贝宁生态农业系统中适应气候变化与土壤改良的棉花理想型构建研究

本研究针对西非贝宁棉花产业面临的土壤退化与气候变化双重挑战，通过田间试验与CROPGRO-Cotton模型模拟相结合，系统评估了6个棉花品种在4种耕作体系（PT/PTI/CA_ST/CA_NT）下的表现。研究发现Tamcot_camde和Okp768品种在保护性农业（CA）系统中表现优异，其大粒种子、厚叶晚熟等性状可提升20%产量，并显著改善水氮利用效率（WUE/NUE）。该研究为非洲棉区品种选育提供了关键性状参数和气候适应策略。

　　

在西非国家贝宁，棉花产业是国家经济支柱，贡献了53%的出口收入和30%的就业岗位。然而当前棉花生产面临严峻挑战：传统犁耕（PT）导致土壤退化，气候变化预计将使产量降低20%，而现有育种体系仍聚焦于传统耕作模式。更棘手的是，当地平均种子棉产量（SCY）长期停滞在1.2 t·ha^-1，仅为理论潜力（4.5 t·ha^-1）的27%。这些困境催生了一个关键科学问题：如何构建适应生态农业系统（Agroecological cropping systems）且能应对气候变化的棉花理想型（Ideotype）？

为破解这一难题，贝宁棉花研究所（IRC）联合法国国际农业研究中心（CIRAD）等机构，在2010-2023年开展了跨学科研究。研究团队创新性地将田间试验与作物模型（CSM）相结合：在贝宁两大棉区（Soaodou和Savalou）设置4种耕作系统对比试验，评估6个具有形态生理差异的棉花品种（如早熟型Oultan、厚叶型Tamcot_camde等），同时运用CROPGRO-Cotton模型模拟设计虚拟理想型。这项发表于《Journal of Cotton Research》的研究，首次系统揭示了CA系统（保护性农业）下的棉花适应机制。

研究采用多尺度技术方法：通过4年田间试验获取土壤水分动态（0-60 cm土层EW）、叶片参数（LAI/SPAD/SLA）和产量构成数据；利用DSSAT平台（V4.8.2）校准模型遗传参数；采用敏感性分析筛选关键性状（如LFMAX/SIZLF等）；基于历史气候数据（2003-2023）和RCP情景（2.6/4.5/8.5）预测2050年表现。样本来源于当地主栽品种和引进种质，覆盖不同熟期和株型。

【模型校准与验证】
土壤参数校准显示Soaodou地区持水能力更强（SLPF=1.00 vs 0.85），CA系统显著抑制深层根系生长（SRGF系数降低）。模型对开花期（RMSE≤3.5天）和产量（RRMSE<20%）的模拟精度达标，其中Tamcot_camde的SCY模拟值（1919 kg·ha^-1）与实际观测（2008 kg·ha^-1）高度吻合（d=0.88）。土壤水分动态模拟的吻合度（d>0.80）验证了模型在生态农业系统中的适用性。

【关键性状鉴定】
在CA_NT系统（免耕+覆盖作物）中，Tamcot_camde产量较传统品种Ang956提高207%，其成功归因于：①大粒种子（WTPSD+10%）增强出苗活力；②厚叶（SLAVR降低）维持高光合速率（LFMAX提升）；③适度晚熟（FL-LF延长）延长铃期。这些性状使WUE提升259%（RCP2.6），且叶片"持绿"特性（Stay-green）延缓衰老。值得注意的是，CA系统下植株矮化（RHGHT降低）反而减少倒伏，打破传统育种追求株高的惯例。

【理想型设计】
通过30种性状组合模拟，筛选出两个最优理想型：Okp768_ideo29（Savlou地区）在PTI系统下增产3.1%，Tamcot_camde_ideo30（Soaodou地区）在CA_NT系统下增产4.2%。后者在RCP4.5情景下表现突出，SCY达3.2 t·ha^-1（较基线+172%），其核心是协同优化光合效率（LFMAX+10%）与资源分配（WTPSD+10%）。

【气候适应机制】
模型预测显示，理想型对CO₂浓度升高（600 μL·L^-1）具有显著正响应：在RCP8.5下，温度上升4.7°C反而使Tamcot_camde_ideo30的NUE提升185%。这种"逆境增益"效应源于厚叶性状缓冲了高温胁迫，而覆盖作物残茬降低土壤蒸发，形成"生物-气候"正反馈。

该研究开创性地构建了非洲棉区生态农业适配模型，揭示出传统育种忽视的厚叶晚熟性状正是CA系统的关键适应机制。实践层面，建议贝宁育种项目将SLA<40 cm²·g^-1和FL-LF>60天作为核心指标，同时优化种植密度（高密配合紧凑株型）。理论层面，研究证实G×E×M互作可产生超加性效应——当理想型与CA系统结合时，其气候适应收益远超单一因素改进之和。这些发现为热带农业转型提供了"品种-系统"协同设计范式，对实现联合国可持续发展目标（SDG2和SDG13）具有重要启示。