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在全球气候变化背景下，极端气候事件频发，外来物种入侵加剧，对生物多样性构成严重威胁。研究人员针对本土海米草（Spartina maritima）、外来入侵种密花米草（S. densiflora）及其杂交种，研究其对冷热胁迫的生理生化响应，发现杂交种表现出超亲适应，为预测植物在气候变化下的适应性提供依据。
随着全球气候的不断变化，极端气候事件，如冷浪和热浪，正变得愈发频繁、强烈且持久。地中海地区作为气候变化的热点区域，其生态系统受到的影响尤为显著。在这样的大环境下，植物的生存面临着巨大挑战，光合作用这一关键生理过程对温度变化极为敏感，热胁迫会降低光合电子传递效率，改变色素积累和叶绿素（Chl）荧光猝灭，进而影响植物的生长和分布。与此同时，外来入侵植物物种正在改变植物群落的组成，它们与本土植物之间的相互作用以及对环境压力的响应机制尚不明晰，这也给生物多样性保护带来了诸多难题。
为了深入探究本土和外来植物物种及其杂交种在气候变化背景下的适应策略，来自西班牙塞维利亚大学（Universidad de Sevilla）的研究人员开展了一项极具意义的研究。研究聚焦于本土海米草（Spartina maritima）、外来入侵种密花米草（S. densiflora）及其相互杂交产生的后代，通过对这些植物在冬季冷浪和夏季热浪期间的 25 项生化和生理功能性状进行研究，试图揭示它们对环境变化的响应机制。该研究成果发表在《Planta》杂志上。
研究人员在西班牙西南部瓜迪亚纳河三角洲的圣布鲁诺沼泽（San Bruno Marshes）展开实验。这个区域具有典型的地中海气候特征，冬季温和湿润，夏季炎热干燥，且受大西洋气候影响，温度和盐度变化显著。研究人员首先收集了气象数据和沉积物环境数据，包括气温、沉积物氧化还原电位（Eh）、pH 值、电导率（EC）和含水量（WC）等。然后，在冬季冷浪和夏季热浪期间，采集了海米草、密花米草及其杂交种的叶片样本，并对其进行一系列生理生化指标的测定。
研究结果表明，所有研究的互花米草属植物都对环境变化表现出了一定的耐受性。在色素含量方面，冬季冷浪期间，所有物种的花青素浓度均高于夏季热浪期间，这表明花青素积累是植物应对冷胁迫的一种保护机制；叶绿素 b（Chl b）浓度在各物种间无显著季节性变化，说明其在维持光合作用稳定性方面具有重要作用。在抗氧化系统方面，杂交种（S. maritima × densiflora 和 S. densiflora × maritima）在冬季积累了更多的多酚和更高的总抗氧化能力，且 S. maritima × densiflora 在冬季的丙二醛（MDA）浓度低于海米草，显示出杂交种在抵御氧化应激方面的优势。
在生长和光合作用方面，夏季所有物种的顶叶生长均高于冬季，但最大光合放氧速率（Vmax）在冬季较高，尤其是 S. densiflora × maritima。叶绿素荧光参数的变化也反映出不同物种对环境变化的响应差异，例如 S. maritima × densiflora 在夏季的 Fv/Fm和有效光系统 II 量子效率（ΦPSII）在日出时显著高于冬季，表明其在夏季具有更好的光合性能。
通过典范对应分析（CCA），研究人员发现不同物种的性状响应与环境变量密切相关。海米草的性状变化主要与气温相关，而密花米草及其杂交种的性状变化则更多地受到沉积物盐度的影响。在遗传机制方面，两个杂交种表现出不同的遗传模式，S. maritima × densiflora 受海米草的遗传影响更大，且在夏季表现出 13% 的超亲性状。
研究结论指出，杂交种尤其是 S. maritima × densiflora，在应对气温变化方面表现出比亲本物种更广泛的适应能力，具有较高的超亲响应；本土海米草对季节性气象变化也具有较高的适应能力；而外来的密花米草对季节性环境变化的适应响应相对较低，主要受沉积物盐度影响。这表明杂交种在未来气候变化下可能具有更强的适应性，有潜力在更广泛的区域分布。然而，由于杂交种的不育性，其扩散能力有限，但仍需密切监测其染色体加倍的可能性，因为这可能会产生可育的异源多倍体物种，对当地生物多样性产生重大影响。
该研究为我们理解植物在气候变化和外来物种入侵双重压力下的适应机制提供了重要依据，有助于预测盐沼生态系统的未来动态变化，为生物多样性保护和生态系统管理提供了关键信息。同时，研究结果也为农业领域利用杂交优势培育适应气候变化的作物品种提供了参考，具有重要的理论和实践意义。
研究主要采用了以下关键技术方法：一是在自然环境中对植物样本进行实地观测和采集，选取冬季冷浪和夏季热浪期间的植株样本；二是通过实验室分析，测定植物叶片的生化指标，包括色素含量、多酚浓度、抗氧化能力、MDA 含量等；三是利用专业仪器测定植物的生理指标，如光合放氧速率（Vmax）和叶绿素荧光参数；四是运用统计分析方法，如多变量方差分析（MANOVA）、典范对应分析（CCA）等，探究环境变量与植物性状之间的关系。
