Page 101 - 《广西植物》2025年第8期
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8 期              王丽敏等: 气候变化下三种栎类光合系统高温适应性对其分布的影响                                          1 4 6 7

            等ꎬ2018ꎻ郭斌ꎬ2018)ꎬ这可能与其光合作用受温                        ℃ ꎬ相 对 湿 度 ( 60 ± 10)%ꎬ光 照 强 度 500 μmol
            度的影响有关(杜旭华等ꎬ2012)ꎮ 因此ꎬ我们提出                         m s ꎻ夜间温度 20 ℃ ꎬ相对湿度(60±10)%ꎬ光
                                                                 ̄2
                                                                     ̄1
            假设ꎬ这 3 种栎类的光合系统温度适应性差异可                            照强度 0 μmolm s ꎻ昼夜交替时间 12 hꎬ同时
                                                                                 ̄2
                                                                                     ̄1
            能会影响它们的地理分布格局ꎮ 为验证这一假                              保证苗木水分充足ꎮ
            设ꎬ本研究以这 3 种栎类作为研究对象ꎬ观测冠层                               对分布点数据的分析表明ꎬ3 种栎类分布点的
            和叶片层面光合系统参数的变化ꎬ逐步分析其光                              最热月均为 7 月ꎮ 将全球分布点最热月最高温与
            合系统的高温响应机制ꎬ旨在探讨其光合系统高                              7 月的平均 SIF 值进行 Loess 拟合ꎬ发现 SIF 值约
            温适应性差异及其与地理分布的关系ꎮ 在冠层层                             在 25 ℃ 时达到最高值ꎬ同时分布点的最高温也集
            面ꎬ利用核密度估计、回归分析、相关性分析和结                             中在 25 ℃ 附近(图 1)ꎮ 为了评估 3 种栎类的光合
            构方程模型( structural equation modelingꎬ SEM) 分        作用光反应在最适温度(25 ℃ ) 至未来全球变暖
            析 3 种栎类分布区的最热月最高温、冠层 SIF 值与                        背景下升温至 40 ℃ 时的变化趋势ꎬ实验设置了 3
            纬度之间的关系ꎬ揭示温度对光合作用的影响及                              个升温处理 梯 度ꎬ即 25、35、45 ℃ ꎮ 初 步 分 析 表
            其分布格局的关联ꎻ在叶片层面ꎬ通过控制性升温                             明ꎬ当温度从 25 ℃ 升至 35 ℃ 时ꎬ SIF 平均值下降
            实验、OJIP 测试和 JIP ̄test 分析ꎬ监测 PS Ⅱ至光系                 了约 70%ꎻ同时ꎬ3 种栎类在 25 ℃ 以 2 ℃ h 的速
                                                                                                        ̄1
            统Ⅰ(photosystem Ⅰꎬ PS Ⅰ) 电子传递链的动态ꎬ                  率 升 温 至 35 ℃ 时ꎬ 其 叶 片 总 性 能 指 数 ( total
            分析 PS Ⅱ反应中心在高温下的响应机制ꎬ验证冠                           performance indexꎬPI  )降低约 30%(图 1)ꎮ 基于
                                                                                 total
            层层面的分析结果ꎮ 本研究将为揭示 3 种栎类光                           此结果ꎬ研究确定了升温实验程序:在适应性培养
            合作用ꎬ尤其是 PS Ⅱ在高温环境下的适应性如何                           结束后ꎬ将人工气候箱的温度从 25 ℃ 开始ꎬ以 2
                                                                     ̄1
            影响其地理分布格局提供新视角ꎮ                                    ℃ h 的速率依次升高至 35 ℃ 和 45 ℃ ꎮ 当每个
                                                               处理温度稳定 30 min 后ꎬ关闭人工气候箱灯光ꎬ使
            1  材料与方法                                           待测幼树暗适应 20 minꎮ 随后ꎬ从每株幼树选取 2
                                                               片健康、成熟的顶生叶片ꎬ测量并记录快速叶绿素
            1.1 分布点数据提取                                        荧光诱导动力学信号ꎮ 每个树种在各处理温度下
                 从生 物 多 样 性 信 息 网 站 ( Global Biodiversity      重复测量 20 次ꎬ其中 25 ℃ 的处理作为对照组ꎮ
            Information Facilityꎬ www. gbif. org) 检索辽东栎、猩          采用 叶 绿 素 荧 光 仪 ( FluorPenFP110ꎬ Photon
            红栎和北美红栎的分布点数据ꎬ提取有效经纬度ꎮ                             Systems Instrumentsꎬ 捷克)测定光合作用的快速叶
            然后对涵盖所有分布点的区域栅格化( 栅格规格                             绿素 荧 光 诱 导 动 力 学 参 数: 叶 片 总 性 能 指 数
            为 0.1°经度 × 0.1°纬度)ꎬ每个栅格内只保留 1 个                    (PI  )ꎬ单位有活性反应中心吸收的光能( RC /
                                                                  total
            分布点ꎻ从国家青藏高原科学数据中心( http: / /                       ABS)、PS Ⅱ被光激发后产生的电子传递至 PS Ⅱ
            data.tpdc.ac.cn / )提取了 2016 年至 2020 年间分布           次级电子受体 Q 的概率(φP )、PS Ⅱ捕获的电子
                                                                              A          O
            点的月平均 SIF 数据ꎮ 该数据集基于 Sentinel ̄5P                   从 Q 传递到 PQ 的概率( ψE )、电子从质体氢醌
                                                                                         O
                                                                   A
            卫星各通道反射率和 SIF 观测数据ꎬ建立机器学习                          (PQH )传递到 PS Ⅰ最终受体侧的效率(δR )等ꎮ
                                                                    2                                  O
            模型生成ꎬ具有较高的时空分辨率( Chen et al.ꎬ                      这些参数综合反映了光合系统在胁迫条件下的适
            2022)ꎬ是光合作用的有价值代理变量ꎻ根据 3 种                         应性:PI     反映放氧复合体到 PS Ⅰ受体侧电子传
                                                                      total
            栎类分布的经纬度数据ꎬ从 WorldClim 2.1( www.                   递链的胁迫适应性ꎻφP 、ψE 、δR 分别反映 PS Ⅱ
                                                                                    O    O   O
            worldclim.org)提取最热月最高温和每月最高温数                      天线色素到 Q 、Q 到 PQ、PQH 到 PS Ⅰ最终受体
                                                                           A   A           2
            据(分辨率设置为 30″)ꎮ                                     侧电子传递链的胁迫适应性ꎻRC / ABS 反映 PS Ⅱ
            1.2 升温实验方法                                         天线色素的胁迫适应性ꎮ 参数计算方法参考文献
                 于 2023 年 8 月ꎬ选取长势相近且健壮的辽东                     (Holland et al.ꎬ 2014ꎻ Stirbet et al.ꎬ 2018)ꎮ
            栎、猩红栎、北美红栎 2 年生容器苗各 10 株ꎬ进行                        1.3 数据处理
            实验环境适应(王丽敏和周帅ꎬ2023)ꎬ时间设置为                              为平滑数据分布及揭示分布点在不同经度、
            7 dꎬ人工气候箱( RLD ̄1000E ̄4ꎬ宁波乐电仪器制                     纬度和最热月最高温上的密度变化情况ꎬ我们对 3
            造有限公司ꎬ中国) 参数设置如 下:白 天 温 度 25                       种栎类分布点的经度、 纬度和最热月最高温数据
   96   97   98   99   100   101   102   103   104   105   106