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식물 광합성과 수리학의 통일된 이론을 향하여

Dec 08, 2023Dec 08, 2023

Nature Plants 8권, 1304~1316페이지(2022)이 기사 인용

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측정항목 세부정보

지구 탄소와 물 순환은 육상 식물의 잎을 통한 CO2와 수증기 교환의 결합에 의해 제어되며, 탄소 획득과 수리적 위험의 균형을 맞추기 위한 식물 적응에 의해 제어됩니다. 우리는 여러 시간 규모에 따라 변화하는 환경에 대한 식물의 기공 반응 및 생화학적 적응의 처리를 통합하는 특성 기반 최적성 이론을 소개합니다. 18종의 실험 데이터로 테스트한 우리 모델은 점진적인 토양 가뭄 동안 탄소 동화 속도, 기공 전도도 및 광합성 능력의 동시 감소를 성공적으로 예측했습니다. 또한 대기 증기압 부족, 온도 및 CO2에 대한 가스 교환의 의존성을 정확하게 예측합니다. 모델 예측은 수리학적 전략의 분포와 같이 널리 관찰된 경험적 패턴과도 일치합니다. 우리의 통합 이론은 지구 광합성 및 증산에 대한 토양 건조와 대기 CO2 상승의 상호 작용 효과를 안정적으로 모델링하기 위한 새로운 길을 열어줍니다.

C3 광합성 경로를 따르는 식물의 근본적인 딜레마는 기공, 즉 잎 표면의 작은 '밸브'가 열리면서 탄소 동화를 위해 이산화탄소(CO2)를 흡수할 때 증산을 통해 물이 이를 통해 손실된다는 것입니다1 . 식물의 증산 흐름은 뿌리, 운반 용기 및 잎의 음수 전위(흡입압)에 의해 유지됩니다. 음수 전위를 견디려면 적응된 줄기, 잎 및 뿌리 조직이나 에너지 집약적인 복구 노력이 필요하며, 목질부의 극심한 수분 전위는 수압 장애로 이어질 수 있습니다2,3,4. 식물의 뿌리 부분에서 물 가용성이 감소하거나 잎 표면에서 증기압 부족이 증가하면 수력 장애의 위험이 증가합니다. 식물은 건조한 토양과 대기 조건에 반응하여 기공 구멍을 닫음으로써 수력 장애를 피할 수 있습니다. 그러나 기공을 닫으면 탄소 동화가 감소하여 탄소 흡수와 수분 손실이 긴밀하게 연결됩니다. 생태계 수준에서 이러한 탄소 순환과 물 순환의 결합은 물 스트레스에 대한 반응으로 총 1차 생산량(GPP)과 증발산량의 비율을 지배합니다. 한편으로는 대기 중 CO2 증가와 강수량 증가로 인해 물 사용 효율성이 향상되고5,6 잠재적으로 나무 성장 속도가 증가합니다. 반면, 대기 증기압 부족이 증가하면 기공 전도도가 감소하고7, 가뭄의 빈도와 강도가 증가하면 사망률이 증가합니다8. 성장률의 포화 증가와 함께 나무 사망률의 지속적인 증가는 열대 우림의 탄소 흡수원에 부정적인 영향을 미치고 있다고 주장되어 왔습니다9. 따라서 물 스트레스 하에서 탄소 및 물 플럭스를 정확하게 예측하려면 식물 광합성에 대한 대기 물 수요 및 토양 수분 스트레스의 제한 효과를 해결하기 위해 식물 수리 과정을 명시적으로 설명하는 식생 모델이 필요합니다.

식물의 유압 기계는 얼마나 많은 물이 증발할 수 있는지, 그리고 결과적으로 기공 전도도에 중요한 제약을 가합니다. 플랜트 유압장치를 명시적으로 처리하여 기공 제어 모델을 개발하는 데 상당한 노력이 기울여졌습니다(리뷰12,13 참조). 수력학적으로 명시적인 기공 모델은 하루 이하 및 일일 시간 규모14,15,16,17에서 토양 및 공기 건조에 대한 단기 기공 반응을 시뮬레이션하는 데 성공했으며 현재 지구 시스템 모델18,19,20,21에서 구현되고 있습니다. 그러나 우리는 식물 생리학이 매일부터 매주 시간 단위로 토양 수분 가뭄의 발달에 어떻게 적응하는지, 그리고 그러한 장기적인 적응이 단기 물 스트레스에 대한 기공 민감도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해가 여전히 부족합니다. 이러한 이해는 새로운 환경에 대한 기공 및 생화학적 반응을 예측하고 식물 수리 전략(상자 1)과 관련하여 널리 관찰된 패턴을 절약적인 방식으로 설명하는 데 특히 중요합니다.

1 for anisohydric species). The observed global distribution of these slopes peaks at approximately 1, suggesting that the global majority of species follow the isohydrodynamic strategy47. The corresponding distribution predicted by our model lies within the observed distribution (Fig. 5a). Similarly, the predicted distribution of typical operating water potentials (ψl at ψs = 0) also closely matches the corresponding empirically observed distribution (Supplementary Fig. 3)./p>