水稻田甲烷排放的植物主导路径：δ13C-CH4季节性动态及其与光合作用的关联机制

南京大学团队通过连续原位观测水稻田CH4及δ13C-CH4，首次揭示植物介导传输途径主导δ13Csource季节性变化，发现其与水稻光合作用(GPP)显著相关。该研究为区域至全球尺度稻田CH4通量估算提供了新范式，对实现巴黎气候协定目标具有重要科学意义。

　　

在全球变暖背景下，甲烷(CH₄)作为温室效应仅次于二氧化碳(CO₂)的气体，其百年尺度全球增温潜势(GWP)可达CO₂的30倍。水稻田贡献了全球约8%的人为CH₄排放，但传统估算方法存在显著不确定性。核心矛盾在于：稻田CH₄的稳定碳同位素特征(δ¹³C-CH₄)存在显著时空异质性，而现有全球模型仍采用固定值(-65‰至-55‰)，尤其缺乏对植物介导传输(plant-mediated pathway)这一关键过程的动态量化。

南京大学联合国内外多家机构，在江苏句容观测站(31°48'N)开展了水稻全生长季原位实验。研究团队采用三高度(0.5/1.5/3.0 m)梯度观测系统，结合同位素腔环降光谱技术(CRDS)，首次获取了CH₄浓度与δ¹³C-CH₄的连续动态数据。通过Keeling曲线法反演源信号δ¹³C_mix，并耦合IBIS和BEPS-CH₄模型分离植物(δ¹³C_P)与非植物途径(δ¹³C_NP)贡献。关键技术包括：多高度同步采样设计、水汽干扰校正算法、基于光合有效辐射(PAR)的GPP模型约束，以及亚洲主要稻区δ¹³C_source数据库构建。

结果解析
Temporal variations of CH₄ and δ¹³C-CH₄ observations
数据显示CH₄浓度在分蘖期(DOY200)至抽穗期(DOY250)显著升高，δ¹³C_obs呈现"U型"季节变化。垂直梯度分析表明，0.5m高度的δ¹³C_mix较3.0m偏负1.3‰，这种差异在抽穗后扩大，揭示冠层高度对同位素信号捕获的关键影响。

Variations and partitioning of δ¹³C-CH₄ source signatures
质量平衡模型显示：δ¹³C_P在生长期持续偏负(从-61.3‰降至-72.3‰)，而δ¹³C_NP保持稳定(-68.5±0.97‰)。植物途径贡献率(k_p)通过两种模型验证，证实其主导了δ¹³C_source约83%的变异。

Correlations of δ¹³C-CH₄ with GPP and TER
δ¹³C_source与GPP呈显著负相关(R²=0.85)，尤其在营养生长期。这种关联源于双重机制：光合产物通过根系分泌物促进产甲烷菌底物供应，同时水稻通气组织发育增强CH₄传输效率。

结论与展望
该研究突破性地揭示：稻田CH₄同位素动态主要受植物传输路径而非产甲烷过程控制，GPP可作为大尺度排放模拟的有效代理。这一发现挑战了传统以微生物途径为核心的δ¹³C解释框架，为改进IPCC清单方法学提供了实验基础。研究建议将水稻光合模型纳入CH₄同位素预算，特别是在占全球产量90%的亚洲稻区。未来需针对不同土壤类型开展多站点验证，并开发区分冒泡(ebullition)与扩散(diffusion)路径的新型观测技术。