再生稻高产品种筛选与氮肥优化通过降低环境足迹并提高经济效益增强可持续性

《Resources, Environment and Sustainability》:Sequential High-Yielding Cultivar Selection and Nitrogen Optimization Enhance Ratoon Rice Sustainability via Lower Environmental Footprints and Higher Economic Returns

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月23日 来源:Resources, Environment and Sustainability 9.2

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  摘要翻译:依次进行高产品种筛选与氮素优化管理,可在降低环境足迹并提高经济效益的同时增强再生稻可持续性。甬优(Yongyou, YY)、旱优(Hanyou, HY)和丰两优香(Fengliangyouxiang, FLY)具有较高产量。减少氮肥投入通过降低活性氮

  
摘要翻译:依次进行高产品种筛选与氮素优化管理,可在降低环境足迹并提高经济效益的同时增强再生稻可持续性。甬优(Yongyou, YY)、旱优(Hanyou, HY)和丰两优香(Fengliangyouxiang, FLY)具有较高产量。减少氮肥投入通过降低活性氮(reactive nitrogen, Nr)损失和甲烷(CH4)排放,降低了氮足迹(nitrogen footprint, NF)和碳足迹(carbon footprint, CF)。FLY表现出显著低于YY和HY的单位产量氮足迹(yield-scaled NF, NFy)和单位产量碳足迹(yield-scaled CF, CFy)。FLY在125 kg N·ha-1氮水平下(FLY125)进一步降低了NFy和CFy,并实现了最高的净生态系统经济效益(net ecosystem economic benefit, NEEB),达25.5 × 103 CNY·ha-1。
论文解读

**研究背景与科学问题**

水稻是全球半数以上人口及中国超过65%人口的主粮作物。在常规稻产量接近生理上限、耕地扩展空间有限的背景下,提高复种指数成为保障粮食安全的关键。再生稻(ratoon rice, RR)利用头季收获后的稻桩休眠芽,在无需额外耕地和育秧成本的情况下实现二次收获,有效衔接单季稻与双季稻的热量缺口,在中国具有约1220万公顷的理论潜力,相当于每年增加5200万吨粮食,是未来粮食供给的重要途径。然而,稻田是农业温室气体(greenhouse gas, GHG)的主要排放源,约占全球作物相关甲烷(CH4)排放的一半;再生稻再生季长期淹水会加剧CH4排放,而促进再生芽萌发的传统重施氮肥策略又导致活性氮(reactive nitrogen, Nr)损失高于单季稻和双季稻。如何在保持再生稻高产的同时降低环境代价,是该系统可持续发展的核心矛盾。已有研究分别关注品种性状或氮肥管理,但将高产品种筛选与品种专用氮素优化相结合、并同时评估碳足迹(carbon footprint, CF)和氮足迹(nitrogen footprint, NF)的研究尚属空白。

**研究目标与主要结论**

研究人员于2019—2023年在江苏省宜兴试验基地开展两阶段五年田间试验,首先从9个品种中筛选高产稳产再生稻品种,随后对3个高产品种进行环境效应评估,并对最优品种开展氮肥梯度优化。结果表明,甬优4949(YY)、旱优73(HY)和丰两优香1号(FLY)为产量前三品种,但FLY具有突出的再生能力、氮素利用效率(nitrogen use efficiency, NUE)及较低的单位产量NFy和CFy。对FLY进一步减氮试验表明,再生季施氮量从175 kg N·ha-1降至125 kg N·ha-1(FLY125)可在维持高产的同时提高氮肥效率、降低NFy和CFy,并增加净生态系统经济效益(net ecosystem economic benefit, NEEB)。该策略通过综合降低氨挥发和CH4排放等主要损失途径,实现了粮食产量与环境可持续性的协同。

**关键研究方法**

研究采用了连续多年大田定位试验,样本来源于江苏宜兴典型再生稻产区,土壤类型为潜育水耕人为土(Gleyic Stagnic Anthrosol)。主要关键技术包括:一是基于2019—2021年初筛、2022—2023年复证的两阶段品种筛选体系,考察产量稳定性与再生能力;二是采用密闭静态箱法和间歇抽气法分别测定CH4、N2O和氨挥发(NH3),并通过PVC渗漏计和排水口收集测定氮淋洗(nitrogen leaching, NL)与径流(nitrogen runoff, NR);三是构建生命周期视角的NF和CF核算框架,将田间直接Nr排放和农业投入品间接排放相结合;四是开展成本效益分析,将温室气体成本、酸化成本、富营养化成本和人体健康成本货币化,计算NEEB,并采用±50%敏感性分析检验经济结论稳健性。

**主要研究结果**

**品种产量、产量构成及氮素利用效率差异。** 2019—2021年初筛显示,9个品种周年产量差异显著(5.74—14.8 t·ha-1),YY、HY和FLY位居前三,但YY年际变异大(变异系数21.1%),FLY再生季产量最高且稳定性优(变异系数7.5%)。在2022—2023年常规氮水平下,FLY175周年产量较YY175和HY175分别提高15%和21%,其再生季有效穗数和结实率较高;FLY175周年氮吸收效率(NUpE)达0.72 kg N·kg-1 N,较YY175和HY175高23%和15%——品种间氮效率差异是环境表现分异的重要内在驱动。

**高产品种间Nr损失与GHG排放差异。** 氨挥发是Nr损失的主导途径,占总损失的61%—66%;YY175的累计氨挥发量最高,显著高于FLY175和HY175。FLY高NUpE可能通过加速消耗田面水中铵态氮,降低氨挥发热力学驱动力。CH4排放品种间差异显著,YY175两年累计排放均最高,FLY175居中,HY175最低;HY175的两年平均温室气体排放总量(TGHG)为9.95 t CO2-eq·ha-1,较YY175和FLY175低16%和10%。

**品种氮足迹与碳足迹比较。** 在相同氮管理下,FLY175的NFy为7.9 kg N·t-1 grain,较YY175和HY175低16%和15%;尽管FLY175的CF居中(12.7 t CO2-eq·ha-1),其高产“碳稀释”效应使其GHGI和CFy均为三个品种中最低(0.81 t CO2-eq·t-1 grain和1.01 t CO2-eq·t-1 grain)。FLY在多指标评价中综合优势显著,成为氮优化研究的代表品种。

**FLY再生季减氮的产量与氮效率响应。** 与FLY175相比,FLY125维持了再生季和周年产量(p > 0.05),而FLY75因再生季穗数减少7%、产量下降22%而显著减产。FLY125的氮素表观回收率(ARE)在2022年再生季达63%,较FLY175提高78%;氮肥农学效率(AE)达19.9 kg grain·kg-1 N,较FLY175提高84%。说明适度减氮可显著提升氮肥效率而不牺牲产量。

**减氮对Nr损失和GHG排放的影响。** 与FLY175相比,FLY125使再生季累计氨挥发在2022和2023年分别降低55%和30%,N2O排放降低22%和5%;FLY125和FLY75使周年Nr总损失分别降低10%—18%和26%—27%。氮淋洗未因再生季减氮显著降低(FLY0除外),其受头季水分和施肥影响更大。CH4排放方面,FLY125和FLY75周年累计排放较FLY175低27%和24%;FLY125下土壤氧化还原电位(Eh)显著高于FLY175和FLY75,表明适度减氮可能维持更氧化的根际环境,抑制产甲烷过程。FLY125的TGHG较FLY175降低16%。

**氮足迹和碳足迹随施氮量的变化。** FLY125在保持高产的同时,将NF降至85.5 kg N·ha-1、NFy降至6.9 kg N·t-1 grain,并将GHGI较FLY175降低22%、CFy降至0.82 t CO2-eq·t-1 grain。FLY75虽然绝对NF最低,但因减产导致CFy反弹至0.86 t CO2-eq·t-1 grain,证明过度减氮并不可取。

**优化策略的综合环境与经济效益。** 与YY175和HY175相比,FLY125的NFy分别降低约35%和33%,CFy降低约26%和18%;与FLY175相比,NFy和CFy分别降低23%和18%。NEEB分析显示,常规氮水平下FLY175的NEEB最高,主要来自高收入;FLY125较FLY175进一步增加NEEB 5.7%(+1.3 × 103 CNY·ha-1),其环境成本排序为氨挥发 > CH4排放 > N2O排放 > 氮淋洗和径流,氨挥发占总环境成本近60%。FLY125通过重点削减氨挥发和CH4排放,使总环境成本较FLY175降低21%,且敏感性分析表明NEEB排名在不同货币化系数下保持稳健。

**讨论与结论**

讨论部分指出,试验单点、两年、非完全品种×氮素双因素设计限制了对品种—氮互作和机制的直接推断,根系性状和微生物过程未直接测定,未来需开展多点、全因子试验并结合根际氧动态和功能微生物群落测量。研究结论强调,通过依次筛选高性能品种并优化其再生季氮素管理,可在维持再生稻产量的同时降低主要Nr损失和GHG排放途径,实现农场盈利与环境可持续的协同。该策略为东南稻区及其他类似生态区提供了可推广的品种专用氮素管理路径。
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