Démêler comment physiologie et la morphologie sont liés permet une meilleure compréhension du fonctionnement mécanique de feuilles de la plante. Nous présentons à la fois une procédure pour dériver des paramètres de régulation stomatique à partir de mesures de la conductance stomatique et des corrélations avec des traits traditionnels de feuille fonctionnelle.
Traits fonctionnels foliaires sont importantes parce qu'elles reflètent les fonctions physiologiques, tels que la transpiration et l'assimilation de carbone. En particulier, les traits morphologiques des feuilles ont le potentiel pour résumer les stratégies de plantes en termes d'utilisation efficace de l'eau, modèle de croissance et de l'utilisation des nutriments. Le spectre feuille de l'économie (LES) est un cadre reconnu en écologie végétale fonctionnelle et reflète un gradient d'augmentation de la surface foliaire spécifique (SLA), azote foliaire, teneur en phosphore et de cations, et en diminuant le contenu de la feuille de matière sèche (LDMC) et le rapport de l'azote de carbone ( CN). Le LES décrit les différentes stratégies allant de celle des feuilles de courte durée avec la capacité photosynthétique élevé par la masse foliaire sur les feuilles à long terme avec des taux d'assimilation de carbone faibles fondées sur la masse. Cependant, les traits qui ne sont pas inclus dans les ERP pourraient fournir des informations supplémentaires sur la physiologie de l'espèce, tels que ceux liés au contrôle stomatique. Les protocoles sont présentés pour une large gamme de feuilles functiotraits Nal, y compris les traits de la LES, mais aussi des traits qui sont indépendants de la LES. En particulier, une nouvelle méthode est introduit qui concerne le comportement de réglementation des plantes dans la conductance stomatique au déficit de pression de vapeur. Les paramètres résultant de régulation stomatique peuvent ensuite être comparés à l'ERP et d'autres traits fonctionnels de plantes. Les résultats montrent que les traits de feuille fonctionnelle de l'ERP étaient également des prédicteurs valables pour les paramètres de régulation stomatique. Par exemple, la concentration de carbone de la feuille était positivement corrélée au déficit de pression de vapeur (DPV) au point d'inflexion et le maximum de la courbe de conductance MEV. Cependant, les traits qui ne sont pas inclus dans les ERP ajoutés informations pour expliquer les paramètres de contrôle stomatique: le SPV au point d'inflexion de la courbe de conductance-vpj était plus faible pour les espèces dont la densité stomatique plus haut indice de stomates. Dans l'ensemble, les traits de stomates et la veine étaient des prédicteurs plus puissants pour expliquer la régulation stomatique than traits utilisés dans les ERP.
Pour faire avancer la compréhension fonctionnelle des feuilles de la plante, de nombreuses études récentes ont tenté de relier morphologique, anatomique et traits foliaires chimique à des réponses physiologiques, comme la feuille de conductance stomatique (g S) 1-4. En outre, à des traits de feuilles, la conductance stomatique est fortement influencée par les conditions environnementales, telles que la densité de flux de photons photosynthétiquement actif, la température de l'air et vpj 5. Différents moyens ont été proposés pour modéliser gs - courbes vpj 6-8 qui sont principalement basés sur la régression linéaire de gs sur vpj 6. En revanche, le modèle présenté dans cette étude régresse logits de la conductance stomatique relative (à savoir le rapport de g S au maximum de la conductance stomatique g SMAX) sur VPD et représente la non-linéarité en ajoutant vpj comme un terme de variable explicative quadratique.
Comparé à d'autres modèles, le nouveau modèle permet pour dériver des paramètres qui décriventVPD à laquelle g S est régulée à la baisse sous la pénurie d'eau. De même, le SPV est obtenu à laquelle g S est maximale. Comme ces paramètres physiologiques peuvent être devraient être étroitement lié à l'assimilation de carbone 9,10 un lien étroit entre ces paramètres du modèle et les traits principaux de la feuille à la répartition des nutriments et des ressources telles que reflétées dans les ERP devrait être prévu 3,11. En conséquence, il devrait y avoir également une relation étroite entre les stratégies de régulation stomatique avec des traits ERP. Une telle relation est prévu en particulier pour les feuilles habitude (feuillage persistant par rapport à feuilles caduques) comme feuille habitude est à la fois corrélée avec les ERP et avec une utilisation efficace de l'eau 12,13. Evergreen espèces ont tendance à croître plus lentement, mais sont plus efficaces dans des environnements pauvres en éléments nutritifs 14. Ainsi, la feuille habitude devrait se traduire par différents modes de régulation stomatique, avec une stratégie d'utilisation de l'eau plus conservatrice que les espèces à feuilles caduques.
Comparation un grand ensemble d'espèces d'arbres à feuilles larges dans une situation de jardin commun, les hypothèses suivantes ont été testées: 1) Modèle paramètres de g S - modèles VPD sont reliées à des traits de feuilles liées au spectre feuille de l'économie. 2) espèces Evergreen ont moyenne inférieure g S et g SMAX valeurs que les espèces à feuilles caduques.
1. conductance stomatique
= saturation à la pression de la vapeur d'eau e de [hPa]
T = température [° C]
Figure 1. Exemple des valeurs tracées et le modèle ajusté pour g S -. Vpj La conductance stomatique tracée en fonction du déficit de pression de vapeur pour les espèces Liquidambar formosana. Points vides représentent les valeurs observées. (A) la conductance stomatique maximale, le SPV à la conductance stomatique maximale et moyenne conductance stomatique ont été extraites de la conductance absolue ainsi non réduite stomatique (g S) de données. (B) les données de conductance stomatique en écailles (S g / g SMAX) ont été tracées pour extraire les paramètres relatifs (représentés par des points noirs) 20. Re-print avec la permission de 20. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 2. Tous les modèles ajustés pour toutes les espèces. Graphiques de modèle pour les données de la conductance stomatique à la régression vpj pour toutes les espèces. Evergreen espèces sont représentées par des lignes noires, espèces à feuilles caduques par des lignes rouges 20. Re-imprimer avec la permission de 20.
NOTE: En utilisant les logits lieu de régresser g S directement à vpj, mène au point qui a modelé les valeurs maximales ne dépassent pas g SMAX et que g S se rapproche de 0 à haute vpj.
2. Mesures de stomatiques Traits
3. Évaluation de la veine de la feuille Traits
REMARQUE: Pour l'évaluation des traits feuille de veine, un protocole de Sack un & Scoffoni 17 a été employé modifié.
4. évaluation d'autres feuilles Traits
NOTE: Asses typiques traits foliaires tels que spécifiquesurface foliaire (SLA), la teneur en matière sèche des feuilles (de LDMC), la surface foliaire, contenu de l'élément, feuille habitude, feuille pinnation, feuille type composé, feuille type de marges, etc. suivants établis protocoles 18,19.
De nombreux paramètres de régulation de la conductance stomatique et stomatique ont été trouvés être lié à morphologique, anatomique et traits foliaires chimiques. Dans ce qui suit, l'accent sera mis sur les liens pour VPD au point d'inflexion, qui a diminué avec la densité des stomates (p = 0,04) et l'indice stomatique (p = 0,03) et augmente avec la teneur en carbone de la feuille (p = 0,02, Voir Figure 3). Les résultats montrent que avec la diminution vpj au point d'inflexion il y avait une diminution de la densité stomatique et l'indice stomatique. En revanche, aucun paramètre de la conductance stomatique a montré une relation claire à la feuille habitude. La forte variation dans les deux groupes de feuilles habitude montre que différents mécanismes de régulation existent à la fois dans le groupe de feuilles persistantes et à feuilles caduques habitudes.
Figure Figure 3. Résultat èmeliens électroniques entre les modèles de traits de régulation et de feuilles conductance stomatique déficit de pression de vapeur (DPV) au point d'inflexion de la g S -. courbe VPD (VpdPoi) en fonction de (A) la densité des stomates, (B) l'indice de stomates, et (C) la feuille teneur en carbone 20. Re-print avec la permission de 20. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Les paramètres de régulation stomatique extraites par la méthode présentée dans ce document soulignent l'importance de traits de stomates, tels que la densité des stomates et l'indice de stomates. Ces nouveaux rapports démontrent le potentiel de lier les paramètres de modèles physiologiques pour morphologiques, anatomiques et feuilles chimique traits 20. Comparé à d'autres méthodes, l'approche actuelle porte l'avantage de capturer une valeur unique et non équivoque vpj à laquelle la conductance stomatique est régulée à la baisse à la moitié du maximum du g modélisé.
De toutes les étapes décrites dans le protocole les plus critiques sont les mesures de conductance stomatique. En raison de la réglementation multifactorielle des conditions météorologiques conductance stomatique ambiante avoir une forte influence sur la g S. Mesures de conductance stomatique à une humidité relative élevée et à faible intensité de la lumière peuvent être peu fiables 21-23. En ce qui concerne morphologiques et anatomical traits, le protocole doivent toujours être adaptées à l'espèce cible inclus dans l'étude. En particulier dans l'analyse de la densité de la veine, la durée de blanchiment et la coloration des feuilles devrait être modifiée, en fonction de la structure de feuille et la ténacité. Limitations potentielles de la méthode comprennent les espèces pour lesquelles les mesures de la conductance stomatique sont impossibles ou complexe et sujette aux erreurs en raison de formes de feuilles extraordinaires. Cela peut inclure des conifères et des herbes avec des lames de feuilles très étroites.
Nos résultats confirment en partie la première hypothèse d'un lien entre les paramètres de conductance stomatique et traits foliaires du spectre feuille de l'économie (LES), qui correspond à plusieurs autres études. Par exemple, Poorter et Bongers (2006) 24 ont signalé un lien étroit entre la g S et les traits représentés par les ERP, par exemple, avec g S diminuant avec l'augmentation de la durée de vie de la feuille. En conséquence, Schulze et al. (1994) 1 demonstdes liens clairs entre notés teneur en azote des feuilles et g SMAX. De même, Juhrbandt et al. (2004) 25 ont trouvé des relations significatives entre g SMAX et la surface foliaire et de l'azote foliaire contenu.
Notre deuxième hypothèse de différences claires en ce qui concerne la feuille habitude n'a pu être confirmée. La forte variation dans les paramètres et les caractères mesurés au sein de feuilles persistantes et à feuilles caduques habitude de feuilles indiquent que la feuille habitude est pas un bon descripteur de l'ERP. Brodribb et Holbrook (2005) 26 ont discuté cette habitude des feuilles et des stratégies physiologiques peuvent pas être connectés depuis inévitablement large variation de trait est commun à tous les types de feuilles habitude.
L'approche peut être étendue à des traits et des caractéristiques physiologiques des organes végétaux autres que les feuilles, par exemple à des traits liés à l'hydraulique du xylème tels que xylème spécifique conductivité hydraulique et le bois de microscopie traits 27. De même, d'autrestypes de traits foliaires comme dérivée de la microscopie tels que la structure de palissade parenchyme et la structure de couche de cire épicuticulaire 28 pourraient être inclus.
En résumé, cette étude confirme le lien étroit entre les ERP et la régulation stomatique. En outre, la méthode présentée ici a révélé facettes de modèles de régulation stomatique qui ne sont pas liées à l'ERP. Surtout traits foliaires spécifiques tels que la taille des stomates, de la densité et de l'indice ainsi que la longueur de la veine méritent une attention future dans les études de plantes fonctionnels.
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.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
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 |
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