近地层臭氧(O3)浓度升高使作物生长发育受到抑制进而使产量下降,但O3胁迫条件下作物抗倒性状的变化及其可能原因均不清楚。FACE(Free Air gas Concentration Enrichment)试验在很少扰动的自然农田实施,其特有的空间优势为研究这一问题提供了最好的机会。依托全球唯一的稻田臭氧FACE技术平台,以杂交稻两优培九为供试材料,设置大气背景O3浓度和高O3浓度两个水平首次对这一问题进行了实验研究。结果表明:高O3浓度使水稻抽穗期单茎(去除叶鞘)倒5、倒4和倒3节间的平均倒伏指数分别增加25%、16%和14%,使抽穗后35 d对应节间倒伏指数分别增加13%、12%和2%,除抽穗后35 d倒3节间外均达显著或极显著水平;高浓度O3使水稻抽穗期和抽穗后35 d植株倒5、倒4和倒3节间的抗折力和弯曲力矩均下降,前者降幅明显大于后者;高O3浓度对抽穗期和抽穗后35 d倒5、倒4、倒3和倒2和倒1节间的长度和粗度影响较小,但使各节间单位长度鲜重和干重一致下降,以单位长度干重降幅更大;高O3浓度使结实期倒5、倒4、倒3、倒2和倒1节间可溶性糖和淀粉含有率均下降,抽穗后35 d降幅大于抽穗期。以上数据表明,未来高浓度臭氧环境条件下两优培九结实期的倒伏风险明显增加,这主要与基部节间抗折能力明显削弱有关,而后者可能又与节间充实程度下降有关。
FACE(free air gas concentration enrichment)研究使用标准的作物管理技术,在完全开放的大田条件下运行,代表了目前人类对未来大气环境的最好模拟。利用独特的大型稻田FACE平台,以典型的常规水稻品种武粳15(粳稻)和扬稻6号(籼稻)为供试材料,研究近地层臭氧(O3)浓度升高(比大气背景臭氧浓度平均增高26%)对常规水稻颖花形成的影响。结果表明:(1)高浓度O3对供试品种全穗以及一、二次枝梗颖化分化数均无显著影响;(2)高浓度O3使供试品种全穗和二次枝梗颖花退化数和退化率均显著增加,颖花退化增多是由于现存一次枝梗上二次枝梗大量退化而引起的二次颖花退化所造成;(3)颖花退化数在颖花分化数中所占比例很低,故高浓度O3对两供试品种全穗和一、二次枝梗颖花现存数以及稻穗构成均无显著影响。结合前报可知,选用常规水稻品种以及增施保花肥可能是未来近地层高浓度O3环境下稻作生产重要的适应措施。
依托独特的稻田臭氧FACE(Free air gas concentration enrichment,开放式空气中气体浓度增高)系统平台,以武运粳21为供试水稻品种,设置正常浓度O3(即大气背景浓度)和高浓度O3(实际比大气背景浓度增高25%左右),定量研究地表O3浓度升高对粳稻抗倒能力的影响。结果表明:高浓度O3对水稻抽穗期和抽穗后20 d基部节间的抗折力和弯曲力矩没有显著影响,但使成熟期基部节间的抗折力和弯曲力距有所降低。因此,臭氧胁迫下水稻抽穗期、抽穗后20 d和成熟期基部节间的倒伏指数均无显著变化。进一步研究结果表明,臭氧胁迫下水稻成熟期基部节间单位长度干重和非结构性碳水化合物含量降低引起基部节间充实不良是造成抗折力显著下降的主要原因,而基部节间弯曲力矩下降是稻穗和节间的长度和质量下降共同作用的结果。以上结果表明,未来高浓度臭氧环境条件下粳型水稻的倒伏风险可能不会增加。
人类活动导致的大气和气候变化将极大地改变作物未来的生长环境,其中一个显著的变化就是近地层空气污染物臭氧浓度的迅速上升:从工业革命前低于10nL/L上升到现在的50nL/L(夏季每天8h平均),最新预测这一浓度将在2015-2050年增加20%-25%,本世纪末将增加40%-60%。目前大气背景臭氧浓度已经超过敏感植物的伤害阀值(即40nL/L),广泛地造成农作物减产,而未来臭氧浓度增加将使这种影响变得更为严重。与封闭式和开顶式试验相比,FACE(free-air gas concentration enrichment)研究使用标准的作物管理技术,在完全开放的农田条件下运行,代表了人类对未来大气环境的最好模拟。作为人类食物蛋白的重要来源,大豆是世界上种植面积最大的双子叶植物,也是1年生C3作物的模式作物,同时也被认为对臭氧污染最为敏感的作物之一。美国伊利诺伊大学的大豆FACE(SoyFACE)是世界上第1个利用FACE技术开展农作物对高浓度臭氧(模拟本世纪中叶近地层臭氧浓度)响应和适应的多学科合作研究。在阐述气室研究的局限性和介绍SoyFACE运行特点的基础上,首次综述了FACE情形下高浓度臭氧对大豆光合特性、冠层结构、物质生产与分配、产量及其构成因素以及虫害等方面的影响,并比较了FACE与气室研究结果的异同点。SoyFACE研究清楚地表明臭氧对未来粮食安全的影响必须作为一个重要的全球变化因子来加以考虑。利用FACE技术深入开展臭氧及其与其它全球变化因子的互作对世界主要粮食作物的影响、机制和调控的系统研究,是该领域未来优先考虑的方向。
