CN106613923A

CN106613923A - 强叶片功能的植物品种筛选方法

Info

Publication number: CN106613923A
Application number: CN201611079738.7A
Authority: CN
Inventors: 唐灿明; 季浩; 胡启瑞; 吴颖静; 许小明
Original assignee: Huaian Research Institute Of Agricultural University Of Nanjing; Nanjing Agricultural University
Current assignee: Huaian Research Institute Of Agricultural University Of Nanjing; Nanjing Agricultural University
Priority date: 2016-11-29
Filing date: 2016-11-29
Publication date: 2017-05-10
Anticipated expiration: 2036-11-29
Also published as: CN106613923B

Abstract

本发明公开了一种强叶片功能的植物品种筛选方法。本发明属于农作物高光效、耐高温品种选育领域，涉及应用叶片温度、叶温与气温差异、叶片叶绿素含量、叶片氮素含量、荧光参数PI（abs）对大量玉米组合进行筛选，选出8份左右材料，用LI‑6400光合仪在日最高温度到35℃及以上的晴天测定光合速率，再选出3‑4份材料测定光响应和二氧化碳响应等参数，通过该技术体系筛选高光效玉米品种的方法。相比其他育种方法，该技术具有对大量玉米品种进行筛选的特点，适合从大量品种中选育优良玉米品种，具有较好的应用前景。

Description

强叶片功能的植物品种筛选方法

技术领域

本发明属于农作物品种选育技术领域。具体而言，本发明涉及强叶片功能的植物筛选方法，特别是玉米品种的筛选，具体涉及到应用玉米叶片光合作用强度、叶片温度、叶绿素含量、氮素含量、荧光参数PI(abs)等指标综合筛选强叶片功能的玉米品种的方法。

背景技术

全球变暖趋势明显，IPCC第四次评估报告显示，过去100年全球地面温度升高了0.74℃，预测本世界末气温将增加1.1～6.4℃。1951～2009年中国平均温度上升了1.38℃，变暖速率达到每10年升高0.23℃。《中国应对气候变化国家方案》(2007)指出，未来我国气候变暖趋势将进一步加剧。与2000年相比，2020年平均温度将升高1.3-2℃，2050年可能将升高2.3～3.3℃。利用区域气候模式(RCM)对中国未来气候进行预估，结果表明：本世纪末中国冬、夏季和年平均气温将较本世纪初分别上升3.6℃、3.8℃和3.5℃，未来中国大部分地区日最高和最低气温将显著升高，极端天气和高温事件呈增加趋势。

2015年3月21日，世界气象组织发布2015年气候状况声明，声明称受人类活动和强厄尔尼诺的影响，2015年全球温度屡破纪录，高温热浪侵袭全球多国，多地温度创新高。2015年是自有现代观测以来最热的年份，比1961～1990年平均值高出约0.76℃。热浪、暴雨、极度干旱和热带气旋等极端天气增多。其中93％的余热被释放到海洋中，海洋温度明显升高，海平面上升突破新纪录，这一气候趋势还将持续。

2015年12月12日，全球195个国家通过了具有历史意义的全球气候变化新协议《巴黎协定》。各方同意将全球平均气温升幅与前工业化时期相比控制在2℃以内，并继续努力争取把温度升幅限定在1.5℃之内，以大幅减少气候变化的风险和影响。

中国科学家利用区域气候模式(RCM)对中国未来气候进行预估，结果表明：本世纪末中国冬、夏季和年平均气温将分别上升3.6℃、3.8℃和3.5℃，未来中国大部分地区日最高和最低气温将显著升高，极端天气和高温事件呈增加趋势。

玉米是世界第一大种植作物，黄淮海地区是我国最大的玉米产区，随着全球气候变暖,高温胁迫对玉米的影响日益突出。光合作用是作物产量形成的基础，也是对高温最为敏感的生理反应之一，高温对光合作用抑制效应明显。玉米属喜温作物，在生长发育过程中需要相对较高的温度，但温度过高会对玉米的光合作用过程、光合产物积累和产量形成造成不良影响。

培育叶片高光效耐高温玉米品种是应对气候变暖、提高和稳定玉米产量的有效途径。现有的植物光合作用测定方法效率较低，使用较多的仪器LI-6400便携式光合作用测量仪(以下简称LI-6400)虽然可以测定光合速率、气孔导度、细胞间的二氧化碳浓度、环境参数等多种指标，但是效率极低。不适合对大量资源材料的筛选，而且测定受环境条件影响大，晴天方可测定，多云、阴雨天气不能测定，局限性大。每天最多测定3-4个品种(资源)的各项参数。仪器较重，包括主机、探头等，土壤潮湿、叶片潮湿、有水时也不能测定。而育种上需要对大量材料进行鉴定和筛选，一直没有合适的方法。玉米生育期较短，一般100天左右，生育后期叶片衰老和生育前期叶片太小无法测定，适合测定光合作用的时间很短，很容易因天气原因，导致不能利用LI-6400仪器测定光合作用参数。寻找快速、高效的测定方法筛选高光效、耐高温玉米品种是个亟待解决的问题。

发明内容

发明目的：针对这一问题，本发明筛选出快速测定叶片温度、叶片叶绿素含量、叶片氮素含量、荧光参数PI(abs)等指标的快速方法，筛选出叶片光合效率高、耐高温玉米材料，再测定少量重点材料光合速率的方法，可以作为筛选玉米叶片耐高温高光效筛选的方法。我们发现，当气温在35℃以上时，叶片的温度、与气温的温差、叶片的叶绿素含量、叶片氮素含量、PI(abs)等指标与LI-6400测得的参数间关系密切。而测定气温等参数，虽然参数少，但非常方便、快速。LI-6400虽然参数多，但测定非常低效。因此对大量玉米材料可以通过叶片温度、叶绿素、氮素、PI(abs)等指标测定进行筛选，然后再用LI6400进行测定。这样两种方法可以互补。既可以对大量材料进行筛选，又可以对少量品种进行全部参数分析。由于玉米叶片的光合作用强度与温度关系密切，我们发现在适宜的光照、温度条件下，不同玉米的光合作用强度差异不明显，在幼苗期(3叶期)和生育后期，不同品种间的光合作用强度差异也不明显。而在高温逆境的条件下，不同品种间的光合作用强度差异明显，因此，高光效、耐高温品种筛选中选择测定时期十分重要。但是此方面的筛选没有相关依据和标准。依据不同温度下的测定结果，本发明确定了田间测定玉米的逆境温度为35℃以上，测定的玉米品种间叶片的耐高温及光合作用能力差异最为明显。多云、阴雨天气可以测定。可以在植株叶片上进行测定，在田间不出现高温时，也可以将叶片中部剪断，带回实验室进行35℃高温处理后，再进行光合作用及其它各项参数测定。在秋冬季，不适合田间种植玉米时，可以在温室内培养玉米植株，取叶片进行35℃高温处理后，再进行光合作用及其它各项参数测定。本发明所指的强叶片功能指的是高光效、耐高温等指标综合性能好的植物品种。

本发明所要解决的第一个技术问题是提供了强叶片功能的植物品种筛选方法。

本发明还要解决的技术问题是提供强叶片功能的玉米品种筛选方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：强叶片功能的植物品种筛选方法，包括以下步骤：

1)、在环境温度达到35℃及以上时，测定多品种植物的叶片温度、叶片温度与气温的差异筛选得到叶片温度低的叶片；

2)、在环境温度达到35℃及以上时，测定多品种植物的叶片叶绿素含量筛选得到叶绿素含量高的叶片；

3)、在环境温度达到35℃以上时，测定多品种植物的叶片氮素含量筛选得到氮素含量高的叶片；

4)在环境温度达到35℃及以上时，测定多品种植物的叶片荧光参数PI筛选得到荧光参数高的叶片；

5)通过步骤1)～4)筛选出来的叶片，在环境温度为35℃以上时，用光合作用测定仪测定光合作用速率，筛选出高光效的组合或品种；

6)再通过对筛选出的高光效的组合进行光响应、二氧化碳响应参数进行***测定，确定环境因子，特别是温度对光合作用的影响，筛选出高光合作用耐高温的组合或品种即强叶片功能植物组合或品种。

其中，上述植物品种为玉米。我们选择的玉米品种有苏玉19、苏玉30、浚单20、浚单29和郑单958；其中，苏玉30、郑单958和浚单20在高温期叶片温度、氮素含量、叶绿素含量的叶片功能好；其中，苏玉30的叶片功能最好。

其中，上述测定地点为田间或温室内。

其中，上述测定时间为北京时间下午13:00～14:00。

我们通过实验验证高种植密度对高位叶片的叶绿素含量和光合特性影响较小。因此我们选取倒四叶为测量叶。

其中，上述每个植物品种测定6株～10株。

当植物品种为玉米时，强叶片功能的玉米品种筛选包括以下步骤：

1)在田间温度为35℃及以上时，下午13：00～14:00，在田间测定玉米叶片的温度、叶片温度与气温的差异，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

2)在田间温度为35℃及以上时，下午13：00～14:00，在田间测定玉米叶片的叶绿素含量，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

3)在田间温度为35℃及以上时，下午13：00～14:00，在田间测定玉米叶片的氮素含量，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

4)在田间温度为35℃及以上时，直接在田间测定叶片的荧光参数，当田间无高温时，每品种选6～10株，横向剪取半张倒四叶叶片，用湿纱布包裹，装入保鲜袋，带回实验室，35℃处理30分钟后，测定叶片的荧光参数，苏玉30作为对照；

5)通过步骤1)～5)筛选出来的结果，从大量玉米材料中选出叶片功能好的玉米材料，从这些材料中，选出8个组合或品种，用LI-6400光合作用测定仪，在田间日最高温度达到35℃及以上时，下午13：00～14:00，测定光合作用速率的数值，筛选出高光效的组合或品种；

6)再选出3-4个品种或组合进行光响应、二氧化碳响应等参数进行***测定，确定环境因子，特别是温度对光合作用的影响，筛选出高光合作用耐高温的组合或品种即强叶片功能玉米的组合或品种。

当田间不适宜玉米生长时，可以在温室盆栽，每盆种1株，7叶期，测定倒4叶的温度、叶绿素及氮素含量，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；每个品种选5株，每株剪半片叶，带回实验室，35℃处理30分钟后，测定叶片的荧光参数PI。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明提供了一种综合应用玉米叶片光合作用强度、叶片温度、叶温与气温差、叶绿素含量、氮素含量、荧光参数PI(abs)等指标从大批量品种中筛选叶片高光效、抗高温玉米品种的方法，克服了因资源量过多，分析工作量太大，不能离体测定，难以将光合效率分析仪LI-6400高效运用于玉米及其它作物育种的难题；

2、发现玉米叶片的温度、气温与叶温的差异、PI(abs)等指标与LI-6400测定的净光合速率(Pn)间有明显的相关。确立了通过梯度筛选、多指标结合的育种体系，以确定高光效、耐高温的强叶片功能玉米品种的方法，形成了完整的玉米高光效、叶片耐高温组合的高效筛选技术体系；

3、确立了高温期(气温>＝35℃时)为筛选育种的最佳室内离体和田间活体筛选的温度，测定结果更可靠；此高温在长江及黄河流域是夏季经常出现的高温天气，每年均可以在此温度逆境下测定玉米叶片的功能。

4、可以对大量材料进行高通量筛选，因为叶温测定每个样品仅需要3-4秒钟；

5、发现种植密度不影响玉米植株上部叶片在高温下的叶绿素含量和净光合速率。可采用常规种植密度(每亩5000株)作为测定材料的种植密度；

6、确定苏玉30可以作为测定对照，因为该品种的叶片功能大于多数普通品种；

7、叶片温度、叶绿素含量、氮素含量的测定对天气条件要求不高，晴天、阴天均可以测定；

8、以13:00-14:00为前期测量时段，减少了大批量资源全天测量时的环境误差；

9、确定了室内测定玉米叶片功能的方法。田间和室内互相补充，活体与离体相结合。提高了测定的可靠性。

10、本发明的强功能玉米叶片高效筛选技术体系具有以下优点：1)操作简便；2)对鉴定条件要求较低；3)活体测定对玉米正常生长无影响；4)大幅度减轻了大量材料鉴定的工作量；5)多种指标和方法互补，克服单一指标重复性差、不够准确的问题，多指标结合鉴定，提高了可靠性。本发明方法和结果为开展与利用玉米叶片光合作用强度、叶片温度、叶绿素含量、氮素含量等指标筛选叶片高光效、抗高温玉米品种提供了新的途径和依据。本发明克服了玉米叶片优异功能品种筛选中缺方法、缺标准、缺对照、效率低、准确性低的问题，为高通量筛选叶片功能强的玉米品种提供了有效的方法。

附图说明

图1-1、第一日不同时刻不同玉米品种叶片温度日变化；横坐标表示不同时刻；

图1-2、第二日不同时刻不同玉米品种叶片温度日变化；横坐标表示不同时刻；

图1-3、第三日不同时刻不同玉米品种叶片温度日变化；横坐标表示不同时刻；

图2-1、第一日不同时刻不同玉米品种氮素含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图2-2、第二日不同时刻不同玉米品种氮素含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图2-3、第三日不同时刻不同玉米品种氮素含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图3-1、第一日不同时刻不同玉米品种叶绿素含量含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图3-2、第二日不同时刻不同玉米品种叶绿素含量含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图3-3、第三日不同时刻不同玉米品种叶绿素含量含量日变化；横坐标表示不同时刻；

图4-1、高温期不同玉米品种叶片荧光参数PI(abs)；高温期指的温度高于等于35℃；

图4-2、2016年六合实验地气温情况；纵坐标代表温度；

图5-1、不同玉米品种不同时刻田间净光合速率Pn日变化；横坐标表示不同时刻；纵坐标photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

图5-2、不同玉米品种田间气孔导度Cond日变化；横坐标表示不同时刻；纵坐标Cond(μmol·m-²·s^-1)；

图5-3、不同玉米品种田间蒸腾速率Tr日变化；横坐标表示不同时刻；纵坐标Trmmol(g·m-²·h^-1)；

图5-4、不同玉米品种光响应曲线；横坐标代表PARi(μmol/m²·s)；纵坐标photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

图5-5、不同玉米品种CO₂响应曲线；横坐标代表CO₂的浓度(mol/l)；纵坐标photo＝Pn(μmol·m²·s^-1)；

图6-1、种植密度对拔节期不同叶位叶片叶绿素a含量的影响；

图6-2、种植密度对灌浆期不同叶位叶片叶绿素a含量的影响；

图6-3、种植密度对灌浆期不同叶位叶片总叶绿素含量的影响；

图7-1、灌浆期不同种植密度下不同叶位玉米叶片光响应曲线；

图7-2、灌浆期不同种植密度下玉米不同叶位光饱和点变化。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购获得的常规产品。

实施例1：

前期实验：我们对不同种植密度、不同叶位对玉米叶片叶绿素含量和叶片光响应曲线的影响进行了相关实验。

(1)叶片叶绿素(Chl)含量的测定：于玉米拔节期和灌浆期分别取郑单958第3、6(棒三叶)、9叶(自基部开始计数)的叶绿素含量，其中第6叶位玉米的棒三叶。用水冲洗、擦干、备用，以叶片中部为测定部位。每个叶片在中部用直径9mm打孔器打孔，取6个圆形叶片,称重后放于15ml试管中，用10毫升80％丙酮在室温为25℃条件下避光浸泡24h，浸泡过程中混匀，叶片完全变白后用可见光分光光度计(721)分别测量663nm、645nm处的光密度值，根据计算公式计算叶绿素a(Chla)和叶绿素b(Chlb)的含量。

叶片叶绿素含量是作物产量潜力的决定因素，高种植密度对不同生育期叶片叶绿素含量有重要影响。灌浆期，相同种植密度条件下，植株不同叶位叶片的叶绿素a含量表现为第3叶叶绿素a含量最低，随着叶位的升高，叶绿素a含量逐渐增加；拔节期4.5万株·hm-2处理下，第3、6、9叶的叶绿素含量均无显著差异，但9.0万株·hm^-2处理下，第3、6、9叶的叶绿素含量差异显著。在不同种植密度条件下，灌浆期第3叶叶绿素含量明显低于第6、9叶的叶绿素含量。与拔节期叶绿素含量相比，灌浆期不同叶位叶片叶绿素含量均有明显升高；拔节期和灌浆期叶绿素含量差异显著(P<0.05)，灌浆期叶绿素含量平均增长了51.4％(图6-1、6-2)，这有利于干物质积累。随着种植密度的增加，灌浆期第3叶叶绿素含量呈现先增加后降低的趋势(图6-3)；9.0万株·hm^-2处理下第3叶叶绿素含量显著低于其他种植密度处理下叶绿素含量，而第6、9叶叶绿素含量在各个密度处理下没有显著差异。表明高种植密度能够加速第3叶叶绿素含量的降低。

(2)光响应参数测定：于晴朗无云晴天，用美国Licor公司的Li-6400便携式光合仪分别测定不同密度处理的不同叶位全展叶的光响应曲线，重复3次。光合光响应曲线的测定于上午8:00至11:30，采用开放式气体通路，叶片温度为25℃，相对湿度(RH)为50-70％，光合光通量密度(PPFD)分别设置为2000μmol·m^-2·s^-1、1800μmol·m^-2·s^-1、1600μmol·m^-2·s^-1、1200μmol·m^-2·s^-1、800μmol·m^-2·s^-1、400μmol·m^-2·s^-1、100μmol·m^-2·s^-1和0μmol·m^-2·s^-1(红蓝光源)，然后利用光合助手进行数据拟合，计算光饱和点(LSP)、净光合速率(Pn)等参数。

种植密度对叶片的光能利用能力有显著的影响(图7-1，A:4.5万株·hm^-2；B:6万株·hm^-2；C:7.5万株·hm^-2；D:9万株·hm^-2)，当光合光通量密度(PPFD)>800μmol·m^-2·s^-1时，除了9万株·hm^-2，其他种植密度的第3、6、9叶之间的净光合速率(Pn)无显著差异。而当PPFD>800μmol·m^-2·s^-1时，相同种植密度条件下，第3、6、9叶的Pn差异明显；第6、9叶的Pn显著高于第3叶。不同种植密度间，第6、9叶的Pn没有明显的变化，而第3片叶的Pn随着种植密度的增加呈现先增加后降低的趋势。在9万株·hm^-2处理下第3叶的Pn下降最显著，与4.5万株·hm^-2处理第3叶的Pn持平。这些结果表明，高种植密度对不同叶位叶片的光合能力，尤其是对第3叶CO₂同化能力有较大的影响。

不同密度间，随着种植密度的升高，第3叶光饱和点(LSP)逐渐增加，而第9叶的LSP则表现出下降的趋势；随着种植密度的升高，第3片叶与第9片叶之间的光饱和点之间的差距逐渐缩小(图7-2)。这些结果表明高种植密度对群体中不同叶位叶片的光能吸收补偿作用不利。

综上，高种植密度影响玉米下部叶片的光合特性。高种植密度下第3片叶的叶绿素含量也出现明显下降。高种植密度导致第3叶Pn下降最明显。第3片叶的LSP随着种植密度的升高上升明显，但是上部叶片的LSP没有明显下降。虽然第3叶叶绿素含量的部分原因可能是由于第3叶的衰老引起，但是高种植密度能够进一步加速叶绿素含量的下降，进而影响第3叶Pn的下降。当种植密度达到6-7万株·hm-2时，第3叶的光饱和点和净光合速率没有明显的降低；第3叶受胁迫较轻，说明6-7万株·hm-2处理对郑单958第3叶光合特性的影响较小。所以高种植密度对高位叶片的叶绿素含量和光合特性影响较小。倒四叶为上部叶片，这也是我们选取倒四叶(倒4叶是从上部开始计数的第四片叶片)为测量叶的原因！

实施例2高温期不同玉米品种叶片温度、氮素含量、叶绿素含量测定

5个玉米品种(苏玉19、苏玉30、浚单20、浚单29和郑单958)种植，随机区组种植，每小区6行，行长5米。密度每亩5000株。于2016年7月28日、29日、30日，当日最高温达到35℃时，用植物营养测定仪(LYS-4N，中国)测定每个组合或品种倒4叶的温度、叶绿素含量、含氮量等指标，每个材料选10株，求平均值。选出叶片功能好(即高温期叶片温度低、叶绿素含量高、氮素含量高)的材料3份。其中，叶片温度愈低，说明通过蒸腾作用降温的能力愈强，叶片的酶活性愈高，功能愈好，叶片温度愈低，叶温与气温的差异愈大叶片抗高温的能力愈强。叶片叶绿素含量愈高，叶片的功能愈好。叶片的氮素含量愈高，叶片的功能愈好。

通过三天对不同玉米品种叶片温度日变化的测量，发现苏玉19的叶温最高，苏玉30次之，其次为浚单20和浚单29，郑单958的叶温最低，且三天的数据并无差异，可见叶温的差异具有较强稳定性(图1-1、图1-2、图1-3)。在氮素含量方面，依旧是苏玉19最高、且基本处于较高水平；其次，郑单958基本保持第二高位，且稳定性较好；苏玉30、浚单29和浚单20的氮素日变化较大且含量位低位(图2-1、图2-2、图2-3)。叶绿素含量在其日变化中振动幅度较大，在13:00-14:00期间，表现较好的有苏玉19、苏玉30和郑单958，但其稳定性较低(图3-1、图3-2、图3-3)。综合三组数据分析，选取苏玉30、郑单958和浚单20三个品种。

实施例3叶片荧光参数PI(abs)的测定

2016年8月5日、8月11日和8月17日，这三天20：00左右，自然条件下暗处理半小时以上，在六合试验点玉米扬花期选取倒四叶为测量叶，苏玉19、苏玉30、郑单958、浚单20和浚单29五个品种每个品种9个重复，利用植物叶绿素效率分析仪(Handy PEA，Hansatech，英国)测定PI(abs)(吸收光能为基础的性能指数)参数。

如图4-1，PI(abs)在经过高温期后，数值有所降低。结合六合的天气情况(图4-2)可以分析，在到8月11日前，气温均未达到或高于35℃，11日至17日之间经历了一次高温。PI(abs)在11日达到最大值后开始下降，在高温胁迫的压力下PI(abs)得以下降。可见，高温对PI(abs)参数有降低作用。通过对比分析对照品种苏玉30，我们选择郑单958、苏玉30和浚单20为优选品种。以进行下一步实验。

实施例4不同玉米品种叶片LI-6400光合测定仪相关测定

2016年8月18日，用LI6400光合测定仪(LI-COR，LI-6400XT便携式光合作用测量***，美国)，在下午13:00～14:00测定叶片的光合速率。2016年8月19日，对最后选取3份材料苏玉30、郑单958和浚单20进行光响应和二氧化碳响应等参数的测定，确定温度与光合参数的关系。

测定方法：在晴朗无云晴天，用LI-6400光合测定仪，分别测定不同品种的倒4叶的光合速率、光响应和二氧化碳响应曲线，重复3次。

光合光响应和二氧化碳响应曲线的测定于上午8:00至11:30，采用开放式气体通路，叶片温度为25℃，相对湿度(RH)为50～70％，光合强度(PARi)分别设置为2000μmol·m^-2·s^-1、1800μmol·m^-2·s^-1、1600μmol·m^-2·s^-1、1200μmol·m^-2·s^-1、800μmol·m^-2·s^-1、400μmol·m^-2·s^-1、100和0μmol·m^-2·s^-1(红蓝光源)，然后利用光合助手进行数据拟合，计算光饱和点(LSP)、净光合速率(Pn)等参数。

通过在高温期对不同玉米品种田间光合速率的测定，可见苏玉30的净光合速率Pn表现最好，郑单958和浚单20次之，且郑单958的振幅变化较大(图5-1)；在气孔导度Cond日变化中，表现最好的依旧是苏玉30，其次是郑单958和浚单20，两者不同时刻的变化均较大(图5-2)；田间蒸腾速率(Tr:Trmmol)方面，整体的趋势和比较和净光合速率Pn相近，苏玉30表现最好，郑单958和浚单20次之(图5-3)。

通过绘制三品种玉米的光响应曲线，我们可以看出：整体趋势上，苏玉30的曲线最高，郑单958的曲线最低，浚单20的曲线居中；其中浚单20，在光合强度PARi>1000μmol·m^-2·s^-1时，下降趋势最为明显(图5-4)；另外，从CO₂响应曲线可以看出：浚单20表现最好，其次为郑单958，最后为苏玉30(图5-5)。综合所述，苏玉30为良好的高温玉米品种。

其中，品种苏玉30在2009～2010年参加东南玉米品种区域试验，两年平均亩产482.6千克，比对照农大108增产19.9％。2010年生产试验，平均亩产476.1千克，比对照农大108增产15.6％。2013～2015年，苏玉30作为夏播品种在淮北地区的泗洪县4个玉米万亩高产创建示范片种植，平均亩产量712.5kg，比对照品种金海5号增产12.6％，最高产量726.5kg，表现出高产、穗大、早熟、抗病以及抗逆性强等突出优势。在本研究发现不同地区不同温度下苏玉30的光合效率均位于前列，这说明本方法可作为筛选热稳定性品种的可靠性。

尽管本发明的具体实施方式已经得到详细描述，本领域技术人员将会理解。根据已经公开的所有教导，可以对那些细节进行各种修改和替换，这些均在本发明的保护范围内。本发明的全部范围由所附专利要求极其任何等同物给出。

Claims

1.强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、在环境温度达到35℃及以上时，测定多品种植物的叶片温度的差异筛选得到叶片温度低的叶片；

3)、在环境温度达到35℃及以上时，测定多品种植物的叶片氮素含量筛选得到氮素含量高的叶片；

5)通过步骤1)～4)筛选出来的品种，在环境温度为35℃以上时，用光合作用测定仪测定光合作用速率，筛选出高光效的组合或品种；

6)再通过对筛选出的高光效的组合进行光响应、二氧化碳响应参数进行***测定，确定环境因子，温度对光合作用的影响，筛选出高光合作用耐高温的组合或品种即强叶片功能植物组合或品种。

2.根据权利要求1所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，所述植物品种为玉米。

3.根据权利要求1或2所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，所述环境温度指的是在田间或室内测得的环境温度。

4.根据权利要求1或2所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，所述测定时间为13:00～14:00。

5.根据权利要求1或2所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，所述植物测定选择倒4叶。

6.根据权利要求1或2所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，所述每个植物品种测定6～10株。

7.根据权利要求1或2所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，当植物品种为玉米时，强叶片功能的玉米品种筛选包括以下步骤：

1)在田间温度为35℃及以上时，在田间测定玉米叶片的温度、叶片温度与气温的差异，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

2)在田间温度为35℃及以上时，在田间测定玉米叶片的叶绿素含量，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

3)在田间温度为35℃及以上时，在田间测定玉米叶片的氮素含量，每个植株测定倒4叶，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；

5)通过步骤1)～4)筛选出来的结果，从大量玉米材料中选出叶片功能好的玉米材料，从这些材料中，选出8个组合或品种，用光合作用测定仪，在田间日最高温度达到35℃以上时，测定光合作用速率的数值，筛选出高光效的组合或品种；

6)在高光效的组合或品种中选出3～4个组合或品种进行光响应、二氧化碳响应参数进行***测定确定环境因子，温度对光合作用的影响，筛选出高光合作用耐高温的组合或品种即强叶片功能玉米的组合或品种。

8.根据权利要求6所述的强叶片功能的植物品种筛选方法，其特征在于，当田间不适宜玉米生长时，在温室盆栽，每盆种1株，7叶期，测定倒4叶的温度、叶绿素及氮素含量，每个品种测定6～10株，求平均值，苏玉30作为对照；每个品种选5株，每株剪半片叶，带回实验室，35-40℃处理30-60分钟后，测定叶片的荧光参数PI。