综述：节水技术整合农艺、环境和数字途径以实现水稻系统的可持续集约化

《Discover Plants》：Water saving technologies integrate agronomic environmental and digital pathways for sustainable intensification in paddy rice systems

　　

全球水稻生产支撑着粮食安全，但日益受到淡水资源短缺和气候变率的制约。节水技术（WSTs），如交替湿润干燥（AWD）、水稻强化栽培系统（SRI）和直播稻（DSR），已被推广以减少灌溉需求，然而其评估主要集中在产量和水分生产力上，忽视了更广泛的系统级效应。该综述综合了农艺、环境和数字化证据，将WSTs重新定义为气候韧性水稻系统的综合干预措施。AWD和DSR下的间歇性土壤水分状况与大量甲烷（CH₄）减排相关，但可能增加一氧化二氮（N₂O）排放，导致依赖情境的净全球变暖潜能（GWP）。产量稳定性取决于将氮（N）管理与好氧土壤阶段同步，综合策略可提高氮利用效率（NUE）。除节水外，WSTs还改变了土壤碳（C）动态、微生物过程和灌溉相关能源使用。新兴数字工具，如原位传感器、无人机（UAV）遥感以及数据驱动决策模型，使得从固定灌溉计划向自适应精准水管理转变。这些发现表明，有效的节水技术作为集成系统发挥作用，需要水、养分和数字工具的同步管理，而非孤立的灌溉干预措施。

**1 Introduction**
水稻系统面临淡水资源短缺和气候变率的加剧压力。节水技术（WSTs），如交替湿润干燥（AWD）、水稻强化栽培系统（SRI）和直播稻（DSR），被推广以减少灌溉需求，但此前评估多集中于产量和水分生产力（WP），忽视了系统级效应。本综述构建了将农艺、环境和数字证据整合的框架，将WSTs重新定义为气候韧性水稻系统的综合干预措施，强调其依赖于水、养分和土壤管理的协同，而非孤立的灌溉调度。

**2 A conceptual framework: interlinking water, soil, plant, and data**
概念框架以水管理选择为驱动因素，改变土壤氧化还原（redox）状态，进而调控微生物群落、养分循环和植物-大气反馈（包括温室气体（GHG）通量和作物胁迫）。数字传感与建模工具量化这些过程并转化为可操作信息，最终通过管理和政策干预反馈至初始水管理。该框架强调数字工具在实现精准管理和闭环反馈中的核心作用，并定义了灌溉水分生产力（WP_irr）、水分生产力（WP）和节水率（WSR）等关键指标，用于评估WSTs的农艺和水文性能。

**3 Water-saving technologies: mechanisms and systemic interactions**
**3.1 Alternate wetting and drying (AWD)**
AWD通过间歇性干燥-复湿循环改变土壤水文学，节省20–35%灌溉水，抑制产甲烷古菌使CH₄排放减少30–70%，但可能增加N₂O排放15–50%，净GWP取决于土壤质地、有机碳含量和氮管理。好氧阶段促进硝化作用，导致氮素损失风险，需通过尿素深施（UDP）或控释肥等策略同步氮供应。AWD还影响土壤健康，降低容重、增加孔隙度，但长期干燥-复湿可能引起土壤碳（C）损失和结构退化。

**3.2 System of rice intensification (SRI)**
SRI采用幼龄苗（8–12天）稀植（20–25 cm间距）、间歇灌溉和机械除草，显著降低灌溉水用量（≥30%），同时促进根系发育和养分吸收。好氧土壤条件激活根际微生物活性，提高养分利用效率。机械除草增加土壤通气性，改善气体交换和根系生长。SRI的增产效果依赖于管理精度，各组成部分的贡献仍需进一步解析。

**3.3 Direct-seeded rice (DSR)**
DSR以直播替代移栽，消除苗床、育秧和淹水环节，节省25–35%灌溉水，并减少70–97%的CH₄排放（因避免长期厌氧）。但DSR面临杂草竞争和群体建立困难，需综合除草策略（如芽前和芽后除草剂配合）和高活力基因型。DSR改变水-土-作物交互网络，提高水分生产力，但成功依赖于种子质量、杂草生态和土壤条件的综合管理。

**4 The critical nexus: water management, soil biogeochemistry, and nutrient use efficiency**
WSTs的水文效益与土壤生物地球化学和养分动态紧密耦合。AWD下的氧化还原波动驱动碳（C）和氮（N）循环，影响磷（P）有效性。**4.1 Microbial community reorganization**：从连续淹水（CF）转向AWD/DSR抑制产甲烷菌，促进硝化菌和反硝化菌，导致CH₄减排但N₂O排放增加；铁还原菌和硫酸盐还原菌与产甲烷菌竞争底物，进一步抑制CH₄。**4.2 Trade-offs reduction through amendments**：生物炭和堆肥可减少N₂O排放30–50%，通过改善土壤结构和吸附矿物氮，体现循环生物经济原则。**4.3 NUE imperative**：AWD下传统尿素撒施效率低，UDP和控释肥通过空间和时间同步氮供应，提高NUE并减少损失。**4.4 Climate-positive vs. climate-negative AWD**：在有机碳丰富、质地细密的土壤中，AWD呈现气候正效应（CH₄减排超过N₂O增加）；在低有机碳土壤或过量氮输入时，可能为气候负或中性，需根据土壤属性预测实施。

**5 Digital revolution in precision water management**
数字技术（物联网传感器、无人机遥感、AI预测模型、决策支持系统）实现实时、空间显式的灌溉决策，节省30–50%灌溉水并维持产量。传感器网络提供连续土壤水分数据，遥感指数（如NDWI）指导分区灌溉，机器学习模型整合多源数据预测灌溉需求。决策支持系统（如AquaCrop）模拟不同情景，降低采纳风险。但小农采纳面临高成本、技术素养和连通性等障碍，需发展低成本开源技术和创新服务模式。

**6 Integration of genotype × management × environment (G×M×E)**
**6.1 Cultivar selection**：AWD和DSR需要根系塑性强的品种，如具有高节根数量和根干重（10–20 cm深度）的基因型，以维持水分和养分吸收。**6.2 Physiological mechanisms**：AWD诱导根系活性增加和脱落酸（ABA）水平变化，影响资源分配；氮吸收效率依赖基因型对硝态氮（NO₃^-）和铵态氮（NH₄⁺）的利用能力。**6.3 High-throughput phenotyping**：数字表型平台（图像分析、光谱传感）加速筛选具有高收获指数和根系塑性的品种，结合标记辅助回交已培育出在有限水条件下增产的品系。

**7 Economic and policy dimensions**
AWD的投入产出比（1.30–1.50）显示净收益，但私人回报未包含能源节约、甲烷减排和粮食安全等外部性。全成本核算（如社会碳成本）强化了WSTs的经济论证。政策需多管齐下：补贴高效灌溉设备、改革水-能源定价（如按体积收费）、碳金融和生态服务付费（PES）。案例研究：印度Haryana省AWD培训减少22%灌溉抽水时间，不影响产量；社会比较信息未额外增效。

**8 Synthesis of agronomic and environmental performance**
综合证据表明，WSTs（AWD、SRI、DSR）可维持或提高产量，但产量损失源于管理不匹配（如氮供应与好氧期不同步、杂草管理不足）。环境方面，间歇性水分状态显著降低CH₄排放，净GWP在中等AWD下多为中性或负效应，前提是土壤有机碳充足且氮损失受控。数字工具减少管理不确定性，缩小产量-环境权衡。WSTs作为集成系统，需要水、养分、土壤过程和实时反馈的协同优化，而非孤立灌溉实践。

**9 Future research and policy priorities: a roadmap for scalable adoption**
未来研究重点：长期系统评估（土壤有机碳稳定、功能生物多样性、C-N-P耦合）、可扩展数字平台（低成本传感器+AI模型）、遗传改良（根系塑性、早期活力、硝酸盐利用效率）、循环生物经济（稻秆生物炭、生物能源）。短期（1–3年）优先开发低成本数字工具包和区域特异性GWP预测模型，并开展参与式行动研究。中期（3–7年）加速育种和社区循环生物经济试点。长期（7年以上）建立生态服务付费体系，包括监测、报告和验证（MRV）系统，支持碳市场参与。

**10 Concluding remarks**
WSTs作为系统级干预，重新配置土壤氧化还原、微生物活性、养分循环和作物生理，其有效性依赖水-养分-土壤的协调管理，而非仅减少灌溉。温室气体减排高度依赖情境，在精准养分管理、土壤改良剂和适应基因型配合下可实现气候正效应。数字农业是规模化自适应灌溉的关键使能器。长期可持续性需整合遗传、管理和政策，包括激励生态系统服务的机制。