Особенности модели фотосинтеза пихты сибирской как результат адаптации растения к условиям окружающей среды

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Пихта сибирская (Abies sibirica Ledeb.) входит в категорию основных лесообразующих пород северо-востока европейской части России. По сравнению с другими лесообразующими породами пихта сибирская изучена слабо, целостных моделей, которые описывают динамику фотосинтеза пихты в зависимости от факторов среды и условий произрастания, не существует. Моделирование интенсивности фотосинтеза пихты в зависимости от факторов среды по вертикальным градиентам и анатомо-морфологической структуры хвои пихты сибирской, изменяющейся от расположения внутри растительного полога по высоте, – цель настоящего исследования. Исследование проводили в средней подзоне тайги Республики Коми в ельнике чернично-сфагновом на двух высотных уровнях. Объекты исследования представлены двумя деревьями пихты сибирской, занимающими в структуре древостоя разное положение, одно входящее в состав основного яруса, другое – в состав второго яруса. В кронах выбранных деревьев на неотрезанных побегах измеряли скорость ассимиляции CO2 хвоей пихты, интенсивность падающей фотосинтетически активной радиации, температуру воздуха, относительную влажность воздуха и концентрацию CO2 в атмосфере; изучали анатомо-морфологическую структуру хвои пихты в зависимости от расположения по высоте в структуре древостоя. На основе экспериментальных данных получено регрессионное уравнение, моделирующее зависимость скорости ассимиляции CO2 хвоей пихты сибирской от факторов окружающей среды. Валидация показала адекватность и статистическую значимость модели. Выявлена специфика модели и анатомо-морфологических особенностей хвои пихты в зависимости от высоты расположения в древостое.

Об авторах

С. И. Тарасов

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: tarasov@ib.komisc.ru
Россия, ул. Коммунистическая, 28, Сыктывкар, 167982

Н. В. Герлинг

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Email: gerling@ib.komisc.ru
Россия, ул. Коммунистическая, 28, Сыктывкар, 167982

Список литературы

  1. Биопродукционный процесс в лесных экосистемах Севера, 2001. СПб.: Наука. 278 с.
  2. Браммер Ю.А., Пащук И.Н., 1976. Импульсная техника. М.: Высш. шк. 319 с.
  3. Галенко Э.П., 1983. Фитоклимат и энергетические факторы продуктивности хвойного леса Европейского Севера. Л.: Наука. 129 с.
  4. Коппель А.Т., Ваииико К.Х., 1988. Изменчивость и экофизиологическая роль предварительных двориков устьиц хвои ели европейской // Лесоведение. № 4. С. 11–16.
  5. Коренные еловые леса Севера: биоразнообразие, структура, функция, 2006. СПб.: Наука. 337 с.
  6. Маслова Т.Г., Попова И.А., Попова О.Ф., 1986. Критическая оценка спектрофотометрического метода количественного определения каротиноидов // Физиология растений. Т. 33. № 3. С. 615–619.
  7. Мокроносов А.Т., Багаутдинов Р.И., Бубнова Е.А., Кобелева И.В., 1973. Фотосинтетический метаболизм в палисадной и губчатой тканях листа // Физиология растений. Т. 20. № 6. С. 1191–1197.
  8. Ризниченко Г.Ю., 2003. Математические модели в биофизике и экологии. М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований. 184 с.
  9. Росс Э.У., 1959. Ведение в кибернетику. М.: Изд-во Иностранной литературы. 432 с.
  10. Тарасенко Ф.П., 2015. Прикладной системный анализ. М.: КНОРУС. 220 с.
  11. Тарасов С.И., Герлинг Н.В., 2021. Новый подход к оценке площади поверхности хвои пихты сой // Лесоведение. № 2. С. 217–224.
  12. Тарасов С.И., Герлинг Н.В., 2022. Измерение потоков СО2 и Н2О между средой и растениями сспользованием инфракрасных газоанализаторов на основе открытых систем газообмена: инструментальная ошибка // Науч. приборостроение. Т. 32. № 3. С. 75–103.
  13. Торнли Дж.Г.М., 1982. Математические модели в физиологии растений. Киев: Наукова думка. 312 с.
  14. Цельникер Ю.Л., Выгодская Н.Н., Милюкова И.М., Корзухин М.Д., 2002. Влияние условий погоды на фотосинтез ели (Picea abies). Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Т. XVIII. СПб.: Гидрометеоиздат. С. 337–357.
  15. Эзау К., 1980. Анатомия семенных растений. М.: Мир. Т. 2. 558 с.
  16. Caemmerer S., von, 2000. Biochemical Models of Leaf Photosynthesis. Collingwood: CSIRO Publishing. 165 p.
  17. Farquhar G.D., Caemmererand S., von, Berry J.A., 1980. A biochemical model of photosynthetic CO2 assimilation in leaves of C3 species // Planta. V. 149. P. 78–90.
  18. Gaëlle D., Thierry S., Hervé C., Laurent U., 2010. An overview of models of stomatal conductance at the leaf level // Plant Cell Environ. V. 33. P. 1419–1438. https://doi.org/10.1111/j.1365-3040.2010.02181.x
  19. Gutschick V.P., Simonneau T., 2002. Modelling stomatal conductance of field-grown sunflower under varying soil water content and leaf environment: Comparison of three models of stomatal response to leaf environment and coupling with an abscisic acid based model of stomatal response to soil drying // Plant Cell Environ. V. 25. P. 1423–1434.
  20. Hari P., Hänninen H., Berninger F., Kolari P., Nikinmaa E., Mäkelä A., 2009. Predicting boreal conifer photosynthesis in field conditions // Boreal Environ. Res. V. 14 (suppl. A). P. 19–28.
  21. Hari P., Mäkelä A., 2003. Annual pattern of photosynthesis in Scots pine in the boreal zone // Tree Physiol. V. 23. P. 145–155.
  22. June T., Farquhar G.D., Evans J.R., 1997. Short term effects of temperature on electron transport capacity as determined by whole leaf fluorescence measurement // Annual Report Research School of Biological Sciences, Institute of Advanced Studies, Australian National University / Eds Ball M., Clark-Walker G.D., Farquhar G.D., Gunning B.E.S., Morgan I.G., Osmond C.B. Canberra: Australian National University. 99 p.
  23. Korpilahti E., 1988. Photosynthetic production of Scots pine in the natural environment // Acta Forestalia Fennica. № 202. Art. 7649. https://doi.org/10.14214/aff.7649
  24. LI-COR, Inc., 2003. Using the LI-6400. Portable photosynthesis system. OPEN Software version 5.1. 1998–2003. 846 p.
  25. LI-COR: Interfacing custom chambers to the LI-6400 sensor head, 2016. https://www.licor.com/env/support/LI-6400/topics/custom-chamber.html
  26. Lichtenthaler H.K., 1987. Chlorophylls and carotenoids: Pigments of photosynthetic biomembranes // Method Enzymol. V. 148. P. 350–382.
  27. Mäkelä A., Landsberg J., Ek A.R., Burk T.E., Ter-Mikaelian M., et al., 2000. Process-based models for forest ecosystem management: Current state of the art and challenges for practical implementation // Tree Physiol. V. 20. P. 289–298.
  28. Olsson R., 2009. Boreal Forest and Climate Change. AirClim report 23. Göteborg: Air Pollution and Climate Secretariat. 32 р.
  29. Schulze E.-D., Beck E., Müller-Hohenstein K., 2005. Plant Ecology. Berlin; Heidelberg: Springer. 702 p.
  30. Severance F.L., 2009. System Modeling and Simulation: An Introduction. N.-Y.: Wiley. 520 p.
  31. Soja A.J., Tchebakova N.M., French N.H.F., Flannigan M.D., Shugart H.H., et al., 2007. Climate-induced boreal forest change: Predictions versus current observations // Global Planet. Change. V. 56. P. 274–296.
  32. Volk T., 2010. СО2 Rising: The World’s Greatest Environmental Challenge. Cambridge: MIT Press. 240 p.
  33. Weiss I., Mizrahi Y., Raveh E., 2009. Chamber response time: A neglected issue in gas exchange mments // Photosynthetica. V. 47. № 1. P. 121–124.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024