GRD1 Temperature Gradient Plate (hệ thống gradient nhiệt 2 chiều) trong nghiên cứu đặc tính nảy mầm của hạt giống, khảo sát phản ứng của quá trình nảy mầm trước sự thay đổi nhiệt độ
GRD1 Temperature Gradient Plate
GRD1 Temperature Gradient Plate (hệ thống gradient nhiệt 2 chiều), trong nghiên cứu “Ngưỡng nhiệt độ cho sự nảy mầm của 20 loài thực vật đặc hữu tầm ngắn khu vực Vành đai Greenstone ở miền nam Tây Úc”
Đây là công trình nghiên cứu tiêu biểu của nhóm nhà khoa học thực hiện tại Úc, được nhóm R&D Service Công ty Thiết bị Ngày Nay trích dẫn tổng hợp, nhằm cung cấp thông tin dữ liệu khoa học thực nghiệm trong các nghiên cứu liên quan tới sự biến đổi khí hậu toàn cầu, đặc biệt các ảnh hưởng – tác động đe dọa của nó đến sự nảy mầm của hạt giống cây trồng., các dữ liệu phân tích khoa học trong nghiên cứu này cung cấp thông tin quan trọng có ý nghĩa đối với sự nảy mầm của hạt giống trong tương lai.
Thiết kế thử nghiệm cho nghiên cứu điển hình này đã được thực hiện trên hệ thống thử nghiệm tấm gradient nhiệt 2 chiều của hãng Grant Instruments (model GRD1 Temperature Gradient Plate), như là một công cụ thiết bị duy nhất sử dụng kiểm tra phản ứng của quá trình nảy mầm trước sự thay đổi nhiệt độ (một trong những yếu tố chính thúc đẩy hạt nảy mầm).
Các thử nghiệm hiệu quả lên tới 196 kịch bản nhiệt độ khác nhau.,hay nói cách khác buồng (tấm) gradient nhiệt hai chiều GRD1 Temperature Gradient Plate của Grant Instruments cho phép thử nghiệm nhiều hiệu ứng nhiệt độ ở quy mô nhỏ trên một thiết bị duy nhất , và điều này là không thể với các buồng nảy mầm truyền thống. Điều đó có nhiều ý nghĩa hơn khi hiệu quả nghiên cứu sẽ dùng ít hạt giống hơn nhiều so với mức cần thiết đối với các thiết bị khác. Và điều này rất quan trọng khi làm việc với các loài bị đe dọa.
Từ công trình nghiên cứu điển hình của nhóm nhà khoa học và các kết quả đạt được thông qua nghiên cứu thử nghiệm nảy mầm hạt giống trên hệ thống GRD1 Temperature Gradient Plate của hãng Grant Instruments, nhóm R&D Service Công ty Thiết bị Ngày Nay hy vọng việc cung cấp dữ liệu thông tin khoa học mở sẽ trở thành cầu kết nối kiến thức khoa học, và có thể sử dụng như nguồn tư liệu quý cho các cá nhân, tổ chức nghiên cứu ở lĩnh vực liên quan, cũng như việc đầu tư – mua sắm đặc biệt hệ thống gradient nhiệt 2 chiều GRD1 Temperature Gradient Plate này phục vụ cho nghiên cứu là trở nên cần thiết hơn, bởi giá trị hệ thống mang lại không chỉ phục vụ cho công tác giáo dục – đào tạo cho đối tương sinh viên hiểu hơn về hệ sinh thái hạt giống., qua đó trở thành phương tiện giúp các nhà khoa học kết nối – cộng tác sử dụng với mục đích nghiên cứu chung.
Tóm tắt
- Nghiên cứu về tác động của khí hậu lên các đặc điểm của hạt giống như sự nảy mầm đã đạt được động lực trong thập kỷ qua khi tác động của sự nóng lên toàn cầu trở nên rõ ràng hơn đối với sức khỏe và sự tồn tại của sự đa dạng thực vật.
- Phản ứng của hạt giống đối với sự nóng lên đã được đánh giá ở một nhóm các loài thực vật đặc hữu tầm ngắn từ Vành đai Greenstone đa dạng sinh học ở miền nam Tây Úc. Nhiệt độ kích thích nảy mầm của 20 cây thân gỗ lâu năm đã được xác định bằng cách sử dụng các mẫu nhỏ không lặp lại trong 6 tuần trên tấm gradient nhiệt độ GRD1 Temperature Gradient Plate (với nhiệt không đổi và dao động nhiệt độ từ 5 đến 40°C). Những dữ liệu này sau đó được lập mô hình theo nhiệt độ tối thiểu và tối đa trung bình hàng tháng hiện tại và dự báo (tới năm 2070) để minh họa những thay đổi theo mùa đối với thời gian nảy mầm và tỷ lệ nảy mầm cuối cùng.
- Tất cả trừ một loài đều đạt được sự nảy mầm hoàn toàn trong ít nhất một tế bào trên tấm gradient nhiệt GRD1 Temperature Gradient Plate. Việc mô hình hóa dữ liệu chỉ đề xuất những thay đổi tối thiểu đối với tỷ lệ nảy mầm bất chấp dự báo nhiệt độ ngày sẽ tăng trong 50 năm tới. Chín loài được dự đoán sẽ có mức giảm từ <1% đến 7%, trong khi 11 loài được dự đoán sẽ tăng khả năng nảy mầm của chúng từ <1% đến 3%. Nhìn chung tốc độ nảy mầm được dự đoán sẽ tăng lên nhưng thời gian nảy mầm của hầu hết các loài thay đổi theo mùa (cả tăng và giảm) do thay đổi nhiệt độ ban ngày.
- Khả năng của nhóm loài này đối phó với nhiệt độ ấm hơn trong giai đoạn đầu đời quan trọng cho thấy mức độ thích nghi với môi trường không đồng nhất. Dự đoán tác động của sự thay đổi toàn cầu đối với các quần xã thực vật trên cạn là rất quan trọng để quản lý và bảo tồn sự đa dạng của thực vật.
GIỚI THIỆU
Căng thẳng hay ứng suất nhiệt độ là một thách thức môi trường đối với quần thể tự nhiên của các loài thực vật và có khả năng trở nên phổ biến hơn trong tương lai. Khi nhiệt độ toàn cầu tăng cao, câu hỏi đặt ra là liệu các loài có tồn tại được trong những giai đoạn quan trọng nhất trong vòng đời của thực vật – cụ thể là sự nảy mầm hay không. Sự nảy mầm phụ thuộc vào những thay đổi của môi trường với nhiệt độ là một trong những động lực chính của quá trình chuyển đổi từ hạt giống sang cây con (Probert 2000). Các nghiên cứu thực nghiệm đã cho chúng ta thấy rằng các loài phản ứng mạnh mẽ trước các tác động của môi trường, và hầu hết các loài đều có ngưỡng nhiệt độ trên (và bên dưới) mà sự nảy mầm có thể suy giảm hoặc thất bại (Cochrane et al. 2011; Dương xỉ andez-Pascual và cộng sự. 2013, 2015). Ngưỡng nảy mầm có thể khác nhau giữa các loài, quần thể và cá thể (Hern andez-Verdugo và cộng sự 2001; Cochrane và cộng sự 2014; Emery và cộng sự. 2017). Thất bại trong việc nảy mầm có thể có ảnh hưởng sâu sắc, hậu quả đối với các quá trình hệ sinh thái ảnh hưởng đến cộng đồng thành phần, độ phong phú của loài và động thái quần thể (Walck và cộng sự 2011).
Cũng có bằng chứng cho thấy việc thay đổi nhiệt độ có thể ảnh hưởng đến thời gian nảy mầm của hạt (Roberts 1988), một vấn đề đặc biệt quan trọng trong môi trường dễ cháy (Hudson và cộng sự 2015). Thời điểm cây con xuất hiện là đặc biệt quan trọng và có thể quyết định việc thành lập cây giống thành công và do đó có khả năng sống sót tới thế hệ tiếp theo (Donohue 2005b).
Tây Úc có khí hậu rất thay đổi. Tây Nam với một phần của bang trải qua khí hậu Địa Trung Hải theo mùa khí hậu với mùa hè khô nóng và mùa đông ẩm ướt mát mẻ và nằm ở rìa ôn đới của lục địa khô. Chủ yếu là Hệ thực vật đặc hữu xơ cứng đã phát triển trong điều kiện thiếu chất dinh dưỡng, đất có độ phong hóa cao, với độ cao bất thường sự luân chuyển các loài trong cảnh quan (Hopper & Gioia 2004)
Sự nảy mầm của hệ thực vật này xảy ra chủ yếu trong những tháng mưa mát mẻ của mùa thu đông ở nhiệt độ phù hợp nhất cho việc thiết lập cây giống (Bell et al.1993). Tuy nhiên, từ năm 1910 đến năm 2013, khu vực này đã trải qua nhiệt độ trung bình hàng năm tăng 1,1°C (Hopper et al. 2015). Vào cuối thế kỷ dưới một nhà kính cao kịch bản phát thải khí (Representative Concentration Pathway, RCP 8.5), khu vực này được dự báo sẽ giảm 13% về lượng mưa trung bình hàng năm (MAP), lượng mưa trung bình tăng 17% nhiệt độ hàng năm (MAT) và mức tăng 20% và 15% trong nhiệt độ trung bình tối thiểu và tối đa trung bình hàng tháng tương ứng (nguồn: www.worldclim.org). Nhiệt độ là dự kiến sẽ tăng vào mùa đông và mùa xuân khi lượng mưa giảm, mùa xuân sẽ xảy ra sớm hơn và mùa đông muộn hơn, và những điều kiện ấm hơn, khô hơn này dự kiến sẽ tác động đến các loài chịu nhiệt kém hơn dựa vào điều kiện mùa đông ẩm ướt mát mẻ để nảy mầm.

Dãy Ravensthorpe nằm ở phía nam miền Tây Úc (Hình 1). Khu vực này nổi tiếng thế giới về sự đa dạng thực vật phong phú và đặc hữu (Hopper & Gioia 2004; Wilkins và cộng sự. 2011) và là một trong 35 điểm nóng đa dạng sinh học toàn cầu (Mittermeier và cộng sự 2011). Phạm vi nằm trong Khu sinh quyển Fitzgerald được UNESCO công nhận, một trong 14 khu dự trữ sinh quyển của Úc. Kéo dài khoảng 50 km từ Mt Short ở phía tây bắc đến Đồi Bandalup ở phía đông nam, Phạm vi có điểm cao nhất chỉ 453 m a.s.l. Ở đây, hai phần ba lượng mưa hàng năm xảy ra từ tháng 5 đến tháng 10, nhưng mô hình lượng mưa có thể thay đổi và các đợt mưa lớn có được biết là xảy ra trong những tháng mùa hè. Lạnh nhất là tháng 7 với nhiệt độ trung bình hàng ngày là 16°C và nóng nhất tháng là tháng 1 với nhiệt độ trung bình hàng ngày là 29°C.
Vành đai đá xanh này (Greenstone Belt) bao gồm nhiều loại đá , các loại, từ dải đá sắt đến komatiite, và tuyển chọn các loại tạo thành trầm tích bị biến chất (Witt 1997). Các Range có lịch sử khai thác mỏ, đặc biệt là đồng và vàng, và các khu vực xung quanh đã bị phát quang mạnh mẽ để làm nông nghiệp.
Địa chất, địa hình và các loại đất của Ravensthorp Range là duy nhất trong khu vực và vào năm 2012 có khoảng 64 các loài thực vật trong dãy được xác định là đặc hữu phạm vi ngắn, tức là các loài có sự phân bố nhỏ trong tự nhiên với ít hơn 10.000 km2 (Markey và cộng sự 2012). Nhiều loài trong số này bị hạn chế phân tán do sự phân mảnh môi trường sống.
Mặc dù giá trị bảo tồn cao của khu vực độc đáo của dãy hệ thực vật, chỉ có hai khu vực nhỏ được xếp vào loại thiên nhiên loại A dự trữ (những khoản có khả năng bảo vệ tốt nhất), và liên tục các hoạt động khai thác và thăm dò đặt ra một thách thức đáng kể tới bảo tồn (Markey và cộng sự 2012)
Các loài sinh sống tại các điểm nóng về đa dạng sinh học thường bị hạn chế trong điều kiện phù du cố định trong cảnh quan, khiến chúng dễ bị tổn thương trước sự thay đổi khí hậu và môi trường sống bị phá hủy hơn nữa (Hopper & Gioia 2004).
Người ta cho rằng những loài như vậy có thể có sự nảy mầm, cụ thể với chiến lược sẽ hỗ trợ họ đối phó và theo dõi các điều kiện theo thời gian (Torres-Mart ınez và cộng sự 2017); tuy nhiên, sự nóng lên vẫn được dự đoán sẽ làm giảm việc tuyển chọn thực vật trong các kịch bản nóng lên toàn cầu (Walck và cộng sự 2011).
Nghiên cứu ảnh hưởng của khí hậu đến sự nảy mầm của hạt, những đặc điểm đã đạt được đà phát triển trong thập kỷ qua, với những sửa đổi đến nhiệt độ và lượng mưa dự kiến sẽ dẫn đến thay đổi thành phần quần xã thực vật, sự phong phú của loài và sự phân bố của chúng (Walck et al. 2011). Nhiều nghiên cứu trong số này đã tập trung vào các loài đơn lẻ (ví dụ Fern andez-Pascual et al. 2015) hoặc các loài cùng loài (ví dụ Cochrane 2016, 2017), với ít nổi bật hơn trong việc điều tra tác động của sự nóng lên khí hậu đến đặc điểm nảy mầm trong quần xã thực vật (mặc dù xem Bernareggi và cộng sự 2016; Cochrane và cộng sự 2011; Milbau et al. 2009).
Vì vậy, bài báo này nghiên cứu sự nảy mầm của hạt phản ứng với sự nóng lên cùng xảy ra từ 20 loài thực vật đặc hữu phạm vi ngắn từ Vành đai đá xanh đa dạng sinh học của miền nam Tây Úc. Sự khác biệt về đặc điểm của cùng khu vực phân bố và các loài liên quan chặt chẽ có thể giúp giải thích sự cùng tồn tại của loài (Daws et al. 2002) trong các chiến lược tái sinh cụ thể (Grubb 1977).
Tuy nhiên, đặc điểm hạt giống của cộng đồng các loài thực vật đặc hữu tầm ngắn chưa được khám phá đầy đủ mặc dù chúng dễ bị tổn thương trước sự thay đổi của điều kiện môi trường. Đối với bộ loài này từ khu vực dãy Ravensthorpe, yêu cầu về nhiệt độ cho sự nảy mầm được đưa ra giả thuyết là hẹp như một hậu quả của sự phân bố và phân loại hạn chế của loài như những loài đặc hữu tầm ngắn. Kỳ vọng là loài đó từ vùng mưa mùa đông mát mẻ này sẽ cho thấy một sự giảm tỷ lệ nảy mầm vào năm 2070 so với điều kiện hiện tại, và thời điểm nảy mầm sẽ thay đổi do dự báo thay đổi theo mùa.
Thời điểm tối ưu để nảy mầm thành công là trong những tháng mùa đông mát mẻ hơn nhưng theo giả thuyết cho thấy có sự thay đổi theo mùa để tránh sự chênh lệch giữa các tín hiệu nhiệt độ cho sự nảy mầm và môi trường hiện tại để dự báo điều kiện cho năm 2070.

công bố theo Đạo luật Động vật hoang dã Tây Úc năm 1950. Daviesia megacalyx
cũng được liệt kê là có nguy cơ tuyệt chủng theo Đạo luật Bảo vệ Môi trường và Bảo tồn Đa dạng sinh học (EPBC) 1999 thuộc khối thịnh vượng chung của Úc.
Các loài được liệt kê là P1–P4 là thiếu dữ liệu và được xếp theo thứ tự ưu tiên để khảo sát và đánh giá tình trạng bảo tồn để có thể xem xét tuyên bố của họ là hệ thực vật bị đe dọa. Tình trạng bảo tồn theo Smith & Jones (2018); phản ứng cháy theo Barrett et al. (2009).
Vật liệu và phương pháp
Bộ sưu tập loài và hạt giống
Trong số 64 loài đặc hữu tầm ngắn được biết đến ở Greenstone Vành đai khu vực dãy Ravensthorpe (Markey et al. 2012), các thử nghiệm nảy mầm đã được tiến hành trên 20 loài đại diện mười chi từ bốn họ (Bảng 1; Hình 1)., mười một trong số các loài này là loài cần được bảo tồn ở phương Tây Úc (bị đe dọa hoặc ít được biết đến) (Smith & Jones 2018), trong khi chín đại diện còn lại là phổ biến mặc dù bị hạn chế trong khu vực phân bổ. Phần lớn các loài cùng xuất hiện với ít nhất một cá thể khác biệt trong phạm vi phân bố của chúng, ngoại trừ loài Kunzea acicularis có sự phân bố rất hạn chế về phía đông bắc của dãy Ravensthorpe. Tất cả các loài đều là cây thân gỗ lâu năm, từ cây bụi bán thân cao khoảng 0,5 m (Acacia bifaria) là những cây có thể đạt tới độ cao 10 m (Eucalyptus megacornuta và E. stoatei).
Hầu hết các loài hoa có vào mùa xuân, mặc dù điều này có thể khác nhau tùy theo mùa và đối với các loại trái cây không chín muộn sẽ thường chín vào cuối mùa hè. Thời điểm tuyển chọn chính xác không được biết rõ ở hầu hết các loài và đối với một số loài sự xuất hiện của cây con có thể bị hạn chế sau vụ cháy môi trường (ví dụ Allocasuarina, Banksia và Isopogon). Tại ít nhất ba loài là loài sinh sản bắt buộc.
Hạt giống được thu thập từ tối đa 50 cá thể mẹ thực vật trên mỗi loài từ quần thể hoang dã và được tập hợp lại cho mục đích để nảy mầm. Bộ sưu tập được thực hiện từ năm 2002 đến 2017 và các bộ sưu tập cũ hơn được sấy khô trước ở nhiệt độ 15°C và tỷ lệ độ ẩm tương đối là 15%, trước khi bảo quản trong ngân hàng hạt giống để sử dụng sau này.
Tám loài trong họ Fabaceae có hạt cứng và do đó biểu hiện trạng thái ngủ đông về thể chất; các loài còn lại có hạt đã ra khỏi quả thường không ở trạng thái ngủ (Cochrane và cộng sự 2002). Ở một loài (Banksia) cần phải đốt các nón quả bằng gỗ để có thể giải phóng hạt giống
Thiết kế thử nghiệm
Tấm gradient nhiệt độ hai chiều (TGP- Temperature Gradient Plate) (hay máy nảy mầm nhiệt độ, GRD1 Temperature Gradient Plate của hãng Grant Instruments, Cambridge, UK) đã được sử dụng để cung cấp 196 tổ hợp nhiệt độ khác nhau trong khoảng từ 5 đến 40 °C (không đổi và xen kẽ) đồng thời (Hình S1). Hệ thống GRD1 Temperature Gradient Plate cho phép phát hiện các ngưỡng chính xác hơn từng bước nhiệt độ được cung cấp bởi máy ấp/tủ ấm, đặc trưng cho phạm vi phản ứng đầy đủ hơn đối với các kịch bản nhiệt độ trong tương lai.
Bằng cách này, hai trục của hốc nhiệt (ổ nhiệt) cho sự nảy mầm – giới hạn nhiệt tối thiểu và tối đa – đã được nghiên cứu.
Các phương pháp được sử dụng cho thí nghiệm dựa theo Cochrane (2016). Hạt giống được gieo vào đĩa Petri nhựa 30 mm trên môi trường Thạch nước 0,75% w/v. Số hạt trên mỗi đĩa dao động từ 10 đến 20 tùy theo loài và mỗi loài tiếp xúc với 49 sự kết hợp nhiệt độ với chu kỳ quang 12 giờ cho 6 tuần (bốn loài cho mỗi lần chạy máy nảy mầm GRD1 Temperature Gradient Plate). Điều kiện nhiệt độ không thể sao chép được trong quá trình chạy trên GRD1 Temperature Gradient Plate nên mỗi điều kiện nhiệt độ chỉ được thể hiện bằng một đĩa Petri. Mỗi hạt giống được coi như một đơn vị độc lập. Theo đó, các khả năng gây ra các tác động gây nhiễu trong việc phân tích dữ liệu do đến sự vắng mặt của sự sao chép, điều này đã được thừa nhận là sự hợp lệ.
Tuy nhiên, mỗi loài được đại diện bởi khoảng giữa 490 và 980 hạt giống. Tình trạng ngủ đông về thể chất đã được khắc phục bằng cách cạo thủ công hạt gieo bằng dao mổ để khắc phục hạt cứng trước khi ủ. Mặc dù không ở trạng thái ngủ, nhưng hạt có lông của một loài khác, Isopogon sp. Ravensthorpe, cũng được tỉa thủ công để hỗ trợ quá trình nảy mầm (dữ liệu chưa được công bố của Cochrane). Dung dịch nước xông khói pha loãng 10% như Regen 2000 Smokemaster được áp dụng cho hạt của Kunzea acicularis (họ Myrtaceae) trong 24 giờ trước khi rửa trong nước khử ion (DI) và ủ, vì điều này đã được chứng minh là cải thiện khả năng nảy mầm ở chi này (dữ liệu chưa được công bố của Cochrane).
Hạt nảy mầm được kiểm tra ba lần mỗi tuần và những hạt nảy mầm có mầm nảy chiều dài ít nhất gấp đôi hạt giống đã được loại bỏ. Khi kết thúc thí nghiệm, hạt với nội nhũ cứng, màu trắng được coi là có khả năng sống sốt (khả thi); hạt rỗng đã được loại bỏ khỏi số lượng ban đầu.
Phân tích dữ liệu
Để xác định các đường cong phản ứng cho từng loài và xác định các điều kiện nhiệt độ trung bình và luân phiên tối ưu trong ngày đối với sự nảy mầm (tỷ lệ nảy mầm, thời gian nảy mầm lần đầu, thời gian nảy mầm 50% và thời gian nảy mầm trung bình) mô hình hồi quy được gắn với dữ liệu thực nghiệm từ thí nghiệm TGP (GRD1 Temperature Gradient Plate) theo bởi Cochrane (2016, 2017). Tỷ lệ số hạt nảy mầm trên mỗi đĩa và thời gian trung bình để nảy mầm là các biến phụ thuộc trong hàm logitic và tương ứng mô hình hồi quy tuyến tính thông thường.
Mỗi hạt được xử lý như một đơn vị độc lập (tức là nó có thể nảy mầm hoặc không nảy mầm) trong hồi quy logitic bằng cách sử dụng hàm liên kết số học. Nghĩa là thời gian nảy mầm (MTG- Mean time to germination) được tính cho mọi nhiệt độ (nơi xảy ra sự nảy mầm) đã sử dụng phương trình: MTG = (n x d)/N, trong đó n là số hạt nảy mầm giữa khoảng thời gian ghi điểm; d là thời gian ủ ấm tính bằng ngày tại thời điểm đó điểm; và N là tổng số hạt nảy mầm. Ngoài ra, thời gian tính bằng ngày cho đến khi bắt đầu (độ trễ – lag) của lần nảy mầm đầu tiên (T0) và thời gian nảy mầm 50% (T50) cũng được tính toán. Tổng quan hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa tỷ lệ nảy mầm (T0, T50 và MTG) và giá trị trung bình của nhiệt độ ban ngày cung cấp nhanh chóng và đầy đủ nhất nảy mầm (được định nghĩa là Topt).
Bốn mô hình thay thế đã được xây dựng để đánh giá phản ứng của hạt giống đối với dự báo sự nóng lên của khu vực: nhiệt độ Tối thiểu trung bình hàng tháng và nhiệt độ tối đa cho từng địa điểm nguồn hạt giống được sử dụng làm đại diện cho khả năng chịu nhiệt và được lấy từ 2 Phiên bản của WorldClim (www.worldclim.org), một tập hợp các lớp khí hậu toàn cầu với độ phân giải không gian khoảng 1 km2 (Fick & Hijmans 2017).
Dữ liệu về các điều kiện ‘hiện tại’ được lấy từ mức trung bình từ năm 1970 đến năm 2000. Dự đoán tương lai cho cùng một điều kiện các biến khí hậu đã được tải xuống từ Hadley Centre Global Environment Model Version 2 (HadGEM2- ES; http://www.metoffice.gov.uk/research/modelling-systems/ unified model/climate-models/hadgem2) kịch bản phát thải khí sử dụng nhà kính (Representative Concentration Pathway, RCP 8.5) cho năm 2070.
Kịch bản RCP 8.5 phản ánh mức nhu cầu năng lượng và phát thải khí nhà kính khi không có chính sách thay đổi biến đổi khí hậu (Moss và cộng sự 2010). Kịch bản này cực kỳ nguy hiểm nhưng phản ánh một kết quả có thể xảy ra về khí hậu dựa trên mức độ giảm thiểu hiện tại hoạt động.
Mô hình HadGEM2-ES (Jones và cộng sự 2011) bao gồm thảm thực vật năng động, sinh học đại dương và khí quyển hóa học, và trước đây đã được sử dụng trong việc mô phỏng sự nảy mầm phản ứng ở các loài bản địa (Fern andez-Pascual et al. 2015; Cochrane 2016, 2017) bao gồm cả việc sử dụng trong Báo cáo Đánh giá lần thứ năm của Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPPC 2013).
Các giá trị nhiệt độ cho mỗi ô tế bào của tấm gradient nhiệt GRD1 Temperature Gradient Plate (nhiệt độ ban ngày, nhiệt độ trung bình ngày/đêm và biên độ của phạm vi nhiệt độ) đã được sử dụng như các biến độc lập để đưa vào mô hình.
Mô hình đầu tiên đã sử dụng nhiệt độ ngày và đêm trong mỗi ô làm các biến độc lập (mô hình 1); cái thứ hai (mô hình 2) được sử dụng nhiệt độ trung bình của từng ô là biến độc lập; mô hình 3 sử dụng biên độ dao động nhiệt độ trong mỗi ô tế bào; và mô hình 4 đã sử dụng giá trị trung bình cũng như biên độ của sự thay đổi nhiệt độ hàng ngày. Để cho phép khả năng phản ứng phi tuyến tính với nhiệt độ, bình phương của các biến nhiệt độ đã được đưa vào từng mô hình. Trong tất cả các mô hình, một biến nhị phân được bao gồm biểu thị thời gian của ánh sáng trong ngày chu kỳ (tức là ánh sáng trùng với phần ấm hay lạnh của chu kỳ) là một nửa số ô trên tấm gradient nhiệt độ có cả hai pha ngày và đêm khi nhiệt độ cao hơn (sau này xem như là sự vô nghĩa về mặt sinh thái).
Hệ số Goodnessof-fit (hệ số tương quan Pearson, Pearson’s R) đã được sử dụng chọn một trong bốn mô hình thay thế để nảy mầm cho từng loài. Các thước đo mức độ phù hợp tóm tắt sự khác biệt giữa giá trị quan sát được và giá trị mong đợi theo mô hình được đề cập. Sử dụng mô hình phù hợp nhất như đã mô tả ở trên, các phản hồi theo hiện tại và dự báo điều kiện nhiệt độ tối thiểu và tối đa trung bình hàng tháng được dự đoán bằng cách sử dụng các giá trị phù hợp, do đó cung cấp một phản ứng nảy mầm cho từng tháng trong năm. Từ đó dữ liệu về thời gian nảy mầm tối ưu đã được rút ra. Mặc dù nhiệt độ đã tăng đáng kể trong ba thập kỷ này (http://www.bom.gov.au/climate/current/annual/aus/), những giá trị trung bình là được sử dụng trong mô hình và đại diện gần đúng cho những điều kiện mà nhiều loài thực vật đứng trong quần thể sẽ phải trải qua khi chúng mới xuất hiện.
Phân tích thống kê được thực hiện trong GenStat (ấn bản thứ 18; VSN International, Hemel Hempstead, Vương quốc Anh); đường viền cho thấy sự nảy mầm trên tấm gradient nhiệt độ hai chiều (GRD1 Temperature Gradient Plate) được tạo ra bởi Origin 9.1 (OriginLab, Northampton, MA, Hoa Kỳ).

Hình 2. Các ô đồng mức, với các điểm có tỷ lệ nảy mầm bằng nhau được nối với nhau bằng các đường đẳng mức nảy mầm của hạt của 20 loài đặc hữu phạm vi ngắn từ tây nam Tây Úc. Hiệu chỉnh độ bóng (phía dưới bên phải) biểu thị tỷ lệ nảy mầm, với các đường đẳng lượng tô màu tối biểu thị tỷ lệ nảy mầm cao và ánh sáng lấp đầy thấp hoặc không nảy mầm. Nhiệt độ không đổi nằm trên đường chéo từ góc dưới bên trái của sơ đồ (nhiệt độ thấp nhất khoảng 5°C) ở góc trên bên phải (nhiệt độ tối đa khoảng 40°C). Tất cả các điểm trên và dưới đường chéo biểu thị sự xen kẽ chế độ nhiệt độ, với biên độ lớn nhất ở góc trên bên trái và góc dưới bên phải của mỗi biểu đồ. Các đường viền được dán nhãn biểu thị thời gian trung bình để nảy mầm trong vài ngày.
Dữ liệu thực nghiệm
Tỷ lệ nảy mầm cao đồng đều (100%) ở ít nhất một tế bào trên tấm gradient nhiệt độ (TGP hay GRD1 Temperature Gradient Plate ) cho tất cả các loài, ngoại trừ Isopogon sp. Ravensthorpe chỉ đạt được Tỷ lệ nảy mầm 67% của hạt giống trong một tế bào trong vòng thời gian 6 tuần ủ ấm.
Vẫn còn nhiều hạt giống có tiềm năng sống sót trong mỗi ô nhiệt tế bào, cho thấy nhiệt độ là yếu tố ức chế đến sự nảy mầm. Tuy nhiên, số hạt còn lại không được ủ lại ở nhiệt độ tối ưu cho quá trình nảy mầm cần xác định xem chúng có thể phục hồi được hay không. Có sự thay đổi đáng kể kích thước nhiệt độ cho sự nảy mầm và thời gian của nó trên 20 loài được điều tra, với các đường đồng mức được trình bày trong Hình 2, minh họa các đặc điểm của loài bản chất phản ứng của hạt với nhiệt độ.
Thời gian trung bình để nảy mầm (MTG) cho hạt ở nhiệt độ tối ưu dao động từ 6 đến 28 ngày (tương ứng là M. penicula và E. cernua). Trên 20 loài, MTG trung bình cho sự nảy mầm cuối cùng là 14,5 ngày.
Sự nảy mầm đầu tiên thường xảy ra sau 10 ngày, sau khi bắt đầu ủ nhưng thay đổi trong khoảng từ 4 và 25 ngày (tương ứng là M. penicula và Isopogon sp. Ravensthorpe). Thời gian trung bình để hạt đạt tỷ lệ nảy mầm 50% là khoảng 14 ngày, nhưng thay đổi từ 7 đến 42 ngày tùy theo loài.

Kết quả của 20 loài cho thấy một số xu hướng mới nổi (Bảng 2)
Bốn loài (A. disticha, Banksia laevigata, Beaufortia orbifolia và Daviesia megacalyx) có tỷ lệ thấp và hạn chế ở mức hợp lý. cửa sổ nhiệt độ cho sự nảy mầm, với giá trị trung bình tối ưu nhiệt độ nảy mầm (Topt) nhỏ hơn 15°C. Ngược lại, loài M. penicula lại thể hiện một khả năng bất thường ưu tiên nhiệt độ cao cho sự nảy mầm, với nhiệt độ Topt trung bình là 32 ° C. Trên khắp các loài, không có sự ưu tiên nào vượt trội đối với các chế độ nhiệt độ xen kẽ lớn và không đổi (hoặc ngược lại) để nảy mầm, ngoại trừ hạt K. acicularis đòi hỏi phạm vi nhiệt độ ban ngày lớn (36/8 ° C) để nhanh chóng đạt 100%. Các đường đồng mức (Hình 2) gợi ý rằng thời điểm chiếu sáng trong chu kỳ ngày ít có ý nghĩa đối với hầu hết các loài.
Đối với mỗi loài, nhiệt độ trung bình ban ngày cho sự nảy mầm được vẽ theo thời gian đến khi nảy mầm lần đầu (T0) và thời gian đến 50% nảy mầm (T50; Hình S2). Những dữ liệu này chứng minh sự phân bố nhiệt độ mà sự nảy mầm có thể xảy ra, phần lớn cho thấy xu hướng tỷ lệ nảy mầm giảm dần khi nhiệt độ tăng. Hồi quy tuyến tính đơn giản cho thấy không có mối quan hệ giữa nhiệt độ trung bình để nảy mầm tối ưu và tỷ lệ nảy mầm, thời gian bắt đầu nảy mầm (T0) hoặc thời gian nảy mầm 50% (T50). Tuy nhiên, có một mối quan hệ đáng kể giữa nhiệt độ ban đêm và tỷ lệ nảy mầm (F = 7,1, P = 0,016, df = 19), nhưng nhiệt độ ban đêm chỉ giải thích được 24,3% phương sai trong quá trình nảy mầm. Biên độ của chế độ nhiệt độ ban ngày không phải là yếu tố quan trọng trong xác định nhiệt độ tối ưu cho sự nảy mầm, và điều này trở nên rõ ràng khi dữ liệu quan sát được mô hình hóa (xem dưới).
Mô hình hóa các phản ứng trong tương lai
Dữ liệu quan sát được (Bảng 2) được sử dụng trong các mô hình để dự đoán nảy mầm dưới nhiệt độ ban ngày hiện tại (1970–2000) trong 12 tháng trong năm và sau đó lập mô hình phản ứng hạt giống so với dự báo điều kiện nhiệt độ hàng tháng trong năm 2070 theo kịch bản phát thải cao (RCP 8.5). Kết hợp mô hình 4 nhiệt độ ban ngày giải thích tốt nhất sự phản ứng nảy mầm (29 trên 79 mô hình), trong khi mô hình 1, sử dụng biên độ và nhiệt độ trung bình trong ngày là mô hình tốt nhất tiếp theo để giải thích sự thay đổi tỷ lệ nảy mầm các biến số (MTG, T0 và T50) nhưng không phải là tỷ lệ nảy mầm cuối cùng (mô hình 22). Giải thích về Mô hình 2 (chỉ nhiệt độ trung bình) phản ứng nảy mầm gần như tốt như mô hình 1 (mô hình 21). Phản ứng của loài thường không theo mô hình cụ thể (1, 2 hoặc 4), mặc dù nhiệt độ trung bình mô tả tỷ lệ nảy mầm đáp ứng tốt nhất cho hai loài tràm. Mô hình 3 (biên độ chỉ riêng nhiệt độ) là một yếu tố dự báo kém liên tục về hiệu suất nảy mầm. Kết quả mô hình phù hợp nhất chỉ ra ánh sáng đó là một yếu tố giải thích quan trọng cho tỷ lệ phần trăm chỉ nảy mầm cho 5 loài (các hạt A. ophiolithica, Allocasuarina hystricosa, E. cernua, E. megacornuta và M. stramentosa), và thời gian của ánh sáng trong chu kỳ ngày đêm quyết định tốc độ nảy mầm (MTG, T0 hoặc T50) chỉ có ý nghĩa đối với ba loài.
Bảng S1 trình bày chi tiết các thông số nảy mầm được mô hình hóa phù hợp nhất (tỷ lệ phần trăm nảy mầm và thời gian nảy mầm, MTG, T0 và T50) theo nhiệt độ dự đoán hiện tại và tương lai.
Mức độ mà dữ liệu được quan sát phù hợp với dòng điện dự đoán giá trị phần trăm nảy mầm nhìn chung là tốt và có một vài khác biệt đáng kể giữa quan sát và giá trị nảy mầm dự đoán (mức độ phù hợp được xác định bởi Pearson’s R; Bảng S2). Ngoại lệ là các loài E. desmondensis, E. megacarpa, Isopogon sp. Ravensthorpe, K. acicularis và M. stramentosa.
Sự khác biệt giữa tỷ lệ quan sát được dữ liệu nảy mầm thu được bằng thực nghiệm trên tấm gradient nhiệt độ hai chiều GRD1 Temperature Gradient Plate và các phản ứng được mô hình hóa cho hiện tại và năm 2070 dự báo điều kiện nhiệt độ ngày đêm cho thấy sự khác biệt là thường cao hơn đối với dữ liệu được quan sát (r2 = 0,5793 khi loài K. acicularis đã bị xóa khỏi tập dữ liệu do các giá trị bất thường của nó) hơn dữ liệu dự đoán (r2 = 0,9634 hiện tại, r2 = 0,946 tương lai; Hình 3).

Các mô hình đã dự đoán một cách nhất quán số lượng số ngày để đạt được MTG, T0 và T50 sẽ lớn hơn vào năm 2070 hơn những gì được cung cấp bởi dữ liệu thực nghiệm, nhưng có một số sự khác biệt giữa giá trị dự đoán hiện tại và giá trị dự báo trong tương lai cho các thông số này cho 20 loài, với MTG tăng hoặc giảm nhẹ (tối đa 3 ngày) vào năm 2070, phụ thuộc vào loài (Bảng 3). Mười hai loài được dự đoán trì hoãn sự nảy mầm và thay đổi thời điểm nảy mầm tối ưu 1 tháng sau và một loài (K. acicularis) sẽ chuyển loài thời điểm sớm hơn 1 tháng. Tháng tối ưu cho sự nảy mầm được dự đoán sẽ giữ nguyên cho bảy loài còn lại.

Kết quả nảy mầm mô hình của từng loài được nghiên cứu nêu bật sự khác biệt giữa hiện tại và tương lai giá trị tỷ lệ nảy mầm và thời gian nảy mầm trung bình (Hình S3).
Từ dữ liệu được mô hình hóa, tỷ lệ nảy mầm giảm nhẹ đã được dự đoán cho chín loài như nhiệt độ trung bình hoa hồng (Bảng 3). Chúng bao gồm Isopogon sp. Ravensthorpe, Calothamnus roseus, M. stramentosa, K. acicularis, E. cernua, Beaufortia orbifolia, A. disticha và A. bifaria theo thứ tự kích thước giảm dần (từ 7% xuống <1% so với độ nảy mầm ban đầu). Những dự đoán này những thay đổi trong sự nảy mầm tối ưu được vẽ dựa trên dự báo sự thay đổi nhiệt độ trung bình hàng tháng (Hình 4). Các các loài còn lại được dự đoán sẽ tăng nhẹ nảy mầm, đặc biệt là loài D. megacalyx, tăng 3%.

THẢO LUẬN
Phương pháp tiếp cận đơn loài là công cụ mạnh mẽ để dự báo số phận tương lai của một loài trọng điểm; tuy nhiên, khám phá sự nảy mầm chiến lược trong một tập hợp các loài cùng xuất hiện giúp xác định mô hình và các quy trình trong hội họp cộng đồng (Jim enez-Alfaro et al. 2016), bao gồm cả cơ hội cùng tồn tại của các loài (Chesson 2000; Gremer & Venable 2014). Nghiên cứu hiện tại này đã kiểm tra phản ứng với nhiệt độ ấm lên ở một nhóm các loài đặc hữu phạm vi ngắn cùng xuất hiện từ một cộng đồng quần thể đa dạng sinh học thực vật ở miền nam Tây Úc. Các kỳ vọng là loài từ lượng mưa mùa đông mát mẻ này, khu vực này sẽ giảm tỷ lệ nảy mầm vào năm 2070 liên quan đến điều kiện hiện tại và sự thay đổi về khả năng nảy mầm tối ưu thời điểm do dự báo thay đổi theo mùa; tuy nhiên, giả thuyết khác có thể là sự gia tăng tỷ lệ nảy mầm với nhiệt độ tăng cao, bằng chứng là ở vùng khí hậu mát mẻ hơn (ví dụ: xem Milbau và cộng sự. 2009).
Ngược lại với mong đợi, hầu hết các loài dường như có khả năng chống chọi cao với ứng suất nhiệt độ trong quá trình giai đoạn nảy mầm của vòng đời, mặc dù có sự hiện diện với độ ẩm không đổi. Khi sự nảy mầm được mô phỏng theo mức tăng nhiệt độ trung bình hàng năm là 2,7 ° C và tối thiểu và nhiệt độ trung bình tháng tối đa tăng 2,1 và tương ứng ở nhiệt độ 3,2°C, 11 trong số 20 loài được nghiên cứu không được dự đoán sẽ có sự suy giảm khả năng nảy mầm. Hầu hết các loài đều có khả năng chịu đựng sự gia tăng nhiệt độ trong quá trình nảy mầm, nhưng mức tăng dự đoán là nhỏ (<1% đến 3%). Chín loài được dự đoán có tỷ lệ nảy mầm nhẹ giảm chủ yếu ở mức dưới 5%, mặc dù hai loài có mức giảm cao hơn một chút (6,5–7,0%). Có một số khác biệt về độ phù hợp của mô hình giữa các giá trị quan sát và dự đoán về tỷ lệ nảy mầm của một số loài (ví dụ E. desmondensis, E. megacarpa, Isopogon sp. Ravensthorpe, K. acicularis và M. stramentosa), không phải được hiểu đầy đủ mặc dù có thể do một số lý do: thiếu mô hình nảy mầm trên hệ GRD1 Temperature Gradient Plate hoặc khi nảy mầm xảy ra ở nhiệt độ cao ngoài nhiệt độ đã biết phạm vi cho loài (K. acicularis), hoặc khi có ít tế bào trong GRD1 Temperature Gradient Plate ghi lại sự nảy mầm (ví dụ Isopogon sp. Ravensthorpe), hoặc đơn giản là do số lượng hạt giống ít và thiếu khả năng nhân rộng của các phương pháp điều trị thử nghiệm. Cỡ mẫu nhỏ được sử dụng trong các thử nghiệm nảy mầm và thiếu nhân rộng có nghĩa là kết quả chắc chắn phải được xem xét một cách thận trọng: cuộc khảo sát này nên được xem như một sự sàng lọc nhiều loài để phát hiện khả năng dễ bị tổn thương do tăng nhiệt độ thay vì được nhân rộng hoàn toàn tập hợp các thí nghiệm mạnh mẽ. Tuy nhiên, bộ này các loài đặc hữu phạm vi ngắn đã chứng minh một biến số tương tự ứng phó với sự nóng lên toàn cầu như các loại gỗ khác (Cochrane 2016, 2017) và các loài không có thân gỗ (Dwyer & Erickson 2016) từ khu vực. Mặc dù có một số sự suy giảm nhỏ được dự đoán về khả năng nảy mầm, không ai được dự đoán sẽ phải chịu sự sụp đổ lớn do những thay đổi về nhiệt độ. Tuy nhiên, hạt có độ tuổi khác nhau và nhiều loại được lưu trữ trong vài năm trước khi sử dụng. Mặc dù lưu trữ không ảnh hưởng đến sự nảy mầm cuối cùng vì quá trình nảy mầm cao đối với hầu hết các loài, điều kiện bảo quản có thể gây ra hoặc giải phóng hạt khỏi trạng thái ngủ do đó làm thay đổi phản ứng của hạt đối với nhiệt độ, vì vậy điều này được thừa nhận là một hạn chế.
Khu vực này có lịch sử lâu dài về khí hậu ổn định (Hopper et al. 2016) nhưng dù sao cũng không đồng nhất về mặt môi trường (Hope và cộng sự 2015). Nhiều loài thực vật có khả năng nảy mầm linh hoạt chiến lược để đối phó với sự không chắc chắn về môi trường (Nicotra et al. 2010). Tính linh hoạt này có thể thúc đẩy sự cùng tồn tại trong thảm thực vật cộng đồng dưới điều kiện khí hậu hiện tại (Turcotte & Levine 2016) và tương tự, phản ứng nảy mầm linh hoạt có thể cho phép quần thể hình thành và tồn tại khi nhiệt độ toàn cầu tăng (Clauss & Venable 2000) với điều kiện hạt giống có thể nhận biết và ứng phó với các điều kiện tối ưu khi chúng xuất hiện (Donohue et al. 2010). Tuy nhiên, việc định lượng khả năng chịu đựng nhiệt độ cực cao có thể dễ dàng bị đánh giá thấp, như hạt giống trong điều kiện tự nhiên trải nghiệm đồng thời nhiều trình điều khiển thay đổi toàn cầu, một yếu tố có thể làm xói mòn tính linh hoạt của chúng (Valladares và cộng sự 2007).
Mặc dù đã thấy những thay đổi tối thiểu đối với sự nảy mầm cuối cùng, nhiệt độ tăng sẽ đi kèm với sự suy giảm đáng kể về lượng mưa mùa đông và mùa xuân (và hàng năm) (Hope et al. 2015). Độ ẩm là một yếu tố quyết định thích hợp quan trọng, với ứng suất nhiệt khả năng chịu đựng trong quá trình nảy mầm và xuất hiện của cây con không thể tách rời liên quan đến tình trạng thiếu nước. Thay đổi thời điểm nảy mầm tối ưu các sự kiện có thể xảy ra, đặc biệt là do sự suy giảm lượng mưa thu đông. Thay đổi điều kiện môi trường sẽ đặt ra các giới hạn về sự nảy mầm và thiết lập cây con nhưng người ta biết rất ít về việc những điều này sẽ tác động như thế nào đến các loài đặc hữu của khu vực. Có thể đó là cánh cửa cơ hội cho sự nảy mầm sẽ thu hẹp, với sự nảy mầm muộn hơn sẽ làm tăng nguy cơ gặp phải những điều kiện không thuận lợi. Những thay đổi này trong thời gian nảy mầm sẽ phụ thuộc vào cả nhiệt độ và điều kiện độ ẩm. Nảy mầm chậm là một ví dụ của một chiến lược phòng ngừa rủi ro đặt cược đa dạng (Venable 2007; Childs et al. 2010) và sự đánh đổi giữa các đặc điểm nảy mầm (ví dụ: nhanh hơn nhưng nảy mầm thấp hơn hoặc nảy mầm chậm hơn nhưng cao hơn) có thể hạn chế khả năng thích ứng của các loài với biến đổi khí hậu.
Nảy mầm sớm có thể nâng cao sức sống của cây trồng (Verd u & Traveset 2005) nhưng không nhất thiết dẫn đến việc thành lập thành công, và chỉ có một loài trong nghiên cứu này được dự đoán là trước sự nảy mầm.
Nhìn chung, có vẻ như sự nảy mầm sẽ xảy ra muộn hơn theo các kịch bản nóng lên toàn cầu vào năm 2070 như một sự thay đổi vào thời điểm bắt đầu nảy mầm dường như là điều không thể tránh khỏi. Thay đổi đến thời điểm nảy mầm có thể gây ra những hậu quả tiềm ẩn đối với toàn bộ vòng đời của cây và sức khỏe của cây (Walck và cộng sự 2011). Thời điểm nảy mầm quyết định các điều kiện một cây con có thể hình thành (Donohue 2005a) và có thể ảnh hưởng đến sức khỏe, sự tăng trưởng và khả năng sống sót của quần thể (Donohue 2005a,b; Verdu & Traveset 2005).
Các loài đặc hữu trong phạm vi ngắn có thể bị giới hạn ở các địa điểm cụ thể không phải do sự phù hợp của khí hậu mà là do sự không phù hợp của các điều kiện môi trường khác, chẳng hạn như tính chất của đất, hoặc do để hạn chế phân tán hoặc tương tác sinh học. Một số loài còn không yêu cầu tuyển dụng cây giống cho sự tồn tại của quần thể trong trung hạn nhờ khả năng nảy mầm sau xáo trộn chẳng hạn như lửa (ví dụ Allocasuarina hystricosa, E. desmondensis và Isopogon 1 Ravensthorpe). Điều này có thể giải thích tỷ lệ nảy mầm thấp, nhưng giá trị không được dự đoán – hạt giống của Isopogon được dự đoán sẽ trải qua khả năng nảy mầm giảm vào năm 2070. Tuy nhiên, ở loài này, kết quả cần phải được xem xét thận trọng vì chỉ nảy mầm xảy ra ở một số lượng nhỏ các ô trên tấm gradient và do đó việc mô hình hóa dữ liệu được quan sát có thể bị sai sót
KẾT LUẬN
Dự đoán tác động của sự thay đổi toàn cầu đối với quần thể thực vật trên cạn là rất quan trọng để quản lý và bảo tồn sự đa dạng thực vật ở tất cả các cấp. Giả định rằng các loài ở trạng thái cân bằng với khí hậu hiện tại và khí hậu đó kiểm soát sự phân bố thông qua khả năng chịu đựng sinh lý đối với các biến đổi khí hậu như nhiệt độ, không giữ được trong mọi trường hợp. Loài có diện tích hẹp các hốc nhận ra có thể không nhất thiết phản ánh khả năng chịu đựng khí hậu của loài và do đó, những dung sai này có thể bị đánh giá thấp, như đã được chứng minh ở đây. Nghiên cứu này góp phần vào sự phát triển tài liệu mô tả phản ứng nảy mầm của các loài đặc hữu phạm vi ngắn từ một khu vực có loài hoa đa dạng ở Tây Úc và cung cấp cái nhìn sâu sắc về loài cụ thể phản ứng và khả năng của chúng để đối phó với ứng suất nhiệt bên ngoài hốc nhiệt hiện tại. Mặc dù vậy, các cuộc điều tra khảo sát dựa trên phòng thí nghiệm sử dụng một biến khí hậu có ít giá trị sinh thái hơn thí nghiệm thực địa và các mô hình không thể sai lầm.
Kiến thức của chúng ta về sự nảy mầm trên đồng ruộng là không đầy đủ và liệu các loài có thể nhận thấy những điều kiện thuận lợi cho sự nảy mầm trên đồng ruộng và hậu quả về sức khỏe của thời gian nảy mầm như vậy đòi hỏi phải có thêm cuộc điều tra. Tính linh hoạt trong các đặc điểm tái sinh và sự chiếm giữ các hốc nảy mầm khác nhau nhìn thấy ở đây có thể giải thích sự ổn định của các cộng đồng giàu loài và sự cùng tồn tại của các loài đặc hữu trong điều kiện khí hậu hiện tại, nhưng chúng tôi thực sự không biết liệu sự linh hoạt này sẽ thúc đẩy hay làm mất ổn định sự chung sống của các loài dưới điều kiện khí hậu trong tương lai khi chúng ta xem xét các yếu tố gây căng thẳng cùng xảy ra. Những loài có tính linh hoạt hơn phản ứng nhiệt độ có khả năng đạt được lợi thế hơn phản ứng chậm hơn loài và được ưa chuộng dưới sự thay đổi khí hậu, nhưng chúng có thể làm đảo lộn sự cân bằng đã được thiết lập sẵn.
THÔNG TIN HỖ TRỢ BÔ SUNG DƯỚI THEO NỘI DUNG:
Hình S1. Sơ đồ nhiệt độ ngày/đêm°C được ghi trên tấm gradient nhiệt độ GRD1 Temperature Gradient Plate

Hình S2. Nhiệt độ trung bình ban ngày cho sự nảy mầm được vẽ so với thời gian tính bằng ngày cho đến khi nảy mầm lần đầu (T0 – cột hình bảng bên trái) và thời gian tính bằng ngày để tỷ lệ nảy mầm 50% (T50 – cột hình bảng bên phải) cho 20 loài.
Hình S3. Tỷ lệ nảy mầm dự đoán và giá trị trung bình thời gian nảy mầm (MTG) theo tháng đối với 20 loài đặc hữu phạm vi ngắn từ dãy Ravensthorpe.
Bảng S1. Tóm tắt các phân tích (bậc tự do df, xác suất F, tầm quan trọng của nó P và tầm quan trọng của chu kỳ quang) cho bốn mô hình và các biến nhiệt độ của chúng cho mỗi loài trong số 20 loài thuộc dãy Ravensthorpe.
Bảng S2. Số lượng hạt trên mỗi đĩa sử dụng trong thí nghiệm và hệ số tương quan Pearson (Pearson’s R) được sử dụng để kiểm tra mức độ phù hợp để có mô hình phù hợp nhất cho từng loài cho bốn thông số nảy mầm được đo.
Pearson’s R for best fit model | |||||
Seeds per dish | % germ | MTG | T0 | T50 | |
Acacia besleyi | 10 | 0.88 | 0.81 | 0.88 | 0.90 |
Acacia bifaria | 10 | 0.84 | 0.87 | 0.78 | 0.82 |
Acacia disticha | 15 | 0.96 | 0.87 | 0.90 | 0.96 |
Acacia durabilis | 10 | 0.97 | 0.82 | 0.82 | 0.93 |
Acacia heterochroa | 10 | 0.98 | 0.91 | 0.91 | 0.95 |
Acacia ophiolithica | 15 | 0.93 | 0.91 | 0.83 | 0.82 |
Acacia pinguiculosa | 10 | 0.95 | 0.83 | 0.73 | 0.84 |
Allocasuarina hystricosa | 20 | 0.94 | 0.69 | 0.77 | 0.89 |
Banksia laevigata | 10 | 0.92 | 0.42 | 0.53 | 0.88 |
Beaufortia orbifolia | 20 | 0.98 | 0.81 | 0.93 | 0.90 |
Calothamnus roseus ms | 10 | 0.88 | 0.78 | 0.77 | 0.86 |
Daviesia megacalyx | 10 | 0.89 | 0.71 | 0.68 | 0.84 |
Eucalyptus cernua | 20 | 0.83 | 0.51 | 0.53 | 0.91 |
Eucalyptus desmondensis | 15 | 0.59 | 0.86 | 0.81 | 0.79 |
Eucalyptus megacornuta | 12 | 0.59 | 0.68 | 0.70 | 0.59 |
Eucalyptus stoatei | 15 | 0.76 | 0.74 | 0.69 | 0.77 |
Isopogon sp. Ravensthorpe | 10 | 0.68 | 0.87 | 0.90 | – |
Kunzea acicularis | 20 | 0.61 | 0.45 | 0.30 | 0.39 |
Melaleuca penicula | 15 | 0.94 | 0.97 | 0.86 | 0.93 |
Melaleuca stramentosa | 15 | 0.53 | 0.66 | 0.79 | 0.62 |
Trên là trích dẫn tổng hợp của bộ phận R&D Service Công ty Thiết bị Ngày Nay, trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển sản phẩm – dịch vụ hiện nay của hãng Grant Instrument (UK) – sản phẩm hệ thống gradient nhiệt 2 chiều GRD1 Temperature Gradient Plate -do công ty đang cung cấp liên quan tới khoa học cây trồng – lĩnh vực Agri – Tech
Ngoài ra, với tư cách là đại diện hãng Grant Instrument (UK) tại Việt Nam cũng như một số thị trường khác như Lào, Cambodia., chúng tôi luôn cung cấp sản phẩm và dịch vụ sau bán hàng theo chính sách từ nhà sản xuất, các chương trình xúc tiến bán hàng luôn được hãng hỗ trợ, đặc biệt liên quan tới hệ thiết bị trong nghiên cứu này GRD1 Temperature Gradient Plate, nhằm đáp ứng hiệu quả nhu cầu đầu tư và tiết kiệm chi phi ngân sách cho đối tác khách hàng trong nước..
*Mọi thông tin liên quan tới bài báo này cũng như hệ thống Gradient nhiệt 2 chiều GRD1 Temperature Gradient Plate khi đăng lại cần ghi rõ nguồn tham khảo www.thietbingaynay.com
