Effects of simulated acid rain on the photosynthetic physiology of <i>Acer ginnala</i> seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Extensive areas in China have been receiving high levels of acid rain. Acid rain affects plant growth by reducing the chlorophyll content, destroying leaf structure, and hindering photosynthesis. Acer ginnala Maxim. has a high economic, ornamental, and medicinal value. To clarify the acid rain resistance mechanism of maple trees, the chlorophyll content, gas exchange parameters, and chlorophyll fluorescence parameters were measured in the leaves of 2-year-old Acer ginnala seedlings 0, 15, and 30 days after simulated acid rain at pH 5.6, 5.0, 4.5, 4.0, 3.5, and 2.5. The results showed that the relative content of chlorophyll gradually decreased with the increasing acidity. The net photosynthetic rate (P n ) decreased with the increasing acidity, and the difference among the treatments was significant except for between pH 5.0 and the control. The stomatal conductance at pH < 5.0 was significantly lower than that of the control, and the intercellular carbon dioxide (CO 2 ) concentration of the leaves with the pH < 4.5 treatments was significantly lower than that of the control. As the acidity increased, both F v /F m and F v /F 0 (F v , variable fluorescence; F m , maximum fluorescence; F 0 , initial fluorescence) decreased. The difference in the photosynthetic performance index based on the absorbed light energy (PI abs ) between the pH 5.0 treatment and the control was not significant during the three periods after the simulated acid rain stress, whereas in the other treatments, this index was significantly lower than that of the control. Our results indicated that under mild acid rain (pH > 4.0) stress, the chlorophyll content, gas exchange parameters, and chlorophyll fluorescence parameters of Acer ginnala changed little, whereas in the other treatments, especially the severe acid rain (pH < 3.0) treatment, these indices showed significant changes that had a severe impact on plant growth and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».