童楷程 户少武 杨阳 朱建国 王云霞 杨连新*

（1 扬州大学 环境科学与工程学院，江苏 扬州225009；2 江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室/江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心/扬州大学，江苏 扬州225009；3 中国科学院南京土壤研究所/土壤与农业可持续发展国

家重点实验室，南京210008；第一作者：mx120190524@yzu.edu.cn；*通讯作者：lxyang@yzu.edu.cn）

1959 年至2017 年，全球大气CO2浓度以年约1.56 μmol/mol 的速度持续增加，最新数据显示，地表CO2浓度已升至410 μmol/mol[1]，预测2050 年至少达到550 μmol/mol[2]。大气CO2是最主要的温室气体，其浓度增加将导致地表温度升高；同时，它还是植物光合作用碳固定的主要来源，浓度升高将增强C3作物的光合能力，有利于作物生长和产量提高[3]。水稻是重要的C3作物，是亚非地区贫困人群热量和营养（包括蛋白质和微量元素）的主要来源[4]。尽管高CO2浓度环境下水稻产量均有不同程度的增加，但稻米营养品质的变化不容乐观。已有研究表明，高CO2浓度可导致稻米的蛋白质、必需氨基酸和非必需氨基酸等营养品质下降[5-8]，这将进一步恶化稻米食用人群的“隐性饥饿”问题[9-10]。

相对稻米蛋白质或氮素含量，大气CO2浓度升高对稻米矿质营养的影响报道较少，且分歧较大。例如前期封闭或半封闭式气室试验发现，高CO2浓度环境下生长的稻米其矿质元素浓度多数情况下呈下降趋势[10-11]，但近年来越来越多的开放大田研究发现，高CO2浓度对稻米中矿质元素浓度的影响较小。例如，日本FACE（Free Air CO2Enrichment）研究以Akitakomachi为对象，2 年结果表明高CO2浓度环境下稻米11 个矿质元素浓度均无显著变化，但其中Fe、Mn、Cu、Zn 和B元素浓度均表现出增加的趋势[12]；随后，中国的水稻FACE 研究亦发现，高CO2浓度对稻米中多数矿质元素的浓度无显著影响[13]。这一定程度上反映了高CO2浓度对稻米矿质营养影响的复杂性，也说明进一步开展这方面研究的必要性[10,14]。

大田FACE 试验基于标准的作物管理技术，在空气自由流动的大田条件下对作物表现进行研究，与气室研究相比，有试验空间大（大10 倍左右）、人为干扰少（无壁箱效应）等优势[15]。FACE 系统的这种特性为评估各种适应措施对作物生产力的实际影响提供了可能。氮肥施用是稻作生产上重要的农艺调控措施，尽管CO2与施氮量互作对水稻产量形成的影响已有一些报道[16]，但系统报道两者对稻米矿质元素影响的文献很少[17]。庞静等[13]利用FACE 平台研究了水培条件下CO2与供氮水平互作对稻米矿质营养的影响，但大田水稻是否有相同趋势尚不清楚。稻米矿质营养不仅与元素浓度有关，也与它的可给性（即生物有效性）有关，后者与稻米中植酸浓度密切有关[18]。目前，这方面的研究尚未受到广泛关注[10]。为此，本试验利用稻田FACE 系统平台，设置2 个CO2浓度（Ambient，Ambient+200 μmol/mol）和2 个肥料水平（常规施肥和不施肥），研究大气CO2浓度升高、施肥量减少以及两者交互作用对武运粳23 产量性状、稻米蛋白质、植酸和矿质元素浓度的影响，以期为阐明稻米营养品质对气候变化的应答及其调控提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验平台

试验于2016 年在中国稻田FACE（Free-Air CO2Enrichment）平台上进行，此平台位于江苏省扬州市小纪镇良种场试验田内（119°42′0″E，32°35′5″N）。试验田土壤类型为清泥土，年均降水量980 mm 左右，年均蒸发量大于1 100 mm，年平均温度14.9℃，年日照时间大于2 100 h，年平均无霜期220 d，耕作方式为水稻-冬闲单季种植。土壤主要矿质营养元素含量如表1 所示。高CO2浓度显著增加了土壤中碱解氮和速效钾的浓度，不施肥使土壤碱解氮和有效磷显著或极显著下降。

平台共设有3 个FACE 试验圈和3 个对照圈（Ambient）。为减少FACE 圈中CO2释放对周围圈的影响，试验中FACE 圈之间以及FACE 圈与对照圈之间的间距大于90 m。FACE 圈设计为正八角形，直径12 m，平台运行时通过FACE 圈周围的管道向中心喷射纯CO2气体，CO2放气管高度距作物冠层50 cm 左右。FACE圈中利用计算机网络对平台CO2浓度进行监测和控制，根据大气中的CO2浓度、风向、风速、作物冠层高度的实时CO2浓度自动调节CO2气体的释放速度和方向，使水稻FACE 圈内CO2浓度保持比大气背景CO2浓度高200 μmol/mol。对照田块没有安装FACE 管道，其余环境条件与自然状态一致。

1.2 材料培育与处理

本试验选用常规粳稻武运粳23 为供试品种。大田旱育秧，5 月18 日浸种，5 月21 日播种，6 月20 日移栽（5 叶期）。栽插行距和株距分别为25.0 cm 和16.7 cm（相当于每m224 丛），每丛2 株。水分管理：6 月21 日至7 月20 日保持水层（约3 cm），7 月21 日至8 月10日多次轻搁田（自然落干后保持3 d 无水，然后灌水保持1 d，其次落干保持无水4 d，接着灌水保持1 d，最后如此4 d 无水1 d 灌水反复），8 月11 日至收获前10日间隙灌溉，即3 d 保水2 d 无水，之后断水至收获。

试验采用二因素裂区设计，CO2浓度处理为主区，施肥量为裂区，重复3 次。CO2浓度设2 个水平：大气背景CO2浓度（Ambient，约395 mol/mol，即对照圈）和高CO2浓度（比Ambient 增高200 μmol/mol，即FACE圈。CO2熏气从6 月29 日起至10 月19 日，每日熏气时间为日出至日落。肥料处理设置施肥和不施肥2 个水平，各小区之间用塑料薄板隔开，嵌入土层以下40 cm，地面以上保留60 cm。施肥处理的总施氮量为22.5 g/m2，其中基肥、分蘖肥和穗肥分别占40%（6 月19 日施用）、30%（6 月29 日）和30%（7 月28 日），施P 量和施K 量相同，均为9.0 g/m2，全作基肥施用。

1.3 测定内容及方法

1.3.1 产量性状

于成熟期各小区除去杂株病株，每小区收获代表性植株5 丛。晒干至恒质量，手工脱粒，用风选仪分离空秕粒和饱粒，测定单丛穗数、穗粒数、空秕粒数、空秕粒质量、饱粒总数、饱粒总质量，由此计算出籽粒产量、每穗颖花数、饱粒率和饱粒质量等。将烘干饱粒样品出糙，糙米称重后磨成粉，供后续测定使用。

1.3.2 糙米蛋白质浓度

参照国家标准GB/T 17891-1999，用凯氏定氮法测定糙米含氮量，乘以换算系数5.95。

1.3.3 糙米植酸浓度

准确称量烘干的糙米粉0.2500 g 作样品，加入5 mL 0.7% HCl 溶液，恒温振荡1 h（25℃，150 rpm），离心15 min （4 000 rpm）。取0.6 mL 的上清液加入2.4 mL水及1.0 mL 显色剂溶液（由FeCl3和磺基水杨酸配置），混合后离心10 min（3 400 rpm），取上清液用分光光度计于500 nm 波长下测定吸光度值。根据标准曲线计算样品植酸浓度。

1.3.4 糙米矿质元素浓度

准确称取烘干的糙米粉0.5000 g，加入5 mL 优级纯（GR）浓硝酸和2～3 滴H2O2后置于微波消解仪（CEM-MARS5, USA）内高温消解。消解液经稀释和过滤后，用等离子发射光谱－原子吸收仪（iCAP 6300,USA）测定滤液中大量元素钾、钙、镁、磷、硫及微量元素铜、锌、铁、锰、硼的元素浓度。

1.3.5 蛋白质、植酸和矿质元素累积量

蛋白质、植酸或矿质元素累积量= 蛋白质、植酸或矿质元素浓度× 单位面积糙米产量

1.4 统计分析方法

本研究所有数据均用Excel 2013 进行数据处理和图表绘制，以SPSS 20 进行统计分析。各处理的比较采用最小显著差法（LSD）。

表1 不同CO2 浓度和施肥处理下土壤速效和全量氮磷钾含量

表2 大气CO2 浓度和肥料处理对水稻籽粒产量与产量构成因素的影响

2 结果与分析

2.1 对水稻籽粒产量及产量构成因素的影响

由表2 可知，高CO2浓度使施肥和不施肥条件下水稻产量分别增加7.9%和9.3%，均未达显著水平；与施肥处理相比，不施肥处理使水稻产量平均减少313.4 g/m2，降幅为33.7%，达极显著水平；方差分析表明，CO2与肥料处理对水稻产量无互作效应。高CO2浓度使施肥和不施肥条件下水稻穗数分别增加6.1%和16.4%，均未达显著水平；与施肥处理相比，不施肥处理使穗数平均下降44.6%，达极显著水平；方差分析表明，CO2与肥料处理对水稻穗数无互作效应。对颖花密度而言，高CO2浓度使施肥和不施肥条件下水稻每穗颖花数分别减少3.1%和5.8%，均未达显著水平。与施肥处理相比，不施肥处理每穗颖花数平均增加5.9%（P=0.10）。方差分析表明，CO2与肥料处理对水稻每穗颖花数无互作效应。

水稻饱粒率和饱粒质量代表籽粒的结实能力。从表2 可见，高CO2浓度对水稻饱粒率没有影响，但使饱粒质量平均增加1.9%（P=0.09）；与施肥处理相比，不施肥处理水稻饱粒率、饱粒质量平均分别增加3.4%（P=0.14）和9.3%（P＜0.05）；CO2与肥料处理间的互作对水稻饱粒率和饱粒质量均无显著影响。

2.2 大气CO2 浓度升高和肥料处理对稻米营养品质的影响

稻米中各营养成分和抗营养因子的浓度是评价稻米营养品质的主要指标。本研究测定的12 个浓度指标中，蛋白质、K、P、S 和Fe 浓度等5 个指标对大气CO2浓度升高响应显著（表3）；除Ca、Cu、Fe 和B 浓度外，其他8 个被测指标均对肥料处理响应显著；K、Mg、P 和Fe 浓度等4 个指标表现出显著的CO2与肥料处理的互作效应。

2.2.1 蛋白质和植酸浓度

从图1、表3 可见，高CO2浓度使稻米蛋白质浓度显著下降6.6%；与施肥处理相比，不施肥处理稻米蛋白质浓度极显著下降14.31%；方差分析表明，CO2与肥料处理对稻米蛋白质浓度没有显著的互作效应。高CO2浓度对稻米植酸浓度无显著影响；与施肥处理相比，不施肥处理水稻植酸浓度平均增加0.58 g/kg，增幅为7.4%，达极显著水平。方差分析表明，CO2与施肥处理对稻米植酸浓度没有显著的互作效应。

2.2.2 矿质元素浓度

从图2 和表3 可见，高CO2浓度对稻米Ca 和Mg浓度无显著影响，但K、P 和S 浓度分别减少6.7%、10.5%和11.7%，均达显著或极显著水平；高CO2浓度使施肥条件下稻米K、Ca、P、S 浓度分别下降9.8%、11.3%、16.0%和16.2%，除Ca 浓度外均达显著水平；不施肥条件下稻米的这5 个大量元素浓度均表现为下降趋势，但未达显著水平。与施肥处理相比，不施肥处理稻米K、P、S 浓度分别下降5.2%、5.8%和15.6%，但使Mg、Ca 浓度分别增加3.5%、86.8%，除Ca 浓度外均达显著或极显著水平。方差分析表明，CO2与肥料处理对稻米K、Mg 和P 浓度的互作效应均达显著水平。

表3 大气CO2 浓度和肥料处理对稻米蛋白质、植酸和各元素浓度影响的方差分析

图1 大气CO2 浓度和肥料处理对稻米蛋白质（a）和植酸（b）浓度的影响

从图3 和表3 可见，高CO2浓度对稻米Cu、Zn、Mn和B 浓度没有影响，但使稻米Fe 浓度增加12.6%（P＜0.05）；高CO2浓度使施肥条件下Fe 浓度增加51.44%，对施肥条件下其他微量元素浓度均无显著影响，使不施肥条件下稻米Zn 和Fe 浓度分别减少15.5%（P=0.08）和22.3%（P=0.055）。与施肥处理相比，不施肥处理使稻米Mn 浓度平均下降26.1%（P ＜0.01），Zn 浓度平均增加20.6%（P=0.05）。方差分析表明，CO2与肥料处理仅对稻米Fe 浓度有显著的互作效应。

2.2.3 蛋白质、植酸和矿质元素累积量

从表4 可见，高CO2浓度对单位面积稻米蛋白质和植酸累积量均无显著影响。与施肥处理相比，不施肥处理使水稻蛋白质和植酸含量分别下降43.8%和29.7%，均达极显著水平。方差分析表明，CO2与肥料处理对稻米蛋白质和植酸含量的互作效应均未达到显著水平。

从表4 可见，高CO2浓度对稻米K、Mg、P、S 含量均无显著影响，但使Ca 含量减少28.1%（P＜0.05）；这些元素的含量对CO2响应有正有负，但均未达显著水平。与施肥处理相比，不施肥处理使水稻K、Mg、P、S 含量分别下降37.7%、32.4%、38.2%、44.4%，Ca 含量增加19.6%，除Ca 元素外均达极显著水平。方差分析表明，CO2与肥料处理对稻米5 种大量元素含量的互作效应均未达到显著水平。

从表4 可见，高CO2浓度对稻米Cu、Zn、Fe、Mn、B含量没有影响，但施肥条件下，高CO2浓度使稻米Fe含量上升60.64%（P＜0.05），其余元素在2 个施肥水平下均未达到显著水平。与施肥处理相比，不施肥处理使稻米Cu、Zn、Fe、Mn、B 含量分别下降47.3%、21.1%、47.3%、51.3%和50.4%，均达显著或极显著水平。方差分析表明，CO2与肥料处理仅对稻米Fe 元素含量的互作效应达到显著水平。

3 讨论

前人稻田FACE 研究表明，高CO2浓度对水稻产量的影响因品种而异，总体上杂交稻大于常规稻、常规籼稻大于常规粳稻[16]。本研究以本地高产优质粳稻品种武运粳23 为供试材料，结果表明，大气浓度增加200 μmol/mol 使该品种籽粒产量平均增加8.5%，这一增幅明显小于杂交稻或常规籼稻，与前期FACE 研究的常规粳稻品种较为接近[19-21]，说明这一高产品种对空气中CO2浓度的变化钝感。高CO2浓度环境下水稻增产通常多与穗数增多或籽粒结实能力增加有关[16，22]。本研究表明，高CO2浓度环境下武运粳23 产量增加主要与其穗数（+9.6%）和饱粒质量（+1.9%）增加有关，但其每穗颖花数不增反降（-4.5%）。前期中国FACE 研究亦观察到CO2熏蒸水稻导致每穗颖花数下降的现象，这主要与生育中期植株含氮率下降导致颖花退化增加有关[20]。

图3 大气CO2 浓度和肥料处理对武运粳23 稻米微量元素浓度的影响

与施肥相比，不施肥使水稻产量平均减少34.0%。进一步分析表明，与常规施肥相比，不施肥的水稻每穗颖花数、饱粒率和饱粒质量均呈增加趋势，其中饱粒质量的增幅达显著水平（+9.0%）。与此不同，不施肥水稻穗数锐减（-45.0%），说明不施肥水稻减产主要是穗数减少所致。不施肥使土壤碱解氮显著下降（表1），缺氮显著影响分蘖发生[23]，这是营养缺乏逆境适应性响应的一种典型表现，使有限的资源集中于少数成熟的部分籽粒，使之更加饱满。尽管肥料处理对水稻产量性状多有显著影响，但CO2与肥料处理对这些指标均无明显的互作效应（表2），这与ZISKA 等[24]的气室研究不同，但与前期FACE 研究一致[20，25]。大气CO2浓度增加对水稻产量性状的影响不受施肥水平的影响，这可能与实验圈土壤背景有效态养分的供应充足有关（表1）。

蛋白质含量是评价稻米营养品质的主要指标。前人稻田FACE 研究表明，高CO2浓度环境下，糙米中的蛋白质浓度下降[6，26]。2014 年发表于《自然》的一篇综合了31 篇文献的研究结果表明，高CO2浓度环境下水稻籽粒中的蛋白质浓度下降8.9%[10]，与本研究中下降6.6%趋势一致（图1），下降幅度的差异可能是由于该品种对空气中CO2浓度升高的响应比较钝感。

表4 大气CO2 浓度和肥料处理对武运粳23 稻米蛋白质、植酸和各元素积累的影响

植酸是抗营养物质，因为它可与矿质元素螯合形成难溶性的植酸盐，降低其在人或动物消化系统的生物有效性，进而引起相应元素的缺乏[18]。大气CO2浓度升高对稻米植酸浓度影响的报道甚少，仅有几例报道表明稻米中的植酸浓度对CO2均无显著响应[10，27]。本研究也发现，大气CO2浓度升高对武运粳23 糙米植酸浓度没有影响，2 个肥料处理下趋势一致（图1）。与常规施肥处理相比，不施肥使稻米植酸浓度极显著上升（+7.4%），这与周三妮等[27]研究结果一致。这说明增施氮肥可使水稻籽粒中的植酸浓度下降，从而使水稻食用部位的元素可给性上升，进而提高人体对微量元素的吸收[28]。然而有文献表明，高磷处理显著增加水稻籽粒中植酸磷的浓度[29]。本试验中同时增加氮肥和磷肥所表现出的植酸浓度显著下降，可能是由于氮肥起到了主导作用，相关机制还有待进一步研究。

稻米矿质元素浓度是衡量稻米营养品质的重要指标。多数情况下，高CO2浓度生长环境下稻米矿质元素浓度呈下降趋势或不变，但亦有增加的报道[8，17]。总体而言，气室研究中稻米元素浓度对CO2的响应大于FACE 研究，后者很少观察到元素浓度的显著变化[12-13，30]。本FACE 研究观察了武运粳23 成熟稻米元素浓度的变化，结果发现，除Mg、Cu 和Fe 元素外，大气CO2浓度升高使测定的其他大量和微量元素浓度呈一致的下降趋势，其中K、P、S 和Zn 浓度平均分别下降6.7%、10.5%、11.7%和5.2%，均达显著水平（图2、3）。其中稻米P 浓度的显著下降与其他FACE 研究的整合分析结果不尽一致[31]，且数值超过了气室的降幅，可能与该品种根系生长对于CO2升高的响应较小有关。这说明高CO2浓度环境下稻米元素浓度的下降趋势FACE 研究并不一定小于气室研究，但明确这两类研究的异同点还需要更多有说服力的试验证据。

目前，人们对高CO2浓度环境下作物食用部位元素浓度下降的机制尚不清楚[10，32-33]。多数研究者认为这是“稀释效应”造成的，即CO2熏蒸环境促进作物碳水化合物的生产，从而使籽粒其他化学组分浓度因“稀释”而下降[34]。本研究数据表明，高CO2浓度导致的元素浓度下降很难用“稀释效应”来解释。首先，从产量响应看，武运粳23 是一个低响应的钝感品种。但是，该品种稻米元素浓度对高CO2浓度的响应较大，其中K、P、S 和Zn 的降幅达到了显著水平（表3）。另外，尽管武运粳23 糙米元素浓度对CO2的响应多呈下降趋势，但变幅较大（4%～12%），Fe 浓度还表现出增加的趋势。这种不同元素的响应差异在其他文献中亦有报道[8，10，27，30，35]。虽然Fe 浓度的增加趋势与其他报道的结果不同，但与LIEFFERING 等[12]在日本水稻FACE 试验中的结果相同。其原因可能与品种或吸收机理有关，有待进一步探明。如果高浓度CO2导致的微量元素浓度下降只是被动稀释所致，则对一个特定品种而言，各元素浓度的降幅应该是比较接近的。从以上分析可知，高CO2浓度对稻米元素浓度的影响机理可能要远比“稀释效应”来得复杂，值得深入研究[10]。

尽管CO2或肥料处理对稻米元素浓度的影响已有较多报道，但两者之间的交互作用报道甚少[13]。本研究发现，对大量元素而言，除Ca、Mg 外，FACE 对施肥水稻稻米元素浓度的影响多大于不施肥水稻，其中CO2与肥料处理对K、P、S 浓度的交互作用均达显著或极显著水平（表3）。具体来讲，在充足供肥条件下，CO2浓度升高使糙米K、P 和S 浓度显著下降，而在不施肥条件下没有显著影响。这可能与缺肥植株这些元素的浓度本身较低有关。数据显示，与施肥相比，不施肥使稻米K、P 和S 浓度极显著下降，降幅达5%～16%（图2）；这使得高CO2浓度下缺肥水稻元素浓度下降的空间变小。与大量元素不同，CO2与肥料处理间互作对除Fe外的4 个微量元素浓度没有影响（表3），这是否与稻米微量元素浓度本身很低有关，有待进一步研究。

稻米元素含量为单位面积糙米产量与元素浓度的乘积。由于高CO2浓度生长环境中水稻产量增加，而元素浓度多呈下降趋势，故CO2处理对单位面积元素收获量的影响较小。本研究亦表明，除Ca 元素外，大气CO2浓度升高对单位面积收获籽粒的矿质元素含量均无显著影响（表4）。除Ca 外，不施肥处理使糙米K、Mg、P、S、Cu、Zn、Fe、Mn 和B 含量均显著下降，这一结果与庞静等[13]报道的结果相近。这可能与不施肥条件下，植株生长不良、营养吸收能力减弱有关。

4 结论

本文利用稻田大型FACE 技术平台，设置2 个CO2浓度水平和2 个施肥水平，研究不施肥处理是否会改变水稻产量性状以及矿质营养对大气CO2浓度升高的敏感性。结果发现，尽管高CO2浓度环境下武运粳23产量响应较小，但稻米营养相关组分浓度多表现出一致的下降趋势（除Fe 浓度显著上升外），其中蛋白质、K、P 和S 浓度达显著水平。本研究还发现，CO2与肥料处理对稻米K、Mg、P、Fe 元素浓度和Fe 元素含量均有互作效应：对K、P 而言，在肥料供应充足的条件下CO2熏蒸导致的降幅大于不施肥处理，而Mg、Fe 浓度和Fe含量表现相反。本研究结果提示我们，在未来大气CO2浓度升高情形下减氮节肥措施的使用需考虑不同元素的响应。

致谢：感谢中国科学院南京土壤研究所刘钢和朱国兴老师对FACE 系统的日常维护。