大气CO2浓度升高对糙米和精米中矿质营养元素含量的影响

蒋 倩，朱建国，朱春梧，刘 钢，徐 习，张继双

(1.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，江苏 南京 210008；2.中国科学院大学，北京 100049)

目前，大气CO2浓度已由工业革命前的280 μmol/mol增加至410 μmol/mol，并且每年以1.56 μmol/mol的增长率持续上升[1]，预计本世纪中叶将达到550 μmol/mol[2]。大气CO2直接参与植物的光合作用，其浓度的增加提高了植物叶片光合速率，促进了碳水化合物的合成和干物质的积累，进而不同程度地增加C3作物，如小麦、水稻等的生物产量和经济产量[3-7]。水稻是世界上最重要的农作物之一，全世界约有一半的人口以大米为主食。因此，有关水稻产量、品质等对未来CO2浓度升高响应的研究具有重要意义。

有研究结果表明，CO2浓度升高条件下，水稻籽粒产量增加的主要原因是有效分蘖数与颖花数的增加[8]。除了产量以外，CO2浓度升高对稻米的外观品质、淀粉含量以及矿质元素含量的影响已引起广泛关注[9-11]。庞静等在中国水稻FACE(Free-air CO2enrichment)平台的研究结果表明，CO2浓度升高显著降低粳稻武香粳14籽粒的N、K含量，但对P、Ca、Mg含量并无显著影响[12]。日本FACE平台的研究者发现，大气CO2浓度升高条件下，粳稻(Akitakomachi)精米的蛋白质含量显著降低[9]，而糙米中K、P、Mg、Mo等含量有增加趋势，但差异并不显著[13]。在生长室(Growth chamber，GC) 条件下，CO2浓度升高显著降低水稻品种(Jarrah)糙米的N含量(在低P供给下)和P含量(在中P条件下)[14]。此外，Loladze通过整理文献并分析数据发现，19种草本植物、11种树种以及5种小麦的P、Mg、Ca含量对高CO2浓度的响应均表现为显著下降，但K含量增加[15]。因此，不同试验平台(FACE、GC)、水稻品种、种植方式(盆栽与大田)以及加工程度(籽粒、糙米、精米)都可能引起研究结论的差异[16]。目前，大部分有关CO2浓度升高对水稻品质影响的研究对象为糙米。然而，日常生活中，人们主要食用精米。由于加工精度高，富含蛋白质、脂肪、维生素和矿物质的胚和皮层去掉的更多，因此精米的营养物质含量明显低于糙米[17]。在大气CO2浓度升高条件下，有关籼稻和粳稻2种类型水稻的糙米与精米中N、K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量的响应差异还鲜有报道。有研究结果表明，CO2浓度升高条件下，籼稻IIY084的产量增加幅度超过粳稻WYJ21(23)1倍[7,18]。本试验拟利用中国水稻FACE平台，以这2种水稻品种为研究对象，探讨连续2年大气CO2浓度增加200 μmol/mol的条件下，其糙米、精米的品质性状[包括加工品质和矿物质品质(N、K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量)]的响应及其差异。旨在更加准确地分析将来大气CO2浓度升高对籼稻、粳稻品种糙米和精米品质性状的影响程度，从而为人们健康饮食提供一定的科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验地区及平台概况

中国水稻FACE平台位于江苏省江都市小纪镇马凌村良种场 (32°35′5″N, 119°42′0″E)，试验区年均气温约15 ℃，年降雨量980 mm，年均日照时间2 100 h，年无霜期220 d。土壤类型为砂浆土，其耕作层基本性质为pH6.8、全氮1.45 g/kg、全磷 0.63 g/kg、全钾 14.00 g/kg、有效磷 10.10 mg/kg、速效钾 70.50 mg/kg、有机碳 18.40 g/kg[19]。

该平台设置了3块CO2浓度升高区域和3块对照区域，各区域之间距离达到90 m以避免相互干扰。在水稻整个生育期，通过数字控制系统实现CO2浓度升高区域CO2浓度始终高出对照区域200 μmol/mol，并且控制偏差在10%以内。各区域的光照、降雨、通风等与自然环境完全一致。FACE平台的设计原理与运行模式详见参考文献[20]。根据实际监测结果，2012年与2013年在水稻生长期CO2浓度升高区域的CO2平均浓度分别为571 μmol/mol、588 μmol/mol，而空气温度、相对湿度年平均值分别为24.4 ℃、92.9% (2012年)和24.8 ℃、91.9% (2013年)。

1.2 试验设计

供试水稻品种为杂交籼稻IIY084 (OryzasativaL.)和粳稻WYJ21(23) (OryzasativaL.)。2012和2013年，分别于5月18日、5月21日进行大田育秧，于6月20日和6月22日人工移栽，行距25.0 cm，株距16.7 cm，每穴2株。采用氮磷钾复合肥(15-15-15)和尿素(含氮46.7%)结合施用。氮施用量22.5 g/m2，其中40%用作基肥，其余平均分配于水稻分蘖期和抽穗期施用。磷钾肥均用作基肥，施用量均为9.0 g/m2。在移栽前1 d施用基肥，追施分蘖肥和穗肥日期分别是2012年6月27日和7月31日，2013年6月28日和7月25日。灌溉排水，病虫草害防治等田间管理与大田保持一致。

1.3 样品采集与分析

水稻分别于2012年10月17日(IIY084、WYJ21)与2013年10月11日(IIY084)、2013年10月24日(WYJ23)完熟并收获。避开每个小区的边缘区域，采集2 m2试验区域样品。随后，经自来水和纯水清洗，烘干至恒质量(70 ℃，48 h)，称质量。稻谷混匀后，取部分稻谷通过砻谷机(JLG-II，中储粮)脱壳而得到糙米。为了确保脱糠效率一致，称取等质量糙米再经碾米机(JNM-III，中储粮)脱糠层获得精米。然后，用球磨仪(MM400，Retsch)分别磨成待测粉末样品。

样品经烘干后(70 ℃，6 h)，置于干燥器中冷却至室温。采用元素分析仪(Vario MAX CNS, Elementar)测定N含量。称取0.5 g(精确至0.000 1 g)样品于石墨消解管中，纯水润湿，注入8 ml HNO3(GR)冷消化。次日，加入2 ml HClO4(GR)，经全自动石墨控温消解系统 (Deena II, Thomas Cain)消化，直至消化液冒白色烟雾，剩余体积约1 ml，并且清澈即可。最后，用超纯水定容至50 ml。采用电感耦合等离子体发射光谱 (ICP-AES, Optima 8000, PerkinElmer)测定K、P、Ca、Mg含量。采用电感耦合等离子体质谱 (ICP-MS, 7700x, Agilent)测定Ni、Mo含量。用标准样品GBW10043(GSB-21)辽宁大米实现测试过程的质量控制。

1.4 数据处理

采用Office2013、SPSS16.0软件进行数据处理与统计分析。选用双因素方差分析方法(Two-way Analysis of Variance)对CO2、品种及其交互作用进行统计分析(**、*、+分别表示P<0.01、P<0.05、P<0.10)。矿质元素含量变化百分数=[(高[CO2]处理-对照)/对照]×100%，负值表示降低百分数，而正值表示增加百分数。

2 结果与分析

2.1 糙米、精米产量对CO2浓度升高的响应

从表1可知，2012和2013年籼稻IIY084糙米率、精米率分别为 81.6%～82.4%、85.3%～88.4%，粳稻WYJ21(23)则分别为 83.3%～85.5%、83.5%～87.0%。双因素方差分析结果显示，CO2浓度显著影响2012年水稻的糙米率(P<0.01)与精米率(P<0.01)，其在CO2浓度升高条件下显著降低。同样，品种效应显著影响两年的糙米率(P<0.01, 2012;P<0.01, 2013)和精米率(P<0.05, 2012;P<0.10, 2013)。糙米率WYJ21(23)高于IIY084，而精米率却相反 (表1、表2)。

此外，糙米产量 (P<0.05, 2012;P<0.01, 2013)与精米产量(P<0.05, 2012;P<0.01, 2013)对CO2浓度升高有显著响应。CO2浓度升高条件下，籼稻IIY084糙、精米产量2年平均升高分别达到37.1%、39.7%；而粳稻WYJ21(23) 糙、精米产量增加幅度较小，2年平均分别增产10.9%、9.2%。此外，品种效应显著影响水稻糙米(P<0.05, 2012)和精米产量(P<0.05, 2012;P<0.10, 2013)，IIY084高于WYJ21(23) (表1、表2)。

2.2 糙米、精米矿质营养元素含量对CO2浓度升高的响应

由图1与图2可见，2012和2013年籼稻和粳稻品种糙米矿质营养元素含量明显高于精米。IIY084糙米N、K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量2年平均分别比精米高1.10、3.62、4.29、2.02、9.20、1.45和1.24倍，WYJ21糙米N、K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量2年平均分别比精米高1.18、3.29、4.73、2.40、9.89、1.33和1.09倍。

从图1、图2结合表3可知，CO2浓度升高显著影响水稻糙米 (P<0.10, 2012;P< 0.01, 2013)和精米 (P<0.05, 2012与2013)中N含量。与对照相比，CO2浓度升高处理下，IIY084糙米和精米N含量分别降低7.9%、3.9% (2012年)以及14.3%、11.4% (2013年)。与之相比，WYJ21(23) 糙米和精米N含量降低幅度较小，分别为3.4%、4.4% (2012年)以及5.0%、7.4% (2013年)。此外，品种效应也显著影响水稻糙米 (P<0.05, 2012;P< 0.01, 2013)和精米(P<0.01, 2012与2013)中N含量，且籼稻II084糙米、精米中N含量显著高于粳稻WYJ21(23)。同样，CO2与品种的交互作用显著影响糙米N含量 (P<0.10, 2012;P< 0.05, 2013)，但是没有显著影响精米中N含量(表3)。

表1CO2浓度升高对水稻IIY084、WYJ21(23)糙米率、精米率以及糙米产量、精米产量的影响

Table1EffectsofelevatedCO2onthepercentageofbrownriceandwhitericeandtheyieldsforIIY084andWYJ21(23)

品种 处理 2012年糙米率(%)精米率(%)糙米产量(g/m2)精米产量(g/m2)2013年糙米率(%)精米率(%)糙米产量(g/m2)精米产量(g/m2)IIY084对照81.7±0.187.7±0.3717±37629±3182.0±0.685.3±4.4 783±28668±54高CO2浓度81.6±0.287.7±0.51 001±182 879±16482.4±0.188.4±0.21 055±54933±50WYJ21(23)对照85.5±0.487.0±1.1700±12610±1083.4±0.484.0±0.9 817±63686±46高CO2浓度84.1±0.383.5±2.6741±15618±3183.3±0.284.7±1.2 948±44803±47

表2CO2浓度升高对水稻IIY084、WYJ21(23)糙米率、精米率以及糙米产量、精米产量影响的方差分析

Table2VarianceanalysisfortheeffectofelevatedCO2onthepercentageofbrownriceandwhitericeandtheyieldforIIY084andWYJ21(23)

项目 2012年F值2013年F值高CO2浓度20.3**4.4+9.1*6.9*0.92.150.9**44.3**品种400.9**8.7*6.7*8.1*27.0**3.6+1.73.9+高CO2浓度×品种18.5**4.5+5.1*6.0*1.20.96.3*6.7*

**、*、+分别表示差异达到0.01、0.05、0.10显著水平。

a:IIY084糙米；b：WYJ21糙米；c:IIY084精米;d:WYJ21精米。图1 2012年水稻IIY084、WYJ21糙米与精米中矿质元素含量对CO2浓度升高的响应Fig.1 Effects of elevated CO2 on concentrations of mineral elements in brown rice and white rice of IIY084 and WYJ21 in 2012

a:IIY084糙米；b：WYJ23糙米；c:IIY084精米;d:WYJ23精米。图2 2013年IIY084、WYJ23糙米与精米中矿质元素含量对CO2浓度升高的响应Fig.2 Effects of elevated CO2 on concentrations of mineral elements in brown rice and white rice of IIY084 and WYJ23 in 2013

与N含量不同，CO2浓度升高对籼稻、粳稻品种的糙米与精米中K、P、Mg、Ca、Ni、Mo含量没有显著影响，但存在不同程度的正、负影响趋势 (图1、 图2)。与对照相比，大气CO2浓度升高处理的籼稻IIY084糙米2年的P、Ca、Mg、Mo含量表现出下降趋势，变化百分率分别为：-2.5%、-3.3%、-5.4%、-5.3% (2012)；-3.1%、-12.1%、-8.7%、-13.1% (2013)。然而，粳稻WYJ21(23)糙米中P、Ca、Mg含量则分别高于对照6.8%、3.9%、7.7% (2012)；6.0%、3.7%、0.9% (2013)；Mo含量则有减有增-3.9% (2012)、13.0% (2013)。此外，籼稻与粳稻糙米K含量分别增加0.2%、4.0% (2012)和5.9%、6.5% (2013)，Ni含量却分别下降4.3%、1.8% (2012)以及23.1%、13.2% (2013)。

与糙米类似，大气CO2浓度升高处理下，籼稻IIY084精米P、Ca、Mg、Ni、Mo含量2年平均值也分别下降了2.8%、3.3%、1.8%、14.7%、9.1%。粳稻WYJ21(23)精米中P、Mg、Ni含量仍为下降趋势，2年均值分别降低了2.3%、6.4%、13.2%，而Ca与Mo则分别高于对照0.4%、2.0%。此外，高CO2浓度条件下，IIY084精米中K含量的2年均值仍然增加了1.4%，但WYJ21(23)则下降了5.0%。

籼、粳稻品种的差异性也显著影响糙米中K (P<0.010, 2012与2013)、Mg (P<0.10, 2012;P<0.01, 2013)、Mo(P<0.10, 2012;P<0.01, 2013) 、P (P<0.01, 2012)和Ca (P<0.01, 2012)含量 (图1、图2、表3)。此外，品种效应显著影响精米中K (P<0.10, 2012与2013)、P (P<0.10, 2012与2013)、Ca(P<0.01, 2012;P<0.05, 2013)、Mo(P<0.01, 2013) 含量。CO2与品种的交互作用对糙米中的P (P<0.10, 2013)、Ca (P<0.01, 2012;P< 0.10, 2013)、Mo (P<0.01, 2013)含量以及精米中Mo(P<0.05, 2013)含量有显著影响 (图1、图2、表3)。

3 讨 论

本试验中，与对照相比，大气CO2浓度升高处理显著增加了2012和2013年籼稻IIY084和粳稻WYJ21(23)糙米与精米产量，而且IIY084糙米、精米产量增加幅度明显高于WYJ21(23)。该结果与前人的报道[21-23]一致。中国水稻FACE平台的前期研究结果同样表明，IIY084的增产幅度超过粳稻WYJ21(23)1倍[7,18]。此外，糙米率与精米率是优质大米加工品质性状[24-25]，目前仅有少数文献报道了它们对CO2浓度升高的响应。本研究结果表明，大气CO2浓度升高条件下，2012年水稻糙米率和精米率显著下降。同样，在FACE条件下，粳稻武香粳14的糙米率、精米率对CO2浓度升高有明显的负响应[26]。然而，2013年水稻糙米率和精米率却没有受到CO2浓度升高的显著影响。这种年际间的不同有可能是FACE大田试验温度、降水量等自然条件在年际间的差异引起的。同样，李春华等[4,27]认为FACE平台基础气温和降雨量的年际间差异，是引起水稻干物质积累与分配，以及微量元素累积在连续2年间存在较明显差异的重要原因之一。据报道，糙米的皮层含有均衡的营养元素，导致糙米与精米间营养元素含量存在较大差异[28]。因此，CO2浓度升高条件下，研究籼稻和粳稻品种糙米与精米中矿质元素含量的差异具有重要意义。

表32012年和2013年IIY084、WYJ21(23)的糙、精米中矿质元素含量对CO2浓度升高、品种以及其交互作用响应的方差分析

Table3VarianceanalysisfortheeffectofelevatedCO2,cultivar,andtheirinteractionsonconcentrationsofmineralelementsinbrownriceandwhitericeofIIY084andWYJ21(23)in2012and2013

年份处理 糙米NKPCaMgNiMo精米NKPCaMgNiMo2012高CO2浓度4.2+0.20.20.1001.05.3*00.11.80.11.41.3品种8.2*11.6**20.7**65.3**3.5+1.13.7+65.3**5.0+4.3+12.0**00.12.0高CO2浓度×品种4.2+0.10.71.8**1.10000.200.60.40.20.72013高CO2浓度25.0**3.30.40.42.10.80.68.0*00.10.10.10.41.2品种49.0**21.5**1.80.315.7**0.269.8**40.5**4.9+4.8+56.3*0.11.7304.7**高CO2浓度×品种4.0*0.13.9+1.3+2.80.111.6**2.00.200.10.30.67.0*

数值为F值。**、*、+分别表示差异达到0.01、0.05、0.10显著水平。

大气CO2浓度升高显著降低2012与2013年IIY084和WYJ21(23)糙米N含量。与对照相比，2012和2013年IIY084糙米N含量分别降低7.9%、14.3%，而WYJ21(23)降低幅度较小，分别为 3.4%和5.0%。这一结果与目前有关CO2浓度升高条件下，水稻糙米N含量的研究结论[13,21]一致。在OTC(Open-top field chambers)平台，籼稻IR72在CO2浓度高出对照300 μmol/mol时，其蛋白质含量2年平均下降了8.3%[21]。日本FACE平台的研究结果显示，粳稻 Akitakomachi 糙米中氮含量显著下降[14]。本研究结果表明，高CO2浓度处理下，2012和2013年IIY084精米中N含量分别下降3.9%、11.4%，WYJ21 (2012)与WYJ23(2013)则分别降低4.4%、7.4%，差异均达到显著性水平。中国FACE平台的研究结果同样表明，在高CO2浓度条件下WYJ21的精米蛋白质含量显著下降11.0%[29]。日本FACE平台的研究结果也显示在高CO2浓度条件下Akitakomachi精米蛋白质2年平均值降低了9.1%[9]。显然，大气CO2浓度升高条件下，糙米与精米N含量的下降幅度不同。可见，稻米麸皮积累了较多的N，其营养价值不容忽视。另外，大气CO2浓度升高对稻米麸皮中N含量亦有着较为明显的影响，从而导致同一品种糙米和精米N含量对CO2浓度升高的响应程度存在差异，而且较之粳稻WYJ21(23)，这种影响在籼稻IIY084中更为明显。由于精米制成的米饭观感和口感优于糙米，以水稻为主食的人们普遍食用精米。这导致人们从稻米中摄取的N量降低，从而影响大众健康。目前，CO2浓度升高条件下，糙米、精米中N含量下降的主要原因可概述为以下3个方面：(1)CO2浓度升高促进了植物生长和生物量增加，导致N含量下降，形成了植物中N的稀释效应[30]；(2)CO2浓度升高降低了叶片蒸腾速率，减少了植物N需求或降低硝酸盐质量流，最终降低了根对N的吸收率[31]；(3)由于植物N损失，CO2浓度升高显著增加了水稻总N吸收量但并未引起总N收益的明显增加[32]。

FACE平台下，2012和2013年籼稻IIY084糙米中P、Ca、Mg、Ni、Mo含量较对照均有下降趋势，但差异未达显著水平。在OTC(Open top chambers)试验平台，CO2浓度分别高于对照200 μmol/mol与300 μmol/mol条件下，籼稻IR72籽粒中K、Ca含量同样未受到显著影响[21]。然而，有研究结果表明CO2浓度升高处理的籼稻IIY084稻米中Fe、Zn等含量显著低于对照[33]。CO2浓度升高条件下，2012和2013年粳稻WYJ21(23) 糙米中K、P、Ca、Mg、Mo的含量有增加趋势，但均未达到显著水平。这与日本FACE平台大气CO2浓度升高处理的粳稻(Akitakomachi)糙米中K、P、Mg、Mo含量增加的研究结论[13]一致。但是，与同一平台的盆栽试验结果不同，CO2浓度升高处理的粳稻武香粳14籽粒中K、P、Ca、Mg含量有下降趋势，并且K含量下降达到显著水平[12]。主要原因可能是大田试验较盆栽试验矿质元素供给充足[34]。与糙米类似，大气CO2浓度升高处理下，籼稻IIY084精米P、Ca、Mg、Ni、Mo含量也存在下降趋势。除Ca与Mo外，粳稻WYJ21(23)精米中P、Mg、Ni含量同样有下降趋势。而且，与N含量相似，籼稻和粳稻品种糙米中K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量对CO2浓度升高的响应强于精米。

目前，尽管未见到CO2升高导致这些矿质元素在土壤-水稻系统中迁移差异的报道，但是常规条件下，这些元素的迁移能力确实不同[35]。因此，元素的迁移能力、水稻品种、试验平台(FACE、OTC、GC)、种植方式(盆栽与大田)、甚至加工程度(籽粒、糙米、精米)都可能会引起结论差异[16]。矿质元素含量下降可能由水稻干物质增加导致的稀释效应[36]引起，也有可能由矿质元素在水稻各器官中的不平衡分配引起[37]。此外，糙米中N、K、P、Ca、Mg、Ni、Mo含量在本试验中平均值分别高于精米1.10、3.62、4.29、2.02、9.20、1.45和1.24倍 (IIY084)，以及1.18、3.29、4.73、2.40、9.89、1.33和1.09倍 (WYJ)。这为缓解CO2浓度升高条件下，食用精米人群部分矿质元素下降引起的营养匮乏问题提供了一个有效途径，即采用糙米和精米搭配的食用方式。下一步研究，将阐明这些矿质元素在土壤-水稻系统中的迁移与分配机制以解释其含量对CO2浓度升高响应的差异。

致谢：感谢中国科学院南京土壤研究所土壤与环境分析测试中心龚华、孙晓丽、孙玉芳等老师的分析技术支持！