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文章题目：Soil-smart cropping for climate-smart production

发表期刊：《Geoderma》

影响因子：5.6

通讯作者：罗忠奎 研究员

第一单位：浙江大学

在线日期：2024-10-11

农业面临着双重挑战，既要可持续地提高生产力以满足快速增长的人口的粮食需求，又要适应气候变化。尽管人们付出了巨大的努力来开发更具适应性和高产的作物品种，并改善水和养分管理实践，但作物通过优化土壤资源利用来应对这一挑战的潜力仍未得到充分开发。在本研究中提出优化根系以促进土壤资源的有效获取可以提高产量、提高对气候变化的适应能力并减少环境影响。这种优化可以通过在作物品种层面进行基因操作和在田间层面有效管理种植系统（例如间作、轮作和农林业）来实现。三维土壤数据收集、将根系特征与植物性能联系起来以及气候-土壤-植物管理相互作用建模方面的进步为土壤智能种植铺平了道路。与科学界以外的利益相关者进行有效的沟通和知识交流对于加速开发和采用土壤智能实践以实现气候智能和可持续农业生产至关重要。

图1. 土壤-根系相互作用中涉及的关键要素及其联系。土壤环境的地下垂直梯度和地上管理实践共同决定了植物及其根系的整体功能。针对特定环境的种植系统优化有可能有效利用土壤空间，从而有效利用土壤资源，增强土壤功能并有助于减少温室气体 (GHG) 排放。不同的土壤资源可能呈现出不同的垂直梯度，这对最佳管理和根系的发展提出了挑战。

图2. 农业系统模型 APSIM 模拟根系特征对产量和选定土壤过程的影响。在三种氮肥施用率下模拟了 100 年（1901-2000 年）的连续冬小麦系统。a，澳大利亚种植区 35 个模拟站点的位置，插图显示了小麦生长季期间各站点的年平均气温 (MAT) 和降水量 (MAP) 分布。b-e，箱线图分别显示了 35 个站点的产量、淋溶氮、水分利用效率 (WUE) 和全土壤有机碳的变化，这些变化受到根系生长率 (RG)、作物可提取的每日可用水量 (KL)、作物下限 (CLL) 及其组合的影响。虚线红线上方和下方的正值分别表示由三个根系特征参数代表的改进根系特征的正效应和负效应。

图3.可在物种和田间水平上设计的根系。a，通过修改特定作物（例如玉米）的相关固有根系特征来实现潜在的育种目标，改编自 Schneider 和 Lynch (2020)。b，安排具有不同根系的不同作物/植物，在优化土壤空间占用和资源利用方面相互补充。

图4.土壤智能种植需要一种综合方法，结合数据收集、过程理解和实施。三维土壤信息和根系无创观察是设计土壤智能作物和种植系统的基础。结合对植物性能的长期田间监测，需要获得高质量数据，以了解推动气候-土壤-植物-微生物-管理相互作用的过程和机制。基于这些发现，应制定育种和管理计划，以选择最适合特定土壤和气候条件的作物或品种。需要在利益相关者之间传播知识，并提供政府政策支持，以促进农场规模的最佳实践。