Раскрытие как физиология и морфология связаны позволяет глубже понять механистической функционирования листьев растений. Мы указываем как процедуру, чтобы получить параметры устьичного регулирования от устьичные измерений проводимости и корреляции с традиционными функциональными листьев черт.
Листовые функциональные черты важны, потому что они отражают физиологические функции, такие как испарения и ассимиляции углерода. В частности, морфологические черты лист есть потенциал, чтобы обобщить растения стратегии с точки зрения эффективности водопользования, модели роста и использования питательных веществ. Лист экономика спектр (LES) является признанным база функциональной экологии растений и отражает градиент увеличивается удельная площадь листа (SLA), листовой азота, фосфора и содержание катионов, и уменьшение листовой содержание сухого вещества (LDMC) и соотношение углерода азота ( CN). ЛЕС описывает различные стратегии, начиная от короткоживущих листьев с высокой мощностью фотосинтеза листьев в массе до долгоживущих листьев с низким уровнем ассимиляции углерода массовых основе. Тем не менее, черты, которые не включены в ЛЕ может предоставить дополнительную информацию о физиологии этого вида, например, связанные с устьиц контроля. Протоколы представлены в широком диапазоне листовой FunctioNAL черты, в том числе черт ЛЕ, но и черты, которые не зависят от файлов. В частности, новый метод вводится, что относится нормативной поведение растений в проводимости устьиц к дефициту давления пара. Полученные параметры устьичного регулирования, то можно сравнить с ЛЕ и других растений функциональных признаков. Результаты показывают, что функциональные лист черты LES также действительные прогностическими параметрами регулирования устьичного. Например, концентрация углерода листьев положительно связаны с дефицитом давления пара (ДДП) в точке перегиба и максимума кривой проводимости-ДДП. Тем не менее, черты, которые не включены в ЛЕ добавлена информация в объяснении параметров устьичного включения: ДДП в точке перегиба кривой проводимости-ДДП был ниже для видов с высокой плотностью устьиц и более высоким индексом устьиц. В целом, устьица и вены черты были более мощные предикторы для объяснения регуляции устьиц тхан черты, используемые в ЛЕ.
Для продвижения функциональную понимание того, листья растений, многие недавние исследования пытались связать морфологический, анатомический и химической листа черты физиологических реакций, таких как лист проводимости устьиц (г S) 1-4. Кроме того, для листовых черт, устьичную проводимость сильно зависит от условий окружающей среды, таких как плотность потока фотонов фотосинтетически активной, температуры воздуха и ДДП 5. Различные способы были предложены для моделирования GS – ДДП кривые 6-8, которые, главным образом, на основе линейной регрессии ГЦБ по ДДП 6. В отличие от этого, модель, представленная в данном исследовании регрессирует в логит относительной проводимости устьиц (то есть, отношение г S для максимальной проводимости устьиц г Smax) по ДДП и счета за нелинейности, добавив ДДП в виде квадратичной срок регрессора.
По сравнению с другими моделями, новая модель позволяет для получения параметров, которые описываютДДП, на котором г S подавляется при нехватке воды. Аналогичным образом, VPD получается при которой г S максимальна. Поскольку такие физиологические параметры могут быть как ожидается, будет тесно связан с ассимиляции углерода 9,10 тесная связь между этими параметрами модели и ключевых черт листьев в питательной и распределения ресурсов, как это отражено в ЛЕ следует ожидать 3,11. Как следствие, должны быть также тесная взаимосвязь между стратегиями устьичного регулирования с LES черт. Такие отношения, как ожидается, в частности, для листьев привычки (вечнозеленые лиственные против), а листьев привычка и коррелирует с ЛЕ и эффективности водопользования 12,13. Виды Evergreen, как правило, растут медленнее, но более эффективны в средах, бедных питательными веществами 14. Таким образом, лист привычка должны перевести в различных моделей регулирования устьичного, с более консервативной стратегии водопользования, чем лиственных пород.
КомпAring большой набор широколиственных пород деревьев в саду общей ситуации, следующие гипотезы были проверены: 1) Параметры модели от г S – VPD модели связаны с листовыми черт, связанных со спектром лист экономики. 2) виды Evergreen имеют более низкий средний г S и г Smax значения, чем лиственных пород.
Параметры регулирования устьиц, извлеченные методом, изложенным в этой статье подчеркивают важность устьичные черт, таких как плотность устьиц и индекса устьиц. Эти новые отношения демонстрируют потенциал увязки параметров из физиологических моделей к морфологическим, анатомические и химические лист черты 20. По сравнению с другими методами, данный подход несет преимущество захвата уникальный и однозначный ДДП значение, при котором устьичного проводимость вниз регулируется до половины от максимума моделируемой г с.
Из всех шагов, изложенных в протоколе наиболее важные из них являются измерения проводимости устьиц. Из-за многофакторного регулирования устьичные проводимость окружающего погодных условий оказывают сильное влияние на г S. Устьичная измерения проводимости при высокой относительной влажности и низкой интенсивности света может быть ненадежным 21-23. Что касается морфологического и Анатomical черты, протокол всегда должны быть адаптированы к целевым видов, включенных в исследование. В частности, в анализе плотности вены, продолжительность отбелки и окраски листьев должны быть изменены, в зависимости от структуры листа и вязкости. Потенциальные ограничения метода включают виды, для которых измерения проводимости устьиц невозможно или сложным и склонны к ошибкам вследствие чрезвычайных форм листьев. Это может включать в себя хвойные и травы с очень узкими листовыми пластинками.
Наши результаты подтверждают частично первый гипотезу о связи между параметрами проводимости устьиц и листовых черт лист экономики спектра (LES), что соответствует нескольким других исследований. Например, Poorter и Bongers (2006) 24 сообщили тесную связь между г S и черт, представленных LES, например, с г S уменьшается с увеличением продолжительности жизни листьев. Соответственно, Шульц и др. (1994) 1 demonstпо рейтингу четкие связи между содержанием азота и листьев г SMAX. Точно так же, Juhrbandt др. (2004) 25 были обнаружены значительные отношения между г SMAX и площадь листьев и листьев содержание азота.
Наша вторая гипотеза четких различий в отношении к привычке листьев не может быть подтверждена. Высокая изменчивость измеренных параметров и черт в пределах вечнозеленых и лиственных листьев привычке указывают, что лист привычка не является хорошим дескриптор LES. Brodribb и Холбрук (2005) 26 обсуждали, что лист привычка и листьев физиологические стратегии не может быть подключен, так как неизбежно широкой вариации черта является общей для всех типов листьев привычки.
Подход может быть продлен до черты и физиологических особенностей органов растений, кроме листьев, например, черт, связанных с ксилемы гидравлики, таких как конкретные ксилемы гидравлическая проводимость и микроскопии древесины черты 27. Аналогичным образом, другиетипы листовых черт, как, полученных из микроскопии, такие как структуры частокол паренхимы и epicuticular воска слоистой структуры могут быть включены 28.
В целом, это исследование подтвердило тесную связь между ЛЕ и устьиц регулирования. Кроме того, метод, представленный здесь выявлено аспекты устьичные моделей регулирования, которые не связаны с LES. Особенно конкретные лист черты, такие как размер устьиц, плотности и индекса, а также длины вен заслуживают внимания в будущем в функциональных исследований растений.
The authors have nothing to disclose.
We are indebted to Xuefei Yang, Sabine Both, Lin Chen and Kaitian Wang for coordinating the fieldwork and establishing the BEF-China experiment. We are also grateful to the whole BEF-China research group for their general support. BEF-China is mainly funded by the German Research Foundation (DFG FOR 891/1 and 2) and funding for this particular project was provided by the German Research Foundation to H.B. (DFG BR 1698/9-2). We are also thankful for the travel grants and summer schools financed by the Sino-German Centre for Research Promotion in Beijing (GZ 524, 592, 698, 699 and 785). In addition we would like to thank David Eichenberg, Michael Staab, Katja Grotius, Silvana Tornack, Lin Chen, and Shouren Zhang for their support in the field and in the lab.
SC 1 Porometer | Decagon | NA | Any other porometer is suitable |
Cable ties to mark leaves | NA | NA | NA |
Plastic sample bags | NA | NA | NA |
Paper sample bags | NA | NA | NA |
Hygrometer | Trotec | NA | Any other is suitable |
Nail polish | NA | NA | NA |
Axioskop 2 plus | Zeiss | NA | Any other is suitable |
Ethanol | NA | NA | NA |
Bleach | NA | NA | NA |
5% NaOH | NA | NA | NA |
10% KOH | NA | NA | NA |
25% H2O2 | NA | NA | NA |
Malachite green | NA | NA | NA |
Safranine | NA | NA | NA |