植物光合作用调节着区域乃至全球范围内的生物地球化学循环，并最终以植物诱导的各种反馈影响着大尺度的气候波动和变化。光合作用生化过程的数学表达（FvCB模型）是所有陆地生物圈模型的核心组成部分，叶片光合作用潜力是该模型中最为关键的生理参数之一，其时空变异和关键环境变量的动态主导着各个尺度的光合作用过程，调控个体尺度的植物生长，也直接决定大尺度陆地生态系统的碳、水和能量循环过程。然而，由于缺乏观测数据和理论评估，目前学术界尚不清楚酶动力学特性和生态环境因子如何影响全球叶片光合作用潜力的空间变异。

　　中国科学院植物研究所植被结构与功能研究组通过构建全球叶片光合作用潜力数据集，并结合当前广泛使用的最优理论模型，评估了酶动力学特性和生态环境因子对全球叶片光合作用潜力变异的驱动作用。研究人员发现，只考虑酶动力学特性的经验统计模型解释了全球叶片光合作用潜力的55%变异，而同时考虑酶动力学特性和生态环境因子的经验统计模型解释了全球叶片光合作用潜力的78%变异。相比之下，最优理论模型只解释了全球叶片光合作用潜力的67%变异，主要因为该模型只考虑气候因子，对影响叶片光合作用潜力变异的RuBisCO酶含量难以准确预测。然而，将土壤因子纳入最优理论模型中，可提升该模型对RuBisCO酶含量和叶片光合作用潜力变异的预测能力。上述发现有助于促进学术界对全球叶片光合作用潜力变异驱动机制的认识，为气候变化下陆地光合作用和碳循环的过程模型模拟提供重要理论基础。

　　该项研究成果于近期在线发表在国际学术期刊Fundamental Research。植物所严正兵研究员为该论文第一作者，香港大学吴锦助理教授为通讯作者。美国普林斯顿大学Matteo Detto博士、德克萨斯理工大学Nicholas G. Smith副教授、西弗吉尼亚大学Loren P. Albert助理教授和香港大学Timothy C. Bonebrake教授等参与了部分工作。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

　　文章链接：

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824000281

　　植物叶片光合作用潜力全球变异的驱动因素和理论模型评估