徐莎莎， 楊沈斌， 江曉東， 高 蘋

(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，隨著氣候增暖趨勢加劇，有必要針對不同水稻品種的光合作用過程與溫度的關(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溫度變化的響應(yīng)[2]。該研究將在應(yīng)對氣候變化、探討未來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)可直接觀測水稻的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線[6-7]。通過分析這些曲線，可以提取出水稻光合作用的基本特征，如光(或CO2)飽和點、光(或CO2)補(bǔ)償點、初始光能利用率、暗呼吸速率等。然而，觀測相對耗時，且容易受到環(huán)境變化的影響導(dǎo)致觀測不夠穩(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、二項式回歸模型等經(jīng)驗?zāi)Ｐ蚚10]從觀測中重建曲線，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誤差的影響，在實際應(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程，不但適用于研究CO2濃度升高對光合作用的影響，還適用于探討溫度變化對光合作用的影響[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)出光合作用過程的溫度依存性。針對這方面的問題，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)培九抽穗開花期葉片光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線的觀測資料，通過分析響應(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)氣象試驗站開展不同溫度處理下的人工氣候控制試驗。水稻試驗品種為兩優(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，此時秧齡均為4.5葉。盆缽長、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。

待水稻生長至抽穗開花期，將盆缽移至人工氣候箱內(nèi)進(jìn)行控溫處理。每個氣候箱內(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個處理。人工氣候箱內(nèi)采用的是紅白光源，在空箱時測得的平均光照度為 530 μmol/(m2·s)。每個處理持續(xù)5 d，從第3天開始，陸續(xù)從每個處理中挑選3～5張劍葉，使用3臺光合作用儀LI-6400分別測量葉片的光響應(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)曲線測定時，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。在觀測后，對獲取的每條響應(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軟件對觀測的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線進(jìn)行特征參數(shù)提取。該程序通過分析光響應(yīng)曲線觀測值，獲取響應(yīng)曲線的光飽和點、光補(bǔ)償點、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(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程，其中Rubisco活性限制描述的是受CO2濃度制約時，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，光合速率(Aj)受RuBP再生的制約，其關(guān)系表達(dá)為

(2)

因此，實際凈光合作用速率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；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軟件對所有觀測的光響應(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

取每個處理下所有觀測葉片的光響應(yīng)曲線和CO2響應(yīng)曲線觀測序列的平均值，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 ℃時葉片凈光合作用速率處于最高水平，觀測到的最大值達(dá)17.3 μmol/(m2·s)；15 ℃時葉片凈光合作用速率處于最低水平，觀測到的最大值僅約 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，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，溫度對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，低溫對水稻葉片凈光合作用速率影響顯著，持續(xù)低溫會導(dǎo)致葉片光合作用過程受阻，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

針對每條觀測的光響應(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，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；L0為光補(bǔ)償點；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)的值回代到對應(yīng)的公式中，通過設(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]，計算該條件下兩優(yōu)培九抽穗開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，An最大出現(xiàn)在33 ℃左右，在葉溫為15 ℃時，An約為15.7 μmol/(m2·s)。

3 討論

兩優(yōu)培九作為長江流域和黃淮地區(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)部門專家的關(guān)注[3，5]。為了掌握該品種的光合生理特性及其對溫度變化的響應(yīng)，采用人工氣候控制試驗獲取了不同溫度梯度下抽穗開花期劍葉的光響應(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 ℃)，表明該品種對低溫過程敏感，當(dāng)在抽穗開花期遭受低溫脅迫時，容易導(dǎo)致干物質(zhì)積累受阻，降低產(chǎn)量。由此可見，本研究方法和研究結(jié)果對改良品種、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，影響系數(shù)隨溫度升高直線下降為0。由此可見，溫度影響與實際情況存在較大的差別。為此，可采用本研究方法，對該影響曲線進(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，參數(shù)調(diào)整的過程完全依賴于觀測，而觀測本身存在一些誤差，因此增加了提取參數(shù)值的不確定性。另外，光合作用過程與環(huán)境之間的相互關(guān)系復(fù)雜，本研究僅考慮了葉溫的作用，因此在后續(xù)研究中將增加葉片氮含量、葉片水分等因素對光合作用的影響研究。

4 結(jié)論

本研究以兩優(yōu)培九為例，通過設(shè)計不同溫度梯度的人工氣候控制試驗，獲取了該品種抽穗開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。