加富CO2环境下不同红蓝光配比对蕹菜生长、品质和固碳量的影响

张子昆， 林碧英， 杨永森， 陈 风， 伊光捷， 张晓瑾， 刘燕飞

(福建农林大学园艺学院，福建福州 350002)

蕹菜(Ipomoeaaquatica)，别称空心菜、竹叶菜等，是旋花科甘薯属，以绿叶和嫰茎供食用，一年生或多年生蔬菜，原产于我国的热带多雨地区[1]。近年来，随着蕹菜设施栽培面积的逐年扩大，如何提高蕹菜产量成为科研机构以及各大企业关注的焦点。CO2是光合作用的主要原料之一，其浓度与植物的光合作用、呼吸作用和蒸腾作用密切相关[2]。设施栽培由于其密闭环境容易导致CO2亏缺现象的发生，严重影响设施内作物的生长和发育。而增施CO2能够显著提高设施内作物的产量和品质，是设施蔬菜增产提质的有效措施之一[3]。Pan等认为，CO2浓度上升有利于促进植物产量和品质的提高[4]。目前，全球气候变暖状况加剧，大气中CO2浓度不断上升，因此减少温室气体排放及增加碳吸收受到国内和国际社会的广泛关注[5]。我国农业活动产生的温室气体排放比例为16%～17%[6-7]，我国承诺2030年前达到碳达峰，2060年达到碳中和[8]。因此，在巨大的温室气体减排任务下，我国急切需要提高资源利用率，发展低碳农业[6]。光作为植物生长发育过程中的环境因子之一，从能量和信号2个方面在植物生命活动的各类生化反应中发挥着极其重要的作用[9]。弱光胁迫导致植物生长异常，王惠哲等认为，弱光胁迫下，植株产量和品质都有显著性下降。福建地区早春蕹菜种植一般在设施大棚内，但由于设施覆盖材料和早春气候条件影响，设施内往往产生弱光胁迫和CO2缺乏等逆境[10]。因此，如何在设施内提高蕹菜的光合作用，对蕹菜产量和品质提高尤为重要。本研究分析在加富CO2条件下不同红蓝光配比对蕹菜生长及品质的影响，以期为缓解设施内早春蕹菜栽培弱光胁迫和CO2缺乏提供解决方案，为加富CO2环境下不同红蓝光配比可促进蕹菜的生长，提高其产量、品质和固碳量的研究提供参考。

1 试验材料与方法

1.1 试验材料

供试材料为蕹菜，品种为闽蔬三丫，种子购于福州闽蔬农业科技有限公司。

1.2 试验设计

试验于2021年3月10日至9月30日在福建农林大学设施温室内进行。试验LED光源包括红蓝光[红光(R)峰值波长为660 nm、蓝光(B)峰值波长为450 nm)、白光(波长范围为410～760 nm]，均购于福建三安科技有限公司。CO2采用钢瓶液态CO2，从福州中铭生物科技有限公司购得。种子进行常规温汤浸种，播于多功能蓄水式育苗盆(基质配比为草炭 ∶蛭石 ∶珍珠岩=3 ∶1 ∶1)，待幼苗长到2叶1心时，随机选取长势一致的幼苗进行处理，将多功能蓄水式育苗盆置于培养箱(每个培养箱大小为1.0 m×0.5 m×0.5 m)中，在每个培养箱中进行不同红蓝光配比处理，各处理调整植物大部分叶面与光源的距离均为25 cm，光照度为(250±5) μmol/(m2·s)，光周期为12 h，同时每天 10：00—12：00向培养箱中通入CO2，用转子流量计使柜体内CO2浓度维持在(1 000±50) μL/L，并每隔30 min用艾科微克CO2测定仪(美国产)对各棚内的CO2浓度进行测定核实，其余时间不补充。其他环境因子可控，白天温度为(30±1) ℃，夜晚温度为(24±1) ℃，培养箱内湿度为60%～70%。LED光质设置5个处理，CO2设置2个处理(表1)。试验处理开始后25 d即采收期，每个样品随机选取10株，对形态指标、含水量和营养相关指标重复测定3次，结果取平均值(表1、图1)。

表1 试验处理设计

1.3 形态指标及相关生理指标测定与方法

1.3.1 株高、茎粗、鲜质量的测定 株高采用精确度为1 mm的游标卡尺进行测量，从根茎分界处到生长点的高度为株高；茎粗采用精确度为0.01 mm的电子游标卡尺进行测量，以子叶下部节间1 cm为基准；鲜质量采用精确度为0.01 g电子天平进行测量。

1.3.2 根系生长的测定 利用根系扫描仪Epson Perfection 4990 PHOTO进行扫描、根系分析系统WinRHIZO进行分析，得到根总长。

1.4 品质及硝酸盐指标测定

1.4.1 可溶性糖、可溶性蛋白、维生素C含量的测定 可溶性糖含量采用蒽酮比色法[11]测定，可溶性蛋白含量采用考马斯亮蓝G-250法[11]测定，维生素C含量采用2，6-二氯靛酚比色法[11]测定。

1.4.2 硝酸盐含量的测定 硝酸盐含量采用浓硫酸-水杨酸比色法[11]测定。

1.4.3 地上部固碳量 王首吉等认为，植物每产生1 g干物质需要固定1.63 g CO2[12-13]，可根据栽培和采收时蕹菜的干物质量计算其地上部固碳量，计算公式为

式中：W表示地上部固碳量，g/m2；a表示采收时地上部分干质量，g；b表示采收时地下部分干质量，g；r表示干物质净积累量，g/株，由采收时干物质量减去栽培时干物质量得到；ρ表示栽培密度，株/m2，本研究栽培密度为100株/m2。

1.5 数据处理

试验所得数据采用Excel 2003和DSP 9.5软件数据进行统计分析。采用Duncan’s新复级差法进行差异显著分析(α=0.05)，利用Prism 8.0软件作图。图表中数据为“平均值±标准差”。

2 结果与分析

2.1 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜生物量的影响

2.1.1 加富CO2下不同红蓝光配比对株高、茎粗、鲜质量的影响 株高、茎粗、鲜质量、根总长是衡量植物生长的重要指标。由表2、图2可知，处理25 d后，CK1的株高、茎粗、鲜质量、根总长比CK0分别提高76.2%、45.4%、19.1%、78.9%，除了茎粗外，其他均呈显著差异。在加富CO2环境下，不同光源处理株高从大到小依次为A3>A2>A4>A1>CK1，其中A3、A2、A4、A1比CK1分别提高33.3%、20.7%、20.6%、7.5%，且均与CK1存在显著性差异；各处理茎粗从大到小依次为A3>A4>A2>A1>CK1，其中A3、A4、A2、A1比CK1分别提高60.6%、45.5%、21.9%、11.7%，且均与CK1存在显著性差异。各处理鲜质量从大到小依次为A3>A2>A4> A1>CK1，其中A3鲜质量最高，达到42.98 g，比CK1高54.3%，A2、A4、A1比CK1分别提高48.4%、41.1%、18.6%，均与CK1存在显著性差异；各处理根总长从大到小依次为A3>A2>A4>A1>CK1，均与CK1存在显著性差异。

表2 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜生长的影响

2.1.2 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜含水量的影响 植物体内都含有水分，生长活跃和代谢旺盛的植物和细胞的含水量高。由表3可知，各处理植株含水量中，CK1比CK0提高0.1%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理植物含水量从高到低依次为A3>A4>A2=A1>CK1，其中A3含水量最高，达到94.7%，比CK1提高2.0%，各处理间均存在显著性差异。

表3 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜含水量的影响

2.2 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜营养品质及硝酸盐的影响

2.2.1 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜可溶性糖的影响 植物体内的碳素营养状况以及农产品的品质常以可溶性糖含量作为重要参考指标[14]。由图3可知，处理后25 d，CK1茎和叶中可溶性糖含量与CK0差异显著，其中茎和叶中可溶性糖含量分别提高167.6%、75.3%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理茎和叶中可溶性糖含量与CK1都存在显著性差异，其中各处理茎中可溶性糖含量从大到小依次为A3>A4>A2>A1>CK1，其中A3、A4、A2、A1较CK1分别提高21.4%、11.5%、9.1%、6.1%；各处理叶中可溶性糖含量从大到小依次为A3>A4>A2>A1>CK1，其中A3、A4、A2、A1较CK1分别提高60.0%、40.3%、19.5%、15.0%，同时A3与其他处理存在显著性差异。

2.2.2 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜可溶性蛋白的影响 蛋白质作为细胞中含量最丰富的生物大分子之一，是生物体结构和功能最重要的物质基础[15]。由图4可知，处理后25 d，CK1茎和叶中可溶性蛋白含量与CK0差异显著，其中茎和叶中可溶性蛋白含量分别提高14.9%、60.3%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理茎和叶中可溶性蛋白含量与CK1都存在显著性差异，各处理茎中可溶性蛋白从大到小依次为A3>A4>A2>A1>CK1，其中A3、A4、A2、A1较CK1分别提高66.1%、39.4%、30.3%、17.6%，同时A3与其他处理存在显著性差异；各处理叶中可溶性蛋白含量排列依次为A3>A4>A2>A1>CK1，其中A3、A4、A2、A1较CK1分别提高37.2%、19.4%、16.0%、9.0%，同时A3与其他处理存在显著性差异。

2.2.3 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜维生素C含量的影响 植株中维生素C含量是衡量植株营养品质的一个重要指标。由图5可知，处理后25 d，茎和叶中维生素C含量与CK0茎和叶中维生素C含量相比具有显著性差异，其中茎和叶中维生素C含量分别提高6.3%、49.5%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理茎和叶中维生素C含量与CK1都存在显著性差异，其中各处理茎中维生素C含量从大到小依次为 A3>A4>A2>A1>CK1，A3、A4、A2、A1较CK1分别提高22.8%、19.3%、13.9%、4.2%，同时A3与其他处理存在显著性差异；各处理叶中维生素C含量从大到小依次为A3>A2>A4>A1>CK1，A3、A2、A4、A1较CK1分别提高16.8%、9.4%、6.2%、4.5%，同时A3与其他处理存在显著性差异。

2.2.4 加富CO2下不同红蓝光配比对植物硝酸盐的影响 叶菜类蔬菜常常含有大量的硝酸盐，在烹调过程中容易转化为亚硝酸盐，从而危害人体健康[16]。由图6可知，处理后25 d，CK1茎和叶中硝酸盐含量与CK0茎和叶中硝酸盐含量相比具有显著性差异，其中茎和叶中硝酸盐含量分别降低9.9%、8.5%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理中，A2、A3、A4茎中硝酸盐含量相比CK1茎中硝酸盐含量略有降低，但不具有显著性差异，A1茎中硝酸盐含量相比CK1茎中硝酸盐含量具有显著性差异，降低18.2%；各处理叶中硝酸盐含量从大到小依次为CK1>A3>A1>A4>A2，其中A2、A4、A1、A3较CK1分别降低13.2%、12.5%、6.7%、6.6%，同时各处理均与CK1存在显著性差异。在所有试验处理，硝酸盐含量均在我国规定的硝酸盐安全范围。

2.3 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜地上部固碳量的影响

不同红蓝光质处理对蕹菜地上部固碳量具有显著影响。由表4可知，处理25 d后，各处理植株地上部固碳量中，CK1比CK0提高49.0%。在加富CO2环境下，不同红蓝光配比处理中，各处理地上部固碳量从大到小依次为A3>A2>A4>A1>CK1；地上部固碳量中A3、A2、A4、A1比CK1分别提高95.0%、78.2%、62.0%、43.8%，且均与CK1存在显著性差异。

表4 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜地上部固碳量的影响

3 讨论与结论

3.1 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜生长的影响

CO2是影响设施蔬菜生长的环境因素之一。张仟雨等认为，CO2的提高能显著提高白菜的单株产量[17]。周成波认为，LED红蓝组合光处理相比白光可以提高白菜的株高和产量[18]。黎庭耀等认为，使用红蓝复合光补光处理的叶菜类蔬菜的鲜质量、株高、根长显著高于白光补光[19]。本研究结果显示，CK1较CK0的株高、茎粗、鲜质量和根总长均有显著性提升，其中株高提升最显著，表明加施CO2有利于促进蕹菜的生长，这与陈丹艳等在生菜上的研究结果[20]一致。另外本研究还发现，加富CO2环境下，使用不同红蓝光配比处理相比CK1均可显著提高蕹菜的株高、茎粗、鲜质量和根总长，其中以A3提高效果最好，表明在加富CO2环境下使用适宜的红蓝光有利于促进蕹菜的生长。

3.2 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜营养品质及硝酸盐的影响

CO2富集，有利于提高植物的产量与品质及其体内的可溶性糖含量[21]。可溶性糖是光合作用积累的重要产物，可溶性蛋白则是植株体内形成代谢重要的调节物质。光质对于植物体内碳水化合物和蛋白质代谢也有调控作用，学者针对生菜[22]、乌塌菜[23]、蕹菜[24]等进行研究，发现红蓝组合光有利于提高蔬菜的光能利用率，促进碳氮代谢，增加物质积累，提高营养品质。本研究发现，CK1较CK0的可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、维生素C含量有显著性提升，这与宋蜜蜂等的研究结果[25-26]一致，其中植株中可溶性糖含量提升幅度最大，表明增施CO2主要影响蕹菜的碳代谢，增加碳代谢产物的积累，有利于提高蕹菜的品质；同时，CK1较CK0硝酸盐含量降低，表明增施CO2有利于降低蕹菜的硝酸盐含量，这与都韶婷等的研究结果[27-28]一致。本研究还发现，在加富CO2环境下，使用不同红蓝光配比处理相比CK1均可显著提高蕹菜的可溶性糖含量、可溶性蛋白含量和维生素C含量，所有处理中A3提高效果最好，A3处理植株茎中可溶性蛋白含量提升效果最好，而植株叶中可溶性糖含量提升最显著，表明在加富CO2环境下，使用适宜的红蓝光有利于提高蕹菜的营养品质。

3.3 加富CO2下不同红蓝光配比对蕹菜地上部固碳量的影响

自然固碳法主要是利用陆地植物的固碳功能[29]，目前自然固碳研究多基于森林、草原生态系统等，关于设施农作物固碳的研究相对较少。本研究结果表明，CK1较CK0的地上部固碳量有显著性提升，这与陈丹艳的研究结果[30]一致。宁宇等认为，红蓝光组合中提高红光比例能够提高芹菜的净光合速率并促进碳同化[31]。本研究还发现，加富CO2环境下，使用不同红蓝光配比处理相比CK1可以显著促进蕹菜地上部固碳量的提高，其中以A3提高效果最好，表明在加富CO2环境下使用适宜的红蓝光有利于提高蕹菜的地上部固碳量。

综上可知，增施CO2后，蕹菜的产量和营养品质指标有显著性提高，硝酸盐含量显著降低，且符合我国规定的硝酸盐安全范围。在加富CO2环境下，使用不同红蓝光配比处理相比白光处理均对蕹菜的生长和营养品质指标有显著的提高作用，其中以A3处理(R ∶B=4 ∶1)效果最佳。因此，在设施内加富CO2环境下，使用R ∶B=4 ∶1红蓝光配比处理，不仅能缓解设施内早春栽培弱光胁迫和CO2缺乏，且使蕹菜加快生长、提早采收上市，进而实现其经济价值。同时，本试验量化了蕹菜的固碳量，为设施农业的固碳-高产栽培一体化研究提供了参考依据，对实现减少农业的碳排放具有参考作用，同时也为后期的研究奠定了基础。