我国近地层臭氧污染对水稻和冬小麦产量的影响概述

佟磊，王效科，肖航, 黄仲文

1. 中国科学院城市环境研究所 大气有害物质实验室，厦门 361021 2. 中国科学院宁波城市环境观测研究站，宁波 315830 3. 中国科学院生态环境研究中心 城市与区域生态国家重点实验室，北京100085



我国近地层臭氧污染对水稻和冬小麦产量的影响概述

佟磊1,2, *，王效科3，肖航1,2, 黄仲文1,2

1. 中国科学院城市环境研究所 大气有害物质实验室，厦门 361021 2. 中国科学院宁波城市环境观测研究站，宁波 315830 3. 中国科学院生态环境研究中心 城市与区域生态国家重点实验室，北京100085

地表监测数据表明，我国近地层O3污染日趋严重，已对水稻和冬小麦的生长造成严重威胁。为评估O3污染对我国农业生产的风险，综合已有剂量反应实验结果，对我国南北五个地区(北京、定兴、江都、嘉兴、东莞)水稻和冬小麦的O3敏感性进行了比较分析。研究发现：(1)随着实验地区和实验品种的变化，两种作物的O3敏感性存在明显差异，其中，水稻对O3的敏感程度由北到南逐渐增加；(2)两种作物的产量均随O3剂量的增加而降低，且冬小麦的减产程度高于水稻；(3)基于FACE实验得到的作物O3敏感性高于基于OTC实验的研究结果。利用上述研究得到的O3剂量反应方程和O3浓度预测数据，对未来我国水稻和冬小麦的产量损失进行了评估。预计到2020年，我国五个主要作物产地水稻和冬小麦的产量损失范围分别为3.2～28.8%和7.8～36.9%。上述结果表明，O3污染已对我国主要粮食作物的生长造成巨大威胁，且作物品种间存在明显的O3抗性差异，有必要采取有效措施缓解O3浓度的上升，同时，需要利用更科学的实验方法进行O3抗性品种的选育，这对降低O3的农业风险具有重要意义。

臭氧；水稻；冬小麦；开顶箱；产量

臭氧(O3)是重要的温室气体之一，随着各国化石燃料的大量使用，全球O3前体物质(氮氧化物、甲烷、一氧化碳和挥发性有机物等)的排放量日益增加，平均O3浓度不断升高，其中北半球中纬度地区的O3浓度每年增加0.5%～2%[1]。按照当前O3浓度升高趋势，预计到2100年，对流层O3浓度将增加40%～60%[2]，届时O3浓度值可达80 nL·L-1[3]。在全球O3浓度不断升高的背景下，我国近地层O3浓度增加趋势也尤为突出，O3浓度超标事件频繁发生，其中北京、上海等市的小时O3浓度极值已超过300 nL·L-1[4-8]。作为一种强氧化性物质，O3可以通过气孔和非气孔途径进入植物体，形成活性氧自由基[9]，损伤植物体内部结构和生理功能，影响植物体的正常生长[10-12]。我国是一个农业大国，水稻和小麦是两种最主要的粮食作物，占我国粮食总产量的60%以上，高浓度O3污染已严重威胁这两种作物的正常生长[13-15]，但其具体的胁迫程度可能因作物生长地区和品种的差异而明显不同。为准确评估我国各地区的O3农业风险，合理选择O3抗性品种，以提高粮食产量，近年来我国许多学者利用开顶式熏气系统(Open-Top Chamber System)研究了作物生长与O3胁迫的关系[15-18]。本文通过综合前人的O3暴露实验结果，比较了我国不同地区水稻和冬小麦的O3敏感性差异，同时基于我国本土实验所得的剂量反应方程，对未来我国主要O3污染地区的粮食产量损失进行了评估。

1 O3暴露和作物产量损失评价

O3是一种强氧化性物质，透过表皮到达植物体内部的O3会直接或间接(形成活性氧自由基，Reactive oxygen species，ROS)氧化植物体内部组成成分(如膜脂质、蛋白和氨基酸等)，进而破坏植物体正常的生理功能[9,19]。许多研究证实，高浓度O3会显著降低植物体的叶绿素含量、气孔导度和净光合速率[18,20-22]，植物体同化功能的下降必将引起作物生物量和产量的降低。为明确O3对植物体的伤害过程，进而采取有效措施缓解O3的农业风险，从上世纪60年代开始，国外学者便展开了O3暴露剂量与作物产量关系的研究[23-26]。开顶箱(Open-Top Chambers, OTCs)[27]是O3暴露实验中最常用的研究工具之一，通过设置不同的环境O3浓度，作物产量对O3暴露剂量的响应得到了定量分析。欧洲学者通过大量的研究发现，当累积O3暴露剂量(AOT40，作物生长期内，有效光照条件下(光强大于50 W·m-2)，大于40 nL·L-1的小时平均大气O3浓度值与40 nL·L-1差值的累积值)超过约3 μL·L-1·h时，便可造成作物(如小麦等)5%的产量损失，超过约6 μL·L-1·h时，便可造成作物10%的产量损失[28-29]。我国学者郑飞翔等[17]研究发现，当累积O3暴露量达到2.32 μL·L-1·h，我国南方水稻就会出现10%的减产。

为使不同地区的O3暴露实验结果具有可比性，以综合分析不同地区的O3污染情况，不同的O3风险评价指标先后被提出，具体可分为O3浓度指标和气孔O3通量指标两类。其中，基于O3暴露浓度的风险评价指标主要有两种，一种指标对不同的O3浓度值赋以相同的权重，其中主要包括M7(作物生长期内，白天7 h (9:00～16:00)O3浓度平均值)和M12(作物生长期内，白天12 h(8:00～19:00)O3浓度平均值)[30]，这两个指标均通过对作物生长期内O3暴露浓度求平均值而得；另一种指标对高浓度O3数值赋以较大的权重，其中主要包括W126(拐点约为60 nL·L-1的S形曲线加权函数，公式1～公式2)、SUM06(作物生长期内，大于60 nL·L-1的小时平均大气O3浓度的累积值，公式3)[31]和AOT40(作物生长期内，有效光照条件下(光强大于50 W·m-2)，大于40 nL·L-1的小时平均大气O3浓度值与40 nL·L-1差值的累积值，公式4)[32]，三个指标均通过对作物生长期内赋值后的O3浓度值进行累加而得，具体的计算公式如下：

W126=∑wCO3

(1)

w=1/[1+4403exp(-0.126CO3)]

(2)

SUM06=∑CO3CO3≥60nL·L-1

(3)

(4)

式中w为权重因子，CO3为小时平均大气O3浓度(nL·L-1)。

环境O3浓度水平可以反映O3对植物体的潜在胁迫风险，而O3对植物体的实际伤害程度与植物体的O3吸收量和植物体抗氧化能力直接相关[33]。近年来，为更准确地评估O3对植物生长的影响，基于气孔O3通量指标的研究方法被提出[34]，相关的计算公式如下：

(5)

式中Fst为气孔O3吸收速率(nmol·m-2·s-1)，Y为气孔O3吸收速率临界值(nmol·m-2·s-1)，PODY为气孔O3吸收速率高于临界值Y时的累积O3吸收通量(mmol·m-2)。

(6)

式中Fst,O3为叶片气孔O3吸收通量(nmol·m-2·s-1)，[O3]can为植株冠层高度处O3浓度(nmol·m-3)，Rb,O3和Rs,O3分别为O3的边界层阻力和气孔阻力(s·m-1)：

(7)

式中“1.3”为气孔对O3和热量的扩散率比值，“150”为边界层对热量的扩散阻力常数，L为叶片的特征尺寸(m)，u为冠层顶部风速(m·s-1)。

(8)

式中“1.63”为气孔对H2O和O3的扩散率比值，gs,H2O为气孔对H2O的导度(m·s-1)。

2 中国近地层O3分布

O3是一种主要的二次污染物，近地层O3主要来源于氮氧化物和挥发性有机污染物的光化学反应，人为原因引起的O3前体物质(氮氧化物等)的大量排放是导致我国近地层O3污染的主要原因。随着我国工业化进程的加剧，空气质量不断恶化，近地层高浓度O3已对植被正常的生长代谢造成严重威胁，因此，O3污染问题日益受到国家的重视。为减少O3污染对植被生长的影响，我国学者从上世纪80年代开始展开了一系列的O3监测计划，相继在我国大中城市(如北京、上海、广州等地)建立了O3监测站点以获取近地层O3数据[6,35-36]。

O3污染程度通常与地区经济和工业的发展程度紧密相关，Wang等[37]对我国近年来地表O3的时空分布进行研究后发现，我国由于人为原因引起的O3污染主要发生在经济较为发达的东部城市聚集区，包括京津唐地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区等，其污染程度在夏季尤为明显，人为原因导致的O3浓度增加量高达20～25 nL·L-1。Wang 等[13]对1987～2003年间我国近地层O3监测数据进行了综合分析，研究结果表明，在25个O3监测站点中，有16个站点监测到的小时O3浓度极值在93 nL·L-1(200 μg·m-3，我国空气质量二级标准)以上，其中最大极值为316 nL·L-1(出现在2003年济南夏季)，远大于我国空气质量标准。夏秋两季为我国作物的主要生长季，在Wang等[13]总结的32个夏、秋季节平均O3浓度监测数据中，有近60%的季节O3浓度均值在40 nL·L-1(欧洲学者采用的O3对植物体的胁迫临界浓度)以上，表明这些地区的作物很可能已受到环境O3的胁迫。2004年至今，我国进一步加大了对主要O3污染地区的监测和O3污染成因的分析。以珠江三角洲为例，2004年我国科技部开展了珠江三角洲区域空气质量综合实验计划(PRIDE-PRD)[38]，以深入了解珠三角地区空气污染问题及包括O3在内的空气污染物的形成和传播过程。通过该计划研究，Wang等[39]发现光化学产物是珠三角地区白天(9:00～15:00)边界层O3形成的主要驱动因子，海陆气流循环对珠三角区域O3形成和分布具有重要的影响。除京津唐、长三角和珠三角三大城市聚集区外，我国近年来还对其它一些主要城区的O3污染情况进行了监测，如Yin等[40-41]于2005年对我国山东省济南和烟台两市的O3时空分布进行了研究，结果表明济南夏季O3污染最为严重，在近一个月的监测时期内，小时平均O3浓度在100 nL·L-1以上的污染事件发生频率约为15%；在烟台可监测到的O3浓度极值为150.98 nL·L-1，夏秋O3污染尤为严重，3个月(7～9月份)的平均O3浓度为40.62 nL·L-1，夏秋季节高浓度O3污染很可能会造成沿海地区的作物减产，受携带高浓度O3的海风影响，实验期间沿海城市烟台的O3浓度明显高于内陆城市济南。

随着我国经济的日益发展和化石燃料消耗的进一步加剧，全国O3浓度仍在不断增加，预计到2020年，我国夏季大部分地区白天O3浓度将达到55 nL·L-1以上，东南部分地区的夏季白天O3浓度均值将超过75 nL·L-1，O3污染将对我国未来作物的生长产生更大的抑制作用[42]，采取科学方法进行我国O3农业风险评估对于保证我国粮食生产安全、提高粮食产量具有重要意义。

3 O3污染对我国主要农作物产量的影响

近年来，随着我国O3农业风险的日益增加，越来越多的学者[42-44]利用综合评价方法先后对O3污染导致的我国农作物产量及经济损失进行了定量分析，但这些O3风险评价结果均以欧美地区作物的O3浓度产量关系模型为基础。由于不同地区的气候条件和作物品种有所不同，各地区作物对O3胁迫的响应也可能存在明显差异，因此，应用外来模型分析O3污染对我国作物产量的影响时可能存在一定误差。为获取更准确的作物产量响应数据，进行更科学的O3农业风险评估，我国学者先后利用开顶式O3熏气系统(OTC)和自由气体浓度增加系统(FACE)研究了南北方主要粮食作物(水稻和冬小麦)的相对产量与O3风险评价指标的关系[16,45-49]。由于基于O3通量指标的风险评价方法引入我国较晚，已有的大部分研究均利用O3浓度指标分析作物产量的响应，为实现对不同O3暴露实验结果的整合，本文选取了在我国应用较广的O3浓度指标—AOT40进行数据对比分析(表1和图1)。结果表明，随着AOT40的增加，我国南北地区水稻和冬小麦的相对产量均出现了明显下降，且各地区冬小麦相对产量的下降速率均明显高于水稻。其中在OTC实验中，冬小麦产量的下降速率为水稻的2倍以上，在FACE实验中，两作物产量的下降速率比值约为1.3。虽然不同类型实验得到的结果存在一定差异，但相关研究均表明，与水稻相比，我国冬小麦对O3更为敏感，这与欧洲学者给出的不同作物O3敏感性对比结果相同[50]。小麦是世界第二大商品作物[51]，世界近三分之二的人口以小麦为主食，同时小麦也是我国第二大粮食作物，在我国粮食生产中所占比例仅次于水稻。随着我国当前背景O3浓度的不断增加，小麦更易受到O3胁迫而出现减产，因此有必要根据各地区小麦生长特点采取有效的O3污染防治措施，以减少O3对我国小麦生产的危害。

除作物种类因素外，区域气候特征和作物品种的差异也会影响作物个体对O3的敏感性[52-54]。从我国学者对水稻和冬小麦的研究结果(表1和图1)中可以看出，两种作物的O3敏感性均存在明显的地域和品种差异。其中，在开展相对较多的OTC实验中，水稻对O3的敏感程度由北到南逐渐增加，地域变化顺序为定兴<嘉兴<东莞，相应的品种敏感性排序为中作9321<嘉花2号，繁3694<粤晶丝苗2号，但冬小麦对O3敏感性的变化趋势并无明显规律，地域变化顺序为定兴<嘉兴<北京，相应的品种敏感性排序为京东6号<扬麦185，嘉002<北农9549。我国南北横跨温带、亚热带和热带三大气候带，地形复杂，气候类型多样，各地区的O3污染程度也可能因当地气候和工业化程度的差异而有所不同，通过长期适应，同种作物可能会形成与各地气候环境相适应的不同品种，其各自的抗氧化能力也可能存在明显不同，因此，选育对O3具有较强抗性的品种对降低我国O3的农业风险具有重要意义。

值得注意的是，除上述自然因素外，实验因素的差异也可能造成作物O3敏感性的不同。由表1中的剂量反应方程可以看出，利用FACE系统得到的水稻和冬小麦产量下降速率分别为1.60和2.05，高于基于OTC系统得到的结果(水稻：≤ 1.01；冬小麦：≤ 2.05)。与采用开放实验环境的FACE系统相比，OTC箱体由于受到玻璃或塑料薄膜的包被，其内部环境相对封闭。与自然环境相比，OTC内部光强较低、气温较高，这会在一定程度上影响植物体对O3浓度增加的响应，从而导致不同实验中作物O3敏感性的差异。因此，为进一步提高我国作物剂量反应研究结果的准确性，有必要在科研条件允许的情况下，采用FACE系统开展相关实验。

4 我国水稻和冬小麦产量损失预测

利用高精度全球—区域化学运输模型系统(CTM)，Tang等[49]预测到2020年，我国累积O3暴露浓度(AOT40，90天累积值)范围为0～18 μL·L-1·h，其中北京、河北、江苏、浙江和广东5个省市的AOT40范围分别约为10～12 μL·L-1·h、6～9 μL·L-1·h、12～18 μL·L-1·h、14～18 μL·L-1·h和5～18 μL·L-1·h。根据这一O3浓度预测数据，并结合我国作物的O3剂量反应方程(表1)，预计到2020年我国主要作物产区水稻和冬小麦的产量损失率分别为3.2%～28.8%和7.8%～36.9%(表2)。这一结果明显高于Aunan等[43](基于Fuhrer[55]的剂量反应方程)对2020年我国全国范围内水稻和冬小麦产量损失的预测值(水稻：3.7%～4.5%，冬小麦：2.3%～13.4%)，但与Wang和Mauzerall[42](基于Adams等[56]、Lesser等[57]和EPA[58]的剂量反应方程)的预测结果(水稻：8%～10%，冬小麦：7%～63%)相比，基于我国剂量反应方程(表1)所得的水稻产量损失预测范围较大，而冬小麦产量损失则在其预测范围之内。造成研究间预测结果差异的原因可能有以下几点：(1)不同研究所使用的剂量反应方程的来源不同。表1中的剂量反应方程来自我国本土作物的O3暴露实验结果，而另外两个研究所采用的剂量反应方程则基于美国农作物损失评价网(NCLAN)对当地作物的实验结果；(2)不同研究所使用的产量损失评价指标不同。表1实验采用AOT40进行O3的农业风险评价，而另外两个研究使用的O3风险评价指标较多，包括M7、M12、W126、AOT40和SUM06；(3)不同研究分析的区域范围不同。表1实验研究的空间范围相对较小，仅限于我国五个主要的作物产地，而另外两个研究则是在全国范围开展的作物产量损失评估。

表1 水稻和冬小麦相对产量(RY)与O3暴露剂量(AOT40)的关系方程

注：OTC为open-top chamber的首字母缩写，表示开顶式气室；FACE为free air concentration enrichment的首字母缩写，表示自由气体浓度增加系统；AOT40表示作物生长期内，有效光照条件下(光强大于50 W·m-2)，大于40 nL·L-1的小时平均大气O3浓度值与40 nL·L-1差值的累积值。

图1 我国不同地区(a)水稻和(b)冬小麦相对产量与O3暴露剂量关系的比较分析Fig. 1 Linear relationships between relative yields and ozone exposure dose for rice and winter wheat grownin different areas of China

表2 2020年我国主要作物产区水稻和冬小麦的产量损失预测

注：AOT40表示作物生长期内，有效光照条件下(光强大于50 W·m-2)，大于40 nL·L-1的小时平均大气O3浓度值与40 nL·L-1差值的累积值。

Note: AOT40 is the accumulated ozone exposure over a threshold of 40 nL·L-1when light intensity was above 50 W·m-2during the growing season of crops.

综上所述，O3污染会明显降低我国水稻和冬小麦的产量，且冬小麦的减产幅度明显高于水稻。随着我国O3浓度的继续升高，未来两作物产量损失将更为严重。鉴于此，急需采取有效措施减少O3前体物(如氮氧化物和挥发性有机物)的排放，降低近地层O3浓度水平，从源头对O3的农业风险进行防控；同时，考虑到作物品种间的O3敏感性差异，有必要通过开展O3剂量反应研究，对更易受到O3胁迫的作物(如冬小麦)进行抗性品种筛选和培育，并优先在O3污染的高风险地区加以应用，从强化受体抗性方面来降低O3污染的农业损失。此外，就O3污染的科学研究而言，目前已有工作大多基于OTC系统进行展开，相关的风险评价结果(包括本研究)多基于O3浓度指标计算而来，其研究结果还存在一定的不确定性(如可能低估O3胁迫风险等)。因此，在未来的研究中，在经济条件允许的情况下，有必要采用设计更为科学的FACE系统以及更能反映植物生理过程的O3通量指标来开展研究，这对提高我国O3风险评价结果的准确性具有重要意义。

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The Effects of Surface Ozone on the Yields of Rice and Winter Wheat in China

Tong Lei1,2, Wang Xiaoke3, Xiao Hang1,2, Huang Zhongwen1,2

1. Hazardous Air Pollutants Lab, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences, Xiamen 361021, China 2. Ningbo Urban Environment Observation and Research Station-NUEORS, Chinese Academy of Sciences, Ningbo 315830, China 3. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China

Received 26 July 2014 accepted 2 September 2014

As the long-term air monitoring data indicates, surface ozone concentration in China has been rapidly increasing, which could seriously affect the growth of rice and winter wheat. To accurately assess the ozone-induced risk, the dose-response relationships of rice and winter wheat were analyzed for five regions, which include Beijing, Dingxing, Jiangdu, Jiaxing, and Dongguan. The yield responses to ozone for both crops varied with experimental regions and crop varieties. The rice grown in the north is more sensitive to ozone compared with those from south regions. These indicate that climate characteristic of habitat and crop cultivars are two important factors in influencing crops’ sensitivities to ozone. Yields of both crops decreased rapidly with the increase of ozone exposure dose, and winter wheat was found to be more sensitive to ozone than rice. Both rice and winter wheat are more sensitive to ozone in the free air concentration enrichment (FACE) experiment than those within the open-top chambers (OTCs) system. Based on these dose-response results and the predicative surface ozone concentration of China, the yield losses in the five major Chinese production areas by 2020 are estimated to be 3.2%～28.8% and 7.8%～36.9% for rice and winter wheat, respectively. Therefore, in order to reduce the risks of ozone pollutions on crop production, more effective measures are needed to be taken, such as emission reduction of O3precursor and breeding or genetic modification of O3-resistant cultivars.

ozone; rice; winter wheat; Open-Top Chambers (OTCs); yield

国家自然科学基金(青年基金) (31300435)；环境保护公益性行业科研专项经费(200809152)；中国科学院城市环境研究所青年人才领域前沿项目(IUEQN-2012-03)

佟磊(1984-)，男，博士，研究方向为污染生态学，E-mail: ltong@iue.ac.cn；

10.7524/AJE.1673-5897-20140726002

2014-07-26 录用日期：2014-09-02

1673-5897(2015)3-161-09

X171.5

A

佟磊(1984-)，男，生态学博士，助理研究员，主要研究方向为污染生态学，发表学术论文9篇。

佟磊，王效科，肖航, 等. 我国近地层臭氧污染对水稻和冬小麦产量的影响概述[J]. 生态毒理学报，2015, 10(3): 161-169

Tong L, Wang X K, Xiao H, et al. The effects of surface ozone on the yields of rice and winter wheat in China [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2015, 10(3): 161-169 (in Chinese)