車前光合生理特性的研究

笪文怡，權秋梅，余茂蕾，張倚銘，唐 婭

(西華師范大學 環境科學與工程學院，四川 南充 637002)

車前(PlantagoasiaticaL.)為車前科(Plantaginaceae)車前屬(Plantago)的藥用植物，又稱牛舌草、牛遺、豬耳草等。大車前苷是其主要藥用有效成分[1]，可清熱、利尿、祛痰、解毒以及涼血，主治熱淋澀痛、尿少、咳嗽、暑濕泄瀉、咽喉腫痛等癥[2]，是《中國藥典》收載的常用中藥之一。此外，車前在修復重金屬污染的土壤[3]、清除氧自由基[4]等方面也有一定的作用?？傊?，無論在藥用價值方面還是經濟價值方面，車前都是一種頗有潛力的植物[5]。目前，車前的研究工作主要為探究其化學成分以及各成分的藥理作用[2,6-7]、活性成分的提取工藝[8-9]等方面，而對車前的光合特性等生理方面的研究甚少。因此，對車前的光合參數進行測定與分析，以及對車前光合曲線的最適模型進行探討具有重要意義。

常用于研究植物生理生態的模型主要為直角雙曲線改進模型[10-11]、改進指數模型[12-13]、非直角雙曲線模型[14-15]、直角雙曲線模型[16]和指數函數[17-18]等。本研究利用5種模型擬合車前的光響應及CO2響應曲線，討論并驗證其適用性，由此得到最適擬合模型。然后根據最適模型得到車前的光合生理參數，為車前的生理生態研究及栽培提供基礎數據。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗地位于四川省南充市，地理坐標為30°49′ N，106°04′ E，平均海拔約300 m，屬于亞熱帶濕潤性季風氣候，年平均氣溫15.8～17.8 ℃，平均降雨量980～1 150 mm。土壤以紫色土為主，pH值7。

試驗材料為自然生長狀態下的車前，其生命周期為1年或2年，株高5～20 cm，幼株可食用[19]。根叢生，是雙子葉中少有的須狀根植物，葉基生，具長柄；穗狀花序數條，花莖長；蒴果蓋裂，花萼宿存；花期5—7月，果期7—9月[20]。

1.2 處理設計

試驗開始于2016年5月上旬，在自然生長的車前種群中隨機選取9片健康、完整的葉片。利用Li-6400便攜式光合測定儀(Li-Cor Inc.，Lincoln, NE, USA)對不同葉片的凈光合速率(net photosynthetic rate，Pn)、蒸騰速率(transpiration rate，Tr)、氣孔導度(stomatal conductance，Gs)、胞間CO2濃度(cell interval concentration of CO2，Ci)等指標進行測定[21]，測定過程中保持葉片處于自然生長狀態。參考陳根云等[22]的測定方法，在光響應曲線測定之前，如光照強度未達到1 000 μmol·m-2·s-1，則使用1 000 μmol·m-2·s-1的紅藍光對被測葉片誘導20 min。所有數據均采用自動測量程序進行測量，且每片葉子測量前，均進行一次自動匹配操作。

1.3 測定項目與方法

1.3.1 光合-光響應曲線測定

使用Li-6400光合測定儀，通過小鋼瓶將葉室的CO2濃度設置成自然CO2濃度條件(400 μmol·m-2·s-1)，設定葉室溫度為26 ℃，空氣流速為500 μmol·s-1，樣本室相對濕度控制在65%，紅藍光源設置葉室內的PAR(光合有效輻射)梯度為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響應曲線測定

使用Li-6400光合測定儀，通過內置紅藍光源將葉室內PAR控制在1 500 μmol·m-2·s-1，此輻射強度為光響應曲線估算的飽和強度，設定葉室溫度為26 ℃，將空氣流速設為500 μmol·s-1，樣本室相對濕度控制在65%左右。以小鋼瓶內液態CO2為氣源，設置CO2濃度梯度為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 模型的選擇與介紹

1)非直角雙曲線模型：

2)直角雙曲線模型：

Pn=φIPnmax/(φI-Pnmax)-Rd。

3)直角雙曲線改進模型：

Pn=α(1-βI) (I-Ic)/(I-γI)。

4)指數函數模型：

Pn=Pnmax[1-eφ(I-Ic)]。

5)改進指數模型：

Pn=αe-βI-γe-eI。

其中，Pn為凈光合速率；Pnmax為最大凈光合速率；φ為表觀量子效率；I為光合有效輻射；Ic為光補償點；θ為光響應曲角；Rd為暗呼吸速率；α為I=0和I=Ic時，2點連線的斜率；β為修正系數；γ=α/Pnmax。φ為羧化效率；I即Ci為CO2濃度；Pnmax為飽和CO2下的同化速率；Rd記作Rp為暗呼吸速率；θ為CO2響應曲角；Ic記作Г為CO2補償點；α為Ci=0和Ci=Г時，兩點連線的斜率。

1.5 數據處理方法

將光響應曲線的測量數據和CO2響應曲線的測量數據均分為2組，光響應曲線的第一組數據包括PAR低于1 400 μmol·m-2·s-1時所測的13個Pn值，第二組數據包括PAR為1 400、1 600、1 800 μmol·m-2·s-1時所測的3個Pn值。CO2響應曲線的第一組數據為CO2濃度為400、600、800、1 000、1 200、1 500、1 800、2 000 μmol·mol-1的8個對應測量數據，第二組數據為CO2濃度為400、300、200、150、100、50 μmol·mol-1的6個對應測量數據。第一組數據通過SPSS 21.0中的非線性回歸模塊進行5種模型的適用性探究，得出的Pn值記為擬合值(Fitted values)。第二組數據用于檢驗5種模型的準確度，所得數據記作檢測值(Test values)。最后采用均方誤差(MSE)和平均絕對誤差(MAE)2個參數用于檢驗和對比5種模型擬合與預測的準確度，誤差較小的組，其擬合效果也好[13]。

通過5種模型的擬合方程，將5種模型的光合-光響應及CO2響應對應的光飽和點(LSP)、光補償點(LCP)、Pnmax、Rd(Rp)、表觀量子效率(AQY)、θ等生理參數計算出來，和實際測量值進行比較。水分利用率(water use efficiency，WUE)的計算公式為：WUE=Pn/Tr。式中Tr為蒸騰速率(transpiration rate)。數據使用SPSS 21.0和Excel 2010進行統計分析和作圖。

2 結果與分析

2.1 光合-光響應曲線擬合

車前光合-光響應曲線的實測值及5種模型的擬合值如圖1中A所示，當PAR≤200 μmol·m-2·s-1時，車前的Pn呈線性增長趨勢，然后隨著PAR增大，車前的Pn緩慢增大至LSP，對應出現Pnmax。由圖1中B可以看出，當PAR≥1 400 μmol·m-2·s-1時，由非直角雙曲線和直角雙曲線2個模型得出的Pn預測值均比檢測值高，且有隨著PAR的增加而持續增大的趨勢，因此由這2個模型的擬合方程計算出的LSP和Pnmax將均大于實測值。指數模型和改進指數模型的預測值均小于對應光照輻射強度下的實測值，且改進指數模型的預測值和實測值相比差異較大，出現了過擬合現象[13]。只有直角雙曲線模型的預測值隨著PAR的增大，其變化幅度和實測值的變化幅度基本一致。

由表1可知，5個模型擬合的R2均大于0.997，5種模型的擬合值MSE、MAE均比測試值的MSE、MAE小，表明這些模型對車前光響應數據的擬合效果均較好。R2越大，MAE及MSE越小，則表明擬合值和實測值的差值越小，即擬合情況越好。直角雙曲線改進模型的R2達到0.999，且Fitted MAE、Fitted MSE、Tested MAE及Tested MSE均小于其他4種模型。因此，5種模型中，直角改進模型擬合的光響應所得數據最接近車前的實際情況。

B圖中PAR為1 400 μmol·m-2·s-1、1 600 μmol·m-2·s-1、1 800 μmol·m-2·s-1對應的Pn為實測值和模型方程對應的預測值。誤差線為平均數±標準誤，表示5個個體植株實測Pn值的正負偏差圖1 5種模型擬合的光合-光響應曲線(A)及檢測值與預測值對比(B)

表1 5個模型精確度及各項光合參數與實測值的比對

2.2 光合-CO2響應曲線擬合

車前CO2響應曲線實測值及5種模型擬合值如圖2中A所示。當Ci小于400 μmol·mol-1，Pn呈線性增長，然后增長速度逐漸下降，當Ci達到1 300 μmol·mol-1時，車前的Pn達到最大值30 μmol·m-2·s-1，然后隨Ci的增大，Pn趨于穩定。而直角模型擬合的Pn隨著Ci的增大，增大趨勢依然明顯。由圖2中B可看出，除了改進指數模型，其余4種模型的擬合值均高于檢測值，且隨著Ci增大，擬合值和檢測值之間的差異越大。

B圖中CO2濃度400、300、200、150、100、50 μmol·mol-1 對應的Pn為實測值和模型方程對應的預測值。誤差線為平均數±標準誤，表示5個個體植株實測Pn值的正負偏差圖2 5種模型擬合的光合-CO2響應曲線(A)及檢測值與預測值對比(B)

車前生理參數的觀測值和5種模型的計算值如表2所示。由表2可知，5種模型的R2均高于0.982，其中改進指數模型的R2最高，達到0.998。此外，通過改進指數模型和直角雙曲線改進模型的擬合方程計算而得的Г、CSP、Pnmax、Rp等生理參數均接近于實測數據，其中改進指數模型的計算值最接近實測值；其余3個擬合方程算出的值均與實測值有較大的差距。模型的精確度主要通過MAE和MSE檢測，而所有模型的Fitted MSE均小于Tested MSE，Fitted MAE也小于Tested MAE，且改進指數模型的MAE、MSE值最小。模型的R2大且MAE及MSE小，則表明其擬合情況越好。因此，改進指數模型為車前CO2響應曲線的最佳擬合模型。

表2 5個模型精確度及各項光合參數與實測值的比對

2.3 車前光合速率的影響因子

車前光合-光響應過程中的PAR與Ci、Gs、Tr以及WUE之間的關系如圖3所示。Gs在PAR處于0～200 μmol·m-2·s-1階段時增長速度最快，后隨PAR的增大，Gs雖呈持續增長趨勢，但增長速度減慢。在自然條件下，光照強度對植物葉片水分具有較強的蒸騰作用，車前的Tr同樣隨著PAR的增加呈現出較為快速的上升趨勢。Ci則是在PAR處于0～400 μmol·m-2·s-1階段時，隨著PAR的增大而迅速減小，此時車前具有較強利用CO2用于光合作用的能力。當PAR超過400 μmol·m-2·s-1后，Ci便保持在350 μmol·mol-1左右。車前的WUE的變化趨勢類似拋物線，即當PAR處于0～700 μmol·m-2·s-1階段時，呈快速上升趨勢，而當PAR超過700 μmol·m-2·s-1后，WUE逐漸下降至5 μmol·mol-1并趨于平穩，利用效率降低。

圖3 光強對車前葉片氣孔導度、蒸騰速率、胞間CO2濃度和水分利用率的影響

2.4 相關性分析

由表3可知，Pn與Ci、Gs、Tr、WUE以及光強之間均呈現出極顯著水平(P<0.01)， 其中Pn與Gs、Tr、WUE以及光強相關系數分別為0.940、0.973、0.956和0.904，為極顯著正相關；Pn與Ci的相關系數為-0.898，呈極顯著負相關。

表3 車前光合速率及光合參數相關性系數

3 討論

從車前光響應的擬合結果可知，直角雙曲線改進模型的決定系數最高，且MSE和MAE的值均小于其他4種模型，因此，直角雙曲線改進模型為其最適擬合模型，這與葉子飄等[23]提出的該模型具有較廣的適用性，可擬合不同生境下的植物光響應的曲線觀點一致。蔣高明[24]認為大體上陰生植物的LCP<20 μmol·m-2·s-1或更低，LSP為500～1 000 μmol·m-2·s-1；陽生植物的LCP為50～100 μmol·m-2·s-1，LSP為1 500～2 000 μmol·m-2·s-1或者更高；通過直角雙曲線改進模型計算得出車前的LSP為1 808 μmol·m-2·s-1、LCP為24.25 μmol·m-2·s-1，Pnmax為20.158 μmol·m-2·s-1、Rd為1.611 μmol·m-2·s-1、AQY為0.07，其LCP接近陰生植物的范圍，而光補償點低說明植物利用弱光能力強，有利于有機物質的積累，由此表明，車前屬于耐蔭植物，能夠充分利用弱光進行光合作用，這與劉香芬[25]的試驗結果一致；此外，車前的LSP達到陽生植物的標準，表明車前具有一定的耐高溫特征，但是在持續的高光合輻射強度下葉片也會出現蔫萎的現象。

從車前CO2響應曲線的擬合結果可知，改進指數模型的決定系數最高，且MSE和MAE的值均小于其他4種模型，因此改進指數模型為其最適擬合模型，這和陳衛英等[12]提出的改進指數模型具有較高精確性和適宜性的結果一致。通過改進指數模型的數學方程計算得出車前在飽和光照條件下的Pnmax為31.010 μmol·m-2·s-1、CSP為1 264.45 μmol·m-2·s-1、Г為96.191 μmol·m-2·s-1、Rp為7.724 μmol·m-2·s-1、φ為0.086。由圖2中B可以看出，當Ci<400 μmol·mol-1，車前的凈光合速率呈現出線性增長趨勢，說明在一定的條件下，凈光合速率受Ci的影響較大，且隨著Ci增加而增加。

影響植物光合作用的因子復雜且多變，Ci、Gs、Tr、WUE及PAR等都是其影響因子，這些因子對光合作用的影響不僅是綜合的，而且因子之間也會相互影響[26-27]。車前光響應數據的相關性分析結果表明，Pn與Gs、Tr、WUE以及PAR均為極顯著正相關；Pn與Ci為極顯著負相關。比較光合有效輻射的變化對Ci、Gs、Tr以及WUE的影響可知，當PAR≤200 μmol·m-2·s-1，車前能夠有效的利用水分和CO2進行光合作用，且隨著PAR增大，車前對水分及CO2的利用效率線性增長；而隨著光強的持續增大，Ci開始處于相對穩定狀態，同時Gs持續增大，大量的水分通過蒸騰作用散失，使得水分利用率降低。研究結果表明，車前對弱光具有較強的利用能力，因此在栽培過程中應進行適當的遮蔭處理，以保證車前的質量和產量，以期實現對這種重要且用途廣泛的植物資源的充分利用。

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