宁夏针茅属植物叶片碳稳定同位素特征及其影响因素

刘万弟， 李小伟

(宁夏大学农学院， 宁夏 银川 750021)

植物叶片δ13C值记录了植物生长过程中的环境因子信息，能够揭示植物对降水、热量因子等环境因子变化的响应[1-2]。由于该值易于测试，目前已经广泛用于植物水分利用效率、养分循环以及全球气候变化等研究领域，稳定同位素技术已成为研究植物与环境关系的有力工具[3]。叶片δ13C差异是由于植物光合作用对碳同位素的分馏所引起的，自身遗传特性是影响因素之一，例如：C4植物叶片δ13C值通常高于C3植物，而CAM植物则在二者之间[4-5]。另外，环境因子也是引起植物δ13C值变化重要原因[6]，植物叶片光合作用和气孔导度受许多环境因子影响，造成细胞内与大气中CO2浓度比值的变化[1]，如降水减少和温度增加会引起植物减少蒸腾作用，提高自身水分利用效率。

植物叶片δ13C响应环境梯度变化的规律能够反应植物的适应策略。但植物叶片δ13C与环境的关系尚没有统一的结论，比如：多数研究表明降水与植物δ13C呈负相关[7-8]，但也有研究显示不同的结论，如在青藏高原草甸草原降水并不是植物δ13C的关键因子，而是温度[9]；而更高海拔区域大气压强成为限制因素[9]。不同区域环境因子对植物δ13C影响不同，仍需更广泛的验证。此外，许多研究仅考虑了气候因素，未考虑土壤因子，如贺玲威等通过研究沙棘与气候的关系表明水蒸气压、生长季温度和太阳辐射是影响叶片δ13C的主要因素[10]，而土壤水分对植物叶片δ13C影响较大[11]，植物生长发育主要受土壤和气候共同影响，结合气候和土壤揭示植物δ13C对环境变化适应性至关重要。

宁夏草原地处干旱与半干旱过渡区，生态环境脆弱，南北水热梯度明显，针茅属植物作为建群种由旱生到湿生呈替代分布。鉴于δ13C是植物水分利用效率的指示指标，而水分是影响针茅属植物生长发育的限制因素之一[12-13]。在此背景下，探究针茅属植物叶片碳稳定同位素特征与气候和土壤因子的关系，可揭示针茅属植物δ13C值的环境变化响应机制，对针茅属植物响应未来气候变化研究具有重要意义。本研究通过测定6种针茅属植物叶片δ13C及环境因子数据，拟回答以下问题：(1)宁夏针茅属植物叶片δ13C基本特征；(2)宁夏针茅属植物叶片δ13C与环境因子间关系如何？(3)土壤因子和气候因子对δ13C的解释程度如何。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

在宁夏温带草原(35°14′～39°23′ N，104°17′′～107°39′ E)由北向南梯度上选择15个自然条件下以针茅属植物为优势种的样地，范围北至宁夏灵武市，南到宁夏固原市原州区，西至中卫沙坡头区，东为宁夏盐池县，涵盖了宁夏境内针茅属主要分布区域(图1)。宁夏属温带大陆性气候[14]，生长季年降水量在141～249 mm，年均温在4.14～10.72℃之间，土壤以沙砾质及砾质土壤为主。

图1 样地调查分布Fig.1 Survey distribution of sample plot

1.2 研究方法

1.2.1植物取样 由于南北物候差异，采样于2016年7月中旬到8月中旬(植物生长旺季)进行，共15个样地，样地优势种针茅见表1。每个样地选取3个大样方，每个大样方内部取五个样本混合，每个样地按照五点取样法随机选择成熟完整无病斑的叶片，混为一个样本重复，3次重复。将叶片带回实验室，清洗表面灰尘杂质后，放入烘箱中，65℃条件下烘至恒重，研磨后过0.1 mm筛后进行碳稳定同位素测定。

表1 样地基本概况Table 1 Basic situation of the sample land

1.2.2碳稳定同位素测定 样品在EA-HT元素分析仪(Thermo Fisher Scientific，Inc.，Waltham，USA)中高温燃烧后生成CO2，通过DELTA V Advantage同位素比率质谱仪(Thermo Fisher Scientific，Inc.，Waltham,USA)检测CO2的13C与12C比率，并与国际标准物(Pee Dee Belnite，PDB)比对后计算出样品的δ13C值，计算公式如下：

δ13C=[(Rsa-Rst)/Rst]×1000‰

式中：Rsa和Rst分别为叶片样品以及标准样品的13C/12C值[15]。

1.2.3气候数据 本研究气候数据来自世界气候数据网站(www.worldclim.org)，包括年均温度(Mean annual temperature，MAT)、年均太阳辐射(Solar radiation，SRAD)，年均降水量(Mean annual precipitation，MAP)，通过经纬度坐标提取每个样地的月份数据，并由此计算年均数据。

1.2.4土壤数据 在每个样地随机选取3个点采集0～40 cm土样混为一个样本，重复3次。土样带回实验室自然风干后，除去土壤中的细根及石块，研磨过0.15 mm筛后，用于土壤养分指标的测定：土壤全氮(Soil total nitrogen，TN)采用全自动凯氏定氮仪测定；土壤全磷(Soil total phosphorus，TP)采用HClO4-H2SO4法消煮后，采用钼锑抗比色法测定；土壤有机质(Soil organic matter content，SOC)采用重铬酸钾外加热法测定；土壤含水量(Soil water content，SWC)用差减法测定；土壤容重(Soil bulk density，BD)采用环刀法测定。

1.3 数据处理

使用Excel 2016和SPSS 22对数据进行整理和统计分析，使用单因素方差分析比较了不同针茅物种之间的碳稳定同位素差异，探究了针茅属植物叶片碳稳定同位素丰度的空间特征。通过Pearson相关分析了其与环境因子的关系；利用Canoco 5.0进行冗余分析(Redundancy analysis,RDA)以及蒙特卡洛检验，通过方差分解探讨了环境因子对碳稳定同位素δ13C影响的解释程度，通过蒙特卡洛检验筛选影响叶片δ13C的主要环境因素，绘图使用Origin 2021。

2 结果与分析

2.1 针茅属植物叶片δ13C基本特征

针茅属叶片δ13C平均值为-26.31‰，变化范围为-24.56‰～-28.07‰，变异系数为0.23～3.63%(表2、图2)。其中，戈壁针茅δ13C最大，沙生针茅δ13C最小，长芒草δ13C变异系数最小，短花针茅变异系数最大。沙生针茅和长芒草叶片δ13C与其他针茅间存在显著性差异(P<0.05)(表2)。

图2 针茅属植物叶片δ13C分布特征Fig.2 δ13C distribution trait in Stipa leaves注：Mean表示平均值;SD表示标准偏差;Max:表示最大值;Min表示最小值Note:Mean indicates the mean value;SD indicates the standard deviation;Max:indicates the maximum value;Min indicates the minimum value

表2 针茅属植物叶片δ13C基本特征Table 2 Basic characteristics of δ13C in Stipa leaves

2.2 针茅属植物叶片δ13C的空间特征

针茅属植物叶片δ13C与经度呈显著负相关(P<0.01,R2=0.38)；在纬度梯度上，随纬度增加呈先增加后减小的单峰趋势(P<0.01,R2=0.49)；在海拔梯度上，随海拔增加呈先增加后减小的单峰趋势(P<0.01,R2=0.46)。

图3 针茅属植物叶片δ13C与经度、纬度、海拔的关系Fig.3 Correlation of Stipa leaf δ13C with longitude,latitude and altitude

2.3 针茅属植物叶片δ13C与环境因子的关系

如图4所示，针茅属植物叶片δ13C与年均温(MAT)、太阳辐射量(SRAD)、容重(BD)极显著负相关，与土壤全磷(TP)极显著正相关；而与年均降水量(MAP)、土壤有机质(SOC)、土壤全氮(TN)、土壤含水量(SWC)相关性不显著。

图4 针茅属植物叶片δ13C与环境因子的关系Fig.4 The relationship between leaf δ13C and environmental factors in Stipa

2.4 环境因子对针茅属植物叶片δ13C的综合影响

为了分析土壤和气候因子对针茅属植物叶片δ13C的影响程度，我们对环境因子和δ13C进行方差分解分析。环境因子总共解释了74.58%的方差，其中土壤因子单独解释量为32.87%，气候因子单独解释了7.54%，二者共同解释量为34.17%，表明土壤较气候影响更大。

图5 环境因子对δ13C方差解释量Fig.5 Amount of variance explained by environmental factors on δ13C

如图6所示，通过冗余分析排序图，环境梯度在RDA轴1正方向呈热量增加，土壤容重越大，环境干旱胁迫越大；负方向土壤养分呈增加趋势。整体来说，针茅叶片碳稳定同位素丰度与土壤养分呈正相关，与年均温、太阳辐射和土壤容重呈负相关，与水分因子相关性较弱。

图6 不同针茅叶片δ13C与环境的排序图Fig.6 Sequencing diagram of δ13C of different Stipa with environment注：1. 短花针茅，用圆圈表示；2. 沙生针茅，用正方向表示；3. 长芒草，用三角形表示；4.戈壁针茅，用星形表示；5.大针茅,用十字表示；6. 甘青针茅，用叉表示Note:1. S. breviflora,represented by circle;2. S. caucasica subsp. Glareosa,represented by positive direction;3. S.bungeana,represented by triangle;4. S. tianschanica var. gobica,represented by star;5. S. grandis,represented by cross;6. S. przewalskyi,represented by X mark

通过蒙特卡洛检验对环境因子进行筛选，结果表明：土壤全磷(TP)、土壤容重(BD)、年均温(MAT)、太阳辐射量(SRAD)对针茅属植物叶片δ13C贡献率最大(P<0.05)，且依次减小(表3)。

表3 蒙特卡洛检验筛选结果Table 3 Screening results of Monte Carlo test

3 讨论

3.1 针茅属植物叶片δ13C基本特征

本研究中，6种针茅属植物叶片δ13C范围为-28.07‰～-24.56‰，均值为-26.31‰。植物存在三种光合途径(C3、C4、CAM)，由于植物光合作用在固定CO2产生碳同位素分馏[4]，光合羧化酶和羧化的时空差异对13C有不同的识别和排斥，使得δ13C存在差异，因此可以用于区分植物光合途径类型[5]。陆地植物中，C3植物δ13C为-35‰～20‰，均值为-26‰；C4植物δ13C为-15‰～7‰；均值为-12‰，CAM植物δ13C为-22‰～10‰，均值为-16‰[5]，因此，这6种针茅属植物均为C3植物。本研究δ13C均值为-26.31‰，略低于全球陆生C3植物，其原因可能为我们的研究对象均为草本，而通常来说不同生活型植物δ13C表现为草本<灌木<乔木[16]。δ13C变异系数范围为0.23%～3.63%，其中短花针茅变异系数最大(3.63%)，而沙生针茅和长芒草变异系数较低(0.40%，0.23%)。这和针茅属植物不同生态适应性有关，短花针茅是温性荒漠草原的主要建群种，也可生长于较为湿润的典型草原[17]。在我们选取样地调查过程中，短花针茅分布范围最广(38°05′14″ N～36°39′55″ N)，干旱环境到较湿润区域均有分布(图1、图6)，能够适应多种环境；长芒草通常被认为是温性典型草原优势种，但由于天然植被遭受破坏，大面积的长芒草群落较为稀少[17]，在我们的样地中长芒草样地处于荒漠草原区域；沙生针茅分布于沙地，分布范围狭窄。Zhao等对青藏高原针茅属植物大范围调查研究发现，分布较广的针茅环境适应性较高[18]；Chen等对不同生境下的黄囊苔草种群研究表明，能够通过改变其水分利用效率适应不同的土壤水分状况，使其在植物群落中表现出更强的竞争能力和生态适应性[19]，因而植物对环境适应力是影响针茅属植物δ13C的重要因子。

3.2 针茅属植物叶片δ13C的空间特征

针茅属植物叶片δ13C与经度呈极显著负相关，通过Pearson相关可知，经度与年均温和太阳辐射显著正相关，热量和太阳辐射是影响植物光合作用的重要因子，从而引起叶片δ13C差异。δ13C随纬度增加先上升后下降，研究区域随纬度增加，降水减少年均温与太阳辐射量增加，因而δ13C呈增加趋势。而较高纬度针茅叶片δ13C降低，其原因为，样地3(长芒草)和4(短花针茅)当年降水较充足，δ13C与降水呈负相关；样地1(短花针茅)和2(沙生针茅)分布于沙地，生长周期较短，而通常来说，叶片δ13C与植物寿命呈正比[20]。针茅属植物叶片δ13C随海拔增加呈先上升趋势后下降，这与大多数研究不完全一致，郑淑霞等通过文献综述得出结论相近：全球高山地带植物δ13C与海拔呈正相关[3]。海拔会重塑水热条件，海拔升高通常伴随着温度下降、水分增加，温度较低会使植物部分气孔关闭，光合作用过程对13CO2识别减少，从而增加δ13C[21]，同时随着海拔升高，大气中CO2分压降低，植物对13C的吸收增加[11]，这也会使δ13C增大；而在较高海拔区域(本研究为样地15，海拔2 462.52 m)，降水增加，这使得叶片δ13C降低。

3.3 针茅属植物叶片δ13C与水分的关系

通常来说植物叶片δ13C与土壤水分和降水量呈负相关[22]，当土壤中可利用水分较少时，植物会通过自身生理调节，如关闭部分气孔[23]，从而降低水分消耗，提高水分利用效率，使得叶片δ13C变大。本研究中土壤水分和降水量均与叶片δ13C相关性不显著，呈弱正相关，这可能与禾本科植物较短的生活周期及自身特性有关；最近研究表明：黄土高原C3植物(包括禾草、灌木、乔木)叶片δ13C与降水量呈显著负相关，但禾草类植物叶片δ13C与降水量相关性不显著[20]，这是因为禾本科植物为须根系，依赖于土壤表层水分，短期降水影响较大，而乔本和灌木植物则可以利用深层土壤水分。其次，随着纬度增加，宁夏年均温越高降水越少，生长环境越恶劣，针茅属植物采用快速生长策略，生长周期较短，而通常来说，叶片δ13C与植物寿命呈正比[16,20]，因此叶片δ13C与水分关系不显著。相反，寿命较长的植物经历干旱的机会也越多，其水分利用效率越高，因而寿命长的植物叶片δ13C与水分相关性更为显著[24]。另一方面可能与我们的采样时间有关，我们采集叶片时间为7月中旬到8中旬，宁夏属于温带大陆性气候，雨热同期，生长季降水的补充使得δ13C与水分相关性不显著[25]。

3.4 针茅属植物叶片δ13C与环境因子的关系

总体来看，土壤因子对宁夏针茅属植物叶片δ13C方差的解释量大于气候因子。植物叶片δ13C差异是由于光合作用对碳原子的选择性吸收，影响光合作用的因素(土壤养分、水分、温度等)均会影响叶片δ13C[26-27]，如土壤养分条件越好，对植物生长和光合作用越有利，从而使叶片δ13C增高[23]。通过计算土壤因子和气候因子的变异系数以了解梯度差异，结果显示，土壤变异系数为13.71%～83.01%，气候变异系数为3.35%～22.57%，由此可见，在环境梯度差异上土壤因子远大于气候因子，尽管太阳辐射是植物光合作用能量主要来源，但植物光合作用需要的水分及养分绝大部分来源于土壤，因而土壤很大程度决定着植物叶片δ13C值。

本研究中土壤全磷(TP)是影响针茅属植物叶片δ13C最重要的因子，呈显著正相关。在一定范围内，叶片矿质元素含量增加能够提升光合速率，降低CO2分压，从而使得δ13C变大[27]；另一方面植物体内磷累积能够增加体内束缚水的含量，增加抗旱性，以保障干旱条件下的生长发育[28]，提高了水分利用效率，而叶片δ13C与水分利用效率(WUE)呈正相关[29]。同时，磷是核酸、核苷酸、辅酶等的组成元素，参与植物ATP的反应关键之一[27]，而宁夏天然草地植物受土壤磷限制[30]；通过纬度和土壤磷含量的关系可得，研究区域由北向南土壤磷含量增加，提升了植物光合作用与水分利用效率，使得δ13C增大。另一方面，宁夏由南向北土壤容重(BD)呈增加趋势[25]，伴随着土壤保水保肥能力下降，且降水不足，植物对水分保存尤为重要，而针茅属植物属于须根系植物，许多研究表明须根系植物具有较好的保水能力[31-32]，且随着土壤容重减少而增大，因而土壤容重减小针茅根系水分保存及供给越好，提高了水分利用效率[33]，叶片δ13C增大。

本研究针茅属植物叶片δ13C与年均温(MAT)、太阳辐射(SRAD)显著负相关，这和任书杰等人研究一致[29]。而大多数研究表明年均温与叶片δ13C正相关[34]，如贺玲威等对沙棘属植物叶片δ13C与年均温显著正相关[10]，这是由于干旱胁迫，植物通过关闭气孔减少蒸腾作用水分散失，这使得植物对13CO2识别度下降，因而δ13C变大。宁夏由南向北，年均温(MAT)和太阳辐射(SRAD)均呈增加趋势[25]，且降水较少，干旱胁迫明显，而针茅属植物在应对干旱胁迫时仍能维持较高的光合系统活性，通过调节气孔调控光合所需的CO2和可利用水资源之间的折中点，能够提高自身水分利用效率，同时降低对碳的吸收[35-36]；另一方面较高的温度和太阳辐射使植物光合羧化酶的活性增强，对13CO2识别度增加，δ13C值降低[37]。

4 结论

综上所述，宁夏温性草原针茅属植物叶片δ13C范围为-28.07‰～-24.56‰，均值为-26.31‰，为C3植物。叶片δ13C与经度呈负相关，随纬度和海拔呈先增加后下降的趋势；与水分相关性不显著，土壤因子对叶片δ13C影响大于气候，土壤磷含量、土壤容重、年均温和太阳辐射量是影响叶片δ13C最主要因子，其中土壤磷影响最大，在之后的研究中应多关注土壤磷对植物的影响。本研究结果对揭示温性草原针茅属植物响应气候变化的适应策略，并为大尺度研究提供基础数据支持。