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新方法:用光合儀實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)葉片含水量
日期:2023-08-14 17:41:55
光合儀可以測(cè)得環(huán)境空氣中的水分,但葉片本身的含水量可能對(duì)光合、氣孔、水分利用效率等的影響更為直接。芬蘭科學(xué)家開(kāi)發(fā)并測(cè)試了一種新方法,將GFS-3000光合熒光測(cè)量系統(tǒng)與光譜傳感器組合,在測(cè)量氣體交換的同時(shí),可實(shí)時(shí)測(cè)量葉片的水分含量。


為有效量化和預(yù)測(cè)干旱對(duì)植物的影響,需了解植物水分狀況與生產(chǎn)力和死亡率之間的關(guān)系。植物水分狀況與葉片含水量密切相關(guān),可使用遙感技術(shù)進(jìn)行估算。研究人員使用1550-1950 nm波長(zhǎng)域的低成本微型光譜傳感器,在測(cè)量葉室中蒸汽壓虧缺、CO2濃度和光強(qiáng)度增加的情況下,以亞分鐘時(shí)間分辨率測(cè)量白樺(Betula pendula Roth)葉片含水量的變化,并同步進(jìn)行了葉片氣體交換測(cè)量;研究人員還開(kāi)發(fā)了一種新的方法來(lái)校準(zhǔn)反射率測(cè)量以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)單個(gè)葉片的葉片含水量?;?550 nm處的反射率,線(xiàn)性回歸模型解釋了98%-99%的葉片含水量變化,均方根誤差為0.31-0.43 g cm-2。該模型的預(yù)測(cè)精度比之前使用了幾種樹(shù)葉的破壞性取樣測(cè)量的研究提高了約10倍。這種新穎的方法允許高時(shí)間分辨率研究葉片含水量、蒸騰作用和同化作用之間的相互聯(lián)系,這將加深對(duì)植物內(nèi)部以及植物與大氣之間水分傳輸?shù)睦斫狻?/span>

水分對(duì)植物的重要性無(wú)需贅言。傳統(tǒng)上,植物和樹(shù)木的水分狀況是通過(guò)壓力室等破壞性方法,莖稈微變化等非破壞性技術(shù),以及水勢(shì)儀等設(shè)備測(cè)量的。然而,這些傳統(tǒng)方法是勞動(dòng)密集型的,在空間和時(shí)間上也都受到限制,這些挑戰(zhàn)可以通過(guò)遙感技術(shù)來(lái)解決。鑒于光譜對(duì)含水量很敏感,最近的技術(shù)進(jìn)步發(fā)展出了利用遙感技術(shù),包括光學(xué)成像、激光、雷達(dá)和微波掃描以及拉曼光譜等開(kāi)發(fā)的葉片含水量估計(jì)方法。然而,這些應(yīng)用在理解葉片水分動(dòng)態(tài)所需的高時(shí)間分辨率下的精度并不理想。

光譜傳感器的小型化為利用遙感應(yīng)用改進(jìn)基于光譜特征的葉片含水量估計(jì)提供了新的機(jī)會(huì)。研究人員測(cè)試了在1550–1950 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)使用微型光譜傳感器測(cè)量葉片反射率的變化,結(jié)合葉片氣體交換測(cè)量,作為研究植物水分關(guān)系中葉片水分動(dòng)態(tài)的新方法。使用葉片蒸騰速率來(lái)校準(zhǔn)基于葉片反射率的葉片含水量,以提高葉片含水量的估計(jì)精度。使用在不同CO2濃度、光照強(qiáng)度和葉室內(nèi)蒸汽壓差(VPD)下測(cè)量的白樺葉片對(duì)這種新方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究使用了芬蘭NIRONE S2.0光譜傳感器,波長(zhǎng)1550-1950 nm,與德國(guó)WALZ的GFS-3000便攜式光合熒光測(cè)量系統(tǒng),將光譜傳感器固定到光合儀葉室底部,進(jìn)行同步測(cè)量。由于GFS-3000的下葉室與上葉室一樣,都可透光,留出了可進(jìn)行光學(xué)測(cè)量的位置,使得這種組合測(cè)量的想法得以實(shí)現(xiàn)(圖1)。

對(duì)白樺葉片進(jìn)行測(cè)量時(shí),借助GFS-3000的控制功能,進(jìn)行了三種處理,包括控制葉室內(nèi)的蒸汽壓差(VPD)、二氧化碳含量和光強(qiáng),同時(shí)保持其他兩個(gè)因子不變。通過(guò)將溫度從20°C升高至35°C并將相對(duì)濕度從88%降低至35%(表1),VPD從5 Pa kPa-1逐漸升高至45 Pa kPa?2,持續(xù)30分鐘,同時(shí)CO2濃度保持在400 ppm,光照保持在高強(qiáng)度水平(1200 μmol m-2);CO2濃度范圍為50 ppm至500 ppm,光照和VPD保持恒定在800μmol/m2和22 Pa kPa-1;光強(qiáng)范圍為0至1400 μmol m-2 s-1,而VPD和CO2濃度分別保持在20 Pa kPa-1和400 ppm。當(dāng)CO2濃度和光照變化時(shí),溫度設(shè)置為26°C,相對(duì)濕度設(shè)置為42%。在所有實(shí)驗(yàn)中,葉室內(nèi)的氣流設(shè)置為650 μmol/s。


圖123013001.jpg

圖1 (a) 使用GFS-3000光合儀分析白樺葉含水量,葉室上方安裝了LED光源模塊,下方安裝了微型光譜傳感器(NIRONE 2.0);(b) 白樺葉含水量的微型光譜傳感器測(cè)量示意圖;圓圈是大致的傳感器測(cè)量區(qū)域。

表1 蒸汽壓差(VPD)、CO2濃度和光照強(qiáng)度的變化步驟,其余兩個(gè)環(huán)境參數(shù)保持不變。
表123013001.jpg


圖223013001.jpg

圖2 去除葉柄后,所有四個(gè)測(cè)量葉片的每個(gè)波長(zhǎng)(x軸)的葉片反射率和等效水厚度(EWT)之間的線(xiàn)性回歸模型的平均確定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)。陰影區(qū)域顯示的波長(zhǎng)對(duì)水蒸氣濃度不敏感(p>0.05)。

圖323013001.jpg

圖3 使用標(biāo)準(zhǔn)化比率指數(shù)估計(jì)等效水厚度的精度度量:(a)確定系數(shù)的平均值(R2)和(b)去除葉柄后所有四個(gè)測(cè)量葉片的每個(gè)NRI的均方根誤差(RMSE)的平均值。用于在x軸和y軸上計(jì)算每個(gè)NRI的波長(zhǎng)。

圖423013001.jpg

圖4 在CO2濃度和光照強(qiáng)度不變的情況下,將兩片銀樺樹(shù)葉從樹(shù)枝上取下后,觀(guān)察并預(yù)測(cè)了暴露于VPD增加的兩片銀樺樹(shù)樹(shù)葉的等效水厚度(EWT,g m?2)。使用1550nm波長(zhǎng)的反射率作為預(yù)測(cè)因子進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)EWT估算中的最低RMSE選擇反射波長(zhǎng)。該線(xiàn)表示1:1的關(guān)系。這些估計(jì)沒(méi)有偏差。反射系數(shù)被轉(zhuǎn)換為EWT,葉片1和2的系數(shù)分別為?4310.4和?4631.1,常數(shù)分別為700.7和715.3。


圖523013001.jpg

圖5 在(a,b)蒸汽壓虧缺(VPD,藍(lán)線(xiàn))和恒定CO2濃度和光照強(qiáng)度、(c)CO2濃度和恒定VPD水平和光強(qiáng)(藍(lán)線(xiàn))的增量增加下,預(yù)測(cè)的等效水厚度(EWT,g m?2,黑線(xiàn))和測(cè)得的蒸騰速率(mmol m?2 s?1,紅線(xiàn))的變化,以及(d)VPD和CO2濃度的光強(qiáng)和恒定水平(藍(lán)線(xiàn))。使用1550nm波長(zhǎng)的反射率預(yù)測(cè)EWT;EWT和蒸騰作用的降低表明葉柄移除的時(shí)間。三次測(cè)量的移動(dòng)平均值用于過(guò)濾噪聲。

本文所述的新方法與研究植物水分關(guān)系以及葉片含水量對(duì)葉片氣體交換和植物生長(zhǎng)的作用非常相關(guān)。這一創(chuàng)新使我們能夠直接研究葉片含水量如何影響葉片的氣體交換,反之亦然。截至之前,這還是不可能的,至少在這種精度和時(shí)間分辨率下是不可能的。換句話(huà)說(shuō),葉片含水量描述了葉片的內(nèi)部狀態(tài),這可能比環(huán)境條件更直接地驅(qū)動(dòng)氣孔調(diào)節(jié)、光合作用和水分利用效率。將連續(xù)的葉含水量測(cè)量與葉或莖水勢(shì)測(cè)量相結(jié)合也有助于將滲透溶質(zhì)的動(dòng)態(tài)與葉含水量的測(cè)量分離。同時(shí)測(cè)量葉片碳和水交換以及葉片含水量,使我們能夠進(jìn)一步了解葉片水動(dòng)力學(xué)對(duì)葉片生理過(guò)程的調(diào)控,以及環(huán)境條件對(duì)葉片含水量和葉片氣體交換之間關(guān)系的影響。氣候變化增加了影響葉片蒸騰和相關(guān)碳交換的VPD的異常升高,導(dǎo)致全球植被生長(zhǎng)減少。為了模擬植被的生長(zhǎng),需要了解VPD升高對(duì)葉片水分狀況和相關(guān)碳同化的影響,相關(guān)問(wèn)題就可以使用這一新方法進(jìn)行研究。


—— 參考文獻(xiàn) ——

Junttila, S.; H?ltt?, T.; Salmon, Y.; Filella, I.; Pe?uelas, J. A Novel Method to Simultaneously Measure Leaf Gas Exchange and Water Content[J]. Remote Sensing 2022, 14(15), 3693.

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