水稻净光合作用速率对叶温变化的响应——以两优培九为例

徐莎莎， 杨沈斌， 江晓东， 高 苹

(1.江苏省扬州市气象局，江苏扬州 225009； 2.南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京 210044；3.江苏省气象局，江苏南京 210008)

温度是影响水稻光合作用的重要因素之一，在高温或低温逆境下，叶片光合作用能力降低，影响到水稻干物质的积累[1]。因此，随着气候增暖趋势加剧，有必要针对不同水稻品种的光合作用过程与温度的关系进行更细致的研究，并以定量的方式，明确各品种光合作用对温度变化的响应[2]。该研究将在应对气候变化、探讨未来气候变化如何影响水稻干物质积累起到重要作用[3-5]。

已有研究显示，利用光合作用仪器(如LI-6400)可直接观测水稻的光响应曲线和CO2响应曲线[6-7]。通过分析这些曲线，可以提取出水稻光合作用的基本特征，如光(或CO2)饱和点、光(或CO2)补偿点、初始光能利用率、暗呼吸速率等。然而，观测相对耗时，且容易受到环境变化的影响导致观测不够稳定。以光响应曲线为例，一些研究已采用直角双曲线模型[8]、非直角双曲线模型[9]、指数曲线、二项式回归模型等经验模型[10]从观测中重建曲线，并从曲线中提取光合作用的特征参数值。这些方法容易受到观测误差的影响，在实际应用中存在一定的不确定性。与此相比，以Farquhar等提出的光合作用机制模型[11]得到普遍的应用，该类模型从Rubisco活性限制和RuBP再生能力限制2方面解释光合作用过程，不但适用于研究CO2浓度升高对光合作用的影响，还适用于探讨温度变化对光合作用的影响[12]。例如，模型中Rubisco最大羧化速率和RuBP最大再生速率都是温度的函数，展现出光合作用过程的温度依存性。针对这方面的问题，阿里穆斯等系统性地阐述了植物光合作用模型参数的温度依存性，讨论了温度影响光合作用的内在机制[12]。

为此，本研究结合2年不同温度梯度下两优培九抽穗开花期叶片光响应曲线和CO2响应曲线的观测资料，通过分析响应曲线中反映出的光合作用特征参数，再结合Farquhar等的光合作用机制模型[11]，提取该品种净光合作用速率与叶温的变化关系，研究结果可为品种改良、水稻作物模型中光合作用温度影响参数值的订正等提供重要依据。

1 数据和方法

1.1 试验数据

分别于2012、2013年在南京信息工程大学农业气象试验站开展不同温度处理下的人工气候控制试验。水稻试验品种为两优培九，属两系籼型杂交稻，全生育期平均为145 d，在长江流域和黄淮地区被广泛种植。

分别于2012年6月10日和2013年6月6日移栽秧苗至PVC塑料盆钵中，此时秧龄均为4.5叶。盆钵长、宽均为28 cm，高为30 cm，下部封底，每年35盆。移栽前1周向盆钵装土至4/5高度，随后灌水静置。在移栽前，搅拌土壤使中上层土壤松软。每盆栽种2穴，每穴1株。移栽后，将盆钵放入大田，使盆钵内土层顶部与大田土层表面大体平齐。盆钵灌水、施肥、喷药等处理与大田管理保持一致。

待水稻生长至抽穗开花期，将盆钵移至人工气候箱内进行控温处理。每个气候箱内放置5盆，温度处理采用平均温度15～45 ℃，每5 ℃为1个梯度，白天12 h和夜间12 h温度设定为梯度温度±3 ℃，共7个处理。人工气候箱内采用的是红白光源，在空箱时测得的平均光照度为 530 μmol/(m2·s)。每个处理持续5 d，从第3天开始，陆续从每个处理中挑选3～5张剑叶，使用3台光合作用仪LI-6400分别测量叶片的光响应曲线和CO2响应曲线。在光响应曲线测定中，CO2浓度固定在395 μmol/mol，光照度梯度设置为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响应曲线测定时，光照度固定在 1 400 μmol/(m2·s)，CO2浓度梯度设定为400、300、200、60、200、300、400、600、800、1 000、1 300、1 600 μmol/mol。在观测后，对获取的每条响应曲线进行整理，剔除异常值。

1.2 光合作用响应曲线特征的提取

利用Photosynthesis.exe软件对观测的光响应曲线和CO2响应曲线进行特征参数提取。该程序通过分析光响应曲线观测值，获取响应曲线的光饱和点、光补偿点、最大净光合速率Amax、暗呼吸速率Rd、反映光合曲线弯曲程度的凸度(convexity)和表现光量子效率(AQE)。通过分析CO2响应曲线，可推算出饱和光照度下Rubisco的最大羧化速率(vc，max)、RuBP的最大再生速率(Jmax)、磷酸丙糖的运输速率(TPU)、不含暗呼吸的CO2补偿点(Γ*)、暗呼吸速率Rd以及与温度有关的羧化作用和加氧作用的Michaelis-Menten常数Kc和Ko、Rubisco特异性因子τ(Tau)。

1.3 叶片光合作用模型

采用基于Farquhar等提出的C3植物光合作用模型[11]来考察两优培九叶片净光合作用速率与叶温的关系。该模型从Rubisco活性限制和RuBP再生能力限制2方面解释光合作用过程，其中Rubisco活性限制描述的是受CO2浓度制约时，光合作用速率(Ac)与胞间CO2浓度(Ci)的关系：

(1)

当不受CO2浓度限制时，光合速率(Aj)受RuBP再生的制约，其关系表达为

(2)

因此，实际净光合作用速率An表达为：

An=min{Ac,Aj}-Rd。

(3)

式中：vc，max为最大羧化速率，μmol/(m2·s)；Jmax为最大RuBP再生速率，μmol/(m2·s)；Kc、Ko分别表示羧化作用和加氧作用的Michaelis-Menten常数；Γ*为不含暗呼吸的CO2补偿点；Oi表示胞间O2浓度，一般为稳定值210 mmol/mol；Rd表示暗呼吸速率，μmol/(m2·s)。

经研究表明[13-14]，该模型中的Kc、Ko、Vcmax、Jmax、Γ*等参数与叶温存在一定的关系，这些关系可采用Arrhenius方程确定。其中，Kc、Ko与叶温的变化关系可表达为：

(4)

式中：a1、b1和a2、b2分别为方程系数；TL为叶片温度，K；Tk为参考温度，这里设置为298 K；R为气体常数 8.314 3 J/(mol·K)。

对于vc，max和Jmax，则采用以下通式表示：

(5)

式中：k25为参考温度25 ℃时的最大速率；Ea、ΔS、Hd分别为方程系数，其中Hd为在最适温度以上时的衰减率，ΔS代表熵，Ea为Arrhenius方程系数。

Γ*与叶温变化的关系主要通过以下表达式反映：

(6)

式中：vo，max为最大氧气羧化速率，μmol/(m2·s)。由于vo，max/vc，max≈0.21，与温度无关。因此，Γ*与叶温度的变化关系主要由Kc和Ko的关系决定。

1.4 净光合速率与叶温关系的研究方案

首先，利用Photosynthesis.exe软件对所有观测的光响应曲线和CO2响应曲线进行生理参数的提取。然后，依据公式(1)～(5)，并结合Matlab软件提供的Curve Fitting Toolbox，拟合生理参数与叶温的变化关系，获取上述叶温响应关系公式中的参数值。在获取参数值后回代到公式(1)～(5)中，模拟不同光照度和CO2浓度下两优培九叶片净光合作用速率随叶温的变化曲线。最后，根据模拟结果，确立两优培九叶片净光合速率的温度响应特征。

2 结果与分析

2.1 不同温度下的水稻净光合作用速率

取每个处理下所有观测叶片的光响应曲线和CO2响应曲线观测序列的平均值，绘制不同温度梯度下叶片光响应曲线和CO2响应曲线的观测序列。从图1-a可以看出，随着光照度增加，相比其他温度梯度，30 ℃时叶片净光合作用速率处于最高水平，观测到的最大值达17.3 μmol/(m2·s)；15 ℃时叶片净光合作用速率处于最低水平，观测到的最大值仅约 6.3 μmol/(m2·s)；35 ℃处理情况下，其净光合作用速率与 30 ℃ 相近，但略偏低，最大值约16 μmol/(m2·s)；当温度达到40 ℃时，净光合作用速率显著降低，最大光合速率约 11.2 μmol/(m2·s)；45 ℃水平下，最大净光合作用速率降为约8.2 μmol/(m2·s)。由此可见，温度对水稻叶片净光合作用速率的影响明显，其中，25 ℃及以下的温度对水稻净光合作用速率的限制作用较35、40 ℃下的温度影响更大。

从图1-b中可以看出，随着胞间CO2浓度增加，35、40 ℃ 梯度下水稻叶片净光合作用速率水平总体处于最高，观测到的最大值分别达约42.7 、41.8 μmol/(m2·s)；30 ℃梯度下叶片净光合作用速率曲线与25 ℃相近，最大值约 35.7 μmol/(m2·s)。然而，低温条件下，水稻叶片净光合作用速率降低，在15 ℃时达到最低水平，最高值约16.1 μmol/(m2·s)。结果进一步表明，低温对水稻叶片净光合作用速率影响显著，持续低温会导致叶片光合作用过程受阻，进而使得干物质积累能力较正常温度水平降低。

2.2 水稻光合作用的温度响应特征

针对每条观测的光响应曲线，利用Photosynthesis.exe软件获取相应的光响应曲线特征参数。从表1中可以看出，由程序推算得到的水稻光饱和点平均在1 392 μmol/(m2·s)； 最大净光合速率出现在30 ℃，最小净光合速率出现在15 ℃。随着温度的降低，水稻暗呼吸速率明显降低，在15 ℃时，呼吸速率仅为30 ℃的25.35%。

表1 不同温度梯度下光响应曲线特征参数

注：Lmax为光饱和点；L0为光补偿点；Rd为暗呼吸速率；Amax为最大净光合速率。表中数值为平均值±标准差。

从图2中可以看出，Kc、Γ*、vc，max、Jmax与叶温呈现非线性的变化关系，而Jmax/vc，max与叶温表现出线性的变化特征。采用Matlab对上述关系应用公式(4)、(5)进行拟合，并最终获取CO2响应曲线特征参数的温度响应方程参数值(表2)。将表2中各参数的值回代到对应的公式中，通过设定光照度为 1 400 μmol/(m2·s)，CO2浓度为400 μmol/mol，采用Farquhar光合作用机制模型[11]，计算该条件下两优培九抽穗开花期剑叶净光合作用速率An随叶温TL的变化关系，从图3中可以看出，当处于饱和光照度时，An最大出现在33 ℃左右，在叶温为15 ℃时，An约为15.7 μmol/(m2·s)。

3 讨论

两优培九作为长江流域和黄淮地区的主栽一季稻品种，其光合生产潜力受到农业、气象及相关部门专家的关注[3，5]。为了掌握该品种的光合生理特性及其对温度变化的响应，采用人工气候控制试验获取了不同温度梯度下抽穗开花期剑叶的光响应曲线和CO2响应曲线，并结合Photosynthesis.exe和Farquhar等模型[11]建立了该品种剑叶净光合作用速率与叶温的变化关系。从上述结果可以看出，该品种在饱和光照度和当前环境CO2浓度水平下，最适的光合作用温度约为 33 ℃，低温(<25 ℃)对叶片净光合作用速率的抑制作用强于高温(35～45 ℃)，表明该品种对低温过程敏感，当在抽穗开花期遭受低温胁迫时，容易导致干物质积累受阻，降低产量。由此可见，本研究方法和研究结果对改良品种、建立缓解低温冷害的措施起到一定的借鉴作用。

表2 温度响应方程参数的值

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拟模块。以ORYZA2000模型为例，模型采用光效率模型模拟光合作用，并在相关函数中引入了查找表式的温度影响系数(图4)。从图4中可以看出，10～20 ℃之间，温度影响系数由0至1直线上升。其中，0表示完全抑制，1表示不受温度影响。在 20～37 ℃之间，光合作用不受环境温度影响，当温度在37～43 ℃之间时，影响系数随温度升高直线下降为0。由此可见，温度影响与实际情况存在较大的差别。为此，可采用本研究方法，对该影响曲线进行订正，提高模型模拟不同温度下水稻光合作用速率的精度。

然而，本研究存在一些不确定性，例如在使用Photosynthesis.exe程序时，参数调整的过程完全依赖于观测，而观测本身存在一些误差，因此增加了提取参数值的不确定性。另外，光合作用过程与环境之间的相互关系复杂，本研究仅考虑了叶温的作用，因此在后续研究中将增加叶片氮含量、叶片水分等因素对光合作用的影响研究。

4 结论

本研究以两优培九为例，通过设计不同温度梯度的人工气候控制试验，获取了该品种抽穗开花期剑叶的光合生理特征参数及其与叶温的变化关系。从结果看，该品种在光饱和情况下，叶片净光合作用速率与叶温的关系表现为非线性的曲线关系，即随温度从15 ℃升高至45 ℃，叶片净光合作用速率呈现先增大再减小的变化规律，其中最适温度约在33 ℃。上述研究结果可用于订正水稻作物模型中温度对光合作用的影响系数，提高模型模拟水稻干物质积累的精度。