생리 및 형태가 연결되는 방식을 탈피하여 공장의 기계적인 기능의 깊은 이해 잎 수 있습니다. 우리는 기존의 기능 잎의 특성과 기공 전도도 측정과 상관 관계에서 기공 규제의 매개 변수를 도출하는 과정을 모두 제시한다.
그들은 이러한 증산과 탄소 동화 작용으로 생리 기능을 반영하기 때문에 잎의 기능 특성이 중요하다. 특히, 형태 적 특징은 잎 물 사용 효율, 성장 패턴 및 영양소 이용 약관 식물 전략을 요약 할 수있는 잠재력을 가지고있다. 리프 경제학 스펙트럼 (LES)이 기능성 식물 생태 인식 프레임 워크이며 (구체적인 리프 영역 (SLA), 잎의 질소, 인 및 양이온 함량이 증가하고, 잎의 건조 물질 함량 (LDMC)와 탄소, 질소 비율을 감소하는 기울기를 반영 CN). 레 저 질량 기반의 탄소 동화 속도와 수명이 긴 잎에 잎 질량 당 높은 광합성 능력 단명 한 잎의에 이르기까지 다양한 전략을 설명합니다. 그러나 레에 포함되지 않은 특성은 기공 제어와 관련된 것과 같은 종의 생리에 대한 추가 정보를 제공 할 수 있습니다. 프로토콜은 잎 능의 광범위한 제시레의 특성뿐만 아니라 레 무관 한 특성을 포함하여 최종 특징. 특히, 새로운 방법은 증기압 적자 기공 컨덕턴스 식물 '규제 동작에 관한 것을 도입한다. 기공 규제 얻어진 파라미터는 LES와 다른 식물 기능적 특성과 비교 될 수있다. 결과는 레의 기능 잎 특성은 기공 규제의 매개 변수에 대한 유효한 예측도 있다고 보여줍니다. 예를 들면, 잎의 탄소 농도는 변곡점에서 증기압 적자 (VPD) 및 컨덕턴스 VPD 곡선의 최대 양에 관련이 있었다. 그러나 레에 포함되지 않은 특성은 기공 제어의 매개 변수를 설명하는 정보를 추가 : 전도-VPD 곡선의 변곡점에서의 VPD 높은 기공 밀도와 높은 기공 지수 종 낮았다. 전반적으로, 기공과 정맥의 특성을 설명 기공 조절 T에 대한보다 강력한 예측 인자였다레에 사용 한 특성.
식물 잎의 기능 이해를 향상하기 위해 많은 최근의 연구는 잎의 기공 전도도 (G의 S) 1-4과 같은 생리적 반응에 형태 학적, 해부학, 화학 잎 특성을 관련하려고했습니다. 또한, 잎의 특성에, 기공 컨덕턴스 강하게 광합성 활성 광자 플럭스 밀도, 공기 온도 및 5 VPD 같은 환경 조건에 의해 영향을 받는다. 주로 VPD 6 GS의 선형 회귀에 기초 VPD 커브 6-8 - 다양한 방법은 GS를 모델링하는 것이 제안되어왔다. 대조적으로, 본 연구에서 제시된 모델은 상대적 기공 컨덕턴스 (즉, 최대 기공 컨덕턴스 g SMAX에 g (S)의 비) VPD에 그리고 이차 회귀 용어로 VPD를 추가하여 비선형 차지의 logits 후퇴합니다.
다른 모델과 비교하여, 새로운 모델은 설명 변수를 유도 허용G (S)가 물 부족에서 아래로 조절되는 VPD. 마찬가지로, VPD는 g (S)가 최대가되는 얻어진다. 이러한 생체 변수 단단히 탄소 동화 9,10- 링크 될 것으로 예상 될 수있는 바와 같이 LES에 반영된 이러한 모델 파라미터 및 영양소 및 자원 할당에 리프 키 특성 간의 링크는 근접 3,11를 예상한다. 결과적으로, 또한 레 특성과 기공 규제의 전략 사이의 긴밀한 관계가 있어야한다. 이러한 관계는 모두 레와 물 사용 효율 (12, 13)과 상관 관계가 잎 습관으로 (상록 대 낙엽) 잎 습관에 대한, 특히 예상된다. 상록 종은 느린 성장하는 경향이 있지만 14 영양소 불량 환경에서 더욱 효율적이다. 따라서, 잎 습관 낙엽 종보다 더 보수적 인 물 사용 전략, 기공 조절 패턴을 다른로 번역해야합니다.
컴포지션일반적인 정원 상황에서 활엽수 종의 대형 세트를 aring, 다음과 같은 가설을 테스트했다 : G (S)으로부터 1) 모델 매개 변수 - VPD 모델은 잎 경제 스펙트럼 관련 잎의 특성에 연결되어 있습니다. 2) 상록 종은 낙엽 종보다 낮은 평균 G S와 G SMAX 값을 갖는다.
1. 기공 컨덕턴스
E = S 포화 수증기압 [고전력 증폭기]
T는 = 온도
그림 플롯 값과 G s의 피팅 모델의 1 예 -. VPD 기공 전도도는 종 Liquidambar의 formosana에 대한 증기압 적자의 함수로 꾸몄다. 빈 점은 관찰 된 값을 나타냅니다. (A) 최대 기공 전도도는 최대 기공 전도도에 VPD 및 기공 전도도 의미는 절대 따라서 비 확장 기공 전도도 (G의 S) 데이터에서 추출 하였다. (B) 스케일 기공 전도도 데이터 (G S / G SMAX) 상대 매개 변수를 추출하는 플롯했다 (채워진 점으로 표시) (20). 다시 인쇄 (20)의 허가. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
모든 종족에 대한 그림 2. 모든 장착 모델. 모든 종족에 대한 VPD 회귀에 기공 전도도 데이터에 대한 모델 그래프. 상록 종은 레드 라인 (20)에 의해 검은 선, 낙엽 종으로 표시됩니다. (20)으로부터 허가를 다시 인쇄 할 수 있습니다.
참고 : logits을 사용하는 대신 VPD에 직접 G의 S의 기능에 영향을 미치지는 G SMAX를 초과하지 않는 최대 값을 모델링 포인트로 연결하고 G s의 높은 VPD에서 0에 접근한다.
기공 특색 2. 측정
잎 정맥 특색 3. 평가
참고 : 잎 정맥 특성의 평가를 들어, 사용 하였다 자루 및 Scoffoni 17에서 프로토콜을 수정했습니다.
기타 리프 특색 4. 평가
참고 : 이러한 특정 같은 엉덩이 전형적인 잎의 특성등 잎 영역 (SLA), 잎을 건조 물질 함량 (LDMC), 엽면적, 요소 내용, 잎 습관, 잎 pinnation, 잎 화합물의 종류, 잎 마진 유형은 프로토콜 (18, 19)를 설립 다음.
기공 전도도와 기공 규제의 많은 매개 변수는 형태 학적, 해부학, 화학 잎의 특성에 관련이있는 것으로 밝혀졌다. 이하, 포커스가 기공 밀도 (p = 0.04) 및 기공 인덱스 (p = 0.03) 감소 및 리프 탄소 함량 (p = 0.02로 증가 변곡점에서 VPD하도록 링크 될 것이다 그림 참조 3). 결과는 변곡점에서 VPD 감소함에 기공 밀도와 기공 지수 감소 있다는 것을 보여준다. 대조적으로, 기공 전도도의 어떤 매개 변수는 잎 습관에 명확한 관계를 보이지 않았다. 잎 습관의 두 그룹 내에서 높은 변화는 다른 규제 메커니즘 상록과 낙엽 잎 습관의 그룹 내에서 모두 존재한다는 것을 보여줍니다.
제 그림 3. 결과 그림기공 컨덕턴스 조정 · 잎 형질 패턴 사이 E 링크 증기압 적자 (VPD) g S의 변곡점에서 -. (A) 기공 밀도 (B) 기공 인덱스의 함수로서 VPD 곡선 (VpdPoi) 및 (C) 잎 탄소 함량 20. 다시 인쇄 (20)의 허가. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
본 논문에서 제시 한 방법에 의해 추출 기공 규제의 매개 변수는 기공 밀도와 기공의 지표로 기공 특성의 중요성을 강조. 이 새로운 관계는 해부학 및 화학 잎 (20)를 형질 형태에 생리 학적 모델에서 매개 변수를 연결의 가능성을 보여줍니다. 다른 방법에 비해, 본 방법은 기공 컨덕턴스 모델링 g의 최대 값의 절반으로 하향 조절되는 고유하고 명확한 VPD 값을 포획하는 장점을 맺는다.
프로토콜에 설명 된 모든 단계의 가장 중요한 사람은 기공 전도도의 측정이다. 때문에 기공 전도도 주변 기상 조건의 인성 규제 G (S) 상에 강력한 영향을 미친다. 높은 상대 습도와 낮은 조명 강도에 기공 전도도 측정은 21 ~ 23 신뢰할 수있다. 형태에 대하여과 아낫과 함께omical 특성은, 프로토콜은 항상 연구에 포함 된 대상 종에 적응해야한다. 혈관 밀도 분석에서 특히, 표백 및 잎의 얼룩의 지속 시간은 잎의 구조와 인성에 따라 변화한다. 방법의 잠재적 인 제한 기공 전도도의 측정이 불가능하거나 복잡하고 특별한 잎의 형태로 인해 오류가하는 경향이있는 종을 포함한다. 이것은 매우 좁은 잎 블레이드와 침엽수와 잔디를 포함 할 수있다.
우리의 결과는 부분적 기공 컨덕턴스 파라미터들 및 여러 다른 연구에 대응 리프 경제학 스펙트럼 (LES), 잎의 특성 사이의 링크의 첫 번째 가설을 확인한다. 예를 들어, Poorter 및 Bongers는 (2006 년) (24)는 G (S)가 증가 잎의 수명과 감소와 G S와 예를 들어 레로 표시 특성 사이에 밀접한 링크를보고했다. 따라서, 슐츠 외. (1994) 1 demonst잎의 질소 함량 및 G SMAX 사이의 평가 명확한 링크. 마찬가지로, Juhrbandt는 외. (2004) (25)는 G SMAX와 잎 영역과 잎의 질소 함량 간의 중요한 관계를 발견했다.
잎 습관에 관한 명확한 차이의 우리의 두 번째 가설은 확인 할 수 없습니다. 상록과 낙엽 잎 습관 내에서 측정 된 매개 변수와 특성에 높은 변화는 잎 습관 레의 좋은 기술자가 아니다 나타냅니다. Brodribb과 홀 브룩은 (2005 년) (26)는 다양한 특성의 변화가 잎 습관의 모든 유형에서 일반적이기 때문에 잎 습관과 잎 생리 학적 전략은 필연적으로 연결되지 않을 수 있음을 논의했다.
접근 특성과 같은 특정 목부 수리 전도도 및 현미경 나무 27 형질이 아니라 잎보다, 예를 들면 유압 목부 관련된 형질 다른 식물 기관의 생리적 특성으로 확장 될 수있다. 마찬가지로, 다른이러한 방어벽 실질 구조 epicuticular 왁스층 구조로서 현미경으로 잎으로부터 유도 특성의 유형 (28)에 포함 할 수있다.
요약하면, 본 연구는 레와 기공 규제 사이의 밀접한 관계를 확인했다. 또한, 여기에 제시된 방법은 레와 관련이없는 기공 규제 패턴의면을 밝혔다. 이러한 기공의 크기, 밀도, 인덱스뿐만 아니라 정맥 길이 특히 특정 잎의 특징은 기능성 식물 연구에서 미래의 관심을받을 자격이.
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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