4种野豌豆种子萌发对水分胁迫的响应

2013-04-25 09:41李廷山胡小文
草业科学 2013年8期
关键词:野豌豆水势植物种子

李廷山,王 娟,胡小文

(草地农业生态系统国家重点实验室,兰州大学草地农业科技学院,甘肃 兰州 730020)

水分是影响种子萌发的一个关键因素,种子只有在一定的水分条件下,经过充分吸胀后才能萌发,这一过程由种子与所处环境介质的水势差决定。一般认为,种子只有吸水到一定的临界点才能萌发,这个临界点的水势叫做基础水势,即种子萌发所需的最低水势。大量研究发现[1-2],当外界条件高于临界水势时,种子萌发速率与外界水势呈线性正相关,且种子群体的最终萌发率随水势的降低而降低。

基于外界水势与种子萌发的关系,Gummerson[3]提出了水势模型[方程(1)]。这一模型主要基于以下基本假设:1)种子萌发的速率(1/tg,萌发率达到g时所需时间的倒数)与水势呈线性正相关;2)同一种群内,所有个体萌发所需的水势时间值(θH,MPa.d)为一定值;3)种群内个体萌发要求外界水势高于基础水势(Ψb),但种群内个体萌发所需的基础水势存在变异,其变异服从正态分布[3-6]。

θH=(Ψ-Ψb)tg

(1)

由方程(1)可得:

GRg=1/tg=(Ψ-Ψb)/θH=K+(1/θH)Ψ

(2)

式中,Ψ为萌发水势,GRg为萌发速率。

由此可以看出,种子萌发速率函数可用群体内基础水势的正态分布函数来描述。因此,通过函数变换,可由方程(3)对种子萌发概率进行模拟:

probit(g)=[Ψ-θH/tg-Ψb(50)]/δΨb

(3)

式中,δΨb为萌发基础水势标准偏差,Ψb(50)为基础水势均值。

与传统的统计分析方法相比,种子萌发水势模型量化了水势对种子萌发的作用,其参数具有重要的生理与生态学意义。因此,该模型一经提出,即被广泛应用于农作物、蔬菜等种子萌发的生理生态学研究中[1-6]。但有关用水势模型研究野生豆科植物种子萌发生态学的报道尚不多见。豆科牧草稀少、蛋白来源匮乏是以青藏高原为代表的我国高寒山区畜牧业发展的一个重要限制因素。由于多数从低海拔地区引进的优良豆科植物在高寒山区往往不能完成生育期,开发与利用当地野生豆科植物种质资源便成为解决这一限制因素的重要途径。大量研究表明,种子萌发与幼苗生长期往往是植物生活史中最为脆弱的阶段,研究种子萌发对环境的响应特性不仅对了解该物种的分布与适应具有重要意义,还为其栽培驯化方向提供了重要参考。窄叶野豌豆(Viciaangustifolia)、山野豌豆(V.amoena)、歪头菜(V.unijuga)以及箭筈豌豆(V.sativa)是分布于我国青藏高原的4种重要豆科野豌豆属植物,其蛋白含量高,适应性强,具有重要的生态价值与经济价值[7-12]。上述4种植物种子萌发的最低温均在5 ℃以下,其中箭筈豌豆种子萌发的最低温低至-2 ℃[13]。而在我国青藏高原东缘甘南地区,早春3、4月长年月均温分别在0、5 ℃左右[10],表明早春低温可能不是限制豆科种子在当地萌发与幼苗建植的主要因素。由于当地降水主要集中于5-10月,而1-4月降水较少[10],因此,水分可能在种子萌发与幼苗建植的过程中起着关键的调控作用。虽已有许多有关高寒山区植物种子萌发对温度的响应的研究,但鲜有关于该区域种子萌发对水分胁迫响应的报道[12]。基于此,本研究拟以上述4种野豌豆属植物种子为材料开展以下研究:1)比较4种野豌豆属植物种子萌发对水分胁迫的响应特性及其生态学意义;2)评价水势模型在不同豆科植物种子萌发研究上的适用性;3)应用水势模型参数比较分析4种野豌豆属植物种子萌发对水分的需求特性。

1 材料和方法

1.1供试材料 供试种子由农业部牧草与草坪草种子质量监督检验测试中心(兰州)提供,试验前各样品贮藏于室温条件下备用。其中箭筈豌豆为兰州大学草地农业科技学院在当地选育成功的栽培品种“兰箭3号”(下文均称兰箭3号),其余植物种子均直接采自当地的野生植物种群。为确保种子的代表性,每个种至少采集上百株的植物种子。种子样品信息详见表1。

表1 供试种基本信息Table 1 The basic information of testing seed

1.2试验方法

1.2.1种子预处理 4种豆科植物种子除兰箭3号外,窄叶野豌豆、山野豌豆以及歪头菜种子均用解剖刀切破种皮以破除物理休眠,后贮藏于室温条件备用。

1.2.2发芽试验 在20 ℃条件下,按照Michel和Kaufmann[13]的方法设置水势为0、-0.2、-0.4、-0.6、-0.8、-1.0和-1.2 MPa的7个PEG6000溶液。试验期间,用称重法测定培养皿质量变化,并每天补充因蒸发而散失的水分,以保持恒定的溶液浓度。试验在黑暗条件下进行,每个处理4个重复,每个重复50粒,以胚根突出种皮视为萌发,萌发初始每8 h统计一次发芽率,发芽高峰期后,每天统计一次,持续14 d。

1.2.3数据分析

水势模型参数的估计:种子萌发基础水势的估计采用两种方法:1)建立种子萌发速率(1/t25,1/t50,1/t75)与萌发水势的线性回归方程,回归直线与X轴的交点即为萌发基础水势;2)通过重复概率单位回归分析(Repeated Probit)计算得到萌发的基础水势,水势时间值代入间隔为0.1 MPa.d,直到所获回归方程残差均方最小[14-15]。然后根据方程(1)计算水势时间累积值。

萌发进程的模拟:根据重复概率单位回归分析获得的水势模型参数建立各水势条件下种子萌发进程的预测方程,并与实际观测值相比较。

统计与作图:所有数据的统计分析均采用SPSS 17.0软件进行,Excel 2010软件作图。

2 结果与分析

2.1水分胁迫条件下不同植物种子的萌发率 4种野豌豆属植物种子的最终萌发率均表现出随水势降低而降低的趋势,但种子萌发对水分胁迫的响应有所不同(表2)。无水分胁迫条件下,4种植物种子的初始萌发率无显著差异,且均在93%以上。其中,山野豌豆种子萌发对水分最为敏感,-0.2 MPa水势即导致其萌发率显著下降,而使窄叶野豌豆、歪头菜与兰箭3号种子萌发率显著下降的水势分别为-0.6,-0.4与-1.0 MPa。当水势为-1.0 MPa时,山野豌豆的萌发率为0,窄叶野豌豆、歪头菜与兰箭3号的萌发率则分别为33%、40%与61%;当水势为-1.2 MPa时,窄叶野豌豆与山野豌豆的萌发率为0,歪头菜与兰箭3号种子的萌发率分别为19%与23%。

2.2基于种子萌发速率对萌发基础水势的估计 萌发基础水势(Ψb)的估计值受种子萌发率(g)的影响,呈现出随萌发率的增加而增加的趋势(图1)。除歪头菜种子在不同萌发率条件下,萌发速率与水势的回归直线斜率无显著差异外,其他3个植物种萌发速率与水势的回归斜率随萌发率的增加而降低。

表2 不同水势条件下4种野豌豆属植物种子的发芽率Table 2 Seed germination of four Vicia species under different water potential %

图1 基于种子萌发速率与萌发水势的线性回归分析Fig.1 A linear regression of germinafion rate(1/tg) and water poterntial

种子萌发的基础水势均值与水势时间值因种而异,其中Ψb表现为山野豌豆>窄叶野豌豆>歪头菜>兰箭3号;θH表现为歪头菜>兰箭3号>窄叶野豌豆>山野豌豆(表3)。

4种豆科牧草种子的萌发速率随渗透胁迫的加剧而降低,萌发速率(1/t50)与水势之间呈显著线性正相关(P<0.05)。其中山野豌豆抗胁迫能力最弱,基础水势为-0.72 MPa,兰箭3号抗胁迫能力最强,基础水势为-1.50 MPa(表3)。

2.3基于Probit分析对萌发基础水势的估计 由重复Probit回归分析获得的Ψb值除窄叶野豌豆外,其他3个种均略高于由萌发速率线性回归模型外推获得的值,但二者非常接近,具体表现为山野豌豆 (-0.64)>窄叶野豌豆(-1.29)≥歪头菜 (-1.29)>兰箭3号 (-1.36)。从实际观测值来看,基于Probit法的估计似乎更为准确,因为在-1.2 MPa条件下,尽管萌发期长达14 d,兰箭3号种子的萌发率并未达到50%,表明估计值要稍低于实际观测值。θH值表现为歪头菜(4.3)>兰箭3号(3.8)>窄叶野豌豆(3.7)>山野豌豆(1.3),除窄叶野豌豆外,其他3个种均略低于由萌发速率线性回归模型外推获得的值,与Ψb一样,二者也非常接近(表4)。

表3 基于1/t50与水势回归分析估计的4种植物种子萌发的基础水势Table 3 Estimation of base water potential value for 4 Vicia species based on a linear regression of germination rate (1/t50) and water potential

表4 基于重复Probit回归估计的萌发基础水势Table 4 Estimation of water potential value based on repeated probit analysis of four Vicia species

2.4基于水势模型对种子萌发进程的模拟 在高水势条件下,水势模型可以对4种豆科牧草的萌发进程做出准确预测(R2>0.90)。但随着萌发水势的降低,除对歪头菜的预测准确度较高外,对另外3个种的预测准确性明显下降,特别是当种子萌发水势接近种子萌发基础水势值时,预测准确度极低。如窄叶野豌豆种子在-1.0与-1.2 MPa时,预测值与实际观测值完全不吻合(图2,图3)。

3 讨论与结论

3.1水势模型基本假设的检验及模型参数的估计 水势模型假设中,种子群体中所有种子能够萌发的基础水势存在变异,因此,所需达到的种子萌发率越高,对相应的水势值要求也就越高[16]。与此一致,本研究发现,随萌发率的升高,4种植物种子的基础水势均呈现增加趋势。由于种群所有种子个体萌发的基础水势不同,基于重复概率单位回归分析估计的基础水势值的实质是所有种群种子个体萌发基础水势的均值,理论上应等于通过1/t50与萌发介质水势相关方程估计的值。本研究结果表明,尽管两种估计方法在统计学上都有较好的表现(较高的决定系数),但其估计值却存在不同程度的差异。如利用两种方法对窄叶野豌豆Ψb值的估计几乎没有差异,但对于兰箭3号种子,基于1/t50的估计值要比Probit法的估计值小0.14 MPa。与此相似,亦有研究认为,尽管基于萌发速率与水势的回归关系外推获得萌发基础水势值的方法较为简单易行,但由于这一计算方法所获温度阈值是通过建立方程外推而得到,因而无论是从生物学还是从统计学的角度,对其结论的可靠性都应慎重对待[17]。基于这一考虑, 在应用水势模型对植物种子萌发特性进行分析时,以重复概率单位回归分析法为佳。

图2 不同水势条件下窄叶野豌豆与山野豌豆种子萌发进程的模拟Fig.2 Observed (symbols) and fitted (lines) water potential of V.angustifolia and V.amoena

图3 不同水势条件下歪头菜与箭兰3号种子萌发进程的模拟Fig.3 Observed (symbols) and fitted (lines) water potential of V.unijuga and V.sativa

同时由方程(2)可以得知,种子群体萌发到一定百分比(g)所需时间的倒数与外界水势呈线性负相关,这一线性回归方程的斜率为水势时间值的倒数。由于模型假设种群内所有种子个体萌发所需水势时间值恒定,因而,以不同萌发率来表示的萌发速率与水势的回归直线应是平行关系。这一假设已在其他植物种上得到验证[17]。但本研究发现,测试的4个植物种中,除歪头菜种子表现出这种平行关系外,其他植物种回归直线的斜率均表现为随萌发率增加而降低的趋势。一种可能的原因是,豆科植物种子在吸胀后通常具有较快的萌发速率,相对长的统计时间间隔易于忽略这一过程中种子萌发与时间的内在联系。其它原因尚待进一步研究。

3.2种子萌发对水分胁迫响应的种间差异 已有大量研究表明[1-2],相似生境下的不同物种,其种子萌发对水分胁迫的响应策略也存在一定差异。本研究发现,参试的4个植物种最终萌发率对水势的敏感性存在显著差异,其中山野豌豆种子对水分胁迫最为敏感,而箭筈豌豆(兰箭3号)种子萌发最为耐旱,表明植物在长期的进化或选育过程中,对于水分环境的选择在适应策略上产生了分化。值得注意的是,尽管高寒草原区具有比荒漠草原区更好的水分条件,但在测试的4种植物中,除山野豌豆外,其他3个种的萌发均表现出较强的耐旱性。这可能与高寒草原区的气候特点密切相关。由于该区域无霜期较短,在早春能快速出苗的植物客观上具有较长的适宜生长期,而该区域早春降水较少,相对干旱。应用水势模型进行分析也发现,4种植物种子萌发的Ψb值存在一定差异,其中兰箭3号种子的Ψb值最低,这一特性有利于种子在相对干旱的环境条件下累积水势时间值,从而保证种子在播种后快速出苗。种子对水分与热量的要求是决定种子萌发速率的两个主要因素,利用积温模型对这4种植物种子萌发进程的分析表明[12],相对其他3种野生植物,兰箭3号具有相对较低的Tb(萌发最低温),这在一定程度上保证了其适于早播的特性;而本研究进一步证明兰箭3号种子萌发的Ψb值亦较低,有利于其在相对干旱条件下出苗。与此相反,在参试的4种植物中,山野豌豆种子萌发的Ψb值要显著高于其他3种植物,表明该植物种子的萌发对水分具有较高的要求。在种子的采集过程中,我们发现山野豌豆主要分布于田埂或河边,这是否与其种子萌发对水分的需求有关还有待进一步研究。但另一方面,山野豌豆种子萌发需要的θH要显著低于其他3种植物,表明该种植物在水分充足的条件下,可迅速萌发;而在水分亏缺的情况下,可能以强迫休眠的状态长期贮存于土壤种子库,以避免可能的干旱风险。相对山野豌豆,歪头菜、窄叶野豌豆采取的适应策略则与兰箭3号较为相似。

3.3种子萌发进程的模拟 基于水势模型,可以准确预测种子在不同条件下的萌发进程[18-19]。本研究表明,在较低水势条件下,水势模型对于部分种子萌发进程的预测准确度较低(图2,图3)。造成这种偏离的原因可能在于,萌发水势离Ψb值越接近,由于实验误差(如水分的蒸发)带来的影响也就越大,从而在一定程度上影响了预测的准确性。此外,由于豆科种子萌发相对集中,过长的统计时长(8 h或1 d)易于忽略萌发过程的变化规律。但值得注意的是,无论在何种水势条件下,该模型都能准确预测歪头菜种子的萌发进程,通过利用1/tg与萌发水势的回归方程,可以检验模型的有关假设是否成立。在测试的4个植物种中,模型有关种群内所有个体种子萌发所需水分时间值恒定(回归线平行)的假设在除歪头菜外的3个种中并不严格成立,造成这种差异的内在机制尚需进一步研究。

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