品种×综合肥料管理与农业气象条件对Boro稻产量、养分吸收及籽粒营养品质的影响

《Discover Plants》：Integrated fertilizer management and agrometeorological conditions associated with yield and nutritional quality of Boro rice

　　

提高水稻产量并改善籽粒营养品质对全球粮食安全至关重要。研究人员假设，与传统肥料管理相比，综合肥料管理（integrated fertilizer management, IFM）结合适宜水稻品种可提高籽粒产量、养分吸收和营养品质，而农业气象条件有助于解释作物表现变异。据此，该研究评估了水稻品种和IFM对Boro稻生长、产量、养分吸收及籽粒营养品质的影响，并考察其与农业气象变量的关联。BRRI dhan89表现优于BINA dhan10，株高更高且产量性状更优。在75%化学肥料加25%牛粪处理下，BRRI dhan89籽粒产量最高；而在对照处理下BINA dhan10籽粒产量最低。养分分析表明，BINA dhan10的钙、镁、铁、锌和淀粉含量较高，而BRRI dhan89的氮、磷、钾、硫和蛋白质水平较高。75%化学肥料与25%牛粪配施与较高的大量及微量养分吸收和改善的籽粒营养特性相关。籽粒产量与籽粒氮、磷、钾和硫浓度呈正相关。此外，籽粒产量与日照时数和气温呈正相关，但与相对湿度呈负相关。BRRI dhan89在75%化学肥料与25%牛粪配施下获得最高效益成本比（benefit-cost ratio, BCR）2.02。收获后土壤分析显示，IFM下土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）和部分有效养分浓度较高。在所评估条件下，施用推荐化学肥料用量的75%并配施25%牛粪，尤其在BRRI dhan89中，与较高的籽粒生产力和养分吸收以及有利的籽粒营养特性相关。然而，仍需进一步的多地点和多季节研究验证这些发现的广泛适用性。

研究背景：水稻（Oryza sativa L.）是孟加拉国农业的重要组成，约占国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）的12%，孟加拉国为全球第三大稻米生产国，种植面积11.7 million hectares、年产量37.96 million tonnes；Boro稻为优势稻季，年产量18.06 million tons，占4.71 million hectares稻作面积的58%。稻米是90%以上人口的主食，提供70%以上日热量及必需养分。Boro稻产量和籽粒营养品质的提升对粮食安全与国民经济发展具有重要意义。综合肥料管理（integrated fertilizer management, IFM）通过优化养分利用效率、平衡有机与无机投入、改善土壤健康而提高水稻生产力，并可增强微生物活性、提高养分有效性、减少温室气体排放和促进土壤有机碳固定。水稻籽粒养分吸收影响产量、品质和植株健康，氮（N）、磷（P）、钾（K）及锌（Zn）、铁（Fe）、锰（Mn）等元素参与产量形成和代谢调控。温度、太阳辐射、降雨、水分和土壤性质等环境变量亦直接影响水稻生长发育、产量和营养品质。尽管IFM提高水稻生产力和土壤肥力已有较多报道，但同时评价品种响应、籽粒营养品质、养分吸收和经济表现，并结合农业气象条件解释作物表现的研究仍有限，尤其针对孟加拉国Boro稻。因此，研究人员开展本项研究，评估水稻品种与IFM对Boro稻生长、产量、养分吸收、籽粒营养品质和经济回报的交互影响，并分析部分农业气象变量与作物表现的关联，以期为Boro稻可持续高效养分管理策略提供依据。研究结论表明，BRRI dhan89在生长、产量性状和籽粒产量上优于BINA dhan10；75%化学肥料配施25%牛粪与较高籽粒产量、养分吸收、籽粒品质和经济回报相关，且IFM改善部分收获后土壤性质，但结论仍需多地点、多季节验证。

关键技术方法：研究人员在孟加拉农业大学中心农场（Old Brahmaputra Floodplain Agro-Ecological Zone，AEZ-9；Sonatola Soil Series；粉砂壤土）开展单季田间试验，采用两个Boro稻品种BRRI dhan89（V1）和BINA dhan10（V2）与6种肥料管理（F0–F5：化学肥料（chemical fertilizer, CF）与牛粪（cow dung, CD）不同配比）的双因素随机完全区组设计（randomized complete block design, RCBD），3次重复、36个10 m²小区；BRRI dhan89种子来源于Bangladesh Rice Research Institute，BINA dhan10来源于Bangladesh Institute of Nuclear Agriculture，牛粪来源于Bangladesh Agricultural University Dairy Farm。测定生长、产量、籽粒养分、蛋白质、淀粉、养分吸收、收获后土壤性质及经济效益；气象数据取自BAU农业气象观测站；采用双因素方差分析（analysis of variance, ANOVA）、Duncan多重范围检验（Duncan’s Multiple Range Test, DMRT）、相关分析和主成分分析（principal component analysis, PCA）。

研究结果：
3.1 产量性状与产量（Yield attributes and yield of Boro rice）
通过双因素ANOVA和DMRT比较品种、肥料及互作效应。BRRI dhan89株高100.50 cm，高于BINA dhan10的95.33 cm；穗长22.00 cm对19.50 cm；实粒 panicle^?1为164.17对151.67；籽粒产量6.21 t ha^?1对5.32 t ha^?1；稻草产量7.08 t ha^?1对6.16 t ha^?1；两品种收获指数相近（46.69%对45.98%）。肥料处理中，F2总分蘖16.5 plant^?1、有效分蘖14.0 plant^?1最高，F0最低（5.5和3.5 plant^?1）；F2实粒176.5 panicle^?1、总粒192.5 panicle^?1及籽粒产量6.71 t ha^?1最高，F0最低。互作下V1F2籽粒产量最高（7.02 t ha^?1），V2F0最低（3.71 t ha^?1）；稻草产量V1F1最高（8.01 t ha^?1），V2F0最低（5.15 t ha^?1）；生物产量V1F4最高，V2F0最低；收获指数V2F2最高（52.09%），V2F0最低（41.64%）。V1与F2组合表现最佳。

3.2 较对照增产率（Yield increases over control (%)）
通过比较F1–F5相对F0的增产率。F2增产率最高，V2为72.74%、V1为70.18%；随化学肥料比例下降，增产响应减弱，F5中V2为43.14%、V1为33.08%；V2在F1–F3多数处理中增产率高于V1，表明化学肥料与牛粪平衡配施有利于提高产量潜力。

3.3 相对产量（Relative yield (%)）
通过品种、肥料及互作比较相对产量。V1相对产量83.77%，高于V2的71.75%；F2相对产量最高（90.55%），F0最低（52.86%）；互作下V1F2最高（94.74%），V2F2为86.37%，V1各处理均高于V2；F0中V1和V2分别为55.56%和50.06%。

3.4 籽粒养分含量与吸收（Nutrient content and uptake by Boro rice grain）
通过化学分析测定籽粒养分、蛋白质、淀粉及养分吸收。品种间BINA dhan10的Ca、Mg、Fe、Zn和淀粉含量较高，BRRI dhan89的N、P、K、S和蛋白质含量较高；BRRI dhan89 N为1.05%、BINA dhan10为0.94%；BINA dhan10 Mg为0.49%、BRRI dhan89为0.44%；BRRI dhan89蛋白质6.13%，BINA dhan10淀粉74.5%。养分吸收上，BRRI dhan89的Ca 22.78、N 67.22、P 13.07、K 19.65、S 9.71 kg ha^?1及Zn 140 g ha^?1高于BINA dhan10；Fe吸收BINA dhan10较高（191 g ha^?1）。肥料处理中F1的N、P、K、S和蛋白质最高，F5的Ca、Mg、Fe、Zn最高；F4的Ca、Mg、Fe、Zn吸收最高，F2的N吸收最高（80.37 kg ha^?1），F1的P吸收最高（14.09 kg ha^?1）。互作下V2F5的Ca、Mg、Fe、Zn含量最高，V1F1的N、K、蛋白质最高（蛋白质7.49%），V1F5的P最高，V2F1的S和淀粉最高（淀粉88%）；V1F4的Ca、Mg吸收最高，V1F2的N、K吸收最高，V1F5的P吸收最高，V1F1的S吸收最高，V1F4和V2F4的Fe、Zn吸收最高。

3.5 产量与主要营养因子相关矩阵（Correlation matrix between yield and major nutritional factors (N, P, K, S)）
通过相关矩阵分析产量与N、P、K、S关系。N与K呈强正相关（r＝0.94），N与籽粒产量呈强正相关（r＝0.93）；S、P与产量呈中至强正相关；P与K呈中度正相关（r＝0.76），表明优化N、K、S等养分管理与提高籽粒产量相关。

3.6 环境变量与产量相关性状关系（Relationships between environmental variables and yield-related traits of Boro rice）
通过PCA分析农业气象变量与产量性状的多变量关系。前两个主成分解释75.73%总变异，PC1占49.07%，主要关联籽粒产量、总分蘖、有效分蘖和实粒数（载荷＞0.87）；PC2占26.66%，主要由日照时数（载荷0.887）、湿度（?0.702）和温度（0.662）表征。籽粒产量与日照时数和气温正相关，与相对湿度负相关；该分析为观测性统计关联。

3.7 经济分析（Economic analyses）
通过成本收益计算BCR。BRRI dhan89总收益和净收益较高（Tk. 279192和Tk. 129795），BCR为1.86；F2净收益最高（Tk. 131807）、BCR为1.87，F0最低（Tk. 50354.9、BCR 1.4）；互作下V1F2净收益最高（Tk. 155320）、BCR最高（2.02），V2F0最低（Tk. 36870.1、BCR 1.29）。

3.8 收获后土壤理化性质（Post-harvest soil physicochemical properties）
通过收获后土壤采样分析残留效应。品种对土壤pH、有机碳（organic carbon, OC）、总N、有效P、交换性K、Ca、Mg和有效S无显著影响；肥料管理显著影响pH、OC、总N、交换性Ca、Mg和有效S，对有效P和交换性K影响不显著。75% CF＋25% CD处理OC最高（1.1%）、总N最高（2.31 g kg^?1）、交换性Ca最高（16.34 meq 100 g^?1 soil）；100% CD处理pH最高（7.12）、交换性Mg最高（3.99 meq 100 g^?1 soil）；互作仅对交换性Mg显著。肥料管理对收获后土壤肥力的残留效应强于品种。

讨论与结论：讨论部分总结认为，BRRI dhan89在充分灌溉Boro条件下表现较优，可能与其遗传背景、养分获取利用、库强和生物量分配有关，但相关生理属性未直接测定；两品种收获指数相近，表明籽粒与稻草间生物量分配相对稳定。F2表现最佳可能与化学肥料速效供氮和牛粪矿化缓释的互补、土壤有机质提升、微生物活性增强、养分保持和利用效率提高有关；V1F2可能更好利用同步养分供应。品种间养分含量差异可能与基因型养分获取、转运和灌浆期再 mobilization 有关；F2产量最高，而F3、F4提高部分微量养分，提示产量最大化与矿物富集之间存在权衡。产量与大量元素相关较强、与微量元素相关性较弱；相关分析仅为统计关联，不能解释因果。气温和日照时数与产量性状正相关、相对湿度负相关，但PCA和气象分析为观测性关联。经济分析显示V1F2收益最高。研究局限为单地点、单季、两品种，气象关系为观测性关联，ANOVA和相关分析不能确定因果，未来需多地点多季节、回归/路径分析/结构方程模型及综合土壤健康评价。研究结论（翻译）：该研究表明，品种、肥料管理及观测环境条件在影响Boro稻产量、营养品质、蛋白质和淀粉含量方面存在显著交互作用。BRRI dhan89在生长、产量性状和籽粒产量方面始终优于BINA dhan10，表明其在本试验条件下表现更优。75%化学肥料与25%牛粪结合与最佳总体表现相关，包括较高的籽粒产量和养分吸收、改善的籽粒品质及更高的经济回报，突出了平衡养分管理的益处。单施化学肥料提高了籽粒大量养分浓度，而单施牛粪增强了微量养分、淀粉和蛋白质积累。此外，环境变量，尤其是气温和日照时数，与生长和产量性状呈正相关，而相对湿度与作物表现呈负相关。与未施肥对照相比，IFM改善了部分收获后土壤理化性质，尤其是土壤有机碳和部分养分有效性。在本研究条件下，75%化学肥料配施25%牛粪被确定为Boro季提高BRRI dhan89籽粒产量、营养品质、养分吸收和经济回报的最有前景处理；然而，其更广泛适用性需要在多地点和多季节验证。未来研究应将精准养分管理与遥感和基于人工智能（artificial intelligence, AI）的决策支持系统相结合，并开展多地点和多季节试验，以制定气候韧性和地点特异性的养分管理策略，促进可持续Boro稻生产。