Изучение фотосинтетической активности древесных пород критически важно для понимания потенциала углеродной секвестрации карбоновых полигонов. Эти исследования помогают осмыслить вклад древесных пород в углеродный цикл экосистемы, а также могут помочь в разработке устойчивых стратегий увеличения высокопродуктивных лесных площадей и сохранения биоразнообразия. В статье оцениваются поглощение углекислого газа у ювенильной сосны (Pinus sylvestris L.) четырехлетнего возраста и физиологические параметры, влияющие на газообмен хвои в вегетационный период 2023 года. Объекты исследования включали растения сосны обыкновенной с открытой (ОКС) и закрытой (ЗКС) корневой системой, выращенные на экспериментальном калибровочном полигоне питомнического комплекса Воронежской области. Для оценки скорости поглощения углекислого газа хвоей, неотделенной от растения, была использована портативная газометрическая система CI-340 (США). На основании полученных данных было установлено, что сезонная динамика видимого фотосинтеза у сосен с различными корневыми системами имеет похожие тенденции. Скорость усвоения углекислоты достигает максимума в начале вегетации (май) и минимума в конце фазы интенсивного роста (вторая половина августа), совпадающей с периодом засухи. При этом растения с ОКС демонстрируют менее выраженные колебания фотосинтетической активности, что может указывать на их предварительную адаптацию к стрессовым условиям. Растения, выращенные в контейнерах с ЗКС, проявляют значительно более выраженную реакцию усвоения СО2 на изменения в почвенно-климатических условиях.
сосна обыкновенная, Pinus sylvestris L., интенсивность фотосинтеза, транспирация, закрытая корневая система, открытая корневая система, вегетационный период
Введение
Изучение фотосинтетической активности древесных пород имеет ключевое значение в контексте современных экологических вызовов и изменения климата [1-3]. Одной из важнейших задач глобальной экологии является разработка эффективных методов для повышения углеродной секвестрации — поглощения углекислого газа из атмосферы и его последующего удержания в биомассе растений, что непосредственно связано с фотосинтетической активностью деревьев [4]. Древесные породы, являясь доминирующими компонентами лесных экосистем, играют центральную роль в глобальном углеродном цикле, выступая естественными резервуарами углекислого газа и защищая климатическую устойчивость регионов [4-8].
Актуальность исследования, направленного на выявление факторов, влияющих на интенсивность фотосинтеза у древесных пород, особенно хвойных, также обусловлена необходимостью более полного понимания их потенциала в экологически устойчивом управлении лесными ресурсами. В условиях усиливающихся климатических экстремумов, таких как засухи или избыточное увлажнение, имеются ограничения в знаниях о физиологических механизмах адаптации хвойных растений, таких как сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.), к изменениям окружающей среды.
Сосна обыкновенная занимает значительные площади в лесных массивах Европы и Азии и является одним из ключевых видов для восстановления и сохранения лесов в условиях антропогенного и техногенного воздействия. Исследование фотосинтетической активности этой породы позволяет не только углубить знания о её потенциале секвестрации углекислого газа, но и выявить наиболее эффективные физиолого-биохимические механизмы её продуктивности в условиях изменения почвенно-климатических факторов.
Кроме того, разработка научно-обоснованных подходов к определению параметров, повышающих фотосинтетическую и биологическую продуктивность древесных пород, представляет значительный практический интерес для лесоводов и экологов. Это может способствовать созданию генетически улучшенных, устойчивых к стрессам пород, что особенно важно для ослабленных и деградированных экосистем.
В рамках борьбы с изменением климата и обеспечения экологической устойчивости лесных экосистем проведение подобного рода исследований является чрезвычайно актуальной научной задачей, результаты которой могут быть использованы для разработки долгосрочных стратегии управления природными ресурсами, сохранения биоразнообразия и увеличения площади продуктивных лесных насаждений.
Сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.) обладает относительно высокой фотосинтетической активностью и устойчивостью к различным условиям окружающей среды. Фотосинтетическая активность сосны обыкновенной зависит от нескольких физиологических параметров, таких как содержание хлорофилла, размер и количество листьев, толщина кутикулы и степень открытия устьиц. Кроме того, на фотосинтетическую активность влияют такие факторы, как влажность, температура, уровень освещенности и содержание углекислого газа в атмосфере.
Одним из ключевых параметров, определяющих фотосинтетическую активность, является содержание хлорофилла. Хлорофилл играет ключевую роль в процессе фотосинтеза, поглощая световую энергию и преобразуя ее в химическую энергию. Чем больше хлорофилла содержится в хвое сосны, тем выше ее фотосинтетическая активность [9-10].
Размер и количество хвои также играют важную роль. Более крупные и многочисленные хвоинки обеспечивают большую поверхность для усвоения углекислоты, соответственно, большую фотосинтетическую активность. Однако, слишком большое количество хвои может привести к снижению фотосинтетической активности из-за конкуренции за свет и питательные вещества [11].
Исследования в этой области необходимы для более глубокого понимания роли древесных пород в углеродном цикле и экосистеме. Оценка фотосинтетической и биологической продуктивности может послужить основой для разработки экологически устойчивых стратегий по увеличению лесных площадей и содействию сохранению биоразнообразия региона.
Для получения генетически улучшенных высокоурожайных сортов необходимо определить соответствующие физиологические признаки, которые могут служить надежными показателями высокой продуктивности. Такой физиологический подход к изучению продуктивности необходим, так как вполне возможно эти признаки являются полигенными и не поддающимися влиянию только одного гена. После их выявления они могут использоваться как составная часть традиционной селекции деревьев и молекулярных программ при условии наличия молекулярных маркеров [13,14].
Целью нашего исследования являлась оценка поглощения углекислого газа у сосны обыкновенной (P. sylvestris L.) ювенильного возраста, а также определение физиологических параметров, влияющих на результирующий углекислотный газообмен хвои растений в течение вегетационного периода 2023 года. Такие исследования могут послужить основой для определения наиболее эффективных пород для лесных плантаций.
1. Bussotti F., Gerosa G., Digrado A., Pollastrini M. Selection of chlorophyll fluorescence parameters as indicators of photosynthetic efficiency in large scale plant ecological studies. Ecological Indicators. 2020; 108: 105686, ISSN 1470-160X. https://doi.org/1.1016/j.ecolind.2019.105686.
2. Luan G., Zhang Sh., Lu X., Engineering cyanobacteria chassis cells toward more efficient photosynthesis, Current Opinion in Biotechnology. 2020; 62: 1-6, https://doi.org/10.1016/j.copbio.2019.07.004.
3. Sembada A.A, Faizal A. Sulistyawati E. Photosynthesis efficiency as key factor in decision-making for forest design and redesign: A systematic literature review. Ecological Frontiers. 2024; 44:1128-1139. https://doi.org/10.1016/j.ecofro.2024.07.008.
4. Perera-Castro A.V., Flexas J. The ratio of electron transport to assimilation (ETR/AN): underutilized but essential for assessing both equipment’s proper performance and plant status. Planta. 2023; 257(2): p. 29,https://doi.org/10.1007/s00425-022-04063-2.
5. Li T, Wu X-C, Wu Y, Li M-Y. Forest Carbon Density Estimation Using Tree Species Diversity and Stand Spatial Structure Indices. Forests. 2023; 14(6):1105. https://doi.org/10.3390/f14061105.
6. Wang, X.; Feng, Z.; Ouyang, Z. Vegetation carbon storage and density of forest ecosystems in China. Ying Yong Sheng Tai Xue Bao 2001, 12, 13–16 [Google Scholar].
7. Joshi, V.C.; Negi, V.S.; Bisht, D.; Sundriyal, R.; Arya, D. Tree biomass and carbon stock assessment of subtropical and temperate forests in the Central Himalaya, India. Trees For. People 2021, 6, 100147. [Google Scholar].
8. Ali, A.; Ashraf, M.I.; Gulzar, S.; Akmal, M. Estimation of forest carbon stocks in temperate and subtropical mountain systems of Pakistan: Implications for REDD+ and climate change mitigation. Environ. Monit. Assess. 2020, 192, 198.
9. Rabinowitch E. I., Govindjee G. The Role of Chlorophyll in Photosynthesis. Scientific American 213 (1): 74-83. DOI:https://doi.org/10.1038/scientificamerican0765-74.
10. Krayem M., Khatib S. El, Hassan Y., Deluchat V., Labrousse P. In search for potential biomarkers of copper stress in aquatic plants. Aquatic Toxicology. 2021; 239: 105952, https://doi.org/10.1016/j.aquatox.2021.105952.
11. Li X., Wang Y., Yang Z. et al. Photosynthesis adaption in Korean pine to gap size and position within Populus davidiana forests in Xiaoxing’anling, China. Journal of Forestry Research. 2022. V. 33. №. 5. P. 1517-1527. DOI: https://doi.org/10.1007/s11676-021-01439-0.
12. Smith E. N., van Aalst M., Tosens T., Niinemets Ü., Stich B. et. al. Improving photosynthetic efficiency toward food security: Strategies, advances, and perspectives. Molecular Plant. 2023; 16 (10): 1547-1563, https://doi.org/10.1016/j.molp.2023.08.017.
13. Flexas J., Carriquí M. Photosynthesis and photosynthetic efficiencies along the terrestrial plant’s phylogeny: lessons for improving crop photosynthesisю. Plant J. 2020; 101: pp. 964-978.
14. Cuperus J.T. Single-cell genomics in plants: current state, future directions, and hurdles to overcome. Plant Physiol. 2021; 188:749-755.
15. Sendall, K.M., Muñoz, C.M.M., Ritter, A.D. et al. Effects of Warming and Elevated CO2 on Stomatal Conductance and Chlorophyll Fluorescence of C3 and C4 Coastal Wetland Species. Wetlands 44, 43 (2024). https://doi.org/10.1007/s13157-024-01780-0.
16. Sazeides C.I., Christopoulou A., Fyllas N.M. Coupling photosynthetic measurements with biometric data to estimate gross primary productivity (GPP) in Mediterranean pine forests of different post-fire age. Forests. 2021. V. 12. №. 9. P. 1256. DOI: https://doi.org/10.3390/f12091256.
17. Joswig J.S., Wirth C., Schuman M.C. et al. Climatic and soil factors explain the two-dimensional spectrum of global plant trait variation. Nat Ecol Evol 6, 36–50 (2022). https://doi.org/10.1038/s41559-021-01616-8.
18. Kattge J. et al. TRY plant trait database – enhanced coverage and open access. Glob. Change Biol. 2020; 26: 119–188.
19. Beugnon R., Le Guyader N., Milcu A., Lenoir J., Puissant J., Morin X., Hättenschwiler S. Microclimate modulation: An overlooked mechanism influencing the impact of plant diversity on ecosystem functioning. Global Change Biology, 2024; 30: e17214. https://doi. org/10.1111/gcb.172.
20. Yang X., Lu M., Wang Y., Wang Y., Liu Z., Chen S. Response Mechanism of Plants to Drought Stress. Horticulturae. 2021; 7(3):50. https://doi.org/10.3390/horticulturae7030050.
21. Суворова Г. Г. Фотосинтез хвойных деревьев в условиях Сибири / Г. Г. Суворова. – Новосибирск: Академическое издательство "Гео", 2009. – 195 с. – ISBN 978-5-9747-0167-2.
