土壤温度调控稻田垩白米粒发生：揭示小尺度热环境差异对稻米品质的影响及其气候适应策略意义

本研究针对全球变暖背景下水稻垩白米粒(CRG)发生率上升严重影响稻米品质和农民收益的问题，通过连续三年(2019-2021年)对日本筑波市周边20余个农户稻田的实地观测，首次量化了田间尺度土壤温度变异及其与CRG发生的关系。研究发现八月田间土壤温度变异达0.5°C，与气温年际变异相当；CRG发生率田间变异(标准差4.3%)显著大于年际变异，且抽穗后20天土壤温度与CRG发生率呈显著正相关。该成果为通过水分管理调控土壤温度、降低CRG发生率提供了科学依据，对制定针对性气候适应策略具有重要意义。

　　

在全球气候变暖的背景下，水稻生产正面临着前所未有的挑战。其中，垩白米粒(chalky rice grains, CRG)的发生已成为影响稻米品质和农民收入的关键问题。这些外观不透明、淀粉颗粒发育不全的劣质米粒，主要由于灌浆期高温导致，不仅降低了稻米的商品等级和市场价值，还在加工过程中更容易破碎，进一步减少可销售产量。据统计，日本47个都道府县中约一半已报告CRG发生率增加作为气候变化的负面影响，预计到2040年代，在高排放情景下CRG发生率将翻倍，造成年均4.014亿美元的经济损失。

尽管以往研究已明确CRG发生率与气温呈正相关，但越来越多的证据表明，淹水稻田中的水和土壤温度也能调节CRG的发生。由于各个稻田的水分管理措施存在差异，导致土壤和水温有所不同，进而可能影响CRG发生率。然而，尚无研究明确调查田间尺度土壤和水温变异对CRG发生率的影响。

为了解决这一知识空白，由Yuji Masutomi领衔的研究团队在《Field Crops Research》上发表了最新研究成果。研究人员在2019-2021年连续三年对日本筑波市10公里半径范围内的20多个农户稻田进行了实地观测，量化了土壤温度和CRG发生率的田间变异，并分析了二者之间的关系。

研究团队主要采用了田间观测法，在超过20个农户稻田中安装土壤温度数据记录仪，监测抽穗前至收获期间的土壤温度变化；同时通过采样分析，在收获前采集水稻植株样品，经干燥、脱粒和去壳后，使用谷物鉴别仪测定三种类型CRG（BAB、BSE和MLK）的发生率；并运用统计分析方法，计算土壤温度的平均值、标准差和变异系数，以及其与CRG发生率的相关性。

3.1. 田间土壤温度变异性

结果显示，所有田块的日平均土壤温度(_Ts)密切跟随日气温(_Ta)波动。8月份所有田块的平均土壤温度(_TsAUG)在2019、2020和2021年分别为26.9、26.9和26.0°C，而相应的平均气温(_TaAUG)分别为27.4、27.8和26.5°C，表明_TsAUG和_TaAUG相关，土壤温度的年际变异主要源于气温的年际变异。

日最高和最低土壤温度(_Tsmax和_Tsmin)也跟随日最高和最低气温(_Tamax和_Tamin)的日波动，但_Tsmax低于_Tamax，而_Tsmin高于_Tamin，表明土壤温度的日较差小于气温。8月份田间土壤温度日较差的平均值在2019、2020和2021年分别为2.0、2.6和2.6°C，而气温日较差分别为7.9、9.6和8.0°C，这可能是由于稻田表面水层的高热容量所致。

研究发现田间间土壤温度存在显著变异性。_SDfAUG在2019-2021年分别为0.50、0.54和0.42°C，三年平均为0.49°C。这种田间间土壤温度变异性与日平均气温年际标准差0.54°C相当。最高和最低土壤温度也表现出显著的田间间变异性。最高土壤温度的田间间标准差(_SDfmaxAUG)在2019-2021年分别为0.69、0.94和0.59°C，三年平均为0.74°C；最低土壤温度的田间间标准差(_SDfminAUG)分别为0.47、0.42和0.51°C，三年平均为0.47°C。_SDfminAUG与平均土壤温度的标准差(_SDfAUG)相当，但_SDfmaxAUG始终高于_SDfAUG，尤其是在最高温度的2020年。

3.2. 田间CRG发生率的变异性

CRG发生率在所有田块中也显示出大的田间间变异性。2019-2021年所有田块的总CRG发生率平均分别为11.2%、13.6%和8.0%。三年平均和年际标准差分别为11.0%和2.8%。按CRG类型分，所有田块和所有年的平均发生率为BAB 1.0%、BSE 5.1%、MLK 4.8%，表明BSE和MLK对总CRG发生率的贡献最大，而BAB的贡献要小得多。

CRG发生率在三年中都表现出大的田间间变异性。最高发生率分别为24.5%、26.1%和14.5%，最低发生率分别为3.9%、6.0%和3.5%。最高和最低值之间的差异分别为20.5%、20.2%和11.0%，田间间标准差分别为5.0%、5.3%和2.7%。三年标准差的平均为4.3%。比较这种田间间变异性(4.3%)与年际变异性(2.8%)，前者比后者大50%以上，表明CRG发生率的空间变异性远大于其年际变异性。

为探究导致CRG发生率大的田间间变异性的因素，研究了CRG发生率与抽穗后20天日平均土壤温度(_Ts20)的关系。对于总CRG发生率，在所有三年中都观察到与_Ts20的显著正相关。决定系数(R2)在2019、2020和2021年分别为0.318、0.290和0.239，三年平均为0.282，表明约30%的总CRG发生率田间间变异性可以由_Ts20的田间间变异性解释。

_Ts20与各CRG发生率的关系显示，BAB和BSE与_Ts20呈显著正相关，而MLK则不相关。三年平均R2值对于BAB、BSE和MLK分别为0.301、0.326和0.110。BSE在三种类型中具有最高的R2，并且如上所述也具有最大的平均发生率，因此BSE对由_Ts20解释的总CRG发生率田间间变异性的贡献最大。

最高和最低土壤温度(_Tsmax20和_Tsmin20)与各CRG发生率的关系显示，与平均土壤温度类似，_Tsmax20与总CRG发生率在所有三年中都呈显著正相关。然而，_Tsmin20与总CRG发生率之间没有观察到显著相关。在CRG类型中，对总CRG发生率田间间变异性贡献最大的BSE与_Tsmax20和_Tsmin20都显示显著相关，但_Tsmax20的相关系数较大，而_Tsmin20的较小。此外，MLK与_Tsmax20或_Tsmin20都没有显示显著相关，与_Ts20的情况类似。这些结果解释了为什么_Tsmax20与总CRG发生率显著相关，而_Tsmin20则不相关。因此发现_Tsmax20对总CRG发生率田间间变异性的贡献大于_Tsmin20。

CRG发生率与_Ts20的线性关系的回归分析提供了有用的见解。2019-2021年总CRG发生率(_RTTL)的回归方程如下：_RTTL = 2.84_Ts20 – 65.2 (R2 = 0.305*)。因此发现当_Ts20降低1°C时，总CRG发生率预计减少2.84%。还可以推断，为了将总CRG发生率保持在10.0%、15.0%或20.0%以下，_Ts20应分别低于26.5、28.2或30.0°C。

为检验静态特性（如土壤肥力）对CRG发生率田间间变异性的影响，显示了各田块历年总CRG发生率。如果静态特性（如土壤肥力）的影响比每年变化的因素（如_Ts20）更强，那么CRG发生率在同一田块的历年之间应该相关——即预计会有持续高或低发生率的田块。结果显示2019年和2021年间存在正相关，但2019年和2020年间或2020年和2021年间则没有。这表明高CRG发生率的田块在历年间并不一致。换句话说，各田块的静态特性对CRG发生率的田间间变异性没有显著贡献。_Ts20的年际相关性显示，与CRG发生率类似，_Ts20在2019年和2021年间也显示显著正相关。因此，2019年和2021年间总CRG发生率的显著正相关可归因于_Ts20的相关，而不是各田块的静态特性。这些结果表明各田块的静态特性在解释CRG发生率田间间变异性方面的作用小于_Ts20。

抽穗后土壤温度的这种变异性由两个组成部分构成：一是田块间土壤温度的差异，二是抽穗期的差异，这导致了不同的20天气温 profiles。这些组成部分的比较显示，两者对观察到的变异性的贡献几乎相等（_SDf和_SDd的三年平均值分别为0.51°C和0.49°C）。换句话说，CRG发生率田间间变异性约三分之一可以由抽穗后20天土壤温度的变异性解释，而这种变异性平均分配于抽穗期的差异和田块水平土壤温度的差异。

研究结论表明，即使在小于10公里的狭窄空间范围内，也存在显著的田间土壤温度变异性，其程度与气温的年际变异性相当。同样，CRG发生率也存在明显的田间变异性，大大超过了CRG发生率的年际变异性。此外，这两个变量显著相关，表明较高的土壤温度会增加CRG发生率。

观察到的抽穗后20天土壤温度的田间变异可归因于两个组成部分：抽穗期的差异和田块间土壤温度的固有差异。这两个组成部分对CRG发生率的田间变异的贡献相等。展望未来，确定土壤温度田块特异性差异的根本原因有望制定有效的适应策略，以减轻未来气候条件下的CRG发生率。

这项研究的重要意义在于首次量化了田间尺度土壤温度变异及其与CRG发生的关系，揭示了即使在小空间尺度上也存在显著的热环境差异，这种差异对稻米品质有重要影响。研究结果为通过水分管理措施调控土壤温度、降低CRG发生率提供了科学依据，为制定针对性的气候适应策略指明了方向，对保障水稻生产质量和农民收入具有重要的实践价值。