近日，我院巩晓颖研究员团队在大气CO2浓度对植物呼吸影响方面取得进展，研究成果以"Short- and long-term responses of leaf day respiration to elevated atmospheric CO2"为题发表于国际Top学术期刊Plant Physiology（IF=8）。2020级硕士研究生孙嫣然为第一作者，巩晓颖研究员为通讯作者，福建师范大学为第一署名单位。本研究得到国家自然科学基金面上项目和重点国际（地区）合作研究项目的资助。
植物呼吸作用与光合作用之间的平衡对于全球碳平衡至关重要。在大气CO2浓度升高的背景下，叶片光合速率以及初级生产力随CO2浓度升高而上升，这被称之为“CO2施肥效应”，但呼吸速率对CO2的响应仍有较大争议。植物叶片的日间（光照下）呼吸速率（RL）通常受光照抑制，低于相同温度黑暗条件下的呼吸速率（RDk）。此外，日间呼吸释放的碳通量巨大，且无法直接测定，对于预测气候变化背景下的全球碳循环过程至关重要。
该研究分析并改进了测定RL的经典方法Kok方法，在现有方法的基础上提出Kok-Cc方法，将Φ2和γ的变化纳入考量，利用A vs. γΦ2Iinc的线性关系估算RL Kok-Cc：
以小麦（T. aestivum）和向日葵（H. annuus）为研究材料，在410和820ppm的长期CO2浓度下培养植物，并在410和820ppm的短期CO2浓度下进行气体交换和叶绿素荧光参数测定，分别使用Kok、Kok-Phi和Kok-Cc方法计算RL。该研究表明，生长环境的长期CO2浓度升高导致RL和RDk同步降低，作者推测这是由叶片氮代谢过程的调节引起的。该研究重新审视了Kok方法的理论基础，提出进一步改进的方法，指出Kok和Kok-Phi方法低估了RL，高估了光照对呼吸作用的抑制率。这些结果为准确描述叶片呼吸速率碳循环模型提供了新的思路。
图1 生长周期CO2处理（aCO2和eCO2）以及测量时的CO2浓度（410和820ppm）对3种方法计算的小麦和向日葵叶片RL的影响。
论文链接：https://doi.org/10.1093/plphys/kiac582
