Effects of irrigation method and nitrogen application on methane emission and organic carbon fraction in double-cropping rice field
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摘要:目的
获得稻田甲烷(CH4)减排的水氮管理模式,揭示不同灌溉方式和施氮处理下土壤有机碳组分和甲烷氧化菌对稻田CH4排放通量的影响。
方法通过田间试验测定3种灌溉方式(常规灌溉、“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉)和3种氮肥处理(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)下双季稻不同生育期稻田CH4排放通量、土壤有机碳组分含量和甲烷氧化菌数量,分析稻田CH4排放通量与土壤有机碳组分和甲烷氧化菌之间的关系。
结果干湿交替灌溉N3处理稻田CH4排放通量最低,晚稻分蘖期稻田CH4排放通量较常规灌溉N1处理降低70.5%。干湿交替灌溉下,N2处理早稻孕穗期土壤微生物量碳含量较N1及N3处理均增加23.5%,N3处理晚稻分蘖期土壤可溶性有机碳含量较N1及N2处理分别增加12.0%和12.9%。N3处理下,常规灌溉早稻孕穗期土壤易氧化有机碳含量较“薄浅湿晒”灌溉和干湿交替灌溉分别增加38.8%和40.9%。双季稻田CH4排放通量仅与土壤可溶性有机碳含量呈极显著正相关(r=0.55,P<0.01)。
结论土壤可溶性有机碳含量显著影响双季稻田CH4排放通量,干湿交替灌溉N3处理稻田CH4排放通量较低。
Abstract:ObjectiveThe objective was to obtain water and nitrogen management mode for methane (CH4) emission reduction, and reveal the effects of soil organic carbon fraction and methane oxidizing bacteria on CH4 emission flux from rice fields treated by different irrigation methods and nitrogen application.
MethodThrough field experiment, CH4 emission fluxes, soil organic carbon fraction contents and methane oxidizing bacteria numbers at different growth stages of double-cropping rice were determined under three irrigation methods (conventional irrigation, “thin-shallow-wet-dry” irrigation and alternate drying and wetting irrigation) and three nitrogen application methods (N1: 120 kg·hm−2 nitrogen, 20% basal fertilizer and 80% topdressing; N2: 120 kg·hm−2 nitrogen, 50% basal fertilizer and 50% topdressing; N3: 90 kg·hm−2 nitrogen, 50% basal fertilizer and 50% topdressing). The correlation relationships of CH4 emission fluxes with soil organic carbon fractions and methane oxidizing bacteria were analyzed.
ResultThe treatment of alternate drying and wetting irrigation combining with N3 had the lowest CH4 emission flux from rice fields, and CH4 emission flux at the tillering stage of late rice decreased by 70.5% compared with the treatment of conventional irrigation combining with N1. Under the alternate drying and wetting irrigation, the soil microbial biomass carbon content at the booting stage of early rice in N2 treatment increased by 23.5% compared with both N1 and N3 treatments, and the soil soluble organic carbon content at the tillering stage of late rice in N3 treatment increased by 12.0% and 12.9% compared with N1 and N2 treatments, respectively. Under the N3 treatment, conventional irrigation increased the soil readily oxidizable organic carbon content by 38.8% and 40.9% compared to “thin-shallow-wet-dry” irrigation and alternate drying and wetting irrigation at the booting stage of early rice, respectively. CH4 emission flux from double-cropping rice fields was significantly positively correlated only with soil soluble organic carbon content (r=0.55, P<0.01).
ConclusionSoil soluble organic carbon content significantly affects CH4 emission fluxes from double-cropping rice fields, and alternate drying and wetting irrigation combining with N3 treatment had lower CH4 emission flux from rice fields.
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水稻Oryza sativa L.是世界上超过一半人口的主要粮食作物,深入挖掘重要的功能基因对水稻主要农艺性状的遗传改良具有重要意义。高密度遗传图谱的构建为基因的精准定位和克隆创造了必要条件。
本研究使用的重组自交系(Recombinant inbred lines,RILs)群体是由籼稻‘MDS’和籼稻‘R315’构建的高代重组自交系,具有稳定的表型性状,是一个良好的永久性遗传群体。自1988年McCouch等[1]利用籼稻‘IR34583’与爪哇稻‘Bulu Dalam’衍生的F2群体构建了第1张含135个限制性内切酶片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphism,RFLP)标记的水稻分子连锁图谱以来,水稻的遗传图谱相继诞生。传统的图谱构建通常利用RFLP、简单重复序列(Simple sequence repeat,SSR)标记和随机扩增多态性DNA(Random amplified polymorphic DNA,RAPD)标记。结合多种分子标记技术进行遗传图谱构建可进一步增加标记的密度。徐建龙等[2]利用272个均匀分布的标记(141个RFLP标记、99个SSR标记、29个RAPD标记和3个形态标记)构建了连锁图用于QTL分析,该连锁图总共覆盖基因组2 777.7 cM,相邻标记间平均距离为10.2 cM。早期的分子标记,作图距离通常较大,后期精细定位工作需要大量分离的F2代个体。随着DNA测序技术的快速发展,基于高通量测序的新型分子标记越来越多地应用于高密度遗传图谱的构建[3-4]。Chen等[5]利用148个子代组成的RIL群体构建了1 680.9 cM的遗传图谱,平均遗传距离为1.16 cM,共定位到23个耐盐相关QTLs,其中,位于第1、4、12号染色体上的3个QTLs表现出累加效应。单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)标记作为第3代新型分子标记技术,具有数量多、遗传稳定性高以及易于自动化分析等优点[6],已成为近年来水稻高密度遗传图谱构建的优先选择。
本研究利用全基因组测序(Whole genome sequencing,WGS)技术对籼稻‘MDS’和籼稻‘R315’构建的1个RIL群体进行全基因组测序,先鉴定出两亲本间的SNP,再利用SNP构建bin标记,最后构建1张高密度遗传图谱,以期为进一步深入挖掘和研究重要农艺性状基因奠定有利基础。
1. 材料与方法
1.1 试验材料
本研究使用的材料为国家植物航天育种工程技术研究中心前期收集的籼稻地方品种‘MDS’和‘R315’。父本‘MDS’是大穗、抗倒、高产型的地方籼稻品种,具有高光效、高养分利用率等特点。母本‘R315’是在‘象牙香占’基础上改良的籼稻恢复系,具有抗病、优质、配合力好等特点,父母本杂交,F2代通过单粒传法繁殖获得高世代RILs。
1.2 CTAB法提取植物叶片DNA
2019年晚季在华南农业大学校内教学科研试验基地的试验田中种植水稻亲本和RILs群体(含192个株系),每个材料按6行×6株的规模种成小区,株行距均为20 cm,单苗插植,常规栽培管理。F5代单株收种。亲本及其RILs(F6代)群体取20粒饱满种子萌发,取各个株系的幼嫩叶片(每个株系随机取5株混样),按CTAB法[7]提取DNA后送至北京诺禾致源生物信息科技有限公司进行测序分析。
1.3 DNA文库构建及测序
检测合格的DNA样品通过酶切、加测序接头、纯化、PCR扩增等步骤完成整个文库制备。构建好的文库通过Illumina(测序仪)进行测序。
1.4 测序数据质量评估及分析
检测合格的DNA文库进行HiSeq测序,产出Raw reads,结果以fastq文件格式存储。经过过滤,得到高质量的Clean reads。对192个子代及亲本测序数据进行统计,包括测序reads数量、数据产量、测序错误率、Q20、Q30、GC含量等。另外,将Clean data与NCBI的核苷酸数据库进行比对,以评估是否有其他来源的DNA污染。将2个亲本及192个子代测序数据与参考基因组( http://www.mbkbase.org/R498/)进行比对,反映测序数据与参考基因组的相似性,覆盖深度和覆盖度能够反映测序数据的均一性及与参考序列的相似性。
1.5 单核苷酸多态性检测与标记开发
SNP主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性,包含单个碱基的转换、颠换等。基于Burrows-Wheeler aligner (BWA)比对结果,利用群体检测SNP的方式对亲本和192个子代进行SNP检测。对BWA比对结果进行过滤:将比对到水稻参考基因组上唯一位置的reads挑选出来,采用GATK(The genome analysis toolkit)[8]对过滤后的bam文件进行群体SNP的检测。为减少测序错误造成的假阳性SNP,要求亲本SNP碱基支持数不少于5,子代SNP碱基支持数不少于3,统计杂合SNP数、纯合SNP数和杂合SNP比例(杂合SNP数/总SNP数)。
基于亲本基因型检测结果,进行亲本间多态性标记开发,并选择RIL群体的可用标记类型(“aa×bb”型),即2个亲本的某个SNP基因型都为纯合且不相同。完成标记开发后,提取192个子代在亲本多态性标记位点的基因型,对分型后的标记进行筛选。首先进行异常碱基检查,子代分型结果中,可能会出现少数亲本中没有出现的碱基型,则认为该碱基是异常碱基,碱基缺失用“—”表示;基于上述结果继续进行异常基因型检查,本研究群体类型为RILs,在子代分离群体中,主要以纯合为主,杂合类型占比很低,杂合标记也视为异常基因型,转化为缺失。
1.6 高密度图谱构建及质量评估
利用最终获得的高质量SNP标记,对每个个体使用15个SNP滑动窗口、步移长度为1的策略检测RILs间的重组断点,得到群体重组断点分布图。针对每个连锁群使用JoinMap4.0对每个连锁群的bin标记进行排序(连锁群使用回归算法排序,采用Kosambi函数计算遗传距离)。根据获得的bin标记的遗传距离,使用perl SVG模块绘制连锁图,并依据文献[9]对标记在基因组上的位置和遗传图谱进行共线性分析。
2. 结果与分析
2.1 亲本性状差异及测序数据信息分析
通过对两亲本的农艺性状数据进行差异显著性分析,发现两亲本在每穗颖花数、粒长、每穗实粒数、叶宽、株高和二级枝梗数上具有极显著差异(P<0.01)(图1),每穗颖花数、粒长、每穗实粒数、叶宽、株高、二级枝梗数是后续研究重点关注性状。
通过对两亲本和RILs群体192个子代检测合格的DNA文库进行HiSeq测序,总共获得549 496 399 500 bp测序量。亲本‘MDS’得到4 140 981 000 bp Raw reads,过滤后得到Clean reads 4 134 873 600 bp,平均测序深度为9.33×;亲本‘R315’ 共得到4 395 794 100 bp Raw reads,过滤后得到4 390 405 500 bp Clean reads,平均测序深度9.66×。RILs群体192个子代中平均每个个体的Raw reads 约2 817 557 919 bp,平均测序深度6.33×。亲本总体测序质量高,Q20≥95%,Q30≥89%,GC分布正常,‘MDS’和‘R315’中GC含量分别为43.73%和44.12%。
将2个亲本及192个子代的测序数据与参考基因组比对。参考基因组大小为390 983 850 bp,192个子代样本比对率均在91%以上,1×覆盖度(至少有1个碱基的覆盖)平均为92.45%,对参考基因组捕获区域的平均覆盖深度为6.30×;比对结果可用于后续的变异检测及相关分析。
2.2 SNP识别与基因分型
基于2个亲本的基因型分析结果,开发的标记类型及数量如图2所示,父母亲本间共鉴定出具有多态性的位点470 833个,可用标记类型为“aa×bb”型,共计221 494个。
对分型后的遗传标记进行筛选,未发现异常碱基,说明基因分型准确性较好。基于筛选的结果对子代分型结果进行异常基因型检查,未发现杂合类型,说明RILs子代群体中,杂合类型占比较低。最终获得221 494个有效标记用于连锁性分析。
2.3 高密度遗传图谱构建及质量评估
基于获得的221 494个SNP标记,对每个个体使用15个SNP滑动窗口、步移长度为1的策略[9]检测RILs间的重组断点,得到群体重组断点图(图3)。利用图2的标记信息,可追踪到192个子代中每个子代的每条染色体的重组事件发生的位置。
使用JoinMap4.0对每个连锁群的bin标记进行排序(连锁群使用回归算法排序,使用Kosambi函数计算遗传距离),最终获得bin标记1 612个,均匀分布在各染色体上(图4)。用perl SVG模块绘制连锁图,总图距1 327.82 cM,覆盖了12个连锁群(分布在水稻的12条染色体上),标记间的平均图距为0.82 cM。各个连锁群bin标记数量、总图距、平均图距等基本信息如表1所示。其中第1号染色体(Chr 1)连锁群图距最长,为170.19 cM,包含bin标记最多,为194个,标记间平均图距是0.88 cM;第11号染色体(Chr 11)连锁群图距最短,为60.18 cM,包含bin标记最少,为68个,标记间的平均图距是0.89 cM;连锁群中最大间隔(Maximum gap)长度小于5 cM的比例高达98.2%。
表 1 遗传连锁群信息Table 1. Characteristics of genetic linkage group染色体编号
Chromosome number标记数量
Marker number总图距/cM
Total map distance平均图距/cM
Average map distance最大间隔/cM
Maximum gap1 194 170.19 0.88 9.73 2 137 100.75 0.74 5.39 3 164 139.83 0.85 18.29 4 174 125.12 0.72 18.53 5 144 114.72 0.80 14.73 6 125 114.46 0.92 7.75 7 151 128.06 0.85 11.96 8 132 113.11 0.86 19.60 9 116 94.48 0.81 7.68 10 95 68.13 0.72 5.23 11 68 60.18 0.89 5.24 12 112 98.79 0.88 6.07 合计 Total 1 612 1 327.82 0.82 19.60 共线性分析结果(图5)显示,各个连锁群上大部分标记与在基因组上保持一致,共线性较好,图谱质量高。
图 5 遗传图谱和物理图谱的共线性分析左侧刻度为相对遗传距离;Chr 1~12:染色体编号;Lg 1~12:连锁群编号;红色为连锁群,蓝色为参考基因组R498染色体Figure 5. Collinearity analysis between genetic map and physical mapThe left scale is relative genetic distance; Chr 1−12: Chromosome number; Lg 1−12: Linkage group number; Red area is linkage group and blue area is chromosome of reference genome R4983. 讨论与结论
高通量测序技术的迅速发展加速了水稻重要基因的挖掘和应用,在育种上也可以应用相关分子标记提高材料选育的准确性,加快品种选育。运用高通量测序获得高质量SNPs并构建遗传图谱进行QTL鉴定是目前的研究热点。
亲本的选择是获得高质量图谱的第一步,对后续的QTL定位也至关重要。亲本间的DNA具有多态性是选材的首要条件,在某一表型或者多个表型具有极端差异的2个材料是理想的选择。在研究产量[10-12]、粒形[13-14]等性状时,亲本的目的性状要存在极端差异。前期观察分析发现籼稻‘MDS’和‘R315’在多个农艺性状上均存在明显差异,包括株高、叶色、叶长、叶宽、粒形、穗粒数等。进一步的分析发现双亲在每穗粒数、叶宽、每穗实粒数、粒长、二次枝梗数、株高等性状上均存在极显著差异,预示着双亲中可能存在多个控制水稻产量的基因或者QTLs。接下来我们将对群体的多个表型数据进行分析,结合构建的高密度遗传图谱开展深入的研究。
基于重测序获得高质量的SNPs,再划分bin标记能大幅度提高作图的精度与效率,Huang等[9]对150个子代的RIL群体在F8代使用287个分子标记进行基因分型,构建的遗传图谱标记间平均遗传距离为5 cM,平均物理距离为1.4 Mb,需要3个人通过1年的工作完成;而在F11代使用重测序,每40 kb就获得1个SNP,将重组断点的分辨率提高了35倍,仅花费2周时间,将每15个SNPs划分为1个bin标记,标记间平均遗传距离为2.3 cM,平均物理距离为600 kb。本研究在前人基础上构建的图谱标记间平均遗传距离为0.82 cM,平均物理距离为242 kb,平均每16 kb就能产生1个SNP,进一步提高了重组断点的分辨率。
标记的数量也是遗传图谱的一个重要指标,籼粳杂交能获得丰富的多态性位点[1],但会定位到大量的QTLs,使得后续的研究难以进行。所以进一步精细定位高级的作图群体,主要指近等基因系类群体,其通过连续重复回交获得,特征是群体中个体间遗传背景相似,仅带有少数供体片断,从而消除背景的干扰和主效基因对微效QTLs的掩盖作用,如导入系(Introgression lines,ILs)和替换系(Substitution lines,SLs)[15-16],其目的为在保证遗传背景更加相似的情况下得到准确的结果。本研究选择了在表型上具有较大差异的2个籼稻品种作为亲本,以期在去除相同的遗传背景后得到一定的多态性遗传标记,准确关联到差异表型的QTLs。
QTL及基因鉴定的终极目的是应用于育种。针对水稻的重要性状,当前已经定位和克隆了一些重要基因,但大部分的QTLs或基因都只停留在试验阶段,没能与育种实践结合起来。其中主要的1个原因就是部分QTLs受遗传背景影响很大,很难在不同群体中检测到相同的QTL位点,这很可能是因为QTL的上位性占据了主导地位[17]。主效QTL或基因的定位,通常会选择遗传背景有较大差异的亲本构建群体,例如常用的籼粳杂交群体,对于群体中发现的有价值的QTL想用于选育出好的品种进行推广,还需要进行多次回交、自交,严重影响育种进程。与此同时,得到的结果会因为材料或者鉴定的环境改变而无法在育种中展开,最终导致定位到的QTL或基因与育种实践相脱节[18-19]。本研究选择的2个籼稻品种,在遗传背景相对相似的情况下,获得的QTL或基因能更加稳定地表达,而且选择双亲时要注重在性状上互补,在高世代的RILs群体中才可以直接筛选到能稳定遗传的目标株系用于水稻品种选育,从而达到使QTL鉴定与育种同步进行、互相验证的目的。
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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 treatments
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); TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage
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 treatments
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); TS: Tillering stage, BS: Booting stage, MS: Milk stage, RS: Ripening stage
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 treatments
w/(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)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 treatments
w/(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)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 treatments
w/(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)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 respectively -
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