升高對大豆氣孔特征及氣體交換過程影響的相關(guān)研究, 能夠預(yù)測未來CO2濃度升高對全球大豆產(chǎn)量的影響, 以期提前采取有效措施保證全球的糧食和油料供應(yīng)安全[23]。盡管目前已經(jīng)開展了CO2濃度升高對大豆影響的相關(guān)研究, 但大多數(shù)研究基于大氣CO2濃度倍增的情景, 而繼續(xù)增加CO2濃度究竟如何影響大豆葉片氣孔性狀和氣體交換效率, 這一關(guān)鍵科學(xué)問題仍鮮有報(bào)道。本研究利用可精準(zhǔn)控制CO2濃度的大型人工氣候箱設(shè)置7個(gè)不同的CO2濃度, 對大豆進(jìn)行為期90 d的CO2加富培養(yǎng), 探討不同CO2濃度對大豆葉片不同軸面的氣孔特征和氣體交換參數(shù)的影響機(jī)制。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料與設(shè)計(jì)

2016年在河北工程大學(xué)農(nóng)業(yè)水土資源綜合管理與調(diào)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 采用華北平原糧食產(chǎn)區(qū)主栽大豆品種周豆16。挑選籽粒飽滿、大小均勻的大豆種子, 以盆栽的方式種植,栽植基質(zhì)為蛭石和珍珠巖(3∶1配比)。待大豆出苗定植后, 保留每盆3株, 每個(gè)人工氣候箱內(nèi)放置6盆。大豆播種之前將7個(gè)人工氣候箱的CO2濃度分別設(shè)定為400 (對照)、600、800、1000、1200、1400和1600 μmol mol–1, 溫度設(shè)定為25℃/21℃(晝/夜), 光照強(qiáng)度設(shè)定為1000 μmol m–2s–1, 光照周期為8:00–20:00 (晝)/20:00–8:00 (夜), 相對濕度控制在60%~75%。待人工氣候箱的環(huán)境參數(shù)穩(wěn)定后, 進(jìn)行大豆CO2濃度的處理期間每7 d為大豆?jié)菜?每盆500 mL)和Hoagland營養(yǎng)液(每盆30 mL)。為了避免人工氣候箱本身的差異對試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響, 在整個(gè)試驗(yàn)培養(yǎng)期間內(nèi),每7 d隨機(jī)調(diào)換1次各個(gè)人工氣候箱的CO2濃度, 同時(shí)也對人工氣候箱內(nèi)相應(yīng)的盆栽大豆進(jìn)行調(diào)換。

1.2 測定項(xiàng)目與方法

1.2.1 氣孔取樣和觀察方法 待大豆植株在不同CO2濃度人工氣候箱中培養(yǎng)90 d, 利用印跡法采集大豆葉片的氣孔樣品。先在每個(gè)植株冠層的中上部(從頂端往下第3個(gè)成熟葉片)隨機(jī)選取3個(gè)葉片, 使用無色透明的指甲油分別涂于葉片遠(yuǎn)軸面和近軸面的中間部位, 等待約30 min, 葉片表面指甲油變干后, 使用鑷子輕輕采集面積約為5 mm × 15 mm的氣孔印跡置載玻片上, 再利用蓋玻片和膠水封片, 用于葉片氣孔參數(shù)的測量和分析。將氣孔印跡玻片置裝備有照相機(jī)(DFC300-FX, Leica Corp, Germany)的萊卡光學(xué)顯微鏡(DM2500, Leica Corp, Germany)下觀察并拍照。在顯微鏡下隨機(jī)選擇5個(gè)視野, 每個(gè)視野下拍3張照片, 即得到15張氣孔的顯微照片(面積為0.30 mm × 0.45 mm), 再從15張照片中隨機(jī)選取6張來計(jì)算氣孔的密度(以單位葉面積分布的氣孔個(gè)數(shù)表示, No. mm–2)。然后, 從上述圖片中隨機(jī)選取4張照片, 利用AutoCAD 2010軟件分別測量氣孔的長、寬、周長、面積以及計(jì)算面積指數(shù)和形狀指數(shù)。氣孔面積指數(shù)是指葉片單位面積的氣孔孔徑面積; 氣孔形狀指數(shù)是指通過計(jì)算單一氣孔形狀與相同面積的圓之間的偏離程度來測量其形狀的復(fù)雜程度。當(dāng)氣孔為圓形時(shí), 其形狀指數(shù)即為1; 若氣孔的形狀越扁長, 則氣孔形狀指數(shù)的值就越大。

式中,為氣孔周長,為氣孔面積。

1.2.2 掃描電鏡觀察 從葉片中部隨機(jī)采集3個(gè)2 mm×2 mm大豆葉片樣品, 固定于2.5% (v/v)的戊二醛溶液(0.1 mol L–1磷酸緩沖液, pH 7.0), 并于4℃冷藏保存。然后, 利用磷酸緩沖液沖洗6次, 1.0% (v/v)鋨酸固定3 h, 再用相同磷酸緩沖液沖洗干凈。將組織進(jìn)行不同酒精濃度梯度的脫水和臨界點(diǎn)干燥后固定于觀察臺, 利用高壓涂膜裝置噴金處理。對單個(gè)氣孔在Quanta 200掃描電子顯微鏡(FEI Corp, USA)下觀察和拍照。

1.2.3 氣孔空間分布格局分析 分別從不同處理大豆葉片的光學(xué)顯微鏡照片中隨機(jī)選取4張(放大5倍), 用于探討不同CO2濃度對葉片氣孔空間分布格局的影響。在本項(xiàng)分析中, 認(rèn)為每一個(gè)氣孔都是葉片表面上分布的單點(diǎn), 氣孔開口的中心為該單點(diǎn)的位置。首先, 利用空間分布軟件ArcGIS10.0將所選的顯微照片在相同的坐標(biāo)系下進(jìn)行數(shù)字化處理, 得到所選照片的每一個(gè)氣孔的坐標(biāo)值。然后, 利用空間統(tǒng)計(jì)分析方法Ripley’s K-Function對數(shù)字化處理后表征氣孔分布狀況的點(diǎn)進(jìn)行空間分析。Ripley’s K-Function是一個(gè)分布累加函數(shù), 該函數(shù)利用所有單點(diǎn)距離的二階矩陣探究這些點(diǎn)在不同尺度上的二維分布格局[24]。分析結(jié)果由Lhat()值來表達(dá)。

Lhat()= K()/πd() (2)

當(dāng)該分布格局為隨機(jī)分布時(shí), 所有的值到Lhat()的距離均相等。為了確定95%的可信任區(qū)間, 采用蒙特卡洛算法模擬隨機(jī)分布點(diǎn)1000次。葉片表面的氣孔在給定空間尺度d下為隨機(jī)分布, 則計(jì)算出來的Lhat()值應(yīng)該位于95%可信任區(qū)間之內(nèi)。Lhat()值大于95%可信任區(qū)間, 則氣孔在該尺度為簇狀分布; 否則, 當(dāng)Lhat()值大于95%小于可信任區(qū)間時(shí), 氣孔在該尺度為規(guī)則分布[24]。

1.2.4 氣體交換參數(shù)測定 從植株頂端往下選取第3個(gè)成熟葉片, 利用Li-6400便攜式光合儀(LI-COR Inc. Lincoln, Nebraska, USA)測定凈光合速率(n)、蒸騰速率(r)、氣孔導(dǎo)度(s)等氣體交換參數(shù)。葉室內(nèi)的光照強(qiáng)度設(shè)定為1000 μmol m–2s–1, 水蒸汽壓虧缺(VPD)控制為2.0 kPa, CO2濃度為400 μmol mol–1, 溫度為25℃。葉片尺度的水分利用效率(WUE)利用公式WUEn/r計(jì)算。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

利用單因素方差分析的方法分析CO2濃度升高對氣孔特征的影響, 利用Duncan’s multiple range test比較處理間的顯著性差異。利用SPSS 13.0 (Chicago, IL)統(tǒng)計(jì)分析, 利用Microsoft Excel 2010作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 CO2濃度對氣孔密度的影響

由表1可以看出, CO2濃度升高顯著降低大豆葉片近軸面氣孔密度(=0.04), 且不同濃度間存在較大差異。與對照組(400 μmol mol–1)相比, CO2濃度分別升高至600、800、1200、1400、1600 μmol mol–1條件下, 大豆近軸面氣孔密度分別減少56.5% (=0.010)、60.7% (=0.013)、38.1% (=0.025)、32.1% (=0.026)、48.2% (=0.003)。然而, 在1000 μmol mol–1CO2濃度環(huán)境下, 大豆近軸面氣孔沒有發(fā)生顯著變化(>0.05)。CO2濃度對遠(yuǎn)軸面氣孔密度并沒有產(chǎn)生顯著影響。近軸面/遠(yuǎn)軸面的比值隨著CO2濃度的升高而降低, 1600 μmol mol–1CO2濃度下比對照降低60% (<0.001)。

2.2 CO2濃度對氣孔大小和形狀的影響

CO2濃度升高不僅改變氣孔密度, 還對氣孔大小產(chǎn)生影響。CO2濃度升高至1000 μmol mol–1時(shí), 遠(yuǎn)軸面氣孔長度由9.4 μm增加到10.2 μm, 但對近軸面氣孔長度沒有顯著影響(>0.05), 升高至1000 μmol mol–1時(shí), 近軸面氣孔面積沒有顯著變化, 但升高至1200 μmol mol–1時(shí), 近軸面氣孔面積顯著增加36.5%。近軸面氣孔周長也在CO2濃度為1200 μmol mol–1時(shí)出現(xiàn)最大值, 且最小值出現(xiàn)在1000 μmol mol–1。與之相反, CO2濃度升高減小了葉片遠(yuǎn)軸面的氣孔面積, 而沒有對大豆葉片遠(yuǎn)軸面氣孔周長產(chǎn)生顯著影響(表1)。由表2可以看出, 大豆葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面氣孔大小和形狀對CO2濃度升高的響應(yīng)存在極顯著的差異(<0.001)。當(dāng)CO2濃度升高至1200 μmol mol–1時(shí), 大豆近軸面氣孔開口最大, 但遠(yuǎn)軸面氣孔大小卻隨著CO2濃度的升高而逐漸減小(圖2)。CO2濃度升高對大豆葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面的氣孔面積指數(shù)均產(chǎn)生顯著影響(<0.001)。隨著CO2濃度的升高, 大豆近軸面和遠(yuǎn)軸面的氣孔面積指數(shù)均顯著降低, 且在CO2濃度為600 μmol mol–1時(shí), 氣孔面積指數(shù)降至最低。

表2 CO2濃度對大豆不同葉面氣孔參數(shù)的交互作用

2.3 CO2濃度對氣孔空間分布格局的影響

從圖1可以看出, 不同CO2濃度下, 大豆葉片近軸面氣孔在70~170 μm尺度范圍內(nèi)均呈規(guī)則分布, 對照組在90 μm尺度處由規(guī)則分布轉(zhuǎn)換為隨機(jī)分布, 而高于對照組的CO2濃度處理在90~180 μm尺度范圍內(nèi)分別轉(zhuǎn)換為隨機(jī)分布。CO2濃度升高導(dǎo)致Lhat()的最小值均低于對照組, 當(dāng)CO2濃度為600 μmol mol–1時(shí), Lhat()最小, 比對照組降低約2倍, 暗示葉片近軸面的氣孔分布更加規(guī)則, 尤其是CO2濃度為600 μmol mol–1時(shí), 氣孔分布最為規(guī)則。同時(shí), 不同CO2濃度處理下, 大豆葉片遠(yuǎn)軸面氣孔在小尺度范圍內(nèi)為規(guī)則分布(<100 μm), 而在大尺度范圍內(nèi)呈隨機(jī)分布, 但對照組在160 μm空間尺度上由規(guī)則分布轉(zhuǎn)換為隨機(jī)分布, 即CO2濃度升高導(dǎo)致遠(yuǎn)軸面葉片氣孔在更小尺度上呈規(guī)則分布。另外, CO2濃度分別為1000 μmol mol–1和1400 μmol mol–1時(shí), Lhat()的最大值(-2.36)和最小值(-3.22)分別比對照增加約30%和3%, 表明對照組(400 μmol mol–1)大豆葉片遠(yuǎn)軸面的氣孔分布最規(guī)則, 而CO2濃度升高導(dǎo)致其規(guī)則程度降低。此外, 當(dāng)CO2濃度升高至800 μmol mol–1時(shí), 最小的Lhat(d)最小值出現(xiàn)在約40 μm空間尺度上, 即CO2濃度升高減小了大豆葉片遠(yuǎn)軸面氣孔規(guī)則分布的空間尺度范圍。另外, 相同空間尺度下近軸面的Lhat()值比遠(yuǎn)軸面小, 即大豆葉片近軸面氣孔分布比遠(yuǎn)軸面更加規(guī)則。

2.4 CO2濃度對氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率的影響

CO2濃度主要通過改變氣孔個(gè)數(shù)、單個(gè)氣孔形態(tài)特征及其空間分布格局, 從而顯著影響葉片的氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率(<0.05)。不同CO2濃度均導(dǎo)致大豆葉片的氣孔導(dǎo)度(s)和蒸騰速率(r)的顯著降低, 尤其是CO2濃度為1200 μmol mol–1時(shí),s和r分別比對照降低約66% (<0.001)和49% (<0.001)。大豆光合作用水分利用效率隨CO2濃度的增加呈現(xiàn)先升高而后降低的變化趨勢, 當(dāng)CO2濃度為600 μmol mol–1時(shí), 水分利用效率最大, 比對照增加36%, 但隨著CO2濃度的繼續(xù)升高卻降低, 在CO2濃度為1000 μmol mol–1時(shí), 水分利用效率值最低, 比對照降低約56% (圖3-c)。

3 討論

有關(guān)CO2濃度對植物影響的研究主要集中在大氣CO2濃度倍增對植物生物量、農(nóng)作物產(chǎn)量、氣體交換參數(shù)等方面[25-28]。關(guān)于大氣CO2濃度對氣孔特征及氣體交換過程影響的研究還鮮有報(bào)道, 尤其是CO2濃度通過改變?nèi)~片氣孔個(gè)數(shù)、單個(gè)氣孔形態(tài)特征和氣孔空間分布格局, 從而影響葉片氣的體交換過程。本研究借助可精確控制CO2濃度的人工氣候箱深入探討了不同CO2濃度對大豆葉片氣孔特征和氣體交換參數(shù)影響的潛在機(jī)理。結(jié)果表明, 大豆葉片遠(yuǎn)軸面的氣孔分布數(shù)量明顯高于近軸面, 且CO2濃度主要通過減少近軸面氣孔個(gè)數(shù)從而顯著降低近軸面/遠(yuǎn)軸面的比率(<0.01)。另外, 大豆葉片遠(yuǎn)軸面氣孔面積指數(shù)的最大值出現(xiàn)在600 μmol mol–1, 而該CO2濃度處理下, 近軸面的氣孔面積指數(shù)卻最小, 表明CO2濃度對氣孔面積指數(shù)的影響在近軸面和遠(yuǎn)軸面之間存在著明顯的差異。因此, 本研究結(jié)果表明, 大豆葉片不同軸面的氣孔形態(tài)特征對CO2濃度的響應(yīng)不一致, 而這種非對稱性響應(yīng)可能受遺傳性信號和環(huán)境因子的共同調(diào)控。

圖1 CO2濃度對大豆葉片氣孔空間分布格局的影響

大豆葉片近軸面(a)和遠(yuǎn)軸面(b)氣孔空間分布格局。

The spatial distribution pattern of stomata on the adaxial surface (a) and abaxial surface (b) of soybean leaves.

圖2 不同CO2濃度下大豆葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面氣孔掃描電子顯微照片

CO2濃度為400、600、800、1000、1200、1400和1600 μmol mol–1環(huán)境下大豆近軸面(a~g)和遠(yuǎn)軸面的氣孔形態(tài)特征(A~G)。

The morphological traits of stomata on the adaxial surface (a–g) and abaxial surface (A–G) of soybean under different CO2concentrations (400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, and 1600 μmol mol–1).

圖3 CO2濃度對大豆葉片氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率和水分利用效率的影響

(a)大豆葉片氣孔導(dǎo)度; (b)蒸騰速率; (c)水分利用效率。

(a) the leaf stomatal conductance; (b) transpiration rate; (c) water use efficiency of soybean.

植物葉片的氣體交換效率不僅同氣孔頻度和氣孔開口大小存在密切的聯(lián)系, 通常還受氣孔空間分布狀況的影響。以往的相關(guān)研究探討了高溫對藍(lán)莓氣孔特征和氣體交換參數(shù)的影響, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 高溫使藍(lán)莓葉片的氣孔空間分布變得更加規(guī)則, 從而顯著提高了藍(lán)莓葉片的氣體交換效率[29]。鄭云普等[30]利用農(nóng)田原位增溫的方法研究玉米葉片氣孔特征和氣體交換過程對氣候變暖的響應(yīng), 結(jié)果表明, 增溫不僅改變了玉米葉片的氣孔頻度和氣孔形狀, 同時(shí)還使氣孔在葉片上分布的更加均勻, 最終顯著提高了玉米葉片的凈光合速。本研究發(fā)現(xiàn), 不同CO2濃度處理下, 氣孔在大豆葉片上分布的空間格局存在差異, 且近軸面和遠(yuǎn)軸面氣孔響應(yīng)也有所不同。提高CO2濃度導(dǎo)致氣孔在遠(yuǎn)軸面分布的規(guī)則程度降低, 但使近軸面分布的規(guī)則程度明顯增加。盡管600 μmol mol–1CO2濃度時(shí), 近軸面氣孔面積指數(shù)最低, 但空間分布卻最為規(guī)則, 這與大豆葉片氣孔導(dǎo)度與蒸騰速率均低于對照有很大關(guān)聯(lián), 表明CO2濃度升高至600 μmol mol–1時(shí), 近軸面的氣孔面積指數(shù)比氣孔的分布格局對氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率具有更大的影響。

大量的對照試驗(yàn)已經(jīng)證實(shí), 植物生長在較高的CO2濃度環(huán)境導(dǎo)致葉片氣孔導(dǎo)度的下降[31-35]。氣孔導(dǎo)度對CO2濃度的響應(yīng)隨物種和環(huán)境CO2濃度條件的不同而變化。相關(guān)研究結(jié)果顯示, CO2濃度倍增條件下, 大豆和白樺的氣孔導(dǎo)度分別降低25%和21%[36-37]。相似地, 本研究發(fā)現(xiàn), 大豆葉片的氣孔導(dǎo)度在CO2濃度倍增環(huán)境下(800 μmol mol–1)顯著減小約28%, 但在1200 μmol mol–1CO2濃度條件下的氣孔導(dǎo)度降低約66%。Levine等[37]的研究結(jié)果顯示, 長期生長在1200 μmol mol–1CO2濃度的大豆葉片氣孔導(dǎo)度減小38%, 也有研究結(jié)果表明, 提高環(huán)境CO2濃度并未降低海棠和刺葉櫟的氣孔導(dǎo)度[38]。CO2濃度與葉氣孔密度具有較好的相關(guān)性, 推測植物可能通過減小氣孔密度來調(diào)控氣孔導(dǎo)度, 以適應(yīng)外界環(huán)境CO2濃度的變化[39-41], 本研究發(fā)現(xiàn), 高CO2濃度條件下大豆的氣孔密度和氣孔導(dǎo)度明顯降低, 其結(jié)果直接支持了上述結(jié)論。另外, 大豆葉片遠(yuǎn)近軸面氣孔對外界CO2濃度變化做出的響應(yīng)有所不同而又彼此聯(lián)系, 即當(dāng)外界CO2濃度升高時(shí), 葉片近軸面主要通過改變氣孔數(shù)量、面積指數(shù)來適應(yīng)環(huán)境變化, 而遠(yuǎn)軸面則通過改變氣孔的空間分布來優(yōu)化氣體交換效率。大豆葉片氣孔形成和發(fā)育過程對高CO2濃度的響應(yīng)機(jī)制極其復(fù)雜, 關(guān)于CO2濃度改變氣孔的形態(tài)特征和分布狀況進(jìn)一步影響大豆生理和生長的機(jī)理將是未來該領(lǐng)域的重要研究方向。

4 結(jié)論

本研究探討了CO2濃度對大豆葉片氣孔特征及其氣體交換參數(shù)的影響, 得到如下結(jié)論, 較高CO2濃度條件下, 大豆葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面均主要通過調(diào)整氣孔的密度和分布來優(yōu)化葉片的氣體交換過程; 當(dāng)CO2濃度升高至600 μmol mol–1時(shí), 大豆葉片遠(yuǎn)軸面氣孔面積指數(shù)抵消了氣孔分布規(guī)則和密度升高的正效應(yīng); 大豆葉片近軸面和遠(yuǎn)軸面氣孔對CO2濃度升高的響應(yīng)存在較大差異, 但遠(yuǎn)軸面和近軸面氣孔特征在優(yōu)化氣體交換效率過程中相互協(xié)調(diào)和補(bǔ)充。本研究結(jié)果有助于從氣孔特征角度深入理解大豆葉片對高濃度CO2響應(yīng)的潛在機(jī)制。

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Effects of CO2Concentrations on Stomatal Traits and Gas Exchange in Leaves of Soybean

LI Fei1, LIU Liang1, ZHANG Hao2, WANG Qing-Tao3, GUO Li-Li1, HAO Li-Hua1,*, ZHANG Xi-Xi1, CAO Xu1, LIANG Wei-Jia1, and ZHENG Yun-Pu1,*

1School of Water Conservancy and Hydroelectric Power, Hebei University of Engineering, Handan 056038, Hebei, China;2School of Life Science and Engineering, Handan University, Handan 056005, Hebei, China;3School of Landscape and Ecological Engineering, Hebei University of Engineering, Handan 056038, Hebei, China

Seven concentrations treatments (400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, and 1600 μmol mol–1) were designed to investigate the effects of atmospheric CO2concentrations on the stomatal traits and leaf gas exchange of soybean. We found that elevating CO2concentrations significantly decreased the stomatal density of adaxial side and the stomatal area index of both the adaxial and abaxial sides. Meanwhile, the spatial distribution pattern analysis of stomata with the Ripley’s K function showed that the spatial distribution pattern of stomata on leaf surfaces of soybean was highly scale-dependent. The most regular distribution pattern of stomata on the abaxial surface was found under the CO2concentration of 400 μmol mol–1, and the increase of CO2concentration resulted in irregular distribution pattern of stomata on the abaxial surface of soybean leaves. In contrast to the abaxial surface, elevating CO2concentrations made the spatial distribution pattern of stomata more regular on the adaxial leaf surface, which was evidenced by lower minimal Lhat(d) values under elevated CO2concentrations than those under CO2concentration of 400 μmol mol–1. Although the response of stomatal traits to atmospheric CO2concentration was obviously different between the adaxial and abaxial surfaces of leaves, soybean plants could alter leaf gas exchange through adjusting the morphological traits and the spatial distribution pattern of stomata. These results may be helpful for further understanding potential mechanisms concerning about the elevating CO2effect on the leaf gas exchange of soybean plants from the view of stomatal traits.

CO2concentration; soybean plants; stomatal structure and function; stomatal distribution pattern; leaf gas exchange

本研究由國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31400418), 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(C2016402088, E2016402098), 河北省創(chuàng)新能力提升計(jì)劃科技研發(fā)平臺建設(shè)專項(xiàng)“河北省水資源高效利用工程技術(shù)研究中心”(18965307H), 河北省高等學(xué)校青年拔尖人才計(jì)劃項(xiàng)目(BJ2016012), 河北省引進(jìn)留學(xué)人員資助項(xiàng)目(CN201702), 中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2014M561044, 2016T90128)和河北省教育廳青年科學(xué)基金項(xiàng)目(QN2015253)資助。

This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (31400418), the Natural Science Foundation of Hebei Province (C2016402088, E2016402098), the Innovation Capability Upgrading Plan of Hebei Province (Research Center for High-efficiency Utilization of Water Resources, No. 18965307H), the Young Outstanding Innovative Talents of Hebei Province (BJ2016012), the Foundation for Returnees of Hebei Province (CN201702), China Postdoctoral Science Foundation Funded Projects (2014M561044, 2016T90128), and the Science and Technology Research Project of Hebei Colleges and Universities (QN2015253).

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20180508.1831.008.html

2018-04-11;

2018-05-11.

10.3724/SP.J.1006.2018.01212

郝立華, E-mail: haolihua_000@sina.com, Tel: 0310-8579025; 鄭云普, E-mail: zhengyunpu_000@ sina.com, Tel: 0310-8573126.

E-mail: lifei19931027@163.com

2017-12-22;