车前光合生理特性的研究

笪文怡，权秋梅，余茂蕾，张倚铭，唐 娅

(西华师范大学 环境科学与工程学院，四川 南充 637002)

车前(PlantagoasiaticaL.)为车前科(Plantaginaceae)车前属(Plantago)的药用植物，又称牛舌草、牛遗、猪耳草等。大车前苷是其主要药用有效成分[1]，可清热、利尿、祛痰、解毒以及凉血，主治热淋涩痛、尿少、咳嗽、暑湿泄泻、咽喉肿痛等症[2]，是《中国药典》收载的常用中药之一。此外，车前在修复重金属污染的土壤[3]、清除氧自由基[4]等方面也有一定的作用。总之，无论在药用价值方面还是经济价值方面，车前都是一种颇有潜力的植物[5]。目前，车前的研究工作主要为探究其化学成分以及各成分的药理作用[2,6-7]、活性成分的提取工艺[8-9]等方面，而对车前的光合特性等生理方面的研究甚少。因此，对车前的光合参数进行测定与分析，以及对车前光合曲线的最适模型进行探讨具有重要意义。

常用于研究植物生理生态的模型主要为直角双曲线改进模型[10-11]、改进指数模型[12-13]、非直角双曲线模型[14-15]、直角双曲线模型[16]和指数函数[17-18]等。本研究利用5种模型拟合车前的光响应及CO2响应曲线，讨论并验证其适用性，由此得到最适拟合模型。然后根据最适模型得到车前的光合生理参数，为车前的生理生态研究及栽培提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 材料

试验地位于四川省南充市，地理坐标为30°49′ N，106°04′ E，平均海拔约300 m，属于亚热带湿润性季风气候，年平均气温15.8～17.8 ℃，平均降雨量980～1 150 mm。土壤以紫色土为主，pH值7。

试验材料为自然生长状态下的车前，其生命周期为1年或2年，株高5～20 cm，幼株可食用[19]。根丛生，是双子叶中少有的须状根植物，叶基生，具长柄；穗状花序数条，花茎长；蒴果盖裂，花萼宿存；花期5—7月，果期7—9月[20]。

1.2 处理设计

试验开始于2016年5月上旬，在自然生长的车前种群中随机选取9片健康、完整的叶片。利用Li-6400便携式光合测定仪(Li-Cor Inc.，Lincoln, NE, USA)对不同叶片的净光合速率(net photosynthetic rate，Pn)、蒸腾速率(transpiration rate，Tr)、气孔导度(stomatal conductance，Gs)、胞间CO2浓度(cell interval concentration of CO2，Ci)等指标进行测定[21]，测定过程中保持叶片处于自然生长状态。参考陈根云等[22]的测定方法，在光响应曲线测定之前，如光照强度未达到1 000 μmol·m-2·s-1，则使用1 000 μmol·m-2·s-1的红蓝光对被测叶片诱导20 min。所有数据均采用自动测量程序进行测量，且每片叶子测量前，均进行一次自动匹配操作。

1.3 测定项目与方法

1.3.1 光合-光响应曲线测定

使用Li-6400光合测定仪，通过小钢瓶将叶室的CO2浓度设置成自然CO2浓度条件(400 μmol·m-2·s-1)，设定叶室温度为26 ℃，空气流速为500 μmol·s-1，样本室相对湿度控制在65%，红蓝光源设置叶室内的PAR(光合有效辐射)梯度为1 800、1 600、1 400、1 200、1 000、800、600、400、200、150、120、100、80、50、20和0 μmol·m-2·s-1。

1.3.2 光合-CO2响应曲线测定

使用Li-6400光合测定仪，通过内置红蓝光源将叶室内PAR控制在1 500 μmol·m-2·s-1，此辐射强度为光响应曲线估算的饱和强度，设定叶室温度为26 ℃，将空气流速设为500 μmol·s-1，样本室相对湿度控制在65%左右。以小钢瓶内液态CO2为气源，设置CO2浓度梯度为400、300、200、150、100、50、400、400、600、800、1 000、1 200、1 500、1 800和2 000 μmol·m-2·s-1。

1.4 模型的选择与介绍

1)非直角双曲线模型：

2)直角双曲线模型：

Pn=φIPnmax/(φI-Pnmax)-Rd。

3)直角双曲线改进模型：

Pn=α(1-βI) (I-Ic)/(I-γI)。

4)指数函数模型：

Pn=Pnmax[1-eφ(I-Ic)]。

5)改进指数模型：

Pn=αe-βI-γe-eI。

其中，Pn为净光合速率；Pnmax为最大净光合速率；φ为表观量子效率；I为光合有效辐射；Ic为光补偿点；θ为光响应曲角；Rd为暗呼吸速率；α为I=0和I=Ic时，2点连线的斜率；β为修正系数；γ=α/Pnmax。φ为羧化效率；I即Ci为CO2浓度；Pnmax为饱和CO2下的同化速率；Rd记作Rp为暗呼吸速率；θ为CO2响应曲角；Ic记作Г为CO2补偿点；α为Ci=0和Ci=Г时，两点连线的斜率。

1.5 数据处理方法

将光响应曲线的测量数据和CO2响应曲线的测量数据均分为2组，光响应曲线的第一组数据包括PAR低于1 400 μmol·m-2·s-1时所测的13个Pn值，第二组数据包括PAR为1 400、1 600、1 800 μmol·m-2·s-1时所测的3个Pn值。CO2响应曲线的第一组数据为CO2浓度为400、600、800、1 000、1 200、1 500、1 800、2 000 μmol·mol-1的8个对应测量数据，第二组数据为CO2浓度为400、300、200、150、100、50 μmol·mol-1的6个对应测量数据。第一组数据通过SPSS 21.0中的非线性回归模块进行5种模型的适用性探究，得出的Pn值记为拟合值(Fitted values)。第二组数据用于检验5种模型的准确度，所得数据记作检测值(Test values)。最后采用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)2个参数用于检验和对比5种模型拟合与预测的准确度，误差较小的组，其拟合效果也好[13]。

通过5种模型的拟合方程，将5种模型的光合-光响应及CO2响应对应的光饱和点(LSP)、光补偿点(LCP)、Pnmax、Rd(Rp)、表观量子效率(AQY)、θ等生理参数计算出来，和实际测量值进行比较。水分利用率(water use efficiency，WUE)的计算公式为：WUE=Pn/Tr。式中Tr为蒸腾速率(transpiration rate)。数据使用SPSS 21.0和Excel 2010进行统计分析和作图。

2 结果与分析

2.1 光合-光响应曲线拟合

车前光合-光响应曲线的实测值及5种模型的拟合值如图1中A所示，当PAR≤200 μmol·m-2·s-1时，车前的Pn呈线性增长趋势，然后随着PAR增大，车前的Pn缓慢增大至LSP，对应出现Pnmax。由图1中B可以看出，当PAR≥1 400 μmol·m-2·s-1时，由非直角双曲线和直角双曲线2个模型得出的Pn预测值均比检测值高，且有随着PAR的增加而持续增大的趋势，因此由这2个模型的拟合方程计算出的LSP和Pnmax将均大于实测值。指数模型和改进指数模型的预测值均小于对应光照辐射强度下的实测值，且改进指数模型的预测值和实测值相比差异较大，出现了过拟合现象[13]。只有直角双曲线模型的预测值随着PAR的增大，其变化幅度和实测值的变化幅度基本一致。

由表1可知，5个模型拟合的R2均大于0.997，5种模型的拟合值MSE、MAE均比测试值的MSE、MAE小，表明这些模型对车前光响应数据的拟合效果均较好。R2越大，MAE及MSE越小，则表明拟合值和实测值的差值越小，即拟合情况越好。直角双曲线改进模型的R2达到0.999，且Fitted MAE、Fitted MSE、Tested MAE及Tested MSE均小于其他4种模型。因此，5种模型中，直角改进模型拟合的光响应所得数据最接近车前的实际情况。

B图中PAR为1 400 μmol·m-2·s-1、1 600 μmol·m-2·s-1、1 800 μmol·m-2·s-1对应的Pn为实测值和模型方程对应的预测值。误差线为平均数±标准误，表示5个个体植株实测Pn值的正负偏差图1 5种模型拟合的光合-光响应曲线(A)及检测值与预测值对比(B)

表1 5个模型精确度及各项光合参数与实测值的比对

2.2 光合-CO2响应曲线拟合

车前CO2响应曲线实测值及5种模型拟合值如图2中A所示。当Ci小于400 μmol·mol-1，Pn呈线性增长，然后增长速度逐渐下降，当Ci达到1 300 μmol·mol-1时，车前的Pn达到最大值30 μmol·m-2·s-1，然后随Ci的增大，Pn趋于稳定。而直角模型拟合的Pn随着Ci的增大，增大趋势依然明显。由图2中B可看出，除了改进指数模型，其余4种模型的拟合值均高于检测值，且随着Ci增大，拟合值和检测值之间的差异越大。

B图中CO2浓度400、300、200、150、100、50 μmol·mol-1 对应的Pn为实测值和模型方程对应的预测值。误差线为平均数±标准误，表示5个个体植株实测Pn值的正负偏差图2 5种模型拟合的光合-CO2响应曲线(A)及检测值与预测值对比(B)

车前生理参数的观测值和5种模型的计算值如表2所示。由表2可知，5种模型的R2均高于0.982，其中改进指数模型的R2最高，达到0.998。此外，通过改进指数模型和直角双曲线改进模型的拟合方程计算而得的Г、CSP、Pnmax、Rp等生理参数均接近于实测数据，其中改进指数模型的计算值最接近实测值；其余3个拟合方程算出的值均与实测值有较大的差距。模型的精确度主要通过MAE和MSE检测，而所有模型的Fitted MSE均小于Tested MSE，Fitted MAE也小于Tested MAE，且改进指数模型的MAE、MSE值最小。模型的R2大且MAE及MSE小，则表明其拟合情况越好。因此，改进指数模型为车前CO2响应曲线的最佳拟合模型。

表2 5个模型精确度及各项光合参数与实测值的比对

2.3 车前光合速率的影响因子

车前光合-光响应过程中的PAR与Ci、Gs、Tr以及WUE之间的关系如图3所示。Gs在PAR处于0～200 μmol·m-2·s-1阶段时增长速度最快，后随PAR的增大，Gs虽呈持续增长趋势，但增长速度减慢。在自然条件下，光照强度对植物叶片水分具有较强的蒸腾作用，车前的Tr同样随着PAR的增加呈现出较为快速的上升趋势。Ci则是在PAR处于0～400 μmol·m-2·s-1阶段时，随着PAR的增大而迅速减小，此时车前具有较强利用CO2用于光合作用的能力。当PAR超过400 μmol·m-2·s-1后，Ci便保持在350 μmol·mol-1左右。车前的WUE的变化趋势类似抛物线，即当PAR处于0～700 μmol·m-2·s-1阶段时，呈快速上升趋势，而当PAR超过700 μmol·m-2·s-1后，WUE逐渐下降至5 μmol·mol-1并趋于平稳，利用效率降低。

图3 光强对车前叶片气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度和水分利用率的影响

2.4 相关性分析

由表3可知，Pn与Ci、Gs、Tr、WUE以及光强之间均呈现出极显著水平(P<0.01)， 其中Pn与Gs、Tr、WUE以及光强相关系数分别为0.940、0.973、0.956和0.904，为极显著正相关；Pn与Ci的相关系数为-0.898，呈极显著负相关。

表3 车前光合速率及光合参数相关性系数

3 讨论

从车前光响应的拟合结果可知，直角双曲线改进模型的决定系数最高，且MSE和MAE的值均小于其他4种模型，因此，直角双曲线改进模型为其最适拟合模型，这与叶子飘等[23]提出的该模型具有较广的适用性，可拟合不同生境下的植物光响应的曲线观点一致。蒋高明[24]认为大体上阴生植物的LCP<20 μmol·m-2·s-1或更低，LSP为500～1 000 μmol·m-2·s-1；阳生植物的LCP为50～100 μmol·m-2·s-1，LSP为1 500～2 000 μmol·m-2·s-1或者更高；通过直角双曲线改进模型计算得出车前的LSP为1 808 μmol·m-2·s-1、LCP为24.25 μmol·m-2·s-1，Pnmax为20.158 μmol·m-2·s-1、Rd为1.611 μmol·m-2·s-1、AQY为0.07，其LCP接近阴生植物的范围，而光补偿点低说明植物利用弱光能力强，有利于有机物质的积累，由此表明，车前属于耐荫植物，能够充分利用弱光进行光合作用，这与刘香芬[25]的试验结果一致；此外，车前的LSP达到阳生植物的标准，表明车前具有一定的耐高温特征，但是在持续的高光合辐射强度下叶片也会出现蔫萎的现象。

从车前CO2响应曲线的拟合结果可知，改进指数模型的决定系数最高，且MSE和MAE的值均小于其他4种模型，因此改进指数模型为其最适拟合模型，这和陈卫英等[12]提出的改进指数模型具有较高精确性和适宜性的结果一致。通过改进指数模型的数学方程计算得出车前在饱和光照条件下的Pnmax为31.010 μmol·m-2·s-1、CSP为1 264.45 μmol·m-2·s-1、Г为96.191 μmol·m-2·s-1、Rp为7.724 μmol·m-2·s-1、φ为0.086。由图2中B可以看出，当Ci<400 μmol·mol-1，车前的净光合速率呈现出线性增长趋势，说明在一定的条件下，净光合速率受Ci的影响较大，且随着Ci增加而增加。

影响植物光合作用的因子复杂且多变，Ci、Gs、Tr、WUE及PAR等都是其影响因子，这些因子对光合作用的影响不仅是综合的，而且因子之间也会相互影响[26-27]。车前光响应数据的相关性分析结果表明，Pn与Gs、Tr、WUE以及PAR均为极显著正相关；Pn与Ci为极显著负相关。比较光合有效辐射的变化对Ci、Gs、Tr以及WUE的影响可知，当PAR≤200 μmol·m-2·s-1，车前能够有效的利用水分和CO2进行光合作用，且随着PAR增大，车前对水分及CO2的利用效率线性增长；而随着光强的持续增大，Ci开始处于相对稳定状态，同时Gs持续增大，大量的水分通过蒸腾作用散失，使得水分利用率降低。研究结果表明，车前对弱光具有较强的利用能力，因此在栽培过程中应进行适当的遮荫处理，以保证车前的质量和产量，以期实现对这种重要且用途广泛的植物资源的充分利用。

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