Name: relating stomatal conductance to leaf functional traits
Uploaded: 2015-10-12T14:00:00
Duration: 11 min 9 s
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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.

1. 기공 컨덕턴스 <ol><li> 기공 전도도의 측정 참고 : 정상 상태 porometer (십 각형 SC1)의 간단한 형태의 사용을 만든 저자. porometer의 설계는 작은 크기, 직관적 인 수동 조작하고 신뢰성이 높은 장점을 갖는다. 필드 기공 컨덕턴스를 측정 할 경우, 가장 효율적으로 가능하도록 반복 측정 사이클에 대해 측정 개인들 사이의 거리를 최소화하여주십시오. </li><li> 재생 가능한 패턴에 따라 다른 종과 개인의 잎 (; 태양이나 그늘 잎 등 가능한 경우에만 동일한 노드에서, 단 하나의 범주에서 같은 높이, 같은 노출, 공장 내에서 같은 위치를) 선택합니다. <ol><li> 만 측정은 건강하고, 비 손상과 완전히 발달 상태에 나뭇잎. 반복 측정이 같은 잎에서 수행되는 것을 보장하기 위해, (케이블 타이 또는 색 테이프 등) 개인에 잎을 표시합니다. 참고 : 지표 성과기공 전도도의 ements은 주맥과 강한 잎 정맥을 피하는 동안 만 잎 표면에해야한다. </li><li> 기공 전도도 값이 정오에 명확한 감소가 표시 될 때까지 5-10 반복 측정을 일출 전에 이른 아침 시간에 측정을 시작합니다. 참고 : 측정 매일 과정은 VPD과 기공 전도도 사이의 관계를 분석하기위한 좋은 데이터를 제공합니다. </li></ol></li><li> VPD 측정 <ol><li> 바람직 휴대용 로거 각 g의 S 측정, 기록 온도 및 상대 습도와 직접적으로 동일한 리프 위치 조건을 측정한다. 증기압 적자가 8 월 로슈 매그너스 식 (15)를 사용하여 계산하십시오. </li></ol></li></ol><img alt="식 (1)" fo:content-width="3in" src="/files/ftp_upload/52738/52738eq1.jpg" width="300" /> E = S 포화 수증기압 [고전력 증폭기] <ol start="4"><li> 모델 G의 S - VPD 응답 <ol><li> 종마다 하나의 분석으로 개인 잎의 모든 일상 과정을 결합 VPD에 대한 지금 플롯 종 현명한 모든 G s의 데이터. 최대 값을 검색하여 기공 컨덕턴스 데이터에서 관찰 된 최대 값을 추출한다. , 종 - 현명한 비교에 대한 모델을 확장하는 종 (G S / G SMAX)에 대한 관찰 최대 값을 통해 관찰 된 값을 나눕니다. </li><li> 각각의 종에 대해, g (S)의 logits을 퇴행 (g S / g SMAX) VPD과 이항 에러 분포 (A, B 및 회귀 매개 변수를 나타내는 C)로 일반화 선형 모델을 이용 VPD의 차항까지 : </li></ol></li></ol><img alt="식 (2)" src="/files/ftp_upload/52738/52738eq2.jpg" width="300" /><img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/52738/52738fig1highres.jpg" width = &quot;700&quot;/&gt; 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. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52738/52738fig1highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/52738/52738fig2highres.jpg" wiDTH = &quot;400&quot;/&gt; 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. <ol start="5"><li> 모든 종의 기공 규제의 매개 변수를 추출 <ol><li> 절대 모델링 G의 SMAX 값 (그림 1B에서 MaxFit)를 계산합니다. 이렇게하려면, VPD gsMaxFit = -b / 2A를 제공 제로 1.4.2의 1 차 미분을, 설정에서 최대 기공 전도도의 VPD를 계산합니다. 1.4.2의 식에 VPD gsMaxFit를 삽입하고 MaxFit을 얻기 전자의 힘에 올립니다. M을 계산모든 종 당 컨덕턴스 측정 EAN (도 1a 참조). 참고 : 사용 통계 소프트웨어 R (http://www.r-project.org). </li><li> 모델의 최대 (MaxFit) 및 (2) VPD에서 (1) 기공 컨덕턴스 VPD : 스케일링 모델에서 상대 값을, (g S / g SMAX), 기공 컨덕턴스 VPD 값 다음 두 가지 점을 추출 계산 곡선의 변곡점의 두번째 지점 (도 1b 참조). 이러한 점을 절대 g의 S 값을 얻는 것이 g SMAX하여 이들 값을 곱한다. 분석 모두 39 종의 단일 모델의 전체 오버레이는 그림 2를 참조하십시오. </li></ol></li></ol> 기공 특색 2. 측정 <ol><li> 기공 전도도의 측정에 사용 된 동일 잎에서 바람직 샘플을 채취. 이것이 가능하지 않다면, 선택 잎에 도포 동일한 선택 순서를 적용기공 전도도 측정을위한, 바람직하게는 동일한 개인에. </li><li> 무색, 빨리 건조 매니큐어의 얇은 층을 적용 신선한 샘플 (테스트 다른 점을, 일부는 다른 사람보다 더 적합하다). 시료를 즉시 처리 할 수​​없는 경우, 70 % 알콜에 보관. 매니큐어가 밖으로 건조 후, 부드럽게 잎에서의 인상을 껍질과 정상적인 잎 샘플로, 현미경 분석을 진행합니다. 참고 : 높은 trichome 밀도와 잎의 경우 수산화 나트륨 또는 1인가 이전 단계 : 아세트산 및 산소 과산화물의 1 솔루션은 더 좋은 결과로 이어질 수 있습니다. </li><li> 광학 현미경 분석 <ol><li> 400X에 40 배 사이의 배율 할 수있는 광학 현미경에 카메라를 연결합니다. 카메라는 현미경에 접속 한 후, 스케일의 도움으로, 광학 배율과 이미지의 해상도, 예를 찍은 사진과 일치. </li><li> 오픈 소스 I를 채용ImageJ에 16 같은 마법사 처리 소프트웨어는 이러한 사진을 분석 할 수 있습니다. <ol><li> 오물, 엄지 손가락 지문, 손상된 부위, 또는 큰 잎 정맥 영역에서 이미지에 이미지 분석 도구의 모양 도구를 사용하여 모양을 그립니다. 이 영역에 적어도 5 ㎛의 2 당 샘플의 총 기공 카운트. </li><li> 기공 가드 셀 길이와 공극 길이를 측정한다. mm 2 당 기공의 수를 계산합니다. 2 mm 당 세포 수를 표피하는 기공 밀도의 비율로서 기공 지수를 계산한다. </li></ol></li></ol></li></ol> 잎 정맥 특색 3. 평가 참고 : 잎 정맥 특성의 평가를 들어, 사용 하였다 자루 및 Scoffoni 17에서 프로토콜을 수정했습니다. <ol><li> 샘플 준비 참고 : 잎 정맥의 가시성을 최적화하려면, 잎이 먼저 표백 후 프라 닌과 말라카이트 그린으로 염색된다. <ol><li> LEAV을 표백제ES, (다시 몇 가지 더 잘 작동 할 수 있습니다, 테스트 다른 차종) 그들에게 색제 적어도 72 시간 50 %에 솔루션을 둡니다. 또한, 5 % NaOH 용액 또는 10 % KOH 용액 또는 25 % H 2 O 2 용액을 사용한다. </li><li> 30 ° C의 솔루션을 가열하거나 더 나은 효과를 위해 단계 3.1.1에서 다른 솔루션을 결합한다. 이후 물에 여러 번 씻어. 그 잎의 특징에 따라, 특정 종의 표백 과정을 적응. 참고 : 두꺼운 잎은 솔루션 욕조 또는 더 공격적 솔루션의 긴 기간이 필요할 수 있습니다. 얇고 더 부드러운 잎 미만 72 시간에 만족 정도 표백 할 수있다. </li><li> 잎 100 % 에탄올에 배치 색상. 1 % 프라 닌 용액에 30 분 - 2 그들을 색상. 착색을 향상시키기 위해, 단지 몇 초 동안 1 % 말라카이트 그린 용액으로 추가 치료를 추가 할 수 있습니다. 최적의 결과를 달성하기 위해 타이밍 및 강도의 관점에서 모든 종에 대한 프로토콜을 적용. 린스 자체그 후 물에 veral 시간. 잎이 깊게 염색 할 경우, 에탄올 또는 색제에 약간의 시간이 도움이 될 수 있습니다. </li></ol></li><li> 샘플 분석 <ol><li> 약 1,200 dpi의 해상도로 백라이트 스캐너와 잎을 검사합니다. 픽셀 길이가 스캔 한 잎의 절대 길이 조치로 다시 추적 할 수 있도록, 규모의 도움으로, 사진, 등의 해상도로 촬영 한 스캔을 맞 춥니 다. </li><li> 잎의 면적, 둘레, 길이와 폭을 측정한다. 여러 지표, 예를 들어, 길이 / 너비와 둘레 2 / 면적을 계산합니다. 그림의 중앙에서 1 1cm로 사각형을 잘라. 제 1 및 제 2 차수의 혈관의 직경을 측정 (주 중간 정맥을 포함하지 않는다). 이 직사각형의 좁은 토지 (정맥 밀도)의 첫 번째 순서의 모든 혈관의 길이를 측정합니다. </li></ol></li></ol> 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. <ol><li> 관측 잎의 특성 <ol><li> 리프 pinnation, 잎 화합물 형, 리프 마진 유형 및 필드를 통한 관찰 extrafloral nectaries에 18,19의 존재를 평가한다. </li></ol></li><li> 분석 잎의 특성 <ol><li> 바람직 특정 리프 영역 (SLA), 잎 면적과 잎의 건조 물질 함량 (LDMC) (18,19)의 결정을 위해, 다른 측정에 사용 된 것과 동일한 개인에, 신선한 잎을 채취. 80 ° C에서 건조 오븐에서 48 시간 후, 바람직하게는 동일한 잎, 요소 내용 및 비율을 측정한다. </li></ol></li></ol>

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The authors have nothing to disclose.

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.

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.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>SC 1 Porometer</td>
			<td>Decagon</td>
			<td>NA</td>
			<td>Any other porometer is suitable</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cable ties to mark leaves</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Plastic sample bags</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Paper sample bags</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hygrometer</td>
			<td>Trotec</td>
			<td>NA</td>
			<td>Any other is suitable</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nail polish</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Axioskop 2 plus</td>
			<td>Zeiss</td>
			<td>NA</td>
			<td>Any other is suitable</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethanol</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bleach</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>5% NaOH</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>10% KOH</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>25% H2O2</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Malachite green</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Safranine</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

relating stomatal conductance to leaf functional traits

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 &#39;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.

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. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/52738/52738fig3highres.jpg" width="700" /> 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. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52738/52738fig3highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

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