灌浆期水温与氮含量协同调控对稻米品质的影响机制及优化管理策略研究

推荐：针对全球变暖背景下高温导致稻米垩白粒(CG)增加的问题，研究人员通过多地点田间试验结合通径分析，揭示了灌水管理通过水温(Tw )、氮浓度(Nw )和籽粒蛋白含量(GPC)三条路径影响稻米品质的机制，为优化水肥协同管理提供了理论依据。

　　

随着全球变暖加剧，高温胁迫导致水稻灌浆期垩白粒(chalky grains, CG)比例增加，严重降低稻米品质和农民收益。传统认为降低稻田水温(T_w
)是改善品质的关键，但近年研究发现该措施可能适得其反。这一矛盾现象背后，隐藏着水温与氮素动态的复杂互作机制尚未被揭示。为此，日本石川县立大学、东京大学等机构的研究人员开展了一项跨区域联合研究，通过多环境田间试验结合通径分析，首次阐明了水温调控对稻米品质的三重作用路径，相关成果发表在《Field Crops Research》。

研究团队在2016-2021年间，选取日本石川县、东京和茨城县三处典型稻区开展田间试验。这些试验点具有显著差异的灌溉水温（4-28°C）和氮浓度（0.2-4.3 mg N L^-1
），并采用流动灌溉（连续换水）与传统灌溉对比设计。通过多点位同步监测20天灌浆期的水温(T_w
)、空气温度(T_a
)、稻田水氮浓度(N_w
)，结合成熟期籽粒蛋白含量(GPC)和垩白粒分类检测（包括乳白粒MWG和腹背白粒BBWG），构建了包含82组数据的多元数据库。采用通径分析法解析了BBWG与GPC的双重回归关系，量化了水温直接效应、水温间接效应和氮供给间接效应三条路径的贡献度。

3.1 稻田水温与氮浓度的空间分布特征
流动灌溉显著改变了田间微环境，石川县低温（25.9±1.7°C）、低氮（1.9±1.0 kg ha^-1
）灌溉导致近入口区域水温降低4-5°C；东京虽水温同样较低（23.7±2.5°C），但高氮灌溉（22.0±8.2 kg ha^-1
）形成独特环境；茨城县则呈现高温（27.9±1.7°C）、均氮（1.2±0.3 kg ha^-1
）特征。这种梯度差异为机制解析提供了天然实验场。

3.2 垩白粒形成的关键驱动因素
数据分析显示BBWG与T_w
(r=0.63)、T_a
(r=0.55)呈正相关，与GPC(r=-0.44)负相关。东京试验区因高氮供给(GPC 7.4±0.7%)使BBWG低至3.6±2.0%，而茨城低氮区(GPC 5.7±0.2%)BBWG高达24.4±19.2%，证实氮素状态是品质调控的关键靶点。

3.3 通径分析揭示三重作用机制
全数据模型(R²
=0.84)显示：①水温每升高1°C直接增加BBWG 12%（通过降低稻株温度）；②水温通过抑制土壤氮矿化间接增加BBWG（系数b₁
=0.00817）；③氮供给(NS)通过提升GPC间接降低BBWG（系数b₃
=0.00886）。值得注意的是，东京高氮条件下水温效应逆转（b₁
=-0.0228），证明氮供给可抵消降温的负面效应。

4.1 水温调控的"双刃剑"效应
传统认知中降温措施的局限性被量化证实：水温降低1°C仅能补偿气温升高0.25°C的负面效应，因降温对穗部温度影响较弱（仅降低0.11°C/90cm）。更关键的是，降温会抑制土壤氮矿化，导致GPC下降4.75%。这解释了为何单纯降温可能恶化品质——如石川县案例中BBWG反而增加11.6%。

4.2 灌溉水质的决定性影响
研究首次揭示氮浓度是水温调控效果的关键调节因子。东京案例表明，当灌溉水氮浓度>3.2 mg L^-1
时，氮供给效应(③)可完全抵消降温负面效应(②)，实现BBWG降低55%的显著改善。这一发现颠覆了"低温即有益"的传统认知，为精准灌溉提供了新标准。

4.3 水肥协同管理的实践路径
作者建议建立基于水质特征的决策系统：对于低温高氮水源（如东京地下水），推荐增加灌溉量以同步实现降温和补氮；而对低温低氮水源（如石川河水），需配合追肥来补偿氮素损失。研究同时指出，未来需开发整合水温-氮素-作物模型的智能决策系统，以适应不同品种和气候区的精准管理需求。

这项研究通过创新的通径分析框架，解构了稻田生态系统中的水-氮-温度耦合关系，为应对气候变化下的水稻优质生产提供了理论基石和实践指南。其核心价值在于突破单一因素研究的局限，建立了多过程协同调控的新范式，这对全球主要稻区的可持续生产具有重要战略意义。