利用葉片熒光參數估算油蒿灌叢群落生態系統生產力

靳 川,李鑫豪,蔣 燕,徐銘澤,賈 昕,3,田 赟,3,劉 鵬,3,查天山,3,*

1 北京林業大學水土保持學院, 北京 100089

2 寧夏鹽池毛烏素沙地生態系統國家定位觀測研究站, 北京 100089

3 北京林業大學水土保持國家林業局重點實驗室, 北京 100089

干旱和半干旱區占中國陸地的一半以上,隨著極端氣候事件的不斷頻發,該區荒漠生態系統處于急劇退化的風險中[1—2]。荒漠植被對碳收支的貢獻不可忽視,在維持全球生態功能穩定方面發揮著至關重要的作用[3]。在冠層尺度上,生態系統生產力(gross ecosystem productivity,GEP)作為碳循環的驅動樞紐,代表生態系統通過光合作用將光能轉化為化學能的固碳能力[4]。渦度相關法可直接監測大氣中的碳水交換動態,是目前探究了解生態系統碳循環的主流技術手段之一[5]。

葉片內葉綠素分子吸收光能傳輸到光系統反應中心,轉化為光化學能、熱能(非光化學猝滅)和葉綠素熒光[6—7]。近年來,大量研究發現冠層和景觀尺度上觀測到的葉綠素熒光與GEP密切相關,利用葉綠素熒光反演GEP的研究越來越受到重視[8]。例如,被廣泛用于計算GEP的Monteith模型,表示為吸收光合有效輻射(absorbed photosynthetically active radiation,APAR)和光能利用效率(ε)的乘積函數(即GEP=APAR×ε)[9]。該理論同樣適用于葉片尺度,通過葉綠素熒光能夠得到葉片尺度的光能利用率,即實際光化學效率(ΦPSII),這為光合過程的尺度上推提供了技術支持[10]。但在冠層尺度上準確估計ε和APAR是具有挑戰性的,因為這些參數可能隨生物群落、生理因素和環境條件變化[11]。同時,冠層光能截獲受其幾何結構特征和PAR等環境因子影響,冠層垂直分布結構也與葉片生理狀態有關[12]。然而,荒漠生態系統的植被單一且稀疏,沒有復雜的冠層結構,這一問題得以很好的簡化。

近年來,脈沖振幅調制(pulse amplitude modulation,PAM)熒光測量技術被大量應用于荒漠植物的原位連續監測,可準確探測葉片的長期光合生理狀態,幫助找出關鍵性環境脅迫因子,從而在葉片尺度上揭示荒漠植物的生理可塑性[13]。在冠層尺度上,GEP是認識區域碳循環和碳收支的基礎,氣候變化影響碳循環,而碳循環過程又可反饋于氣候,這一動態過程對于理解荒漠生態系統穩定性具有重要意義[14]。有研究報道指出,太陽誘導葉綠素熒光(solar induced fluorescence,SIF)和GEP呈線性相關[11,15],但也有人認為SIF和GEP之間并非嚴格線性[16]。關于這一廣泛爭議,或許可以從葉片尺度葉綠素熒光和冠層尺度GEP的關系中找到解釋。因此,建立一種基于葉片葉綠素熒光技術來估算GEP的方法是十分必要的,可為探究地區碳收支提供一種新方法,同時也填補了相關研究的空白[17]。

本研究采用渦度相關法對寧夏鹽池毛烏素沙地荒漠灌木油蒿(Artemisiaordosica)群落生態系統碳交換(net ecosystem CO2exchange,NEE)進行監測,在通量貢獻區內使用MONITORING-PAM多通道熒光監測儀對油蒿葉綠素熒光進行原位連續觀測,對葉面積指數(leaf area index,LAI)和環境因子同步進行定期或連續觀測。選取PAR、LAI和ΦPSII等參數構建基于葉綠素熒光的GEP估算模型(GEPChlF),比較分析GEPChlF與渦度相關法監測生態系統生產力(GEPEC)之間的相關性,探究在葉片和冠層尺度下光合過程對環境變量的響應。擬解決科學問題：(1)建立基于葉片葉綠素熒光的GEP相關估算模型,為獲取荒漠灌木生態系統能量交換過程信息提供技術手段；(2)分析油蒿ΦPSII、GEPChlF和GEPEC的實時動態,探究葉片和冠層尺度光合過程對環境波動的響應,為找出荒漠灌木的限制環境因子提供相關理論依據。

1 材料與方法

1.1 樣地概況

本研究地點位于寧夏鹽池荒漠生態系統國家定位觀測研究站點(37°04′—38°10′N,106°30′—107°47′E,海拔1550 m),地處毛烏素沙地南緣,東臨黃土高原,是半干旱區和干旱區典型的過渡生態交錯帶。研究區屬中溫帶大陸性季風氣候,年均氣溫為8.3℃,年均晝夜溫差可達25℃。降雨分布不均,年降雨量為284 mm,年潛在蒸散量為2024 mm。研究區盛行西北風,年均風速為2.6 m/s,土壤密度為1.54 g/cm3,以黑壚土和風沙土為主。觀測期內,樣地植被以荒漠灌木油蒿為主,相對覆蓋度達75%,油蒿通常4月末開始萌發,7—8月積累生物量達到最大,10月初開始枯萎凋落。

1.2 研究方法

本試驗選取荒漠灌木油蒿為研究對象,以樣地渦度相關通量塔(6.2 m)為中心,設置100 m×100 m的通量貢獻區,在該范圍內的東西和南北方向,間隔20 m各布設6條樣線,樣線間36個交點作為LAI的測量點位。在通量貢獻區內,選擇地勢平坦50 m×50 m的區域(距離通量塔向東30 m)作為葉綠素熒光觀測樣地,選擇5株長勢良好有代表性(冠幅直徑約為70.6 cm,高度約為40.4 cm)的油蒿作為樣本植株,進行葉綠素熒光的長期原位連續監測。1株油蒿樣株距熒光儀主機2 m,其余4株分別位于熒光儀主機東南西北4個方向的20 m處。觀測期內,環境因子由通量塔上配備的微氣象觀測系統進行同步監測,定期拍攝照片進行物候期觀測,周期為7 d。油蒿萌芽期(4月15日—5月5日),展葉期(5月6日—6月30日),開花結實期(7月1日—9月25日),落葉期(9月26日—10月20日)。

1.2.1葉綠素熒光觀測與計算

于2015年5月20日至10月4日,使用多通道熒光監測儀(MONITORING-PAM2000, Walz, Effeltrich, Germany)對5株油蒿樣株進行24 h連續監測,測量間隔時間為30 min。使用熒光探頭(MONI-head)的特制葉夾固定2到3簇葉片,調整葉夾方位使其能在白天光照下不受探頭陰影影響,每天檢查葉片狀態,及時調整更換。監測熒光參數包括實時熒光(Fs)和光下熒光(Fm′),使用WinControl- 3對原始數據進行批量處理,采用極限檢查篩選法將低于100的Fm′和Fs的刪除,并采用線性內插法插補缺失數據。根據Kramer公式計算ΦPSII[18]：

ΦPSII=(Fm′-Fs)/Fm′

(1)

1.2.2生態系統碳交換觀測與計算

NEE由通量塔的三維超聲風速儀(CSAT- 3, Campbell Scientific, USA)和閉路式紅外氣體分析儀(LI- 7200, LI-COR, USA)測量,湍流脈動信號采樣頻率為10 Hz。原始數據通過EddyPro軟件(LI-COR, Lincoln, Nebraska, USA)計算出30 min的NEE,主要處理過程包括剔除異常峰值[19]、旋轉二維坐標軸[20]、校正延遲和頻率損耗[21]、去除趨勢等步驟[22]。采用中位數算法進行數據篩選和異常值的去除。對由于儀器故障、數據采集和數據剔除等原因造成的缺失數據(占比4.92%)進行插補,對短時間內的(<2 h)缺失采用線性內插法[23],對長時間缺失采用晝夜平均法[24]。生態系統呼吸(Re)和溫度的時間變化關系采用如下模型[25]：

(2)

式中，T0為在-46.02 ℃的回歸常數,Tref為15 ℃,Rref為溫度在Tref時Re的速率,E0為Re的溫度敏感性。連續15天時間窗下的夜間數據將產生一個E0的單序列估計,用于計算全天Re。

1.2.3葉面積指數和植被指數的測定與計算

使用冠層分析儀(LAI- 2000, LI-COR, USA)在36個測量點位進行LAI的觀測,觀測周期為7 d左右。為保證觀測條件穩定一致,觀測時間需在日出或日落前后,此時無陽光直射。測量時選用冠層分析儀的單系統模式,首先在冠層上方2 m處進行標零,在冠層下方重復測量4次后得到LAI。每個測量點重復2次,樣地內LAI為72個測量值的平均值。本文使用太陽輻射、入射光合有效輻射和反射光合有效輻射計算歸一化植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)[26—27]。紅外波段的反射率(RVIS)為：

(3)

式中，PARin、PARout分別表示入射和反射光合有效輻射,紅外波段和近紅外波段入射部分可表示為：

VISin=0.45Rg

(4)

NIRin=0.55Rg

(5)

式中，VISin、NIRin分別表示紅外波段入射和近紅外波段入射,Rg為太陽輻射。反射部分可表示為：

VISout=RVISVISin

(6)

NIRout=Rgout-VISout

(7)

式中，VISout、NIRout分別表示紅外波段反射和近紅外波段反射,Rgout為太陽輻射反射。計算近紅外波段反射率(RNIR)和NDVI[26—27]：

(8)

(9)

使用9: 00—16: 00的輻射平均值計算NDVI,采用線性內插法計算得出每天的LAI。

1.2.4環境因子的觀測與計算

PAR由熒光儀測量,空氣溫度(Ta)和相對濕度(relative humidity,RH)由通量塔上安裝的溫濕度傳感器(HMP155A, Vaisala, Vantaa, Finland)測得,采用式(10)和式(11)計算飽和水汽壓差(vapor pressure deficit,VPD)[28]：

VPD=e-e×RH/100

(10)

e=exp(17.27×Ta/237.3+Ta)

(11)

式中，e為飽和空氣壓力。土壤含水量(soil water content,SWC)由樣地內的土壤溫濕度傳感器(ECH2O- 5TE, Decagon Devices, Pullman, WA, USA)測定,布設深度為30 cm。降雨量(precipitation,PPT)由樣地空曠地處的翻斗式雨量筒(TE525W, Campbell Scientific Inc., Logan, UT, USA)測定,所有環境因子觀測間隔為30 min。

1.2.5葉綠素熒光推演冠層光合的計算

葉片光合可表示為APAR與ε的乘積[9],同時假設固定1 mol的CO2需要傳遞4 mol電子[29],在葉片尺度下有：

Pl=4ETR=4PAR×f×αl×ΦPSII=APAR×εl

(12)

式中，Pl為葉片固碳速率,ETR為表觀電子傳遞速率,εl為葉片尺度的光能轉換效率,PAR為光合有效輻射,f為植物光系統II吸收光子的比例,ΦPSII為實際光化學效率。假設植物吸收的光能被兩個光系統均分(f為0.5),αl為植物的經驗性吸光系數,通常為0.84。同樣的,在冠層尺度下有[9,25]：

GEP =NEP+Re=-NEE+Re=APAR×εc

(13)

GEPEC由式(13)計算,式中GEP為冠層尺度生態系統生產力,εc為冠層尺度的光能轉換效率,NEP為生態系統凈生產力,NEE為生態系統凈碳交換,Re為生態系統呼吸。樣地內物種單一且冠層結構簡單,假設葉片和冠層尺度的APAR不變,光能轉換效率εl和εc相等[4]。由于光系統II光化學反應過程是GEP的唯一能量來源,構建油蒿葉片-冠層尺度光合過程關系式：

(14)

式中,LAI為葉面積指數,由于其數值是相對的,不能用來直接將兩個尺度進行比較。因此,需要葉片和冠層尺度之間的校正系數(c)[4],由式(15)計算得出：

(15)

根據生長季半小時數據求得的c值,在PAR處于550—650 μmol m-2s-1的離散程度最低(c=0.04),此處光強接近白天平均值(圖1),本研究將c值定為0.04。因此GEPChlF關系式由式(16)得出：

圖1 校正系數與光合有效輻射的關系

(16)

2 結果與分析

2.1 環境因子的季節動態

PPT計算日總值,其他環境因子計算日均值。PAR日均值最高618.7 μmol m-2s-1(6月11日),最低46.9 μmol m-2s-1(9月28日)。Ta和VPD趨勢相近,呈先升高后降低趨勢,Ta日均值最高27.2 ℃(7月28 日),最低6.5 ℃(10月1日),VPD日均值最高2.56 kPa(7月27日),最低0.04 kPa(9月28日)。觀測前期SWC持續下降,在3次PPT達到20 mm降雨事件后明顯升高,日均值最低0.06 m3/m3(7月23日),最高0.16 m3/m3(9月9日),觀測期內PPT總計185.7 mm。

圖2 樣地環境因子的季節動態

2.2 參數的動態及GEPChlF和GEPEC的相關性

從日間動態來看,ΦPSII和NEE趨勢基本一致,ΦPSII谷值在11:00—14:00附近,NEE谷值在10:00—16:00附近。在6月和9月出現的連續陰天時間內,ΦPSII和NEE均無明顯日間低值。從季節動態來看, GEPChlF和GEPEC在生長季前期和末期趨勢基本一致。在生長旺盛的7月,GEPChlF明顯高于GEPEC。GEPChlF最高4.11 gC m-2d-1(6月11日),最低0.37 gC m-2d-1(9月30日)。GEPEC最高4.18 gC m-2d-1(8月20日),最低0.30 gC m-2d-1(9月29日)。LAI和NDVI趨勢相似,均呈現先增高后降低的趨勢。LAI最高1.57 m2/m2(8月18日),最低0.78 m2/m2(10月4日)。NDVI最高0.36(9月5日),最低0.25(5月23日)。

PAR<400 μmol m-2s-1時,GEPChlF和GEPEC的擬合斜率為2.31,R2=0.39；PAR在400—800 μmol m-2s-1時,擬合斜率為0.627,R2=0.67；PAR>800 μmol m-2s-1時,GEPChlF和GEPEC呈非線性關系,R2=0.08,離散程度大(圖4)。

圖4 基于葉綠素熒光推導和渦度相關監測生態系統生產力的相關關系

2.3 不同尺度光合參數與環境因子和植被參數的關系

ΦPSII和PAR、Ta、VPD負相關(R2=0.23；R2=0.08；R2=0.13,P<0.01),和SWC正相關(R2=0.08,P<0.01)； GEPEC和PAR、VPD正相關(R2=0.25；R2=0.07,P<0.01)；GEPChlF和PAR、Ta、VPD正相關(R2=0.91；R2=0.20；R2=0.47,P<0.01),相比ΦPSII和GEPEC,GEPChlF對環境波動響應的變化幅度更大(圖5)。GEPEC和NDVI正相關(R2=0.41,P<0.01),GEPChlF和LAI、NDVI正相關(R2=0.19；R2=0.34,P<0.01)(圖6)。

圖5 油蒿光合參數與環境因子的關系

圖6 生態系統生產力與植被參數的關系

3 討論

3.1 葉片和冠層尺度光合過程的關聯性

目前,已有大量研究證明通過SIF方法得到的GEP與渦度相關法的誤差極小,線性擬合斜率接近1且截距在0附近[4]。另外,研究指出ΦPSII與冠層尺度SIF的一致性要遠優于其他熒光參數[30],說明ΦPSII可作為衡量葉片尺度光能轉換效率的合適參數,為估算冠層GEP提供可行性。研究發現,油蒿葉片和冠層尺度光合過程存在顯著關系,其關系強弱隨物候期和環境條件而變化,在日間和季節尺度上分別體現(圖3、4)。

圖3 光合參數和植被參數的季節動態

本研究沒有涉及陽光、遮陰和半遮陰等不同冠層方位的葉片樣本,即使荒漠灌木冠層結構單一,但其光能傳輸分配在弱光下依然存在一定的空間異質性[12]。另外,葉綠素熒光方法實際上僅能反映葉片表皮層下有限的區域面積,然而氣體交換法反映的是整個葉片橫截面積的總和,無論光線能否抵達葉片內部。就葉片尺度而言,吸光系數αl并不是常數,事實上會隨著光強降低而增加[31]。因此,模型中APAR則低于實際值,最終導致弱光下GEPChlF的低估(圖4)。高光強條件下,GEPChlF明顯高于GEPEC(圖4),可能是由于油蒿出現了光抑制現象,導致模型中ε高于實際值。另外,植物光系統II除了增加熱耗散等調節機制,過剩光能還可用于光呼吸、氮代謝和米勒反應等過程,避免植物光合器官灼傷[32-34]。GEPEC是由基于夜間NEE溫度敏感性得出Re的基礎上計算的,無法將上述能量分配組分估算在內,然而本研究模型GEPChlF卻可以。GEPChlF和GEPEC之間表現出明顯季節差異,7月GEPChlF高于GEPEC(圖3)。從物候考慮,此時油蒿處于長勢旺盛的繁殖期,葉綠素含量以及葉功能性狀處于最佳狀態,對過剩光能的耗散能力增強且不易產生光抑制[6],流入油蒿光化學過程的能量相當一部分進行了耗散。更有研究指出,此時期油蒿ΦPSII隨PAR日變化斜率的絕對值也呈現大幅下降趨勢[35]。

本研究模型GEPChlF和環境因子的相關性更優,對環境波動更加敏感(圖6),有助于全面了解荒漠生態系統的豐富特性[36—37]。同時,GEPChlF和GEPEC與LAI和NDVI的相關性也表明了植物物候對于生態系統碳循環的重要影響[38]。有關研究利用NDVI日變化估算APAR,但由于觀測存在誤差和噪聲,且觀測區域的覆蓋面積也在一定程度上受到限制,都會導致APAR偏離實際值[39]。本研究選取LAI作為冠層結構參數,采集樣點數量充足且分布區域范圍合理,因此能夠充分代表實際情況。

3.2 葉片和冠層尺度光合過程對環境波動的響應

ΦPSII表征光系統II反應中心光能轉換的效率,對葉片自身生理和外界環境狀態變化非常敏感[40]。在日尺度上,PAR較高時ΦPSII呈現非光化學猝滅現象(圖3),反映了油蒿的光保護機制,大量過剩光能通過熱能形式耗散以避免葉綠體類囊體薄膜過分激發[33]。夜間ΦPSII逐漸增加,黑暗條件下油蒿可進行充分暗適應。因此,可將夜晚Fm′和Fs分別視為暗適應最大熒光(Fm)和暗適應最小熒光(F0),此時ΦPSII就可看作最大光化學效率(Fv/Fm)[35]。Fv/Fm反映植物光系統的潛在光合能力,是表征光合單元機構健康狀況的重要指標且不受物種影響[7]。健康狀態植物的Fv/Fm通常處于0.70以上,研究指出0.44可作為植物是否受到嚴重抑制的臨界參考值[41]。在季節尺度上,油蒿Fv/Fm在0.65—0.85之間波動,除了在生長季末期伴隨氣溫驟降出現的短期低值情況(圖3)。因此,本研究認為處于生長旺盛期的油蒿能夠通過光系統II的不斷調整和自我修復保持葉片光合生理的健康狀態,具有一定的適應和恢復力,從而維持油蒿灌叢生態系統固碳過程的穩定。

荒漠生態系統氣候條件惡劣,光照往往遠超植物光合所需,高輻射是該區常見的環境脅迫[1]。ΦPSII隨PAR增加而降低,過低ΦPSII不易維持光能轉換和暗反應過程,長時間易產生光抑制現象并造成光系統損傷[40]。然而隨PAR增加,GEPChlF和GEPEC并沒有出現抑制現象,證明油蒿光系統II對高輻射具有一定耐受能力,其針形葉片在形態學上為抵抗高輻射提供了可能[42]。荒漠地區晝夜溫差大,極端溫度能夠通過抑制葉綠體天線蛋白酶的活性影響植物的光合生理狀態[43]。低溫條件下,GEPChlF和GEPEC的低值出現,表明低溫對油蒿光合過程產生抑制(圖3)。研究指出,油蒿可利用原生質層的抗凝結性增加胞內滲透壓,從而延緩代謝速率應對低溫脅迫[13,44]。水分是保證植物生長發育的關鍵,荒漠地區水資源匱乏,干旱經常發生。在高VPD和低SWC條件下,油蒿調節氣孔導度控制蒸騰速率以延緩水分流失,同時不可避免增加了跨類囊體質子梯度[45—46],最終導致ΦPSII降低(圖5)。然而GEPChlF和GEPEC卻沒有受到VPD和SWC的限制,認為油蒿調整其光合資源利用策略,提高水分利用效率以保證光合速率維持穩定,同時也證明具備發達茂密根系的油蒿對土壤干旱和空氣干燥有著較高的耐受性[42—43]。綜上所述,高輻射、極端溫度和水分虧缺是限制油蒿葉片和冠層尺度光合過程的主要環境脅迫,油蒿能夠通過光系統II調整和修復、資源利用策略的優化等維持光合生理狀態和光合固碳能力的長期穩定,油蒿可作為荒漠地區植被恢復的先鋒物種。

4 結論

本研究將葉片熒光和冠層光合相結合,提出一種光合過程尺度上推的新方法,今后可為促進區域可持續發展提供數據支撐和決策參考。選用PAR、LAI和ΦPSII等參數構建的GEPChlF能夠替代GEPEC,作為一個冠層尺度的生態參數,主要結論如下：

(1)作為冠層尺度生態系統碳循環的指標,GEPChlF具有葉綠素熒光參數的特性,對環境波動更加敏感,和環境因子相關性優于GEPEC。

(2)PAR處于400—800 μmol m-2s-1時,GEPChlF與GEPEC線性關系最好；弱光條件下,冠層的高光能攔截率可能導致 GEPChlF低估；強光條件下,GEPChlF顯著高于GEPEC且呈非線性關系,可能是GEPEC基于夜間溫度敏感性所擬合出的Re偏低,無法預測光呼吸等過程所導致。

(3)高輻射、極端溫度和水分虧缺是限制油蒿葉片和冠層尺度光合過程的主要環境脅迫,在荒漠波動環境狀態下,處于生長旺盛期的油蒿能夠通過光系統II的不斷調整和自我修復保持葉片光合生理的健康狀態,維持生態系統固碳過程的穩定。