机械损伤及埋土深度对杉木萌蘖及抗氧化酶活性的影响

  目的  研究分析机械损伤处理下杉木Cunninghamia lanceolata无性系萌蘖能力与抗氧化酶活性的相关关系，从酶活性代谢生理角度阐述杉木萌蘖机制，为解决杉木无性系萌蘖问题提供理论依据。  方法  以杉木无性系洋020的1年生扦插苗为材料，通过盆栽试验，设置去顶和未去顶处理，0、3、6 cm埋土深度处理，在萌蘖初期、中期、后期分别取样，观测无性系萌蘖状况，通过酶活吸光度方法测定杉木无性系萌蘖过程中枝叶、基部韧皮部、根尖等不同器官超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)和过氧化物酶(POD)活性差异，并进行相关性分析。  结果  随着埋土深度的增加，去顶和未去顶不同埋土深度杉木无性系苗萌蘖能力均呈降低的趋势，且不同埋土深度处理会影响植物的抗氧化酶的活性。随着埋土深度的增加，杉木幼苗枝叶SOD活性呈上升趋势，CAT活性呈下降趋势；埋土6 cm处理有利于增强枝叶及根尖POD的活性。  结论  机械损伤和不同埋土深度对杉木无性萌蘖有一定的影响；同一埋土深度，去顶处理杉木无性系的萌蘖能力高于未去顶处理。不同器官植物抗氧化酶活性是影响杉木无性系机械损伤和不同埋土深度处理萌蘖的主要影响因子之一。图3表3参18     

中亚热带天然林改造成人工林后土壤呼吸的变化特征

【目的】研究中亚热带常绿阔叶林(天然林)改造成人工林后土壤碳排放量的变化及主要影响因子,为评估森林类型转换对土壤碳排放的影响提供科学依据。【方法】在福建农林大学西芹教学林场的常绿阔叶林及由其改造而来的38年生闽楠人工林与35年生杉木人工林中分别设置4块20 m×20 m样地,利用Li-8100土壤碳通量观测系统于2014年9月—2016年9月进行定点观测,并同期观测土壤温度、含水量、有机碳含量(SOC)、微生物生物量碳含量(MBC)、可溶性有机碳含量(DOC)、0～20 cm土层细根生物量和年凋落物量及凋落物碳氮比(C/N)。【结果】常绿阔叶林改造成闽楠(38年后)和杉木人工林(35年后),年均土壤碳排放通量由16. 22显著降为12. 71和4. 83 tC·hm~(-2)a~(-1),分别减少21. 60%和70. 20%;各林分类型的土壤呼吸温度敏感性Q~(10)值表现为常绿阔叶林(1. 97)闽楠人工林(2. 03)杉木人工林(2. 91),转换为杉木人工林后,Q~(10)值显著升高(P0. 05);土壤温度能分别解释常绿阔叶林、闽楠人工林与杉木人工林土壤呼吸速率变化的89. 70%、88. 50%和87. 90%,土壤呼吸速率和土壤含水量相关不显著(P0. 05);土壤呼吸速率和SOC、MBC、DOC、年凋落物量及0～20 cm土层细根生物量均极显著正相关(P0. 01);土壤呼吸温度敏感性指数Q~(10)值和凋落物C/N极显著正相关(P0. 01),而与年均土壤呼吸速率及MBC极显著负相关(P0. 01);进一步分析发现土壤MBC和SOC含量是影响土壤呼吸速率的2个最重要因子,而凋落物C/N在影响土壤呼吸温度敏感性中的贡献最大。【结论】中亚热带地区常绿阔叶林改造成闽楠(38年)或杉木(35年)人工林后,土壤碳排放通量显著降低。林分类型转换后树种组成和林分结构发生改变,凋落物数量、质量及细根生物量显著降低,土壤SOC和MBC含量显著下降可共同导致土壤呼吸通量的下降。土壤温度是3种林分类型土壤呼吸季节变化的主导因素,而土壤总有机碳库和土壤微生物量碳库的差异是不同林分之间土壤呼吸差异的主导因素,凋落物C/N对土壤呼吸的Q~(10)影响最大。为提高模型预测森林类型转换影响土壤碳排放的精度,应综合考虑土壤有机碳库、易变性有机碳库及底物质量的变化。     

杉木ClLAR基因的克隆及遗传转化拟南芥

为探究杉木种子发育过程中无色花青素还原酶(LAR)基因在类黄酮生物合成途径中对原花青素(PA)合成的分子调控机制,以杉木种子为试验材料,通过RT-PCR结合RACE的方法成功克隆到杉木ClLAR基因全长,该基因的cDNA全长为1 625 bp,具有1个1 242 bp的开放阅读框(ORF),编码413个氨基酸。构建pCambia3301-ClLAR植物表达载体,运用冻融法将重组质粒转至农杆菌GV3101,通过花序侵染法获得拟南芥转基因植株,利用Basta溶液和PCR验证筛选出阳性苗,确定目的基因ClLAR已整合至拟南芥基因组中。研究结果为深入分析杉木ClLAR基因调控PA合成的分子机制和ClLAR蛋白功能奠定了基础。     

滨海沙地3种人工林表层土壤微生物量及其影响因素

为探究福建东南沿海不同人工林砂质土壤微生物生物量碳(MBC)和生物量氮(MBN)及其影响因子,以肯氏相思(Acaica cunninghamia)、纹荚相思(Acacia aulacocarpa)和木麻黄(Casuarina equisetifolia)人工林为对象,采用通径分析模型,分析土壤微生物量对土壤理化性质、凋落物和细根生物量的响应。结果显示:3种人工林土壤MBC和MBN质量分数分别为42.60~51.56和5.38~6.88 mg·kg~(-1),且木麻黄的MBC和MBN质量分数均显著高于纹荚相思和肯氏相思(P0.05)。土壤w(MBC)∶w(MBN)为7.49~7.98;微生物碳熵(w(MBC)∶w(SOC))和氮熵(w(MBN)∶w(TN))的变化范围分别为1.09%~1.17%和1.34%~1.50%。Pearson相关分析表明,MBC、MBN质量分数与DOC、SOC、TN、凋落物生物量和细根生物量呈极显著正相关(P0.01)。通径分析表明,影响土壤MBC最重要的因子是细根生物量,其次是SOC;影响土壤MBN最重要的因素是细根生物量,其次是凋落物生物量。3种人工林的MBC和MBN质量分数、微生物碳氮熵与国内多数森林土壤相比均处于较低水平。     

低磷和铝毒耦合胁迫对杉木叶片抗坏血酸——谷胱甘肽循环的影响

为揭示抗坏血酸-谷胱甘肽(As A-GSH)循环在杉木适应低磷和铝毒胁迫中的作用,以耐低磷和铝毒胁迫的杉木家系YX3及对低磷和铝毒胁迫敏感的杉木家系YX12为试验材料,研究不同处理下[对照处理(CK)、低磷处理(-P)、铝处理(Al)和低磷加铝处理(-P+Al)]2个杉木家系叶片中As A-GSH循环代谢关键酶的变化规律。结果表明:不同胁迫处理下(-P、Al和-P+Al),2个杉木家系的丙二醛(MDA)含量均显著高于各自对照(-P处理下YX12叶片MDA含量除外),而且在Al和-P+Al处理下,耐性杉木家系YX3叶片中MDA含量均小于敏感型杉木家系YX12。进一步分析表明,与各自对照相比,不同胁迫处理增加了2个杉木家系叶片中的As A和DHA含量,同时提高了其叶片中抗坏血酸过氧化物酶(APX)、单脱氢抗坏血酸还原酶(MDHAR)、脱氢抗坏血酸还原酶(DHAR)、谷胱甘肽还原酶(GR)的活性,而且除DHA含量外,在-P、Al和-P+Al处理下耐性杉木家系YX3叶片中APX、GR、MDHAR、DHAR和As A含量均高于敏感型杉木家系YX12。此外,耐性杉木家系YX3叶片中还原型谷胱甘肽(GSH)含量以及As A/DHA值和GSH/GSSG值均高于敏感型家系YX12。因此,上述结果表明在不同胁迫条件下,杉木幼苗通过提高叶片抗氧化物质含量和As A-GSH循环关键酶活性来清除过量的活性氧,减轻胁迫诱导的氧化损伤;不同胁迫处理下,2个杉木家系叶片抗氧化物质含量及As A-GSH循环中关键酶活性响应的差异表明耐性杉木家系YX3具有较高的As A—GSH循环效率和抗氧化物质再生能力,从而有效抑制胁迫诱导的氧化损伤,这可能是其具有较强耐性的重要原因之一。     

杉木幼苗不同光质光响应曲线的模型拟合及光合特性比较

以2年生无性系幼苗为试验材料,利用直角双曲线模型、非直角双曲线模型和直角双曲线修正模型分别对白光、红光和蓝光3种光质条件下杉木光合光响应曲线进行拟合,并分析3种光质条件下杉木的光合特性。结果表明,非直角双曲线模型适用于白光和红光的拟合,直角双曲线修正模型则适用于蓝光的拟合,而直角双曲线模型对3种光质的拟合效果均较差。弱光环境中(I≤200μmol·m-2·s-1),红光下杉木具有较强的光合能力,其光合速率、气孔导度和水分利用效率均较高;强光环境中(I200μmol·m-2·s-1),蓝光下杉木具有更强的光合能力,白光下的光合速率则介于红光和蓝光之间。     

不同碳输入方式对沿海防护林土壤氮库的影响

为探究凋落物和根系在滨海沙地人工林土壤氮循环中所扮演的角色,设置去除凋落物、切断根系、对照3种处理,分析3种典型沿海防护林(尾巨桉、纹荚相思、木麻黄)土壤氮素对不同碳输入的响应。结果表明：滨海沙地土壤矿质氮含量(2.91－4.49 mg?kg－1)远低于内陆森林土壤；3种人工林土壤矿质氮含量表现为纹荚相思>木麻黄>尾巨桉,其中纹荚相思与尾巨桉土壤矿质氮含量差异显著( P<0.05)；不同树种土壤硝态氮( NO－3－N)含量存在显著差异,表现为纹荚相思>木麻黄>尾巨桉。树种对切断根系或去除凋落物的响应不一致,切断根系后纹荚相思和木麻黄土壤NO－3－N含量显著高于对照,对铵态氮( NH＋4－N )含量影响不显著；切断根系和去除凋落物处理后土壤硝化作用均增强,对尾巨桉的影响达显著水平( P<0.05)；切断根系和去除凋落物均显著降低尾巨桉和纹荚相思土壤微生物量氮( MBN)含量,对土壤可溶性有机氮( DON)的影响与之相反。土壤NO－3－N与土壤MBN之间存在极显著的负相关关系( r＝－0.671, P<0.01),与土壤DON呈极显著正相关( r＝0.900, P<0.01),土壤DOC与NO－3－N、 NH＋4－N之间分别存在显著的负相关( r＝－0.413, P<0.05)和极显著的正相关关系( r＝0.461, P<0.01)。