【期刊信息】

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刊名:植物学报
曾用名:植物学通报
主办:中国科学院植物研究所;中国植物学会
主管:中国科学院
ISSN:1674-3466
CN:11-5705/Q
语言:中文
周期:双月
影响因子:1.422857
被引频次:190718
数据库收录:
中文核心期刊(2017);SCI科学引文索引(2014);统计源期刊(2018);CSCD中国科学引文库(2019-2020);期刊分类:林业

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压力大的时候,植物也会尖叫,而且超级响

来源:植物学报 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2022-03-01

作者:网站采编

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【摘要】图源|Little Shop of Horrors 不要以为植物很安静,受到什么打击都不声不响。其实是我们的耳朵,没听到它们的声音…… 撰文 | 栗子 审校 | Clefable 人类在承受压力又无处释放的时候,可能


图源|Little Shop of Horrors

不要以为植物很安静,受到什么打击都不声不响。其实是我们的耳朵,没听到它们的声音……

撰文 | 栗子

审校 | Clefable

人类在承受压力又无处释放的时候,可能会跑去一个空旷的地方用力大喊,仿佛这样就能把积压的情绪排出体外,消散在空气里。

假如是一株植物遭遇生存压力,想到处乱跑或许不大现实。?但即便不能轻易移动,它发出的声音依然可以穿过空气,飘去更远的地方。

通常,人类只靠自己的耳朵很难听到这些声音,才会以为植物是一群沉默的生命。但实验室里的科学家们却在设备的帮助下,收集到了植物“呐喊”时的声波。

当然,在此之前研究人员要先施加一些伤害,才能逼得植物喊出声来。所以,他们到底做了什么?

受了伤,就尖叫

来自以色列特拉维夫大学的伊扎克·凯特(Itzhak Khait)和他的同事,为了捕捉植物的声音,给它们设定好两种困境,一是干旱,二是茎被切割。

接受这些考验的选手,都是我们比较常见的植物,番茄和烟草。实验开始前,它们都在湿润的土壤中健康地生长。而实验开始后,植物的命运就有了分别:?一部分再也没被浇水,一部分被切断了茎,还有一部分继续在正常的条件下生活,是对照组。

图源|原论文

实验在隔音箱里进行,收音设备就放在距离植物?10厘米远的地方,听着植物受到不同伤害之后,都会发出怎样的声音。

结果,不论是遭受干旱胁迫的植物,还是茎被切断的植物,都发出了不小的声响:音量在?65分贝左右(通常两人面对面讲话的音量约有60分贝),频率在20 000~100 000赫兹之间,是?超声波。

人类的耳朵,大概只能听到20~20 000赫兹之间的声音,且随着年龄渐老,这个范围还会缩小。所以,如果把收音设备换成一个人,站在距离植物10厘米远的地方,不太可能捕捉到那么高频率的“尖叫”。

这些叫喊声,还来得十分频繁。受到干旱胁迫的番茄植株,平均每小时发出35声,烟草植株是11声。而当茎被切割,番茄植株在接下来的一小时内,平均发出25声,烟草植株则是15声。相比之下,没有遭遇干旱又没有被切割的植物,只是偶尔发出声音,平均每小时测不到一次。

所以科学家相信,这些超声波就是植物面临生存压力时做出的反应。当然,除了缺水和被切,植物还会面临许多其他的压力,未必每一种都能形成尖叫声。

这声音是怎么产生的?

声音,无非是物体在振动。

早在上世纪60年代,就有科学家在植物干旱时检测到了振动,并且相信那些振动是?空穴现象(cavitation)带来的。缺少水分时,植物的木质部当中,水里溶解的空气会形成气泡,然后气泡不断膨胀乃至爆裂,这便是一种空穴现象。

而空穴现象会让植物体内的应力重新分布,当应力在一个部位集中起来,就有可能快速释放出大量的能量:是机械能转化为了声能,所以这个过程被称作“?声发射”(Acoustic Emission,AE)。

1966年的研究中,科学家在蓖麻的叶子和叶柄上,都检测到了振动|Milburn & Johnson

半个多世纪前的研究者,正是通过检测植物发射出的波形,发现了它在振动。如今在工业上,人们也常常用声发射的原理,来检验一块材料有没有缺陷。如果利用多枚传感器,还可以确定缺陷所在的具体位置。

只不过,用声发射来检测某块材料或某株植物的时候,通常需要把传感器直接连在被测的物体上。?所以在过往研究当中,科学家虽然捕捉到植物的声音,但声波都是依靠植物体本身来传播、并被设备接收到的,不能证明外界也有机会听到那些声音。

但这一次,特拉维夫大学的研究团队把收音设备放在10厘米远的地方,就证明了植物在缺水或是遭受切割的情况下,发出的超声波确实?在空气里传播了。?而这意味着,即便人类听不到,还可能有其他动物听得到。

科学家说,他们收集到的那些超声波,对许多哺乳动物(如小鼠)和昆虫(如蛾)来说,站在?3~5米之外也可能听到。这对研究者来说十分重要。

超声波和超声波,还有区别

研究团队发现,虽然在干旱和茎被切割时,植物都发出了超声波,但在两种不同的压力之下,植物发出的超声波还是有些差别。

具体说来,他们写了一个机器学习算法,也就是AI,把两种情况下收集到的声波投喂给AI,帮它训练出区分干旱植物和被切植物的能力。训练完成后,AI分辨二者的正确率超过了?70%。


文章来源:《植物学报》 网址: http://www.zwxbzz.cn/zonghexinwen/2022/0301/2067.html


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