李敏，賈羽旋，夏新月，王斌，宋春燕，朱波，石生偉*

（1.北京農(nóng)學(xué)院生物與資源環(huán)境學(xué)院，北京 102206；2.中化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有限公司，北京 100031；3.北京姿美堂生物技術(shù)股份有限公司，北京 100144；4.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所，北京 100081；5.長江大學(xué)農(nóng)學(xué)院，湖北 荊州 434022）

化石燃料燃燒和土地利用等人為活動持續(xù)加劇溫室氣體排放，導(dǎo)致大氣CO2濃度不斷上升，引發(fā)了以全球變暖為主要特征的氣候變化問題。2019 年全球大氣CO2濃度已達到410μL·L–1，預(yù)計到21 世紀末大氣CO2濃度將達到750μL·L-1，全球平均溫度升高2~4 ℃[1]。氣候變化對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了一系列直接或間接的影響，如改變農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)作物的生產(chǎn)力，導(dǎo)致糧食產(chǎn)量以及品質(zhì)發(fā)生改變，給糧食安全和居民營養(yǎng)健康問題帶來潛在風險等[2-6]。因此，研究氣候變化對糧食產(chǎn)量與營養(yǎng)品質(zhì)的影響具有十分重要的現(xiàn)實意義。

水稻是世界上最重要的糧食作物之一，全球一半以上的人口以稻米為食[7]。已有研究表明大氣CO2濃度上升促進水稻葉片進行光合作用，增加產(chǎn)量[8-9]。水稻產(chǎn)量的增加將有助于緩解全球性“糧食危機”。然而，有研究表明大氣CO2濃度增加導(dǎo)致水稻籽粒養(yǎng)分發(fā)生“稀釋現(xiàn)象”[9-11]，即谷物中與人體健康相關(guān)的營養(yǎng)素含量（如氨基酸、蛋白質(zhì)[10-12]、Fe 和Zn 等[13-15]）會隨著大氣CO2濃度增加而降低。Seneweera 等[15-16]發(fā)現(xiàn)大氣CO2濃度增加導(dǎo)致水稻籽粒中N、P、Fe和Zn的含量分別降低14%、5%、17%和28%。Jin 等[17]發(fā)現(xiàn)長期高CO2濃度條件下小麥籽粒中N、P 和Zn 元素的濃度分別下降6%、5%和10%。Zhu 等[18]利用FACE（Free Air CO2Enrichment）模擬高CO2濃度條件對18種常見水稻品種稻谷營養(yǎng)品質(zhì)的影響，結(jié)果表明高CO2濃度下大部分品種稻谷Fe 和Zn 含量表現(xiàn)出下降趨勢，其中5 個品種的下降幅度達到顯著水平。Fe、Zn 等礦質(zhì)營養(yǎng)元素參與谷物體內(nèi)一系列酶的合成和代謝過程[8]。Fe、Zn 等礦質(zhì)營養(yǎng)元素攝入不足將引起貧血、免疫功能降低、兒童反應(yīng)遲鈍等健康問題[12-13]。據(jù)估計，全球約有20 億人口的營養(yǎng)元素攝取依賴于C3谷物和豆類中的Zn 和Fe[14-15]。因此，大氣CO2濃度上升引起稻谷中Fe、Zn元素含量變化，對于以稻米為主食的發(fā)展中國家居民健康具有不可低估的影響。

稻谷Fe 和Zn 含量對高CO2濃度具有復(fù)雜的響應(yīng)機制[19-20]。盡管大多數(shù)觀測偏向于高CO2濃度導(dǎo)致Fe和Zn 含量下降的觀點[14，18]，但受制于水稻品種、土壤環(huán)境和氣候條件的差異，已有觀測試驗中稻谷Fe 和Zn 含量對CO2濃度升高的響應(yīng)并不一致[14-15]。目前研究主要關(guān)注稻谷Fe 和Zn 含量的變化，而缺少對累積量的觀測研究。如果考慮到CO2濃度上升對水稻的增產(chǎn)效應(yīng)，大氣CO2濃度升高對稻米Fe 和Zn 累積量的影響可能會被高估[21]。此外，根據(jù)氣候模式可知未來CO2濃度和溫度存在同步升高現(xiàn)象[22]。已有研究主要關(guān)注大氣CO2濃度升高的單因子影響，而缺乏對大氣CO2濃度升高和增溫疊加作用效果的探索。水稻產(chǎn)量對氣溫變化較為敏感，溫度升高會導(dǎo)致稻谷減產(chǎn)[23]。因此，僅考慮CO2濃度上升的單因子試驗對于認識氣候變化對稻谷Fe 和Zn 含量的影響存在較大的局限性，而綜合考慮CO2濃度和溫度同步上升的田間觀測數(shù)據(jù)更有說服力。

開頂式氣室（Open Top Chamber，OTC）觀測系統(tǒng)作為模擬生態(tài)系統(tǒng)在不同氣候變化情景下響應(yīng)的主流研究方法，具有模擬田間作物生長真實環(huán)境的優(yōu)勢。本研究采用OTC 系統(tǒng)模擬大氣溫度上升1.5 ℃（即《巴黎協(xié)定》制定的升溫閾值）、CO2濃度上升100μL·L–1[即根據(jù)氣候模式預(yù)測的當全球溫度升高1.5 ℃時對應(yīng)的大氣CO2濃度中值（507 μL·L–1）較2016 年的增加量[22]]和二者疊加作用的氣候變化情景，對江漢平原雙季稻籽粒Fe、Zn和植酸含量進行觀測，探索以下科學(xué)問題：（1）大氣CO2濃度升高和增溫是否顯著改變水稻籽粒中Fe、Zn 含量及積累量；（2）大氣CO2濃度升高和增溫的疊加作用效果是否有別于各單因子影響。以上科學(xué)問題的解決將有助于更好地理解未來氣候變化對水稻營養(yǎng)品質(zhì)的影響，為探索未來氣候背景下稻田水肥管理、物質(zhì)循環(huán)及糧食營養(yǎng)安全的改善提供理論依據(jù)和決策參考。

1 材料與方法

1.1 試驗平臺概況

田間試驗觀測地點位于湖北省荊州市荊州區(qū)農(nóng)業(yè)氣象局試驗觀測場內(nèi)，具體地理位置為30°21'N，112°09'E。荊州區(qū)位于江漢平原腹地，屬亞熱帶季風性氣候，雨熱同季，年太陽輻射總量435~460 kJ·cm-2，年日照時數(shù)1 800~2 000 h，年平均氣溫15.9~16.6 ℃，年平均降水量1 100~1 300 mm，是我國重要的商品糧生產(chǎn)基地。當?shù)孛磕?—10 月是雙季稻（早稻和晚稻）生長季。雙季稻生長季太陽輻射量占全年75%左右，降水量與積溫高于10 ℃的天數(shù)占全年80%左右。2017—2019 年雙季稻生長期內(nèi)氣溫與降水的動態(tài)變化見圖1。

圖1 2017—2019年雙季稻生長期內(nèi)氣溫與降水的動態(tài)變化Figure 1 Dynamic change of air temperature and precipitation in early and late rice growing period from 2017 to 2019

試驗種植區(qū)土壤類型為內(nèi)陸河湖交替沉積形成的粉質(zhì)中壤水稻土，其中黏粒占19.70%、粉粒占54.20%、砂粒占26.10%，具有較好的保持土壤水分與肥力的能力。0~20 cm 稻田土壤基礎(chǔ)理化性質(zhì)為：土壤pH 為7.90，容重為1.44 g·cm-3，有機碳含量為14.12 g·kg-1，全氮含量為1.13 g·kg-1，速效磷含量為11.04 mg·kg-1，速效鉀含量為58.15 mg·kg-1，土壤有效態(tài)Fe含量為84.61 mg·kg-1，有效態(tài)Zn含量為1.13 mg·kg-1。

1.2 試驗設(shè)計

本試驗采用的OTC 系統(tǒng)具體參數(shù)與原理見文獻[24]。試驗平臺共有12 個OTC 氣室，分為3 個區(qū)組，每個區(qū)組4 個OTC 氣室，均勻分布在稻田中。每個OTC 氣室均呈正六邊形棱柱狀，底部有效面積為5 m2。通過加熱換氣裝置和CO2釋放裝置來調(diào)節(jié)試驗所需背景值。田間試驗為雙因素交互設(shè)計試驗，包含有CO2濃度和溫度2 個因素，共4 個處理，分別是：（1）對照處理（CK），OTC氣室內(nèi)CO2濃度和溫度與大田環(huán)境基本一致，作為OTC 裝置對局部微環(huán)境因素（風速以及少量遮光）影響的對照；（2）增溫處理（ET），OTC氣室內(nèi)的溫度比CK 高1.5 ℃；（3）大氣CO2濃度上升處理（EC），OTC 氣室內(nèi)CO2濃度比CK 高100μL·L–1；（4）增溫與大氣CO2濃度上升疊加效應(yīng)處理（ETEC），即OTC 氣室內(nèi)CO2濃度比CK 高100 μL·L–1，溫度比CK 高1.5 ℃。每個處理設(shè)有3 個重復(fù)，呈隨機區(qū)組排列。每個OTC 氣室內(nèi)1.5 m 處安裝有溫度探頭和CO2濃度探頭，用于監(jiān)控氣室內(nèi)溫度和CO2濃度，其精度分別為±0.1 ℃和±20μL·L–1。監(jiān)測系統(tǒng)每2 min 記錄一次數(shù)據(jù)，并通過自動感應(yīng)控制系統(tǒng)來調(diào)節(jié)OTC 內(nèi)部的溫度和CO2濃度，實現(xiàn)準確動態(tài)模擬。

以當?shù)爻Ｒ?guī)稻種作為供試品種，其中早稻品種為兩優(yōu)287，晚稻品種為金優(yōu)212，移栽密度為21 萬穴·hm-2，2~3株·穴-1。水稻于每年4月下旬移栽，10月中旬收割。所有處理施肥方案均一致，其中氮肥采用尿素（N≥46%）、磷肥采用過磷酸鈣（P2O5≥12%）、鉀肥采用氯化鉀（K2O≥60%）。3 種肥料混合施用，施肥方案依據(jù)當?shù)赝扑]的最適合雙季稻生長的施肥配比與施用時間而制定，各種肥料具體施用量見表1。各處理水分管理模式相同，前期淹水，中期曬田，后期干濕交替，最后自然落干至收割。

表1 雙季稻施肥方案（kg·hm-2）Table 1 Fertilization program（kg·hm-2）

1.3 樣品采集與測定

谷物樣品采集：水稻成熟后，在每個OTC 氣室內(nèi)選取1 m2未被之前采樣影響的地塊作為樣方進行測產(chǎn)，樣品晾曬脫粒后獲得籽粒備用。

水稻籽粒中Fe、Zn 含量測定：于2017—2019 年早稻和晚稻成熟期收獲籽粒，籽粒在80 ℃下烘至恒質(zhì)量后粉碎。稱取2 g 粉碎后的樣品先完全碳化，再放入馬福爐中灰化。所得到的灰化樣品用0.5 mol·L-1硝酸溶解并過濾定容，采用原子吸收法測定Fe 和Zn的含量[25]。

谷物中植酸含量測定：稱取過40目篩的谷物樣品0.25 g 于具塞三角瓶中，用2%鹽酸提取液提取2 h，5 000 r·min-1離心5 min，經(jīng)過濾后加入三氯化鐵-磺基水楊酸反應(yīng)劑，混勻后靜置20 min，于500 nm 波長處測定吸光度值，并根據(jù)標準曲線計算樣品中植酸含量。

土壤樣品：于2017—2019 年早稻和晚稻成熟期分別從各OTC 小區(qū)內(nèi)取0~20 cm 耕層土樣（5 點取樣法）。用EDTA 浸提土壤中有效態(tài)Fe、Zn 離子并用原子吸收法測定其含量[25]。土壤pH用pH計測量。

1.4 數(shù)據(jù)分析

用Microsoft Excel 對數(shù)據(jù)計算整理后采用重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析方法（Repeated-measures ANOVA）進行統(tǒng)計分析，即試驗?zāi)攴轂橹貜?fù)取樣的時間，測量指標（籽粒Fe、Zn以及植酸含量）為因變量，分別開展早稻和晚稻統(tǒng)計檢驗，以實現(xiàn)試驗?zāi)攴莺吞幚斫换プ饔糜绊懴虏煌攴莺吞幚黹g差異的顯著性檢驗（P<0.05）。采用相關(guān)性分析建立雙季稻籽粒Fe、Zn 和植酸含量以及土壤有效態(tài)Fe、Zn含量的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

2 結(jié)果與分析

2.1 大氣CO2濃度上升與增溫對雙季稻籽粒Fe、Zn 及植酸含量的影響

重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析結(jié)果顯示（表2），年份對雙季稻籽粒Fe、Zn及植酸含量均具有顯著影響，年份與處理的交互作用對早稻籽粒Fe 含量和晚稻籽粒中Zn 含量具有顯著影響（P<0.05）。根據(jù)方差分析中F值（表2）可判斷，觀測年份是造成雙季稻籽粒Fe、Zn及植酸含量變異的主要因素，即Fe、Zn及植酸含量對大氣CO2濃度上升與增溫的響應(yīng)存在顯著的年際間差異（表2）。

表2 2017—2019年雙季稻籽粒中Fe、Zn及植酸含量的重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析結(jié)果Table 2 Repeated measures ANOVA results for Fe，Zn and phytic acid contents in double-cropping rice grains from 2017 to 2019

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒Fe 含量在39.28~93.87 mg·kg-1之間（表3）。相比CK，EC 和ETEC 處理顯著降低2018 年早稻籽粒中Fe 含量（-13.41%和-25.95%，P<0.05）。相反，EC 處理顯著增加2019 年早稻和晚稻籽粒中Fe 含量（+29.70%和+27.95%，P<0.05）。就3 a 平均值而言，EC 和ET 處理對早稻籽粒中Fe含量無顯著影響，但ETEC 處理顯著降低早稻籽粒中Fe含量（-8.30%，P<0.05）。

表3 2017—2019年不同試驗處理下雙季稻籽粒中Fe、Zn及植酸含量Table 3 Fe，Zn and phytic acid contents in double-cropping rice grains under different treatments from 2017 to 2019單位：mg·kg-1

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒Zn 含量在15.26~22.89 mg·kg-1之間（表3）。相比CK，EC 處理顯著降低2017 年晚稻和2018 年早稻籽粒Zn 含量（-13.84%和-12.97%，P<0.05），ET處理顯著降低2018年早稻籽粒Zn 含量（-13.49%，P<0.05），ETEC 處理顯著降低2019年晚稻籽粒Zn含量（-16.24%，P<0.05）。就3 a平均值而言，EC處理顯著降低早稻籽粒Zn含量（-8.28%，P<0.05），而ETEC 處理顯著降低晚稻籽粒Zn 含量（-10.91%，P<0.05）。

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒中植酸含量在351.26~739.87 mg·kg-1之間（表3）。本試驗未發(fā)現(xiàn)早稻和晚稻籽粒植酸含量存在顯著的處理間差異（P>0.05）。

2.2 不同處理下雙季稻籽粒Fe、Zn 及植酸含量的年際間差異特征

雙季稻籽粒Fe 和Zn 含量均表現(xiàn)出顯著的年際間差異（P<0.05，圖2）。在EC 和ETEC 處理下，2019年早稻籽粒Fe 含量顯著大于2018 年對應(yīng)的觀測值（P<0.05）；在ET 和ETEC 處理下，2017 年晚稻籽粒Fe含量顯著大于2018年對應(yīng)的觀測值（P<0.05）。在CK處理下，2017 年晚稻籽粒Fe 含量顯著大于2018 年和2019年對應(yīng)的觀測值（P<0.05）。雙季稻籽粒Zn 含量表現(xiàn)出不同的年際間變化特征，具體表現(xiàn)為CK 和EC處理下，2019 年早稻籽粒Zn 含量顯著低于2017 年對應(yīng)的觀測值（P<0.05），而CK、ET和ETEC處理下，2018年和2019年晚稻籽粒Zn含量顯著低于2017年對應(yīng)的觀測值（P<0.05）。早稻籽粒植酸含量存在顯著的年際間差異（圖2），其中CK、ET 和ETEC 處理下，2019年早稻籽粒植酸含量顯著低于2017 年對應(yīng)的觀測值（P<0.05）。晚稻籽粒植酸含量年際間無顯著差異。

圖2 不同試驗處理下雙季稻籽粒Fe、Zn及植酸含量的年際變化Figure 2 Annual variation of Fe，Zn and phytic acid contents in double cropping rice grains under different treatments

2.3 大氣CO2濃度上升與增溫對雙季稻籽粒Fe、Zn 及植酸累積量的影響

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒Fe 累積量在0.33~0.71 kg·hm-2之間（表4）。相比CK，在ETEC 處理下2018 年早稻籽粒Fe 累積量下降23.43%，但晚稻增加24.24%（P<0.05）；在EC 處理下2019 年早稻和晚稻籽粒Fe 累積量分別增加52.94%和69.38%（P<0.05）。就3 a 平均值而言，早稻籽粒Fe 累積量在EC處理下較CK顯著增加17.30%（P<0.05）。

表4 不同試驗處理作用下雙季稻產(chǎn)量和籽粒Fe、Zn、植酸累積量Table 4 Grain yield，cumulants of Fe，Zn and phytic acid in double-cropping rice under different treatments

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒中Zn 累積量在0.13~0.25 kg·hm-2之間（表4）。相比CK，在EC 處理下2018 年和2019 年晚稻籽粒Zn 累積量分別增加20.00%和38.88%（P<0.05）。就3 a 平均值而言，晚稻籽粒Zn 累積量在EC、ET 和ETEC 處理下分別較CK增加25.00%、18.75%和18.75%（P<0.05）。

2017—2019 年早稻和晚稻籽粒中植酸累積量在2.65~7.49 kg·hm-2之間（表4）。相比CK，在EC 處理下2017年晚稻籽粒植酸累積量增加34.49%；在ETEC處理下2017年和2019年晚稻籽粒植酸累積量分別增加28.93%和46.21%（P<0.05）?？傮w而言，EC、ET 和ETEC 處理對早稻植酸累積量無顯著影響，但均顯著提高晚稻植酸累積量（P<0.05）。

2.4 不同處理下雙季稻籽粒Fe、Zn 及植酸累積量的年際間差異

不同處理下雙季稻籽粒Fe、Zn 及植酸累積量存在較大的年際間差異（圖3）。EC 處理下早稻籽粒Fe累積量的年際間變化特征為2019 年>2018 年>2017年（P<0.05）。2018 年CK、ET 處 理 和2019 年ET、ETEC 處理下早稻籽粒Fe 累積量均顯著大于2017 的對應(yīng)觀測值。2019年不同處理下晚稻籽粒Fe累積量均顯著大于2018 年的對應(yīng)觀測值（P<0.05）。對于籽粒Zn 累積量而言，不同處理下2018 年早稻觀測值均顯著大于2019 年的對應(yīng)觀測值（P<0.05），而晚稻則表現(xiàn)出相反的變化特征。2017年和2018年所有處理的早、晚稻籽粒植酸累積量間不存在顯著差異，但2019 年CK、ET 和ETEC 處理下早稻籽粒植酸累積量顯著小于2017年的對應(yīng)值。

圖3 不同試驗處理下雙季稻籽粒中Fe、Zn及植酸累積量Figure 3 Accumulation of Fe，Zn and phytic acid in double cropping rice grain under different treatments

2.5 大氣CO2濃度上升與增溫對土壤有效態(tài)Fe 和Zn的影響

2017—2019 年不同處理下早稻和晚稻收獲后土壤有效態(tài)Fe 與Zn 含量存在較大的年際間差異（表5）。與CK 相比，2018 年晚稻土壤有效態(tài)Fe 含量在EC、ET 和ETEC 處理下分別下降17.34%、10.17%和15.68%（P<0.05）。2018年早稻土壤有效態(tài)Zn含量在EC 處理下顯著增加431.00%，晚稻卻顯著下降42.67%（P<0.05）。整體而言，2017—2019 年在EC 處理下早稻土壤有效態(tài)Zn 含量顯著增加，而晚稻土壤有效態(tài)Zn含量顯著降低。

表5 不同處理下雙季稻成熟期土壤有效態(tài)Fe和Zn含量Table 5 Soil available Fe，Zn content at mature stage of double cropping rice under different treatments

2.6 雙季稻籽粒Fe和Zn含量與其他變量的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

相關(guān)性分析表明（表6），2017年和2018年晚稻籽粒Fe 含量與植酸含量存在顯著負相性（P<0.01）。2018 年早稻籽粒Zn 含量與植酸含量存在正相關(guān)性（r=0.5，P<0.05），而晚稻則表現(xiàn)為負相關(guān)性（r=-0.67，P<0.01）。2017 年早稻、2018 年早稻和晚稻籽粒Fe和Zn 含量之間存在正相關(guān)性。2019 年早稻籽粒Zn含量與土壤中有效態(tài)Zn 含量存在正相關(guān)性（r=0.53，P<0.01）。2018 年和2019 年晚稻土壤有效態(tài)Fe 含量與Zn含量存在顯著正相關(guān)性（P<0.01）。

表6 水稻籽粒中Fe、Zn、植酸含量和土壤中有效態(tài)Fe、Zn含量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（r）Table 6 Pearson's correlation coefficents results between Fe，Zn and phytic acid（PA）contents in rice grains and soils

3 討論

3.1 大氣CO2濃度上升和增溫對稻谷籽粒Fe 和Zn 含量的影響

稻谷籽粒Fe 和Zn 含量對于CO2濃度升高和增溫的響應(yīng)機制較為復(fù)雜[19-20]。目前存在的解釋機制為：（1）溫度升高通過改變水稻植物體內(nèi)細胞膜的流動性和細胞壁上能夠結(jié)合礦質(zhì)元素的位點數(shù)量，改變礦質(zhì)元素從細胞膜進入植株體內(nèi)的運輸方式，從而影響水稻籽粒中礦質(zhì)元素含量[26-27]；（2）溫度升高促進植株新陳代謝，增強營養(yǎng)器官向籽粒中轉(zhuǎn)運礦質(zhì)元素的能力，改變作物籽粒礦質(zhì)元素含量[27]；（3）大氣CO2濃度上升有利于水稻光合作用合成碳水化合物，從而導(dǎo)致礦物質(zhì)比例相對減少[28]；（4）大氣CO2濃度上升可能會通過提高植物根系向地上部各個器官轉(zhuǎn)運礦質(zhì)元素的能力而增加植株體內(nèi)礦質(zhì)元素含量[28]。水稻在不同生長階段對每種礦質(zhì)元素需求量不同，大氣CO2濃度上升會導(dǎo)致礦質(zhì)元素在秸稈和籽粒的分配發(fā)生不同程度的改變[29]。

本研究通過3 a 的田間試驗，未發(fā)現(xiàn)水稻籽粒Fe和Zn 含量對大氣CO2濃度上升和增溫的響應(yīng)存在一致性的規(guī)律。就單一因素而言，水稻籽粒Fe 和Zn 含量的變化對CO2濃度上升較增溫更為敏感，例如：EC處理下2018 年早稻籽粒Fe 含量顯著降低，2019 年早稻和晚稻籽粒Fe 含量顯著增加，2017 年晚稻和2018年早稻籽粒Zn含量顯著降低；而ET處理下僅2018年早稻籽粒Zn 含量顯著降低（表3）。ECET 處理下2018 年早稻籽粒Fe 含量和2019 年早稻籽粒Zn 含量均顯著降低。顯然，難以用以上一種機理解釋水稻籽粒Fe 和Zn 含量對大氣CO2濃度上升和增溫的響應(yīng)。整體而言，大氣CO2濃度上升是該地區(qū)水稻籽粒Fe和Zn含量變化的主因，而增溫與大氣CO2濃度上升疊加的作用更為顯著。未來氣候變化極可能出現(xiàn)CO2濃度和溫度同步升高的情況，本研究傾向于未來氣候變化可能會降低稻米籽粒中Fe和Zn含量的觀點。

有研究認為稻谷籽粒礦質(zhì)元素含量對于CO2濃度升高的響應(yīng)和植酸含量存在一定程度的關(guān)聯(lián)[30]。周三妮等[31]利用FACE 平臺研究發(fā)現(xiàn)，高CO2濃度處理下超級水稻精米和糙米Zn 含量分別降低4.70%和6.60%（P<0.01），植酸含量增加2.00%和0.30%（P>0.05），尤其植酸與Zn 的摩爾比顯著增加。Myers等[14]的研究結(jié)果表明高CO2濃度使水稻植酸含量增加了1.20%，有效態(tài)Zn 含量顯著降低7.80%。本研究中EC 處理下不同年份籽粒植酸含量普遍會增加（早稻增幅為17.17%，標準差為15.97%；晚稻增幅為9.96%，標準差為9.27%），但尚未達到統(tǒng)計學(xué)顯著程度（P>0.05）。由于部分稻季稻谷籽粒Fe、Zn 含量與植酸含量存在顯著的負相關(guān)性（表6），且EC 處理和ECET 處理下籽粒Zn 含量多年平均值的降幅達到統(tǒng)計學(xué)顯著水平（P<0.05），因此本研究結(jié)果支持大氣CO2濃度上升有利于提高水稻籽粒植酸含量的觀點。水稻植酸可以與Fe、Zn 等礦質(zhì)元素絡(luò)合形成難以移動的植酸鹽而不利于有效態(tài)Zn 的轉(zhuǎn)運[32-33]。根據(jù)以上分析，我們推斷大氣CO2濃度升高對水稻籽粒Zn含量的負效應(yīng)可能與高CO2濃度下植酸含量的增加存在因果關(guān)系。

3.2 大氣CO2濃度上升后稻谷籽粒Fe 和Zn 含量變化的年際間差異

本試驗中早稻和晚稻籽粒Fe 和Zn 含量對大氣CO2濃度上升與增溫的響應(yīng)存在極大的年際間差異，尤其年份對變量總變異的貢獻大于試驗處理（表2）。我們認為這種極大的年際間差異與年際間氣象條件波動有一定關(guān)聯(lián)。已有研究發(fā)現(xiàn)移栽至抽穗期的溫度是限制長江中下游地區(qū)早稻生長發(fā)育和產(chǎn)量的主要因素[34]。本研究中EC 處理的CO2濃度增幅僅比對照高100 μL·L-1，遠低于水稻功能葉片光合作用的CO2飽和點。在適宜的溫度條件下水稻葉片凈光合速率隨著大氣CO2濃度增加呈直線上升趨勢，意味著高CO2濃度有利于早稻葉片通過光合作用合成更多的碳水化合物[35]。2019 年早稻生育期平均溫度比2017年和2018年同期低0.6~1.6 ℃，降雨量高100 mm（圖4），尤其在移栽至拔節(jié)期出現(xiàn)低溫和長期陰雨天氣，比其他年份同期低2.1 ℃（圖1）。對于早稻生長期光溫資源相對充裕的年份（2018年）而言，高CO2濃度更有利于早稻合成更多碳水化合物而易于發(fā)生對礦質(zhì)元素的“稀釋現(xiàn)象”，導(dǎo)致EC處理下籽粒Fe和Zn含量顯著降低；相反，2019 年早稻生長期內(nèi)的低溫和陰雨天氣會降低高CO2濃度對光合作用的正向刺激，從而減弱EC處理對水稻籽粒Fe和Zn含量的影響。

圖4 2017—2019年不同水稻生長季內(nèi)平均溫度與累計降水量Figure 4 Average temperature and cumulative precipitation in different rice growing seasons in 2017—2019

不同年份晚稻籽粒Fe 和Zn 含量的變化差異比早稻更為明顯。晚稻移栽于7 月下旬，日均溫高于30 ℃，為該地區(qū)全年高溫時段。移栽至拔節(jié)期的高溫天氣是制約晚稻移栽后秧苗緩苗和分蘗的主要逆境因子[34]。此外，晚稻生育期內(nèi)氣溫過高會限制水稻功能葉片凈光合速率[35]。本研究中2019 年晚稻生長期內(nèi)存在高溫和干旱天氣，其中平均氣溫比2017 年和2018年同期高0.8~1.8 ℃，降雨量減少120~350 mm（圖4）。該氣候條件下高CO2濃度未表現(xiàn)出對Fe 和Zn含量的“稀釋現(xiàn)象”，相反EC處理對晚稻籽粒Fe含量具有正效應(yīng)，但對Zn含量無顯著影響（表3）。這可能是由于高溫干旱條件下不同礦質(zhì)元素轉(zhuǎn)移運輸對高CO2濃度的響應(yīng)存在差異[36-37]。有研究認為大氣CO2濃度上升通過提高光合效率促進植物生長而提高根際微生物活性，同時增加根系與根際微生物對礦質(zhì)元素的需求，從而導(dǎo)致被植物吸收的礦質(zhì)元素在不同部位的分配比例發(fā)生變化[37]。這可能是晚稻籽粒中Fe 和Zn 含量對CO2濃度升高具有不同響應(yīng)特征的原因之一。

本試驗2019 年同時出現(xiàn)早稻生長期內(nèi)低溫陰雨和晚稻生長期內(nèi)高溫干旱的不利天氣，籽粒Fe 含量比其他年份普遍增加或保持不變，而籽粒Zn 含量則普遍出現(xiàn)降低現(xiàn)象。由此可認為該地區(qū)雙季稻籽粒Zn含量比Fe含量對于異常氣候因子（高溫或低溫）更為敏感。此外，本試驗發(fā)現(xiàn)ETEC 處理下2018 年早稻、2019年早稻和晚稻籽粒Fe含量顯著低于EC 處理的對應(yīng)觀測值，并且ETEC 處理下2019 晚稻籽粒中Zn含量顯著降低（表3）。這說明增溫與CO2濃度升高疊加作用效果有別于單因子影響，具體表現(xiàn)為二者疊加對雙季稻籽粒Fe 和Zn 含量的降低具有正協(xié)同效應(yīng)，尤其在高溫干旱年份的晚稻籽粒Zn 含量的降低風險較大。

3.3 大氣CO2濃度上升和增溫對土壤有效態(tài)Fe 和Zn的影響

關(guān)于氣候變化對稻田土壤有效態(tài)礦質(zhì)元素含量影響的研究較少，Rounsevell 等[38]提出在未來全球氣候變化下土壤化學(xué)過程可能會對氣候變化發(fā)生快速響應(yīng)。王小治等[39]的研究表明大氣CO2濃度升高在一定程度上增加了小麥田土壤有效態(tài)微量元素含量，以及麥季土壤溶液中陰離子含量。本試驗結(jié)果表明大氣中CO2濃度上升增加2018 年早稻土壤有效態(tài)Zn 含量，但降低2018年晚稻土壤有效態(tài)Fe、Zn含量（表5）。

研究普遍認為大氣CO2濃度升高會增強土壤酸性[40]，對土壤有效態(tài)礦質(zhì)元素含量產(chǎn)生一定影響。“土壤環(huán)境酸化”假說認為大氣CO2濃度升高會促使根系分泌酸性物質(zhì)而降低pH，有利于促進土壤礦質(zhì)元素的溶解性和絡(luò)合作用，間接提高耕層土壤中有效態(tài)礦質(zhì)元素的含量和分布[41-46]。本研究所有處理間土壤pH 不存在顯著性差異，故“土壤環(huán)境酸化”假說并不能解釋氣候變化引起土壤中有效態(tài)Fe 和Zn 含量的變化。程磊等[47]的研究表明，高濃度CO2會使土壤溶液中的陰離子（如NO-3、SO2-4、Cl-）含量降低，從而使其主要的陽離子（有效態(tài)Fe 和Zn）含量也發(fā)生明顯改變。此外，不同季節(jié)土壤微生物的數(shù)量和活性對高CO2濃度的響應(yīng)機制可能不同，由此引起早稻和晚稻成熟期土壤有效態(tài)Fe 和Zn 含量變化呈現(xiàn)不同的響應(yīng)特征。因此，氣候變化與土壤有效態(tài)Fe 和Zn 含量的關(guān)聯(lián)和影響機制，需要開展更多試驗進一步驗證。

4 結(jié)論

（1）雙季稻籽粒中Fe、Zn 和植酸含量對大氣CO2濃度上升與增溫的響應(yīng)存在較大的年際間差異，年際間變化的影響大于試驗處理的影響。

（2）雙季稻籽粒Fe 和Zn 含量對大氣CO2濃度上升的響應(yīng)較增溫更為敏感。大氣CO2濃度上升會顯著改變雙季稻籽粒Fe 和Zn 含量，其作用與水稻生長期內(nèi)氣象條件存在密切關(guān)系。

（3）大氣CO2濃度上升與增溫疊加作用的效果有別于各單因子影響，具體表現(xiàn)為二者疊加對雙季稻籽粒Fe 和Zn 含量的降低具有正協(xié)同效應(yīng)，尤其在高溫干旱年份晚稻籽粒Zn含量的降低風險更大。