The Impact of Carbon Quantum Production on Photosynthesis Physiology and Carbon Process
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 98
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWENT-11-1_008
تاریخ نمایه سازی: 6 مرداد 1405
چکیده مقاله:
The study of Carbon Quantum products is very important. In this study, experiment was conducted under controlled greenhouse conditions using four treatment groups: ۰, ۲۵, ۵۰, and ۱۰۰ mg/LCQDs. The CQDs were administered through foliar spraying over ۲۱ days, and physiological measurements were taken using chlorophyll fluorometry, spectrophotometry, and soil CHNS analysis. The ۵۰ mg/L treatment yielded optimal results: Photosystem II quantum yield (Fv/Fm) increased by ۱۴%, electron transport rate by ۴۰%, and oxygen evolution by ۴۲%. Rubisco activity rose by ۱۳۰%, with RuBP and PGA levels increasing by ۳۴% and ۳۲%, respectively. Leaf carbon content improved by ۵۰%, root biomass by ۴۵%, and soil organic carbon by ۴۰%. Microbial colony-forming units (CFU) increased by ۲۵%, soil respiration by ۳۳%, and the C/N ratio shifted from ۱۲.۵ to ۱۳.۸. These enhancements are attributed to CQDs facilitating electron transfer in Photosystem II and stabilizing Rubisco via electrostatic interactions, while forming highly stable CQD-humic complexes that improve soil carbon retention. Compared to previous studies using synthetic CQDs on model crops, this research demonstrates superior efficacy at lower concentrations, with no observed toxicity. The findings highlight the potential of bio-derived CQDs as eco-friendly agents for boosting carbon capture and promoting sustainable agroforestry.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sajjad Babaei
Department of DAI, International Iranian DAI Institute, Tehran, Iran
Kolsum Babaei
Department of forestry, University of Ilam, Faculty of Agriculture, Ilam, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :