节水减碳协同增效：灌溉策略调控小麦与小黑麦土壤CO2排放的品种特异性研究

《Discover Agriculture》：Less water and less carbon emission: irrigation strategies reduce soil CO2 emissions in wheat and triticale cultivars

本研究针对冬作小麦与小黑麦生产中水资源高效利用与碳排放控制的矛盾，通过设置30%、60%和90%三种作物蒸散量（ETc2通量（FCO2）变化及其与产量的关联。结果表明：30% ETc灌溉处理可降低约30%的FCO2排放，而品种3和9在低水条件下仍保持较高产量，实现了节水减排与稳产的协同优化。该研究为制定低碳灌溉制度提供了品种选择依据。

　　

在全球气候变化与粮食安全双重挑战下，如何实现农业增产与碳排放减排的协同成为关键科学问题。巴西马托格罗索杜苏尔州冬季作物生产面临水资源短缺与土壤碳流失的困境，传统高灌溉量虽能保障产量，却可能加剧土壤微生物活性导致的CO₂排放。这一矛盾促使研究者思考：是否存在一种精准灌溉策略，既能满足作物需水又能抑制土壤碳释放？

为此，Gava团队在《Discover Agriculture》发表的研究中，创新性地将灌溉生理学与土壤碳循环理论相结合，通过多品种对比实验揭示了小麦与小黑麦在不同水分条件下的碳排放规律。研究发现，作物的碳排放行为并非简单取决于灌溉总量，而是与基因型特性、生育阶段及水分胁迫程度形成复杂互作。例如在开花期，某些品种在90% ET_c灌溉下出现排放峰值，而另一些品种却在30% ET_c条件下表现活跃，这种差异性为品种特异性灌溉提供了理论依据。

研究采用随机区组裂区设计，通过便携式EGM-5系统（PP-Systems）实时监测开花期与收获期土壤CO₂通量，结合彭曼-蒙蒂斯法计算作物蒸散量，构建了灌溉-排放-产量三维响应模型。实验涵盖7个小麦和2个小黑麦品种，在1000平方米实验区内控制三种灌溉梯度，最终通过主成分分析与皮尔逊相关性检验解析变量间内在联系。

碳通量动态

开花期FCO₂呈现显著的品种与灌溉互作效应（P<0.05）。品种2和8在90% ET_c时排放最高，而品种6和7在30% ET_c下表现突出。这种差异与根系分泌物成分及微生物群落响应有关，例如高水分条件可能促进革兰氏阴性菌增殖，加速土壤有机碳（SOC）矿化。收获期各处理间无显著差异，说明作物衰老阶段碳分配模式趋于一致。

产量响应机制

所有品种在90% ET_c时产量最高，但品种3和9在30% ET_c下仍保持较高产量，显示其水分利用效率（WUE）优势。主成分分析表明，品种5和9在低水条件下产量与FCO₂呈负相关，暗示其碳分配更偏向籽粒形成而非土壤呼吸消耗。

讨论与启示

该研究突破传统灌溉理论框架，首次系统阐释了作物基因型通过调控根际碳循环影响土壤碳排放的生理机制。品种3和9的优异表现提示其可能携带控制气孔导度与碳分配的关键基因，这为分子育种提供了新靶点。实践中采用30% ET_c灌溉结合特定品种，可在减产风险可控前提下实现碳减排，这对发展中国家的低碳农业具有示范意义。

研究结果强调了农业管理措施需考虑基因型与环境互作（G×E）的复杂性。未来应开展多季节定位观测，结合稳定同位素示踪技术解析光合碳在土壤-植物系统的转运路径，为构建智慧灌溉下的碳中性农业提供理论支撑。