光合作用會迅速適應環境的波動以優化對太陽光能量特別是光合光子通量率(PPFR)的吸收，從而促進植物生長。截獲的PPFR向光化學能(?e)和生物量(?c)的轉化效率是描述植物生產力隨時間變化的關鍵參數。然而，它們掩蓋了特定條件下瞬時光化學能量吸收的聯系，即光系統II（Fq'/Fm'）的運行效率和生物量積累。因此，在不斷變化的環境條件下識別能源和資源高效型基因型受到阻礙。


使用高通量測量方法估計了在波動條件下從陽光能源生產生物量的效率。A,陽光能量經過多次轉化，直到積累成生物量。在波動條件下發生的能量損失是高度動態的。首先，從全光譜的陽光輻射中，只有PPFR可以被植物色素吸收。其次，光攔截效率(?i)取決于通過植物密度和樹冠的反射和透射光。因此，?i定義為給定區域內冠層頂部和底部的PPFR比率。第三，通過測量ET得出截獲的光能到光化學能(?e)的轉換效率。熱量和ChlF的損失取決于光保護馴化和實際光強度。非光合色素的光吸收可以忽略不計。最后，轉化為生物量(?t)的效率取決于用于電子替換途徑、ET循環、光呼吸和細胞呼吸（包括碳水化合物的生物合成）的傳輸電子的數量。B，自動LIFT系統以高時空分辨率掃描溫室內外以及田間的植物冠層。通過活性ChlF評估波動條件下的動態ET，揭示光系統II(Fq'/Fm')的運行效率。使用內置光譜儀另外測量反射率。C，分別使用LIFT和環境傳感器測量波動Fq'/Fm'和PPFR。顯示了大豆中連續三個測量日的子集。我們推導了ETR并計算這3天的累積ET和PPF，由累積ET和PPF的比率得到了生長期間的?e?；疑`差條顯示了指定3天的所有測量中每15分鐘周期的平均值的標準偏差（n=113-543；大豆基因型的總n=36,891個測量值）。

作者在溫室和田間條件下使用自動葉綠素熒光和光譜掃描長期監測了21種大豆(Glycine max(L.)Merr.)和玉米(Zea mays)基因型的冠層Fq'/Fm'?；诓煌h境變量和基因型相互作用對整個生長季在光照下獲得的Fq'/Fm'進行建模。這使作者能夠無創地估計累積光化學能量?e。?e范圍從48%到62%，具體取決于基因型，在最有效的C4玉米基因型中，高達9%的光化學能被轉化為生物質。最引人注目的是，在不同條件下的七個獨立實驗中，?e與地上部分生物量相關，高達r=0.68。


自動表型系統以高時空分辨率捕捉動態玉米和大豆基因型的光合作用。A，顯示了2017年5月20日15時測量的不同大豆基因型的光系統II運行效率（Fq'/Fm'）的空間變化。顯示了前12個生長容器的數據。使用兩個LIFT設備每小時掃描兩條線路中的容器。B，一天（2017年5月20日）每小時不同基因型的Fq'/Fm'分布。C，顯示了在溫室內外的容器中以及在田間中超過2年測量的Fq'/Fm'和PRI?；疑`差條顯示平均每小時和作物的標準誤差(SE)（n=1–1079，玉米：總n=25,014，大豆：總n=220,881）。

因此，作者通過整合生長季對環境壓力的光合反應來估計生物量產量，并確定了節能基因型。這對改進作物生長模型和使用自主測量系統在任何時間點估計育種系或整個生態系統的生產力方面具有巨大潛力。

來源：Plant Physiology.Toward predicting photosynthetic efficiency and biomass gain in crop genotypes over a field season.Beat Keller, Lars Zimmermann, Uwe Rascher, Shizue Matsubara, Angelina Steier, Onno Muller

https://doi.org/10.1093/plphys/kiab483