原文以Temperature governs the relative contributions of cuticle and stomata to leaf minimum conductance为标题发表在New Phytologist(IF=8.3)上
作者 | Josef C. Garen 和Sean T. Michaletz
文章摘要随着全球气候变暖,极端高温和干旱事件在世界各地发生得越来越频繁。研究者们将这种高温与干旱叠加的现象称为 “热旱(Hot drought)”。在这样的环境中,植物为了减少水分蒸腾,会关闭叶片表面的气孔。然而,即使气孔“关闭”,叶子依然会持续失水。
这种水分损失主要来自两个途径:
角质层渗透(Cuticular conductance, gcw) ——叶片表面那层保护膜并非完全不透水。
未完全闭合的气孔 ——即使气孔关闭得很紧,也可能仍然留有极微小的缝隙。
这种“最小导度”(gmin)的存在,意味着在极端高温干旱中,植物仍然可能因持续蒸腾而加速失水,进而影响存活。这一现象不仅关系到植物自身的生理命运,还会影响到整个生态系统的水分循环。
图1:叶片水通量在水分充足与不足条件下的变化
在水分充足且光合作用活跃的时期,气孔打开以与大气进行气体交换(如上图所示)。在这种情况下,叶片对水汽的总导度 gtw等于气孔导度 gsw与角质层导度 gcw 的总和(忽略边界层的影响)。
在水分不足或光合作用低下的时期,气孔关闭以限制水分损失(如下图所示)。当气孔完全关闭时,gtw 达到最小值,称为叶片最小导度 gmin,其由 gcw与最小气孔贡献 gsw,min之和构成。所有导度均以单位 mmol·m⁻²·s⁻¹ 表示。
高温下,水分从哪里流走?
要回答这个问题,研究者们需要弄清楚:
在不同温度条件下,叶片最小导度(gmin)和角质层导度(gcw)是如何变化的?
不同植物种类之间是否存在差异?
这些水分流失是否会影响我们对光合作用能力的测量和理解?
实验方案与 LI-6800 的应用
在研究中,研究者们从加拿大不列颠哥伦比亚大学植物园采集了 11 种阔叶树的枝条。为了避免切枝过程中产生气泡阻塞,他们小心翼翼地在水下剪切,并迅速送回实验室。
随后,他们利用两台 LI-6800 便携式光合荧光系统同时对同一片叶子的不同表面进行监测:
一台测量叶片正面(无气孔),
另一台测量叶片背面(有气孔)。
这样就能准确区分气孔和角质层的贡献。LI-6800 不仅能精确控制光照、温度、湿度等环境条件,还能实时记录气体交换数据,如净光合速率(A)、气孔导度(gsw)、胞间 CO₂ 浓度(Ci)等。
通过对比正反两面的气体通量,并结合模型计算,研究人员得以推算出角质层的导度值,并进一步揭示了在 20℃ 到 50℃ 不同温度下,叶片水分损失的动态变化。
为什么使用 LI-6800?
图3:LI-6800便携式光合荧光测量系统
叶室紧靠分析器,高精准度环境控制 ——温度、湿度、CO₂ 浓度等参数可以被严格设定,避免外界环境干扰。
单面测量 ——能够分离并比较正反两面的气体交换,为角质层导度的量化提供了可能。
扩展应用 ——不仅用于研究水分流失,也能同时帮助分析光合作用参数(如 Vcmax、Jmax),为生态模型和作物改良提供依据。
实验延伸:叶片最小导度的进一步测定
在完成 LI-6800 的测量后,研究人员还利用 “台式干燥法(Bench drying method)” 对叶片最小导度(gmin)进行验证。他们将叶片切下、封住叶柄,放在黑暗环境下使气孔关闭,并通过不断称量叶片失重来计算水分流失速度。结合数学模型,可以更加客观地估算 gmin。
研究结论
通过 LI-6800 的实验测量与 Bench drying 方法的结合,研究者们得出了几项关键结论:
在气孔关闭时期,叶片仍然会持续失水,其速率由最小导度(gmin)决定。
温度显著影响水分流失途径:随着温度升高,水分丢失的主要通道逐渐从气孔转向角质层。
叶片性状与水分导度的关系具有温度依赖性:在高温下,叶片厚度、角质层厚度等性状与 gcw、gmin 的相关性更强。角质层越厚,高温下的 gcw 越低。
对光合测量的潜在影响:模拟结果显示,忽视角质层导度可能会高估植物的光合能力,尤其是在气孔导度较低的物种中。
水分亏缺模型的意义:在区域尺度的水分平衡模拟中,如果不考虑温度对水分流失途径的影响,可能会低估生态系统的蒸散发水平。研究还提出,VPD(饱和水汽压差)随温度增加的变化,可能是导致不同实验中 gmin 和 gcw 差异的一个重要原因。
小结
这项研究表明:植物并不是关上气孔就能彻底“锁水”。在高温环境下,角质层的作用变得愈发重要,甚至可能成为主导的水分流失通道。通过 LI-6800 的精确测量与环境控制,研究者们不仅揭示了水分流失的隐秘路径,还发现了其对光合能力评估和生态模型预测的深远影响。
在全球气候变化日益加剧的今天,理解这些机制将有助于:
改进作物的抗旱性培育;
优化区域乃至全球的水循环模型;
更好地预测植物在未来极端气候下的命运。