通过叶绿素荧光研究揭示了C3植物、C4植物和CAM植物中土壤湿度对PSII效率及能量分配的影响

《Journal of Photochemistry and Photobiology》：Soil moisture ranges optimizing PSII efficiency and energy partitioning in C3, C4, and CAM plants revealed by chlorophyll fluorescence

　　布赖恩·奥斯皮纳-卡尔沃（Brian Ospina-Calvo）| 马莱恩·佩特里（Mailén Petri）| 格拉西埃拉·阿莉西亚·冈萨雷斯（Graciela Alicia González）| 玛丽亚·加布里埃拉·拉戈里奥（María Gabriela Lagorio）
阿根廷布宜诺斯艾利斯大学（CONICET）精确科学与自然科学学院，材料物理化学、环境与能源研究所（INQUIMAE）
地址：Int. Guiraldes 2160, C1428EHA，布宜诺斯艾利斯自治市

**摘要**
土壤水分的可用性极大地限制了光合作用的效率，而优化PSII效率和能量分配的水分范围可能因光合类型的不同而有所差异。本研究利用叶绿素荧光分析方法，确定了能够最大化光化学性能并最小化由水分胁迫引起的能量耗散的土壤水分区间，研究对象包括典型的C3、C4和CAM植物。我们评估了在不同土壤含水量条件下，最大PSII效率（Fv/Fm）、有效量子产率（ΦPSII）、受调控的非光化学淬灭（ΦNPQ）、固有耗散（ΦC）以及OJIP衍生通量参数的变化情况。

在水分充足和中等条件下，所有植物均保持了较高的Fv/Fm值，表明PSII结构未受到损害。然而，随着水分的减少，各植物的反应表现出现差异：
- **Vinca minor（C3型植物）**具有较宽的最佳水分范围，其ΦNPQ的适度增加弥补了ΦPSII的下降；
- **Axonopus compressus（C4型植物）**的功能范围较窄，严重缺水导致Fv/Fm和性能指数（PIABS）显著下降，表明其从调节性光保护机制迅速转变为结构性光抑制机制；
- **Kalanchoe pinnata（CAM型植物）**在较低土壤水分条件下仍保持较高的ΦPSII值，并且热耗散的激活过程被延迟，这与它们的碳同化策略（时间解耦）相符。

这些结果表明，最佳土壤水分范围取决于植物的CO?同化方式，而基线能量分配模式与植物在水分胁迫下的PSII恢复能力密切相关。叶绿素荧光分析为确定特定植物的灌溉阈值提供了可靠的生理学依据，有助于在水资源日益紧张的情况下优化作物选择和水分利用，展现了其在精准农业中的潜在应用价值。

**1. 引言**
水分胁迫是全球限制植物生产力的主要非生物因素[1]，根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的预测，随着气候变化的加剧，这一现象将更加严重[2]。水分不足主要通过气孔关闭和CO?扩散减少来限制光合作用；在严重胁迫下，还会引发叶绿体内的生化及光化学反应受限[3,4]。这些变化最终导致碳同化能力下降、能量平衡失调，进而影响作物产量。因此，理解植物对水分限制的反应对于提高水分利用效率、培育耐旱作物品种以及维持农业生产力至关重要。

在生理和分子层面，水分胁迫会激活一系列响应机制，包括脱落酸介导的气孔调节、渗透压调整、抗氧化防御系统的激活以及非光化学淬灭等能量耗散途径的重组[5,6]。这些过程体现了碳吸收与水分保存之间的平衡，最终决定了植物在干旱条件下的表现。

通过比较具有不同CO?同化途径的植物（C3、C4和CAM型），可以深入了解不同进化策略如何调节这一平衡。C3型植物（如小麦、水稻、马铃薯、大豆和橡树）通过叶肉细胞中的RuBisCO直接固定CO?，在干旱条件下对气孔关闭和光呼吸非常敏感[4]（图1）。

**2. 实验**
**2.1. 实验材料**
实验在阿根廷布宜诺斯艾利斯的温室中进行，使用直径10厘米的盆栽，每盆种植3株植物，盆内填充500立方厘米的商业土壤。土壤的物理化学性质如下：pH值6.3、含水量40%、有机质含量20%、C/N比为7.7、电导率为1.1 mS·cm?1。所有植物均置于平均温度为20 ± 5°C的环境中，光照周期为12小时光照/12小时黑暗。最大入射光子通量密度为200 μmol·m?2·s?1。

实验开始时，每株植物每天灌溉至田间持水量（约152毫升），持续一周以确保初始条件的一致性。随后停止灌溉以诱导逐渐加剧的水分胁迫。在整个干燥过程中持续监测土壤含水量，并定期测量光合作用参数。不同植物的干燥时间不同，分别为：Vinca minor约1周、Axonopus compressus约2周、Kalanchoe pinnata约3周。所有植物在相同的生长环境和相同大小的盆栽中培养，以减少土壤干燥过程中的个体差异。

**2.2. 实验方法**
使用三株独立的植物进行重复实验，每株植物的三片完全发育的叶片作为测量对象。叶绿素荧光数据取平均值以代表个体植物的整体情况。

**2.3. 实验步骤**
**2.3.1. 光合作用参数的测定**
在室温下，使用脉冲幅度调制叶绿素荧光仪（Hansatech FMS1）记录叶片正面的叶绿素a荧光（Kautsky动力学）。测量前叶片需进行18分钟的暗适应处理。

首先用调制光照射叶片以测定其最低荧光值（Fo）（图2）。仪器使用594纳米的琥珀色调制光束，在无环境光条件下产生脉冲荧光信号。调制光束包含短时间脉冲（1.8 μs）和长时间黑暗间隔。样品接收到的积分入射辐射强度低于0.05 μmol·m?2·s?1，从而避免了测量过程中的生理变化。

**2.3.2. 叶绿素荧光分析**
叶绿素荧光提供了量化这些过程的强大非侵入性方法。参数包括PSII的最大量子产率（Fv/Fm）、有效量子产率（ΦPSII）和非光化学能量耗散的量子产率（ΦNPQ），这些参数反映了光化学能量利用与热耗散之间的平衡[8, [9], [10], [11]。在水分不足的情况下，光吸收超过碳固定能力，导致PSII中产生多余的能量，必须通过受调控的非光化学淬灭（NPQ）或光抑制来释放。

NPQ包含多个组分，反映不同的生理过程：快速且可逆的组分qE依赖于pH值变化，代表动态的调节性热耗散，保护PSII免受过度激发；较慢的组分（qT + qI）涉及长期PSII下调或光抑制。解析NPQ的组成有助于判断能量耗散主要是适应性保护还是持久的功能限制[12]。

通过确定ΦPSII保持较高水平而NPQ受限（同时Fv/Fm稳定的土壤水分范围，可以界定最佳的光化学条件。这一范围确保了碳吸收的最大化且不会引发有害的胁迫反应。这些信息在生理学上有助于区分光保护与光抑制的临界点，在农学上有助于优化灌溉策略和提高水分利用效率。

**2.4. 实验结果**
本研究考察了水分胁迫对三种不同CO?同化途径植物（C3型Vinca minor、C4型Axonopus compressus和CAM型Kalanchoe pinnata）光合作用参数的影响（图1，A、B和C）。

**2.5. 假设与讨论**
主要假设是：每种植物都有特定的最佳土壤水分范围，在该范围内光合作用效率（ΦPSII）最高且非光化学耗散（NPQ）最低。这种最佳范围因C3、C4和CAM植物的碳浓缩和气孔调节机制不同而存在系统差异。另一个假设是叶绿素荧光参数可以量化土壤水分的“光化学最佳窗口”，其特征为高ΦPSII、低至中等的ΦNPQ以及稳定的Fv/Fm，表明没有长期的光抑制现象。

尽管已有大量关于干旱对光合作用影响的研究，但较少关注在比较框架下确定优化光化学效率与能量分配的水分条件。本研究证明叶绿素荧光分析能够有效识别这些最佳条件，并比较不同光合类型在水分限制下的能量平衡调节机制。

**3. 结论**
叶绿素荧光分析为精准农业提供了有力工具，有助于确定特定植物的灌溉阈值，优化水资源利用，特别是在水资源日益紧张的情况下。在停止光照10分钟后，记录到了最大荧光水平（Fm″）。非光化学淬火的量子产率进一步被分解为其各个组成部分，这些组成部分反映了影响整体ΦNPQ的不同过程。快速组分（ΦqE）是使用方程（6）计算的，而组合中间组分（ΦqT）和慢速组分（ΦqI）则是根据方程（7）确定的[9,12,16]。(6)ΦqE=Fm″?Fm′Fm″xFsFm′(7)ΦqT+ΦqI=Fm?Fm″FmxFsFm″仅在非胁迫植物中进行了组分分析，以表征每种物种的基线光保护配置。在水分不足的情况下，通过ΦPSII、ΦNPQ和ΦC来评估能量分配，而不进一步区分NPQ组分。

2.4. 变化的叶绿素a荧光。使用Handy-PEA植物效率分析仪（Hansatech Ltd.，King's Lynn，Norfolk，英国）记录了快速的OJIP数据采集，该仪器可以测量1秒内的快速多相叶绿素a荧光瞬变。来自三种植物的暗适应叶片暴露在3000 μmol photons·m?2·s?1的光照脉冲下，确保P峰对应于最大叶绿素荧光产量（Fp = Fm）。此外，在20 μs（F20 μs）、300 μs（F300 μs）和2 ms（F2 ms）时也记录了荧光强度，这些时间点对应于OJIP瞬变曲线的特征拐点[9,17]。从OJIP曲线中得出了几个光合参数（见表1）。

表1. 从OJIP曲线中得出的光合参数[18]。

参数 空单元 定义
Fo F20μs或F50μs 在所有PSII反应中心都开放时测量的最小荧光水平。在暗适应条件下使用弱测量光获得。此时，QA（PSII的主要醌受体）被完全氧化。
Fm Fm OJIP曲线峰值处的荧光值；Fm是在施加饱和光脉冲后，在暗适应样本中测量的最大荧光水平。脉冲暂时关闭了所有PSII反应中心，通过完全还原QA来防止进一步的光化学淬火，并迫使最大荧光发射。
Fv Fm 与PSI的最大量子产率相关的值
Fn Fo?Fm Fm 光适应状态下叶片的最大叶绿素荧光
Ft F2 ms 2 ms时的荧光值（J级）
FIF 30 ms 30 ms时的荧光值（I级）
Vt Ft?Fo t时刻的相对叶绿素荧光
FK Fo?Fm 初始相对叶绿素荧光曲线的近似斜率（对于Fo = F50μs）
ΦPOT Ro ABS=1?Fo/Fm 主要PSII光化学的最大量子产率
ΨET ET TR0=1?VJ PSII捕获的电子从QA转移到QB的效率/概率
ΦETABS ΦPO (1?VJ) 从QA到QB的电子传输通量的量子产率
δR RE ET=1?VI 从QB转移到PSI受体的电子的效率/概率
ΦR RE ABS=ΦPO 电子传输通量直到PSI受体
RC/ABS ΦPO VJ MO4ms?1 FK?Fo Fm?Fo
FK Fo t时刻的相对叶绿素荧光

3. 结果与讨论
3.1. 基线条件
3.1.1. 能量分配
植物中吸收的能量分配在用于光化学的部分（ΦPSII）、以调节热的形式耗散的部分（ΦNPQ）以及构成性或非调节性的能量损失部分（ΦC）之间进行分配。在对照组（水分充足的植物）中，随着光照强度的增加，ΦPSII减少，ΦNPQ增加，而ΦC保持相对稳定，这与预期的和已确立的响应一致（图3）。

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图3. 在水分充足的情况下，随着光照强度的增加，植物的基线能量分配（土壤湿度约为40%）。Vinca minor为C3植物，Axonopus compressus为C4植物，Kalanchoe pinnata为CAM植物。至少有一个共同特征的参数没有显著差异（p > 0.05），带有两个撇号的字母（'）表示ΦPSII，带有一个撇号的字母（'）表示ΦNPQ，没有撇号的字母表示ΦC。
对于Vinca minor（C3植物），在非常低的光照强度下，ΦPSII接近其最大值（约0.8），ΦNPQ保持非常低，基线ΦC约占0.2。随着光照强度的增加，ΦPSII逐渐下降，ΦNPQ显著增加，而ΦC保持相对稳定。因此，这种植物主要通过激活调节性热耗散（NPQ）来响应光照强度的增加。它表现为一个高度可塑的系统，逐渐调整其光保护水平。在高光照强度下，超过一半的吸收能量以热的形式耗散。因此，Vinca在高光照条件下强烈依赖NPQ作为光保护机制。总体而言，这些结果表明其具有很强的动态适应变化光照条件的能力。
对于Axonopus compressus（C4植物），在非常低的光照强度下，ΦPSII较高但低于Vinca，而ΦNPQ略高于Vinca。随着光照强度的增加，ΦNPQ急剧上升，ΦPSII显著下降，而ΦC保持相对稳定。这种模式表明与C3植物相比，NPQ的激活更早且更强。在高光照强度下，大量吸收的能量被用于热耗散，表明其对过度激发压力的敏感性更大，即使在控制条件下也是如此。
Kalanchoe pinnata（CAM植物）在非常低的光照强度下表现出非常高的ΦPSII（约0.8）和几乎可以忽略的ΦNPQ。在中等光照强度下，ΦPSII保持较高，而ΦNPQ达到中等水平。在高光照强度下，ΦNPQ增加，但比Vinca minor和Axonopus compressus更缓慢，且ΦPSII的保持情况相对较好。这种植物在中等光照强度下具有更高的光合效率。它较晚激活热耗散，并在较宽的光照范围内保持高效率，对早期能量耗散的依赖性较低。这种行为与其时间解耦的碳代谢（图1中的CAM）一致。

3.1.2. NPQ组分
在对照组条件下，所有光照强度下，三种植物的ΦNPQ主要由快速松弛的ΦqE组分主导，而较慢组分（ΦqT + ΦqI）的贡献相对较小（图4），除了在非常低光照强度下的Kalanchoe。这种模式表明，在没有胁迫的情况下，能量耗散主要通过动态和快速可逆的光保护机制进行，而不是持续的PSII下调。物种之间的相似性表明，干旱响应的基线差异不太可能源于构成性的光抑制淬火，而是源于胁迫下的调节能力和能量分配的差异。

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图4. 基线条件。非光化学淬火的量子产率组分。能量依赖性淬火：ΦqE，状态转换相关组分：ΦqT；光抑制相关组分：ΦqI。Vinca minor为C3植物，Axonopus compressus为C4植物，Kalanchoe pinnata为CAM植物。
Axonopus compressus显示的总ΦNPQ高于Vinca minor，表明前者快速能量耗散机制的激活更强，这表明在高光照下它可能更接近饱和阈值（区分适应性/光保护响应与慢性损伤/光抑制）。相比之下，Kalanchoe pinnata显示的总NPQ明显较低，反映了在控制条件下不需要大量耗散调整的更稳定的光合系统。由于Kalanchoe的ΦqE仅在中等至高光照强度下被激活，这表明在非常低光照条件下类黄质循环的激活极其有限。
在对照组条件下对能量分配和NPQ组分的综合分析表明，基线光合操作在生理上不是中性的，而是代表了一种特定于代谢的能量配置。即使在没有胁迫的情况下，Vinca minor、Axonopus compressus和Kalanchoe pinnata物种也显示出光化学利用（ΦPSII）、调节性耗散（ΦNPQ）和构成性损失（ΦC）之间的明显平衡。此外，快速松弛的ΦqE组分的主导地位和较慢组分（ΦqT + ΦqI）的较小贡献表明，基线NPQ主要是动态和可逆的，没有持续的PSII下调或慢性光抑制的证据。因此，在对照组条件下，能量耗散主要反映了调节性的微调，而不是损伤。
重要的是，这种基线能量组织定义了观察到的干旱响应出现的功能起点。在对照组条件下具有相对较高NPQ的物种可能更接近其在高光照下的调节上限，而那些具有较低基线耗散的物种可能在胁迫下具有更大的调整能力。因此，应在这些构成性能量分配策略的背景下解释水分不足下观察到的种间差异，这些策略似乎预先决定了随后胁迫响应的轨迹和幅度。

3.2. 水分胁迫
在水分充足的植物中，所有光合类型的最大PSII光化学效率（Fv/Fm）保持在最佳范围内（约0.83–0.87），表明在高水分可用性下没有慢性光抑制（图5）。随着水分含量的减少，出现了不同的模式。Vinca minor（C3）植物仅显示出轻微的波动，在中等水分含量时略有但显著的增加，在严重缺水时略有下降。相比之下，Axonopus compressus（C4）植物在低水分含量时Fv/Fm显著降低（约0.76），这与PSII光抑制增强和反应中心功能受损一致。CAM植物显示出中等敏感性：Fv/Fm随着水分限制逐渐下降，但其值仍显著高于在类似胁迫下的Axonopus compressus植物，表明PSII的结构稳定性更高。

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图5. 在不同土壤湿度下，Vinca minor（C3）、Axonopus compressus（C4）和Kalanchoe pinnata（CAM）植物的最大光合量子产率。星号表示同一植物类型内Fv/Fm值的显著差异（*: p < 0.05, **: p < 0.01, ***: p < 0.001）。
量子产率的分配揭示了不同的调节策略（图6）。在Vinca minor和Axonopus compressus植物中，水分可用性的减少导致ΦPSII降低，同时ΦNPQ相应增加，表明激活了调节性热耗散以补偿减少的光化学能量利用。然而，在严重胁迫下，特别是在Axonopus compressus中，ΦPSII下降而没有相应的ΦNPQ增加，并伴有Fv/Fm的降低，表明光保护调节有限，光抑制开始。这种响应与能量过剩、代谢限制和耗散不足导致PSII损伤一致。相比之下，Kalanchoe pinnata植物即使在最低水分含量下也保持了相对较高的ΦPSII，ΦNPQ的增加较为温和，表明其对早期或过度热耗散的依赖性较低。参数ΦC在不同处理下保持相对稳定，表明构成性能量损失不是胁迫响应的主要驱动因素。

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图6. 在不同土壤湿度下，Vinca minor（C3）、Axonopus compressus（C4）和Kalanchoe pinnata（CAM）植物的能量分配。至少有一个共同特征的参数没有显著差异（p > 0.05），带有两个撇号的字母（'）表示ΦPSII，带有一个撇号的字母（'）表示ΦNPQ，没有撇号的字母表示ΦC。
OJIP衍生的参数和热图分析进一步支持了这些解释（图7）。在水分不足的情况下，Axonopus compressus植物显示出每个反应中心的能量通量显著变化（特别是DI0/RC和RE0/RC），表明PSI受体侧的能量耗散增加和限制。Vinca（C3）表现出电子传输（ET0/RC）和性能指数（PIABS）的适度调整，这与部分下调而不是结构损伤一致（有关OJIP参数的更多细节，请参见表1和参考文献[18]）。Kalanchoe显示出相对稳定的通量参数，捕获和电子传输效率的偏差较小。总体而言，综合荧光分析表明，CAM代谢通过持续的光化学性能和延迟的保护性耗散机制对水分不足具有更大的韧性，而C4植物在严重脱水下似乎更容易受到PSII损伤。

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图7. 在不同土壤湿度下，Vinca minor（C3）、Axonopus compressus（C4）和Kalanchoe pinnata（CAM）植物的OJIP参数（相对于相应较高土壤湿度的值）。星号表示同一植物类型内参数值存在显著差异（*：p < 0.05，**：p < 0.01，***：p < 0.001）。重要的是，这些不同的干旱响应似乎根植于之前为每种光合代谢方式确定的独特基线能量配置。我们的结果有助于定义特定物种的土壤湿度范围，以优化PSII的性能和能量分配。在Vinca minor中，从高到中等土壤含水量范围内，最大光化学效率（高Fv/Fm和ΦPSII）得以保持，而ΦNPQ仅略有增加。这表明Vinca minor的最佳功能窗口覆盖了一个相对较宽的湿度区间，在此区间内PSII能够高效运行，而不需要过度依赖调节性的热耗散。然而，在严重缺水条件下（土壤含水量为16%），ΦPSII的下降和电子传输参数的调整表明功能限制已经开始。因此，在所研究的条件下，保持土壤湿度高于最低测试阈值足以维持Vinca minor植物的光化学稳定性。相比之下，Axonopus compressus表现出更狭窄的最佳湿度窗口。尽管在高和中等土壤含水量下其性能稳定，但严重缺水会导致Fv/Fm、ΦPSII和PIABS显著下降，同时每个反应中心的能量耗散也显著增加。这表明当土壤湿度超过某个临界值时，PSII的结构和功能会受损。因此，对于Axonopus compressus来说，灌溉管理应避免跨越这一较低的土壤湿度界限，因为恢复不仅需要代谢调整，还需要修复光损伤的反应中心（这从Fv/Fm的显著下降中可以看出）。

深入讨论本研究中发现的C3植物和C4植物之间的差异非常有趣，因为从高度简化的角度来看，这些结果似乎与对这些代谢类型的现有理解相矛盾。普遍认为C4植物比C3植物更耐旱。然而，这种简化只在某些生理背景下成立，并非普遍规律。实际的耐旱性取决于多个层面，包括光合生理、气孔调节、植物结构和生态适应。此外，这里的观察结果应谨慎解读，因为它们是特定于所研究的物种和实验条件的，包括盆栽植物的逐渐干燥过程。确实，C4植物具有CO?浓缩机制，使RuBisCO酶能够在高内部CO?浓度下工作，从而比C3植物具有更高的水分利用效率。然而，耐旱性还取决于其他因素，如水分状态、调节性能量耗散能力（NPQ）、PSII稳定性、对光抑制的抵抗力以及代谢可塑性。尽管C4植物的水分利用效率更高，但它们仍可能对严重干旱敏感。C4途径的能量成本更高，每固定一个CO?需要额外的两个ATP。在这种情况下，C4物种在缺水条件下观察到的ΦPSII下降以及ΦNPQ的相应增加表明能量分配发生了变化，即更多的吸收光被以热的形式耗散，而不是用于光化学过程。这种模式与能量吸收与其在碳同化中的利用之间的不平衡一致。在C4代谢中，由于CO?浓缩机制需要额外的ATP，这种不平衡在干旱条件下可能会加剧，可能导致ATP供应和下游生化过程的受限。然而，需要注意的是，本研究中并未直接测量ATP生产和电子传输速率；因此，这些机制解释应被视为基于观察到的光化学反应的合理解释，而非直接证据。这与ΦPSII的下降、ΦNPQ的增加、Fv/Fm的减少以及在严重胁迫下出现的光抑制现象一致。因此，C4植物虽然具有更高的水分利用效率，但并不总是更耐旱的。

在这项工作中，我们发现所研究的C4物种在基础能量耗散水平（ΦNPQ）相对较高，并且在干旱条件下更快地达到光保护和光抑制之间的阈值。这导致Fv/Fm或PIABS更快地下降。相比之下，C3植物通过NPQ维持了调节性响应，没有迅速出现结构损伤。Ripley等人[19]研究了为什么C4植物尽管具有更高的水分利用效率，但在非常干燥的环境中仍会衰退。他们使用Alloteropsis semialata的C3和C4亚种发现，在充分灌溉条件下C4植物的较高光合速率在严重干旱条件下消失了。这种损失主要是由于更强的代谢限制，而不是气孔关闭，表现为CO?同化、电子传输和光化学效率的降低，且没有通过替代电子汇得到补偿。Ripley等人的结果与我们的发现一致，表明C4植物的光合作用可能在本质上对严重干旱更为敏感，这可以解释为什么C4植物在非常干旱的环境中数量减少，尽管它们的水分利用效率更高。Ghannoum[20]报告称，尽管C4植物的水分利用效率较高，但它们对水分胁迫仍然非常敏感。随着叶片水分状态的下降，C4植物的光合作用从气孔限制转变为主要是代谢限制，包括酶活性降低和早期衰老。此外，替代电子汇（如光呼吸或Mehler反应[21]）的能力在干旱条件下似乎受到限制。因此，C4光合作用可能和对C3光合作用一样或更敏感于水分胁迫。先前的综述也表明，C4光合作用在干旱条件下常常受到代谢限制，并且在重新补水后恢复得更慢[22]。最后，Kalanchoe pinnata表现出最保守的光化学响应。即使在低土壤湿度下，ΦPSII也保持相对较高，而ΦNPQ的增加比Vinca minor和Axonopus compressus物种更为缓慢。这些结果表明，CAM植物的最佳运行范围向更低的土壤湿度值偏移，这与它们时间解耦的碳同化策略一致。这种行为可以在CAM代谢的内在时间组织背景下进行解释。在这些植物中，夜间CO?吸收和白天的脱羧作用减少了光合作用对光照期间气孔导度的依赖，从而有助于在水分不足时维持电子传输和ΦPSII。此外，CAM代谢通常与能量供应和代谢需求之间的更紧密协调相关。这里观察到的ΦNPQ的逐渐和适度增加表明，多余的激发能量得到了更有效的平衡，延缓了从光保护到光抑制的转变，有助于保持PSII的功能。从应用角度来看，这表明CAM物种可以在减少灌溉的情况下保持高效的光化学过程，使它们适合水资源有限的环境，同时保持光合作用功能[23]。

总体而言，我们的结果支持不同光合代谢方式在水分不足条件下表现出不同的能量分配策略的假设。这一点在CAM物种中得到了充分证实，它们的光化学性能更加稳定；而在C3和C4植物的比较中也得到了部分证实，其中C4物种在严重胁迫条件下表现出更大的敏感性。第二个操作假设也得到了完全证实：从应用角度来看，这些发现突显了叶绿素荧光参数在识别不同物种的最佳土壤湿度范围和关键胁迫阈值方面的潜力。这些信息可以通过避免导致光抑制和光合效率降低的条件来改善灌溉管理。最后，应考虑这项研究的一些局限性。分析使用了每种光合类型的单一物种，在受控条件下使用盆栽植物和逐渐干燥的土壤进行。虽然这种方法允许在不同代谢类型之间进行清晰和一致的比较，但在将这些发现外推到其他物种或田间条件时需要谨慎，因为其他环境和生态因素可能会调节植物的响应。还应注意的是，土壤湿度是以重量含水量表示的，这是受控实验条件下广泛使用的参数。然而，由于它依赖于土壤且不直接等同于植物可利用的水分，因此报告的湿度范围应在所使用的土壤背景下进行解释。在未来研究中，结合土壤水势或保持曲线将进一步增强解释的准确性。

Axonopus compressus在充分灌溉条件下已经表现出相对较高的基础能量耗散水平，在水分限制条件下似乎更快地接近调节性光保护和结构光抑制之间的边界。这一点得到了低土壤湿度下Fv/Fm和PIABS显著下降的支持。相比之下，Vinca minor以及更明显的Kalanchoe pinnata物种主要保持了调节性调整，在测试的湿度范围内保持了PSII的完整性，避免了慢性光抑制的发生。总体而言，这些发现表明，在最佳灌溉条件下（本研究的基线），能量分配的固有差异决定了PSII对水分胁迫的后续恢复能力，从而形成了特定物种在土壤湿度下降时的脆弱性阈值。总体而言，叶绿素荧光被证明是一种强大的工具，可以识别区分最佳光化学操作和胁迫引起的能量耗散及PSII损伤的湿度阈值。定义这些特定物种的湿度范围为灌溉调度、作物选择和水分利用优化策略提供了生理基础，特别是在水资源日益稀缺的情况下。

在本文的准备过程中，作者使用了Chat GPT OpenAI来修正英语语法和拼写。使用该工具/服务后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对发表文章的内容负全责。

**作者贡献声明：**
Brian Ospina-Calvo：写作——审阅与编辑、撰写初稿、验证、软件、资源、方法论、调查、形式分析、概念化。
Mailén Petri：写作——审阅与编辑、撰写初稿、可视化、验证、软件、形式分析、概念化。
Graciela Alicia González：写作——审阅与编辑、可视化、项目管理、形式分析、概念化。
María Gabriela Lagorio：写作——审阅与编辑、撰写初稿、监督、项目管理、方法论、资金获取、形式分析、概念化。