环境条件下的表现提供了基于性状特征的预测方法，用于研判小麦基因型在高二氧化碳浓度及温室升温条件下的响应情况

《Annals of Botany》：Ambient-condition performance provides trait-dependent prediction of wheat genotype responses under elevated CO2 and chamber-associated warming

　　

摘要

背景

未来的小麦生长环境预计将更加温暖、干燥，并且大气中的二氧化碳（eCO₂）浓度会升高。虽然干旱和高温（eT）通常会降低产量，但eCO₂可以在一定程度上抵消这些负面影响，尽管不同基因型的反应存在差异。因此，识别适合未来气候条件的基因型至关重要，然而在大规模条件下开展eCO₂效应的筛选受到高昂成本和专用设施有限可用的限制。另一种方法是确定在常温条件下的基因型表现是否能够预测其在未来综合气候条件下的反应。然而，在多种环境因素相互作用的情况下，这种预测关系的稳健性仍不明确。

方法

共有19个小麦基因型在常温二氧化碳和温度（aCO₂ + aT）条件下进行户外种植，同时也在封闭式育苗箱（open-top chambers）中在eCO₂条件下进行种植；这些育苗箱还产生了主动的日间升温作用并降低了相对湿度。植株分别接受充分浇水和干旱处理，研究人员测量了其生物量、穗产量以及成熟所需天数（DTM）。由于封闭式育苗箱会同时改变微气候条件，因此该处理代表了eCO₂和升温效应的综合作用，而不仅仅是单独操纵这两个因素。通过建立尺度关系（scaling relationships），研究人员检验了在常温条件下的反应是否能够预测在综合气候条件下的表现。

结果

不同基因型在所有性状上均存在显著差异。干旱在所有环境下均降低了生物量和产量，并延长了成熟所需时间（DTM）。综合育苗箱环境改变了生物量、产量和生长过程，其中生物量和成熟时间的预测关系较为明显，而产量方面的预测关系较弱。当比较相同水分处理下的基因型时，预测能力有所提高；当不同环境下的温度条件一致时，预测效果最佳。

结论

尽管在不同环境下的基因型排名部分保持一致，但这些模式强烈依赖于具体性状，表明预测关系具有环境特异性。因此，采用低成本实验方法来模拟未来综合气候条件，可以为在完全受控的气候条件下进行针对性验证之前的基因型预筛选提供有效的前提。