神奇！向日葵小幅移动竟为最大获取阳光
我们大多数人不会整天看着自家的室内植物生长。我们只是偶尔能看到它们生命的迹象，比如一片新叶展开，一根茎朝着窗户倾斜。
但在 1863 年的夏天，查尔斯·达尔文卧病在床，无事可做，只能密切观察他的植物，以至于他能察觉到它们微小的来回移动。他黄瓜植株上的卷须 打着圈摆动，直到碰到一根棍子，然后它们就开始缠绕在棍子上。
“我被我的卷须逗得很开心，” 他写道。
这种乐趣逐渐演变成了对鲜为人知的植物运动世界长达数十年的迷恋。他把自己详细的观察和实验整理在 1880 年出版的一本书中，名为 《植物的运动力量》。
在一项研究中，他 每隔几个小时就追踪一片康乃馨叶子的动态，持续了三天，揭示出一条不规则的环形、锯齿状的路径。黄瓜卷须的摆动和康乃馨叶子的曲折都是被称为回旋运动的固有、普遍存在的植物运动的例子——这个词来自拉丁语 circum（意为“圆”）和 nutare（意为“点头”）。
不同植物物种中的回旋运动在大小、规律性和时间尺度方面都有所不同。但其确切功能仍不清楚。
我是一名物理学家，对理解生命系统中的集体行为感兴趣。和达尔文一样，我也被回旋运动所吸引，因为它们可能是植物群体中更复杂现象的基础。
向日葵的模式
2017 年的一项研究揭示了一个有趣的观察结果，这使得我和我的同事们对回旋运动在植物生长模式中可能发挥的作用感到好奇。在这项研究中，研究人员发现，密集种植的向日葵自然形成了近乎完美的之字形模式，每株植物都朝着与行交替的方向倾斜。
这种模式让植物能够避免被相邻的植物遮挡，并最大限度地暴露在阳光下。这些向日葵茁壮成长。
研究人员随后以相同的密度种植了一些植物，但对它们进行了限制，使它们只能直立生长而不能倾斜。这些受到限制的植物，其产油量比那些能够倾斜从而获取最大阳光量的植物更低。
虽然由于存在疾病传播的可能，农民没法把向日葵种得这么紧密，但在未来，他们可能能够利用这些模式来想出新的种植策略。
自组织和随机性
这种自发形成的模式是自然界中自组织的一个很棒的例子。自组织指的是最初无序的系统，如植物丛林或蜂群，在没有任何控制的情况下实现有序。秩序源自系统中个体成员之间的相互作用，以及它们和环境的相互作用。
有点让人意想不到的是，噪声——也被称作随机性——促进了自组织。以一群蚂蚁为例。
蚂蚁在朝着食物源爬行时，会在身后分泌信息素。其他蚂蚁通过跟随信息素踪迹找到这个食物源，它们反过来会通过分泌自身的信息素，进一步强化它们走过的路径。随着时间的推移，蚂蚁会汇聚到前往食物的最佳路径上，并且只有一条路径占主导地位。
但是，如果出现更短的路径，蚂蚁不一定仅仅通过遵循现有的路径就能找到这条路径。
不过，如果有几只蚂蚁随机偏离了原有路径，它们或许会意外发现更短的路径并开辟出一条新路径。因此，这种随机性给蚂蚁的系统带来了一种自发的变化，让它们能够去探索其他的可能性。
最终，更多的蚂蚁会追随新的路径，很快更短的路径便能占据优势。这种随机性有助于蚂蚁适应环境的变化，因为有几只蚂蚁会主动去寻找更直接的获取食物的途径。
在生物学里，自组织系统在各种规模上都能被发现，从细胞内蛋白质的模式到社会结构复杂的蜜蜂群体，它们一同筑巢并采集花蜜。
向日葵自组织中的随机性
那么，随机且不规则的回旋运动能够支撑向日葵的自组织吗？
我和我的同事们通过跟踪我们在实验室种植的年轻向日葵的生长来探索这个问题。使用每五分钟拍摄一次植物的相机，我们追踪了植物的运动情况，来观察它们的回旋路径。
我们看到了一些环路、螺旋，还有许多锯齿状的运动。这些最终看上去大体上是随机的，跟达尔文的康乃馨很像。但是当我们把植物成排地放在一起时，它们就开始彼此远离，形成了跟我们之前研究中所看到的相同的之字形布局。
我们分析了植物的回旋运动，发现在任何给定的时间，植物运动的方向似乎完全独立于大约半小时前的运动方式。如果你每隔 30 分钟测量一次植物的运动，它似乎会以完全随机的方式进行运动。
我们还测量了该植物的叶子在两周内的生长量。通过把所有这些结果整合起来，我们勾勒出了植物自身移动和生长的情形。这些信息使我们能够通过计算为向日葵建模，并模拟其在生长过程中的行为。
向日葵模型
我们将每株植物简单地建模为茎上的圆形冠，冠根据我们实验测量的生长速率而扩展。模拟的植物以完全随机的方式移动，每半个小时“迈一步”。
我们通过调整步长创建了具有较低或较高强度的回旋运动的模型向日葵。在这个范围的一端，向日葵更有可能迈出小步而非大步，致使平均移动缓慢且幅度最小。在另一端，向日葵迈出大步和小步的可能性一样，从而导致运动高度不规则。我们在实验中观察到的真正的向日葵处于中间位置。
植物需要光才能生长，并且进化出了检测阴影并改变自身生长方向的能力来应对。
我们希望我们的模型向日葵也能做同样的事情。因此，我们设定当两株植物的阴影靠得太近时，它们会开始向相反的方向倾斜。
最后，我们想看看是否能在我们的模型中复制我们在真实向日葵中观察到的之字形模式。
首先，我们将模型向日葵设置为进行小的回旋运动。它们的避光反应将它们彼此推开，但这不足以产生之字形——模型植物仍然排成一行。在物理学中，我们把这称为“受挫”系统。
然后，我们让植物进行大幅度的环绕运动。这些植物开始以随机的模式移动，这种模式常常导致植物靠得更近而非更远。同样，没有我们在田野中看到的那种之字形模式。
但是，当我们让模型植物进行中等幅度的运动，其幅度类似于我们的实验测量结果时，植物能够自我组织成之字形模式，使每株向日葵都能获得最佳的光照。
所以，我们表明，这些随机的、不规则的运动帮助植物探索周围环境，找到有利于它们生长的理想排列方式。
植物比人们所认为的要活跃得多。通过花费时间跟踪它们，科学家和农民能够揭开它们的秘密，并利用植物的运动来为自身谋取利益。
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