Evaluation of heat stress resistance and its molecular machanism of four indica rice cultivars at seedling stage
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摘要:目的
明确4种不同籼稻品种苗期耐热性差异，为水稻品种选育与推广应用提供理论参考和技术支持。
方法采用水稻基因组重测序、表型鉴定结合转录水平分析综合评价华南地区高产常规水稻品种‘南秀美占’、杂交稻恢复系‘R5518’及香稻品种‘九里香’和‘南晶香占’的苗期耐热性。
结果‘南晶香占’苗期耐热性相对较弱，‘R5518’耐热性中等，‘九里香’和‘南秀美占’表现出苗期耐热性强于另外2个品种；通过比较水稻抗热相关基因在这4个品种的单倍型、荧光定量数据与表型数据，发现‘九里香’在OsTT1表现出较多的变异，而其他水稻耐热QTLs上，4个品种单倍型较为一致，可能OsTT1贡献了‘九里香’部分耐热性；表达模式上，OsHSF7、OsHSP71.1和OsHTS1基因表达趋势与水稻耐热性评价比较一致，表明这3个基因可能参与该研究中的4个籼稻品种耐热性调控。
结论由于一些耐热相关基因的表达差异、基因移码、剪切转录本出错，造成基因失活，导致不同籼稻品种的苗期耐热性差异。该项研究结果可为水稻耐热性育种全基因组选择提供新的思路。
Abstract:ObjectiveTo identify the variation in heat stress resistance among seedlings of four different indica rice cultivars grown in South China, and provide theoretical reference and technical support for the breeding and promotion of rice varieties.
MethodWe performed whole-genome re-sequencing, phenotype identification, and transcriptional level analysis to comprehensively evaluate the heat stress resistance for seedlings of high-yield conventional rice cultivar ‘Nan Xiu Mei Zhan’ (NXMZ), hybrid rice restorer cultivar ‘R5518’, and aromatic rice cultivars ‘Jiu Li Xiang’ (JLX) and ‘Nan Jing Xiang Zhan’ (NJXZ) in South China.
ResultThe ‘NJXZ’ was sensitive to heat stress. The ‘R5518’ showed medium resistance to heat stress. The resistances to heat stress of ‘JLX’ and ‘NXMZ’at seedling stage were relatively high in comparison to other two rice cultivars. We compared the haplotypes of heat resistance related genes, the relative expression levels and phenotypes, and found that many SNPs appeared in OsTT1 from‘JLX’, while the haplotypes of four cultivars with other heat-related QTLs remained relatively consistent, suggesting that the OsTT1 might contribute to partial heat stress resistance in ‘JLX’. The gene expression patterns in OsHSF7, OsHSP71.1 and OsHTS1 were consistent with the evaluation in heat stress resistance of rice cultivars, indicating that these three genes might associate with regulation in heat stress resistance of four indica rice cultivars.
ConclusionThe gene expression difference, gene shift and transcript error in certain genes result in variations in heat stress resistance of different indica rice cultivars at seedling stage. These results can provide new ideas for genome-wide selection for heat tolerance breeding in rice.
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甲烷(CH4)是一种主要的温室气体，稻田CH4排放量占全球温室气体总产生量的19%[1]。合理的灌溉和施肥等管理技术对稻田CH4减排有重要作用。目前稻田节水灌溉方式有“薄浅湿晒”灌溉、干湿交替灌溉等，干湿交替灌溉稻田的CH4排放量较常规灌溉和“薄浅湿晒”灌溉低[2]。与常规灌溉相比，“薄浅湿晒”灌溉可使稻田CH4排放量显著减少12.6%~44.9%[3]，干湿交替灌溉可使稻田CH4累积排放量显著降低37%[4]。施氮量也会影响稻田CH4排放[5]，但是施氮量对稻田CH4排放量影响的研究结果不一致。有研究表明，相对于不施氮肥，高无机氮处理(249 kg·hm−2)稻田CH4排放量降低15%[6]；但也有研究发现，随着尿素用量的增加，稻田CH4排放量随之增加[5]。除了施氮量，不同生育时期施氮比例也会影响稻田CH4排放，基肥、分蘖肥、穗肥和粒肥施氮比例为4.5∶2∶1.5∶2的稻田CH4排放量低于施氮比例为5∶2.5∶1∶1.5和4∶2∶2∶2的[7]。不同灌溉方式及施氮量条件下，土壤易氧化有机碳、微生物量碳以及甲烷氧化菌可直接影响稻田CH4排放[2]，且稻田CH4排放通量与土壤可溶性有机碳和微生物量碳含量呈正相关关系[8]，而甲烷氧化菌则会降低稻田CH4排放量[9]。本研究通过3种灌溉方式和3种氮肥处理(氮肥用量与基、追肥比例结合)早、晚稻田间试验，研究双季稻不同生育期稻田CH4排放通量、土壤有机碳组分含量以及甲烷氧化菌数量的变化，分析稻田CH4排放通量与土壤有机碳组分含量和甲烷氧化菌数量之间的关系，以期获得稻田CH4减排的水氮管理模式，并揭示土壤有机碳组分含量和甲烷氧化菌数量对稻田CH4排放通量的影响规律。
1. 材料与方法
1.1 试验地点及材料
2016年7月至2017年7月在南宁市灌溉试验站(N22°52′58.33″，E108°17′38.86″)进行双季稻大田试验。试验所用土壤为第四纪红色黏土发育的水稻土，土壤理化特征如下：饱和含水率49.2%，容重1.2 g·cm−3，有机碳26.9 g·kg−1，全氮1.3 g·kg−1，碱解氮113.6 mg·kg−1，有效磷50.0 mg·kg−1，速效钾110.6 mg·kg−1，pH 7.6。试验期间早稻在分蘖期、孕穗期、乳熟期和成熟期的降雨量分别为186.3、83.0、97.7和222.3 mm，晚稻分别为619.2、6.4、81.0和7.8 mm。早稻和晚稻品种均为‘内5优8015’，为广西本地优良三系杂交水稻品种。
1.2 灌溉方式与施氮处理
试验设3种灌溉方式和3种氮肥处理，完全随机设计，共9个处理。每个处理设3个小区，共27个小区。每个小区面积25 m2，小区之间用25 cm厚红砖水泥墙隔离分开，以保证小区之间水分相互不侧渗和各小区独立灌排水，并安装水表记录每次灌溉量。
3种灌溉方式包括常规灌溉、“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉。常规灌溉是在移栽返青期以及分蘖期到乳熟期田间均保持20~30 mm水层，但分蘖后期和成熟期仅保持土壤湿润。“薄浅湿晒”灌溉在移栽返青期保持20~40 mm水层，分蘖前期仅保持土壤湿润，分蘖后期由湿润状态自然落干至土壤干燥状态并继续晒田，孕穗期及乳熟期仅保持10 mm左右水层，成熟期晒田。干湿交替灌溉是在各小区均安装TEN45水分张力计(南京土壤仪器公司)监测土壤水势的变化，移栽后10 d内田间保持10~20 mm水层，7 d后进行干湿交替灌溉，即当土壤水势为−15 kPa时，灌溉20 mm，再自然落干至土壤水势为−15 kPa，再灌溉20 mm，如此循环，至水稻成熟。详细水分控制方法见本研究的前期工作报道[2, 10]。
3种施氮处理包括N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)。所用肥料为：尿素(氮质量分数为46%)、过磷酸钙(P2O5质量分数为12%)和氯化钾(K2O质量分数为60%)。各处理P2O5用量为60 kg·hm−2，K2O用量为120 kg·hm−2，其中，全部过磷酸钙和50%氯化钾作基肥，在插秧前1 d耕地时施入土壤中，余下的50%氯化钾分别以分蘖肥和穗肥均按25%的比例施入土壤中。
晚稻试验于2016年7月4日播种，8月1日选取长势均匀的秧苗单株栽培，株行距为20 cm×20 cm，8月16日施分蘖肥，9月13日开始晒田，9月22日复水后施穗肥，11月8日收割。生育期内“薄浅湿晒”灌溉、干湿交替灌溉和常规灌溉平均灌溉量分别为157.8、130.8和227.9 mm。整个生育期为99 d。
早稻试验于2017年3月10日播种，4月12日选取长势均匀的秧苗单株栽培，株行距为20 cm×20 cm，4月16日施分蘖肥，5月27日开始晒田，6月3日复水后施穗肥，7月18日收割。生育期内“薄浅湿晒”灌溉、干湿交替灌溉和常规灌溉平均灌溉量分别为107.3、79.6和157.4 mm。整个生育期为95 d。
1.3 稻田CH4采集与测定
分别于晚稻移栽后37(分蘖期)、63(孕穗期)、77(乳熟期)和98 d(成熟期)，早稻移栽后24(分蘖期)、64(孕穗期)、74(乳熟期)和94 d(成熟期)用静态箱法采集稻田CH4气体[11]。稻田CH4排放通量的测定用Agilent 7890A气相色谱仪(美国安捷伦科技有限公司)，检测器为氢火焰离子检测器(FID)，采用填充柱，当检测器温度升至350 ℃且基线平稳时，开始测样。CH4通量的计算参考王明星[11]的方法。
1.4 土壤采集与指标测定
在晚稻和早稻各生育期采集稻田CH4，同时在各小区按五点法采集0~20 cm耕层土壤样品，测定土壤微生物量碳、可溶性有机碳、易氧化有机碳含量和甲烷氧化菌数量。
微生物量碳含量测定用氯仿熏蒸–硫酸钾浸提法–总有机碳法[12]，可溶性有机碳含量测定用无氯仿熏蒸–硫酸钾浸提–总有机碳法[13]，易氧化有机碳含量测定用高锰酸钾氧化–分光光度计法[14]，甲烷氧化菌数量测定用培养基–滚管法[15]。
1.5 统计分析
数据整理和分析采用DPS 12.26和ExceL 2003软件，结果用3次重复的平均值±标准误表示。用Duncan’s多重比较法分析各处理指标间的差异显著性(P<0.05)，将稻田CH4排放通量与土壤有机碳组分含量和甲烷氧化菌数量进行相关性分析。
2. 结果与分析
2.1 不同处理各生育期双季稻田CH4排放通量
不同处理下双季稻田CH4排放通量随生育期的变化如图1所示，CH4排放通量在分蘖期较高，在孕穗期和乳熟期较低，在成熟期几乎为0。3种灌溉方式下，CH4在晚稻分蘖期集中排放，不同氮肥处理间CH4排放通量为N1>N2>N3。N3处理下，干湿交替灌溉稻田CH4排放通量在晚稻分蘖期、孕穗期和乳熟期较常规灌溉分别降低53.5%、99.4%和99.2%，在早稻分蘖期、孕穗期和乳熟期较常规灌溉分别降低19.9%、29.2%和63.9%。从图1可看出，在N1、N2和N3处理下，干湿交替灌溉双季稻田CH4排放通量均低于“薄浅湿晒”灌溉和常规灌溉，而在相同灌溉方式下，N3处理稻田CH4排放通量较N1、N2降低；因此，干湿交替灌溉N3处理稻田CH4排放通量最低。
![图 1 不同处理各生育期双季稻田CH4排放通量]()
图 1 不同处理各生育期双季稻田CH4排放通量N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)；TS：分蘖期，BS：孕穗期，MS：乳熟期，RS：成熟期Figure 1. CH4 emission fluxes from double-cropping paddy field at each growth stage in different treatmentsN1: 120 kg·hm−2 nitrogen (20% basal fertilizer and 80% topdressing), N2: 120 kg·hm−2 nitrogen (50% base fertilizer and 50% topdressing), N3: 90 kg·hm−2 nitrogen (50% basal fertilizer and 50% topdressing); TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage2.2 不同处理各生育期土壤有机碳组分的变化
由表1可知，不同处理下双季稻田整个生育期土壤微生物量碳在0.08~0.23 g·kg−1范围内变化，以乳熟期较高。在“薄浅湿晒”灌溉下，晚稻分蘖期、孕穗期和乳熟期以及早稻4个生育期N2处理土壤微生物量碳均较高于N1和N3处理。干湿交替灌溉下，晚稻孕穗期和成熟期以及早稻4个生育时期N2处理土壤微生物量碳均高于N1和N3处理，其中早稻孕穗期、乳熟期和成熟期N2处理较N1处理分别增加23.5%、27.8%和20.0%，早稻孕穗期和乳熟期N2处理较N3处理分别增加23.5%和27.8%。常规灌溉下，晚稻土壤微生物量碳在分蘖期、孕穗期和乳熟期以N2处理较高，乳熟期N2处理较N1和N3处理均增加21.0%。早稻分蘖期、乳熟期和成熟期N2处理均高于N1和N3处理，其中乳熟期和成熟期较N1处理分别增加50.0%和75.0%，成熟期较N3处理增加27.3%。3种氮肥处理下，常规灌溉早稻土壤微生物量碳均低于“薄浅湿晒”灌溉及干湿交替灌溉。因此在相同灌溉方式下，N2处理稻田土壤微生物量碳高于N1和N3处理；在相同氮肥处理下，常规灌溉早稻土壤微生物量碳低于“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉。
表 1 不同处理各生育期土壤微生物量碳含量1)Table 1. Soil microbial biomass carbon contents at each growth stage in different treatmentsw/(g·kg−1) 施氮处理
Nitrogen treatment灌溉方式
Irrigation method晚稻 Late rice 早稻 Early rice TS BS MS RS TS BS MS RS N1 BG 0.15±0.01b 0.17±0.01ab 0.17±0.01b 0.17±0.01ab 0.16±0.01ab 0.17±0.01bc 0.18±0.01bc 0.15±0.01b GG 0.17±0.02ab 0.17±0.01ab 0.17±0.01b 0.17±0.01ab 0.17±0.02ab 0.17±0.01bc 0.18±0.01bc 0.15±0.01b CG 0.17±0.04ab 0.19±0.01ab 0.19±0.01b 0.16±0.01ab 0.14±0.02b 0.12±0.01d 0.12±0.01d 0.08±0.01c N2 BG 0.18±0.01ab 0.18±0.01ab 0.19±0.01b 0.17±0.01ab 0.19±0.01a 0.19±0.01ab 0.20±0.01b 0.18±0.01a GG 0.19±0.01ab 0.18±0.01ab 0.18±0.01b 0.20±0.03a 0.20±0.01a 0.21±0.01a 0.23±0.01a 0.18±0.01a CG 0.21±0.02a 0.21±0.02a 0.23±0.02a 0.15±0.02bc 0.17±0.01ab 0.14±0.01cd 0.18±0.01bc 0.14±0.02b N3 BG 0.17±0.01ab 0.18±0.01ab 0.18±0.01b 0.17±0.01ab 0.17±0.02ab 0.17±0.01bc 0.18±0.01b 0.16±0.01ab GG 0.19±0.01ab 0.18±0.01ab 0.17±0.01b 0.17±0.01ab 0.18±0.01a 0.17±0.01bc 0.18±0.01bc 0.16±0.01ab CG 0.17±0.01ab 0.20±0.01ab 0.19±0.01b 0.11±0.02c 0.16±0.01ab 0.14±0.02cd 0.16±0.01c 0.11±0.02c 1)N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)；BG：“薄浅湿晒”灌溉，GG：干湿交替灌溉，CG：传统灌溉；TS：分蘖期，BS：孕穗期，MS：乳熟期，RS：成熟期；同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1) N1: 120 kg·hm−2 nitrogen (20% basal fertilizer and 80% topdressing), N2: 120 kg·hm−2 nitrogen (50% base fertilizer and 50% topdressing), N3: 90 kg·hm−2 nitrogen (50% basal fertilizer and 50% topdressing); BG: “Thin-shallow-wet-dry” irrigation, GG: Alternate drying and wetting irrigation, CG: Conventional irrigation; TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage; Different lowercase letters in the same column indicate significant differences among different treatments (P<0.05, Duncan’s method)由表2可知，不同处理双季稻田整个生育期土壤可溶性有机碳含量在45.6~106.3 mg·kg−1范围内变化。“薄浅湿晒”灌溉下，晚稻4个生育期及早稻孕穗期、乳熟期和成熟期N3处理土壤可溶性有机碳含量均大于N1和N2处理，其中晚稻乳熟期N3处理较N1和N2处理分别增加23.8%和22.5%。干湿交替灌溉下，晚稻分蘖期、乳熟期和成熟期N3处理土壤可溶性有机碳含量较N1处理分别增加12.0%、12.6%和13.3%，同时较N2处理分别增加12.9%、18.0%和11.8%；早稻乳熟期和成熟期N3处理土壤可溶性有机碳含量较N1处理分别增加36.2%和42.1%，较N2处理分别增加25.4%和36.4%。常规灌溉方式下，晚稻乳熟期和成熟期N3处理土壤可溶性有机碳含量较N1处理分别增加9.6%和21.3%，乳熟期较N1、N2处理分别增加9.6%和6.6%。在3种氮肥处理下，不同灌溉方式对稻田土壤可溶性有机碳含量影响顺序为干湿交替灌溉>“薄浅湿晒”灌溉>常规灌溉，早稻田在分蘖期及孕穗期以干湿交替灌溉土壤可溶性有机碳含量最高，在乳熟期及成熟期以“薄浅湿晒”灌溉土壤可溶性有机碳含量最高。因此，相同灌溉方式下，双季稻田N3处理土壤可溶性有机碳含量均大于N1和N2处理；相同氮肥处理下，干湿交替灌溉土壤可溶性有机碳含量较高。
表 2 不同处理各生育期土壤可溶性有机碳含量Table 2. Soil soluble organic carbon contents at each growth stage in different treatmentsw/(mg·kg−1) 施氮处理
Nitrogen
treatment灌溉方式
Irrigation
method晚稻 Late rice 早稻 Early rice TS BS MS RS TS BS MS RS N1 BG 80.1±5.2d 83.2±3.5abc 82.3±1.2c 61.1±2.0bc 86.9±5.6a 84.8±4.9ab 88.5±6.3abc 64.2±8.6abc GG 92.8±1.2bc 89.5±3.4a 89.0±2.2b 61.1±3.1bc 89.5±11.6a 84.9±21.9ab 77.1±6.4c 54.9±10.4c CG 92.6±5.5bc 73.6±5.4c 73.6±2.0e 45.6±3.2d 85.0±15.5a 74.9±15.9b 83.1±4.9bc 62.9±5.0abc N2 BG 84.6±2.0cd 82.7±4.9abc 83.2±4.4c 58.9±3.1bc 88.2±10.3a 70.9±6.1b 97.2±13.5ab 71.6±4.7ab GG 92.0±0.1bc 84.2±3.1ab 84.9±3.1bc 61.9±1.3bc 94.7±38.3a 87.6±13.9ab 83.7±2.4bc 57.2±1.9bc CG 90.6±3.0bc 76.4±2.2bc 75.7±1.9de 46.9±4.8d 92.5±13.9a 77.6±4.2ab 70.4±8.1c 49.8±5.1c N3 BG 85.4±4.1cd 87.2±6.7a 101.9±3.0a 66.6±5.0ab 71.3±31.4a 87.6±4.8ab 106.3±6.7a 78.3±6.2a GG 103.9±2.4a 89.5±2.3a 100.2±3.9a 69.2±2.5a 102.9±19.2a 99.1±17.2a 105.0±6.2a 78.0±4.7a CG 99.2±6.7ab 79.5±2.0abc 80.7±4.3cd 55.3±3.1c 96.6±9.6a 93.7±3.7ab 89.1±5.8abc 71.1±4.6ab 1) N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)；BG：“薄浅湿晒”灌溉，GG：干湿交替灌溉，CG：传统灌溉；TS：分蘖期，BS：孕穗期，MS：乳熟期，RS：成熟期；同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1) N1: 120 kg·hm−2 nitrogen (20% basal fertilizer and 80% topdressing), N2: 120 kg·hm−2 nitrogen (50% base fertilizer and 50% topdressing), N3: 90 kg·hm−2 nitrogen ( 50% basal fertilizer and 50% topdressing); BG: “Thin-shallow-wet-dry” irrigation, GG: Alternate drying and wetting irrigation, CG: Conventional irrigation; TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage; Different lowercase letters in the same column indicate significant differences among different treatments (P<0.05, Duncan’s method)由表3可以看出，不同处理晚稻田土壤易氧化有机碳含量在1.08~7.10 g·kg−1范围内变化。N1处理下，晚稻分蘖期和孕穗期以及早稻分蘖期、孕穗期和成熟期常规灌溉土壤易氧化有机碳含量均大于“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉；常规灌溉土壤易氧化有机碳含量在早稻孕穗期较“薄浅湿晒”灌溉增加47.7%，在成熟期较“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉方式分别增加93.5%和61.3%。N2处理下，除晚稻乳熟期外，常规灌溉双季稻各生育期土壤易氧化有机碳含量均大于“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉；常规灌溉土壤易氧化有机碳含量在晚稻孕穗期和成熟期较“薄浅湿晒”灌溉分别增加50.2%和34.5%，在早稻乳熟期增加27.1%。N3处理下，常规灌溉土壤易氧化有机碳含量在早稻分蘖期较干湿交替灌溉增加115.9%，在早稻孕穗期较“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉分别增加38.8%和40.9%；在“薄浅湿晒”和干湿交替灌溉下，不同氮肥处理之间土壤易氧化有机碳含量没有明显变化规律，在常规灌溉下，除早稻孕穗期、乳熟期及成熟期外，土壤易氧化有机碳含量均是N2>N1>N3。因此，相同氮肥处理下，常规灌溉土壤易氧化有机碳含量较“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉增加。
表 3 不同处理各生育期土壤易氧化有机碳含量Table 3. Soil readily oxidizable organic carbon contents at each growth stage in different treatmentsw/(g·kg−1) 施氮处理
Nitrogen
treatment灌溉方式
Irrigation
method晚稻 Late rice 早稻 Early rice TS BS MS RS TS BS MS RS N1 BG 4.53±1.66ab 3.55±0.21ab 4.65±0.58a 5.74±0.60a 2.41±0.39d 3.08±0.29d 4.48±0.42abc 1.70±0.44b GG 1.08±0.13b 3.82±0.34ab 5.30±0.38a 4.70±0.20bc 2.81±0.17d 3.82±0.34bcd 5.11±0.36a 2.04±0.48b CG 6.48±1.65ab 4.33±0.28ab 5.13±0.31a 5.31±0.12ab 3.67±1.17bcd 4.55±0.23abc 5.06±0.26a 3.29±0.61a N2 BG 4.18±2.84ab 3.05±0.25b 5.27±0.40a 4.12±0.37c 4.74±1.33abcd 4.13±0.12abcd 3.95±0.25bc 1.86±0.32b GG 3.08±1.52ab 4.34±0.65ab 5.57±0.35a 4.52±0.10bc 4.62±1.00abcd 4.15±0.24abcd 4.84±0.20ab 2.23±0.34ab CG 7.10±0.79a 4.58±0.66a 5.51±0.32a 5.54±0.18ab 7.25±0.67a 5.12±0.18a 5.02±0.12a 2.71±0.37ab N3 BG 3.68±1.89ab 4.34±0.65ab 5.94±0.51a 4.79±0.40abc 5.65±1.23abc 3.40±0.86cd 5.15±0.08a 1.55±0.21b GG 5.02±1.79ab 4.34±0.25ab 4.76±0.18a 4.10±0.17c 2.96±0.15cd 3.35±0.29cd 3.77±0.56c 1.74±0.19b CG 6.27±1.95ab 3.62±0.18ab 4.59±0.51a 4.73±0.32abc 6.39±0.28ab 4.72±0.41ab 4.24±0.20abc 2.31±0.16ab 1) N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)；BG：“薄浅湿晒”灌溉，GG：干湿交替灌溉，CG：传统灌溉；TS：分蘖期，BS：孕穗期，MS：乳熟期，RS：成熟期；同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1) N1: 120 kg·hm−2 nitrogen (20% basal fertilizer and 80% topdressing), N2: 120 kg·hm−2 nitrogen (50% base fertilizer and 50% topdressing), N3: 90 kg·hm−2 nitrogen (50% basal fertilizer and 50% topdressing); BG: “Thin-shallow-wet-dry” irrigation, GG: Alternate drying and wetting irrigation, CG: Conventional irrigation; TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage; Different lowercase letters in the same column indicate significant differences among different treatments (P<0.05, Duncan’s method)2.3 不同处理各生育期土壤甲烷氧化菌数量的变化
如图2所示，不同处理晚稻各生育期土壤甲烷氧化菌数量变化范围为1.64×106~12.98×106 cfu·g−1，早稻为1.63×106~23.50×106 cfu·g−1。在N1处理下，常规灌溉土壤甲烷氧化菌数量在晚稻成熟期以及早稻孕穗期、乳熟期和成熟期均大于干湿交替灌溉和“薄浅湿晒”灌溉。在N3处理下，常规灌溉土壤甲烷氧化菌数量在早稻孕穗期和乳熟期较“薄浅湿晒”灌溉分别增加419.2%和457.8%。在N2处理下，干湿交替灌溉土壤甲烷氧化菌数量在双季稻4个生育期均低于“薄浅湿晒”灌溉和常规灌溉，在晚稻分蘖期较“薄浅湿晒”灌溉方式减少76.0%，在孕穗期和乳熟期较常规灌溉方式分别减少77.2%和77.3%；在早稻分蘖期较“薄浅湿晒”灌溉减少76.6%，在孕穗期、乳熟期和成熟期较常规灌溉方式分别减少87.7%、86.2%和57.9%。在N1处理下，“薄浅湿晒”灌溉土壤甲烷氧化菌数量在晚稻分蘖期、孕穗期和乳熟期均大于干湿交替灌溉和常规灌溉，其中在孕穗期较干湿交替灌溉方式增加136.5%；在早稻分蘖期和乳熟期也较干湿交替灌溉和常规灌溉大。在3种灌溉方式下，3种氮肥处理土壤甲烷氧化菌数量没有明显变化规律。因此，相同氮肥处理下，干湿交替灌溉土壤甲烷氧化菌数量较“薄浅湿晒”灌溉和常规灌溉低。
![图 2 不同处理各生育期土壤甲烷氧化菌数量]()
图 2 不同处理各生育期土壤甲烷氧化菌数量N1：120 kg·hm−2氮(20%基肥80%追肥)，N2：120 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)，N3：90 kg·hm−2氮(50%基肥50%追肥)；TS：分蘖期，BS：孕穗期，MS：乳熟期，RS：成熟期Figure 2. Soil methane oxidizing bacteria population amounts at each growth stage in different treatmentsN1: 120 kg·hm−2 nitrogen (20% basal fertilizer and 80% topdressing), N2: 120 kg·hm−2 nitrogen (50% base fertilizer and 50% topdressing), N3: 90 kg·hm−2 nitrogen (50% basal fertilizer and 50% topdressing); TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage2.4 双季稻田CH4通量与土壤有机碳组分和甲烷氧化菌的关系
由表4可知，晚稻田CH4排放通量与土壤可溶性有机碳含量之间呈极显著正相关(r=0.55，P<0.01)，早稻田CH4排放通量与土壤可溶性有机碳和土壤易氧化有机碳含量之间呈显著正相关，双季稻田CH4排放通量与土壤微生物量碳和甲烷氧化菌数量之间的关系均不显著；因此，土壤可溶性有机碳是影响稻田CH4排放通量的主要因素。
表 4 双季稻田CH4排放通量与土壤有机碳组分和甲烷氧化菌相关性分析1)Table 4. Correlation analyses of CH4 emission flux with soil organic carbon fraction and methane oxidizing bacteria稻季
Rice season微生物量碳含量
Microbial biomass
carbon content可溶性有机碳含量
Soluble organic
carbon content易氧化有机碳含量
Readily oxidizable organic
carbon content甲烷氧化菌数量
Methane oxidizing
bacteria number晚稻 Late rice 0.31 0.55** 0.25 0.12 早稻 Early rice 0.22 0.34* 0.42* −0.04 1)“*”、“**”分别表示在0.05、0.01水平显著相关
1)“*”, “**” indicate significant correlation at 0.05 and 0.01 levels respectively3. 讨论与结论
3.1 不同灌溉、氮肥处理对稻田CH4排放通量的影响
在水稻整个生育期内稻田CH4集中在分蘖期排放，原因可能是在水稻生长初期，刚淹水后土壤中的有机质剧烈分解，导致土壤中有较多的CH4产生[12]，而后期随着有效氮素的消耗减少，微生物缺乏基质和能源使稻田CH4排放减少。有研究认为，水层深度和CH4排放通量有很强的负相关关系，水层深度通过影响厌氧环境和水温水量控制水稻根系和根系分泌物数量，而这些物质将为CH4产生提供底物[16]。
相同氮肥处理下，相对于干湿交替灌溉，常规灌溉和“薄浅湿晒”灌溉稻田CH4排放通量降低时间较晚；是因为干湿交替灌溉破坏土壤产甲烷菌的生存环境，CH4产生土层随水分降低而下降，待重新灌溉后需一段时间恢复[17]，而且干湿交替灌溉灌溉频率较低，导致稻田CH4排放通量降低时间较早。成熟期土壤中CH4的产生可能与根系渗出物和根系的腐烂有关[17]。
氮肥施入增加土壤中氮素有效性，会相应地提高产甲烷菌所需有机底物有效性，使得产甲烷菌有较多可利用底物，增加CH4排放量[18]。总体来说，在相同灌溉方式下，N3处理稻田CH4排放通量较N1和N2处理低，可能是因为N1和N2处理能刺激更多微生物生长繁殖，改变土壤有机质含量，增加根系分泌物数量等，为CH4生成提供底物[19]。但有研究表明施入尿素使稻田CH4排放通量减少[20]，可能与稻田土壤理化性质有关，因为低氮水平增施氮肥刺激土壤有机底物生成，高氮会形成长期氮肥输入，增加土壤酸度，抑制微生物活性和CH4的产生[21]。
3.2 不同灌溉、氮肥处理对土壤有机碳组分含量的影响
不同灌溉、氮肥处理下土壤微生物量碳含量在分蘖期较低，在孕穗期较高，之后降低，与Banerjee等[22]在单施氮、磷、钾肥处理的结果一致。相同灌溉方式下，N2处理土壤微生物量碳较N3高，史登林等[23]在减量施氮40%条件下有相似的结果；这是因为增施氮肥可以为土壤微生物提供营养物质，促进其生长，进而增加土壤微生物量碳含量[24]。
3种灌溉方式和3种氮肥处理下，双季稻田土壤可溶性有机碳含量在分蘖期、孕穗期及乳熟期没有明显差异，但是在成熟期均减少；原因可能是土壤可溶性有机碳是土壤中微生物生活的重要物质及能量来源，当水稻生长前期淹水灌溉时，土壤中可溶性有机质分解，导致土壤可溶性有机碳含量升高，从而微生物数量增多，相应所需的土壤可溶性有机碳更多，土壤可溶性有机碳含量减少，因而形成一个稳定的体系[25]。在成熟期，追施氮肥较多，再加上甲烷氧化菌呼吸作用增强，充分利用剩余碳素，使土壤可溶性有机碳相对减少。相同灌溉方式下，N3处理双季稻田土壤可溶性有机碳含量大于N1及N2处理，说明相同灌溉方式下，低氮较高氮更有利于提高稻田土壤可溶性有机碳含量，这与前人在减量施氮40%处理下得到的结果相似[23]。相同施氮处理下，虽然不同灌溉方式的稻田土壤可溶性碳含量在不同生育期内有波动，但总体上以干湿交替灌溉较高。
N1处理干湿交替灌溉晚稻田土壤易氧化有机碳含量较少，可能是因为干湿交替灌溉土壤通透性高，微生物活性增强，加之易分解，所以含量较少[26]。N2处理常规灌溉土壤易氧化有机碳含量较高，可能是因为常规灌溉使微生物活性减弱，土壤易氧化有机碳被利用量减少，从而为土壤易氧化有机碳的移动提供便利条件。
土壤可溶性有机碳含量和稻田CH4排放通量有相同的变化趋势，因此，双季稻田CH4排放通量与土壤可溶性有机碳含量呈显著正相关，表明稻田土壤可溶性有机碳含量的高低可以间接反映稻田CH4排放量大小。
3.3 不同灌溉、氮肥处理对土壤甲烷氧化菌数量的影响
干湿交替灌溉土壤甲烷氧化菌数量较“薄浅湿晒”灌溉和常规灌溉少，原因可能是干湿交替灌溉土壤环境不适合甲烷氧化菌生存。N1和N2处理下，总体上“薄浅湿晒”灌溉土壤甲烷氧化菌数量较大，因为“薄浅湿晒”灌溉不仅满足稻田水分需求，且比常规灌溉有良好的土壤通气性，有利于土壤甲烷氧化菌的生存[26]。但也有研究表明CH4氧化过程也可能在厌氧环境中，是产CH4过程的逆向代谢[27]。
3.4 结论
晚稻分蘖期N3(90 kg·hm−2氮，50%基肥和50%追肥)处理干湿交替灌溉稻田CH4排放通量较其他灌溉方式低，而土壤可溶性有机碳含量较其他灌溉方式高。双季稻田CH4排放通量仅与土壤可溶性有机碳含量呈显著正相关，其中，晚稻田相关系数为0.55，早稻田相关系数为0.34。因此，土壤可溶性有机碳含量显著影响双季稻田CH4排放通量，且在供试土壤和栽培管理条件下，干湿交替灌溉N3处理稻田CH4排放通量较低。
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图 1 4个水稻品种苗期耐热性评价
A~D：九里香(A)、南秀美占(B)、R5518(C)和南晶香占(D)种子萌发14 d正常培养表型图；E~H：九里香(E)、南秀美占(F)、R5518(G)和南晶香占(H)种子萌发14 d，高温处理3 d，正常条件下恢复生长7 d后的表型图；比例尺为2 cm
Figure 1. Evaluation of heat stress resistance of four rice cultivars at seedling stage
A−D: The phenotypes of 14 day seedlings after germination under normal condition of JLX (A), NXMZ (B), R5518 (C), and NJXZ (D); E−H: The phenotypes of JLX (E), NXMZ (F), R5518 (G), and NJXZ (H) seedlings after 14 days post germination, three days of heat treatment and seven days of recovery; Scale bar = 2 cm
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图 4 4个水稻品种耐热QTLs的单倍型分布图
图上特殊颜色区域表明与参考序列有差异
Figure 4. Haplotypes of heat tolerance related QTLs among four rice cultivars
The special colors in the bam files show the variation in comparisons to the reference genome
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图 5 4个水稻品种高温处理前后12个耐热相关基因的qRT-PCR转录水平差异
图中数据为3次生物学重复的平均值±标准差；Actin作为内参进行均一化计算基因表达量；‘九里香’处理前样品标准化为1
Figure 5. Differences in qRT-PCR transcription levels of twelve heat tolerance related genes among four rice cultivars before and after heat treatment
The data in the figure represents the mean ± standard deviation of three biological replicates; Actin was used for internal control to normalize the gene expression data; The sample of ‘Jiulixiang’ before treatment was standardized to 1
表 1 耐热相关基因及其对应的qRT-PCR引物信息
Table 1 The corresponding qRT-PCR primer information of selected heat tolerance related genes
基因
Gene基因号
Gene number正向序列(5′→3′)
Forward sequence反向序列(5′→3′)
Reverse sequence产物大小/bp
Product sizeTT1 LOC_Os03g26970 TGGAGCTTGACGATGCCATT CCTTGATCTCTGCAGGGCTC 141 TT2 Os03g0407400 CTCCAGATGCTGCAGAGAGG GCTCTGCACAAACAGCGAAA 132 TT3.1 LOC_Os03g49900 CTAGCTCATCATCAGCGGCA GTCAGGAAGACCACAGAGCC 104 OsWR2 LOC_Os06g40150 AATGGACGACGAGGAGAGGA GACGAGGCTACCTTCACCAC 112 
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续表 1 Continued table 1 基因
Gene基因号
Gene number正向序列(5′→3′)
Forward sequence反向序列(5′→3′)
Reverse sequence产物大小/bp
Product sizeTT3.2 LOC_Os03g49940 CACGATCCCCAAGCTGACTT AAGAACACCGCGGCTAAGAA 123 HTS1 LOC_Os04g30760 GACCCATGTTGCAGCTGTTG TGCACCCAGCTTTTCCAAGA 134 AET1 LOC_Os05g45890 GCCAACAGCGAGTACGAGTA AGAATCGGTGGAAGTGGCAG 109 TOGR1 LOC_Os03g46610 TAAGGTCGAGGTAGCGTCCA ATCATGCTCCCTGGCAACTC 126 OsER1 LOC_Os06g10230 CGACAATGCACGAGGTTGTG GCTGGTGCCTCTTAAGCTGA 143 OsMADS7 LOC_Os08g41950 GCAATTGAAAGCTAGCCGCA GCTGCTTCTCTAGGCTCTCG 137 OsFAD7 LOC_Os03g18070 GTTGAACAGCGTGGTTGGAC GACATGACCGTGGTTCTGGT 103 OsWRKY11 LOC_Os01g43650 GTTGATCACCTCGAGGACGG GCTTCTTCACACCGCACTTG 118 OsHCI1 LOC_Os10g30850 TCTCTCTCTTTTGCAGGGCG ATCCACTGCACGAGGAAGTG 106 OsHsfA2c LOC_Os10g28340 TGGAATCCCTGAGCTGGAGA AACAGCTCTGCCCAGAAGTC 129 OsHSBP1 LOC_Os09g20830 CCCGGCAGATATGACAGCAT TTCAGGTCGTTGACGCTCTG 144 OsHTAS LOC_Os09g15430 AACATCCGCATGCCCCTTTA CGGGTGGTTGTTCAGGTTCT 132 NAL11 LOC_Os07g09450 AAACGCCCATCCTGAGAAGG CCCCCTCCTTTTGTCTTCCC 141 HSA32 LOC_Os06g46900 CTCTACGGGCAGACATCGTC TCCACGAACAGATTCACCCG 133 OsHSBP2 LOC_Os06g16270 GCATCCCCATCAAGGCTGAT GGAACCTGGTTTGCATCTGC 105 HSP101 LOC_Os05g44340 GGTCGGCAAGAACTCCATGA ACCTTCCTGAGTTGCTCGTG 138 HTH5 LOC_Os05g05740 GCCTTGATCGTGTGGTAGCT CGAGATTCGGGCAGCCTAAT 150 OsHSP1 LOC_Os04g01740 CGTCAAGAAGCACTCCGAGT TCCTTGCCTTTGGAGTCGTC 117 OsHSP71.1 LOC_Os03g16860 CTGATCCCCAGGAACACCAC TCACCCTCGTACACCTGGAT 101 OsHSF7 LOC_Os03g06630 GATGGTGAAGGAGGAGTGGC CAGGTCGAACGTCTTGGTCA 115
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表 2 4个水稻品种测序深度及覆盖度统计1)
Table 2 Sequencing depth and coverage of four rice cultivars
品种
Cultivar比对读数
Comparative
reads总读数
Total
reads比对率/%
Comparison
rate平均测序深度
Average sequencing
depth1×覆盖度/%
1× coverage4×覆盖度/%
4× coverage5×覆盖度/%
5× coverage九里香 JLX 68 508 565 69 806 334 98.14 22.62 94.48 91.58 92.58 南秀美占 NXMZ 71 978 559 73 338 268 98.15 24.39 94.87 92.17 93.17 R5518 68 952 835 73 150 652 94.26 23.30 94.75 92.10 93.10 南晶香占 NJXZ 71 235 025 72 695 318 97.99 24.32 94.81 92.40 93.40 1) 比对读数是测序读数比对到参考基因组的总读数(包括单端比对和双端比对)；总读数指有效测序数据的总reads数；比对率指比对到参考基因组的读数比例；平均测序深度指比对到参考基因组的碱基总数除以覆盖的基因组大小；1×、4×和5×覆盖度分别指参考基因组至少有1个、连续4个和5个碱基覆盖的位点占基因组的百分比
1) The comparative reads number is the total number of sequencing reads which paired to the reference genome (including single-end paired and double-end paired); The total reads refers to the total number of valid reads paired to the reference genome; The average sequencing depth refers to the total number of reads paired to the reference genome divided by the size of the genome; 1×, 4× and 5× coverages refer to the percentages of the genome covered by at least 1 base, serial 4 bases and 5 bases respectively in the reference genome
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表 3 4个水稻品种基因组不同种类变异的数量统计1)
Table 3 Counting of different types of genomic variations in four rice cultivars
品种 Cultivar SNP InDel SV CNV 九里香 JLX 857923 148394 12036 6802 南秀美占 NXMZ 800685 139065 12201 6375 R5518 920843 159588 13125 7050 南晶香占 NJXZ 859302 148878 12401 7208 1) SNP指由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性；InDel指小于50 bp的小片段的插入和缺失；SV指50 bp以上的大片段的插入、缺失、倒置、易位；CNV指基因组片段的拷贝数增加或者减少
1)SNP refers to the DNA polymorphism caused by variation in a single nucleotide; InDel refers to the insertions and deletions of small fragments (< 50 bp); SV refers to large fragments (≥ 50 bp) of insertions, deletions, inversions, and translocations; CNV refers to the increase or decrease of the copy gene numbers in genome
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[1] ZHAO C, LIU B, PIAO S, et al. Temperature increase reduces global yields of major crops in four independent estimates[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017, 114(35): 9326-9331.
[2] 陈祖龙, 郑珍珍, 王慧, 等. 水稻耐热育种研究及其展望[J]. 滁州学院学报, 2023, 25(2): 23-28. [3] LIU H, ZENG B, ZHAO J, et al. Genetic research progress: Heat tolerance in rice[J]. International Journal of Molecular Sciences, 2023, 24(8): 7140.
[4] NUBANKOH P, WANCHANA S, SAENSUK C, et al. QTL-seq reveals genomic regions associated with spikelet fertility in response to a high temperature in rice (Oryza sativa L.)[J]. Plant Cell Reports, 2020, 39(1): 149-162. doi: 10.1007/s00299-019-02477-z
[5] YE C, TENORIO F A, ARGAYOSO M A, et al. Identifying and confirming quantitative trait loci associated with heat tolerance at flowering stage in different rice populations[J]. BMC Genetics, 2015, 16: 41.
[6] ZHU S, HUANG R, WAI H P, et al. Mapping quantitative trait loci for heat tolerance at the booting stage using chromosomal segment substitution lines in rice[J]. Physiology and Molecular Biology of Plants, 2017, 23(4): 817-825. doi: 10.1007/s12298-017-0465-4
[7] 王丰, 程方民, 刘奕, 等. 不同温度下灌浆期水稻籽粒内源激素含量的动态变化[J]. 作物学报, 2006, 32(1): 25-29. [8] LI X M, CHAO D Y, WU Y, et al. Natural alleles of a proteasome alpha2 subunit gene contribute to thermotolerance and adaptation of African rice[J]. Nature Genetics, 2015, 47(7): 827-833. doi: 10.1038/ng.3305
[9] KAN Y, MU X R, ZHANG H, et al. TT2 controls rice thermotolerance through SCT1-dependent alteration of wax biosynthesis[J]. Nature Plants, 2022, 8(1): 53-67.
[10] ZHANG H, ZHOU J F, KAN Y, et al. A genetic module at one locus in rice protects chloroplasts to enhance thermotolerance[J]. Science, 2022, 376(6599): 1293-1300. doi: 10.1126/science.abo5721
[11] CAO Z B, TANG H W, CAI Y H, et al. Natural variation of HTH5 from wild rice, Oryza rufipogon Griff., is involved in conferring high-temperature tolerance at the heading stage[J]. Plant Biotechnology Journal, 2022, 20(8): 1591-1605.
[12] WANG D, QIN B X, LI X, et al. Nucleolar DEAD-Box RNA helicase TOGR1 regulates thermotolerant growth as a Pre-rRNA chaperone in rice[J]. PLoS Genetics, 2016, 12(2): e1005844. doi: 10.1371/journal.pgen.1005844
[13] SHEN H, ZHONG X B, ZHAO F F, et al. Overexpression of receptor-like kinase ERECTA improves thermotolerance in rice and tomato[J]. Nature Biotechnology, 2015, 33(9): 996-1003.
[14] YANG Y, YU J, QIAN Q, et al. Enhancement of heat and drought stress tolerance in rice by genetic manipulation: A systematic review[J]. Rice, 2022, 15(1): 67. doi: 10.1186/s12284-022-00614-z
[15] YU H, LIU Y, SUN B, et al. Genetic diversity and breeding signatures for regional Indica rice improvement in Guangdong of Southern China[J]. Rice, 2023, 16(1): 25. doi: 10.1186/s12284-023-00642-3
[16] WANG J, YANG W, ZHANG S, et al. A pangenome analysis pipeline provides insights into functional gene identification in rice[J]. Genome Biology, 2023, 24(1): 19.
[17] WEI X, QIU J, YONG K, et al. A quantitative genomics map of rice provides genetic insights and guides breeding[J]. Nature Genetics, 2021, 53(2): 243-253. doi: 10.1038/s41588-020-00769-9
[18] 刘传光, 周新桥, 陈达刚, 等. 广东丝苗米品种南晶香占的选育与栽培技术[J]. 农业与技术, 2022, 42(7): 94-97. [19] LETUNIC I, BORK P. Interactive tree of Life (iTOL) v5: An online tool for phylogenetic tree display and annotation[J]. Nucleic Acids Research, 2021, 49(W1): W293-W296. doi: 10.1093/nar/gkab301
[20] CHEN K, YE C, GUO J, et al. Agrobacterium-mediated transformation efficiency and grain phenotypes in six indica and japonica rice cultivars[J]. Seed Biology, 2023, 2: 4. doi: 10.48130/SeedBio-2023-0004.
[21] ROBINSON J T, THORVALDSDOTTIR H, TURNER D, et al. Igv. js: An embeddable JavaScript implementation of the Integrative Genomics Viewer (IGV)[J]. Bioinformatics, 2023, 39(1): btac830.
[22] GOPALAKRISHNAN N, KANG I, MOON B, et al. Effects of low temperature stress on rice (Oryza sativa L. ) plastid ω-3 desaturase gene, OsFAD8 and its functional analysis using T-DNA mutants[J]. Plant Cell, Tissue and Organ Culture, 2009, 98(1): 87-96. doi: 10.1007/s11240-009-9541-y
[23] MOON J, HAM D, HWANG S, et al. Molecular characterization of a heat inducible rice gene, OsHSP1, and implications for rice thermotolerance[J]. Genes & Genomics, 2014, 36(2): 151-161.
[24] LIU J G, QIN Q L, ZHANG Z, et al. OsHSF7 gene in rice, Oryza sativa L., encodes a transcription factor that functions as a high temperature receptive and responsive factor[J]. BMB Reports, 2009, 42(1): 16-21. doi: 10.5483/BMBRep.2009.42.1.016
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期刊类型引用(9)
1. 温雅，顾嘉怡，王超瑞，张瑛，肖治林，张耗. 水稻高产减排的氮肥管理技术及其对稻田温室气体排放影响的研究进展. 中国稻米. 2025(01): 11-17 . 
百度学术
2. 郭高文，齐鹏，王晓娇，甘润，蔡立群，张仁陟. 不同施氮量对旱作春小麦农田土壤温室气体排放的影响. 国土与自然资源研究. 2024(02): 75-81 . 百度学术
3. 谢先芝，刘奇华，李新华，李维平. 稻田甲烷产生与排放的影响因素及减排措施研究进展. 中国水稻科学. 2024(05): 475-494 . 百度学术
4. 陈小龙，汪精海，赵玉平，高勇，张荣. 水氮调控对农田土壤温室气体排放的影响研究进展. 水利规划与设计. 2024(11): 95-99 . 百度学术
5. 常琳溪，梁新然，王磊，李祖然，湛方栋，何永美. 中国稻田土壤有机碳汇特征与影响因素的研究进展. 土壤. 2023(03): 487-493 . 百度学术
6. 张忠学，薛里，李铁成，齐智娟，王忠波，周欣. 水氮耦合下黑土区稻田生态系统碳源汇效应分析. 农业机械学报. 2023(08): 330-338 . 百度学术
7. 肖德顺，徐春梅，王丹英，陈松，褚光，刘元辉. 增氧模式对水稻根际微生物多样性和群落结构的影响. 环境科学. 2023(11): 6362-6376 . 百度学术
8. 唐志伟，张俊，邓艾兴，张卫建. 我国稻田甲烷排放的时空特征与减排途径. 中国生态农业学报(中英文). 2022(04): 582-591 . 百度学术
9. 彭灯云，杨士红，李伟征，李明，戴惠东，周姣艳. 生物炭施用对节水灌溉稻田甲烷产生菌与氧化菌的影响. 节水灌溉. 2022(05): 54-59 . 百度学术
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