《Environmental Pollution》：Ambient ozone pollution degrades rice grain nutritional quality and straw feed value under field conditions in Bangladesh
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本研究在孟加拉国高臭氧水稻种植区，通过EDU处理评估了6个水稻品种的生理响应及产物质量，发现臭氧导致碳氮吸收减少、谷物铁锌含量下降及秸秆木质素增加，威胁人类营养和牲畜健康，提出需综合空气质量管理及作物适应策略。
Rigyan Gupta|Muhammad Shahedul Alam|Shamsul H. Prodhan|Kamrul Islam|Shamsun Nahar Begum|Md. Nurealam Siddiqui|Mirza Mofazzal Islam|Md Ashrafuzzaman
遗传工程与生物技术系（GEB），生命科学学院，Shahjalal科学技术大学（SUST），孟加拉国锡尔赫特
摘要
对流层臭氧是一种普遍存在的空气污染物，对作物质量、粮食安全和农业生态系统的可持续性构成了新的威胁。虽然臭氧导致的产量损失已有充分记录，但其对作物营养价值和饲料价值的影响在田间条件下的量化仍然不足。我们研究了长期暴露于臭氧环境中对六种基因型在孟加拉国（世界上臭氧污染最严重的稻米种植区之一）的生长过程中的养分吸收、谷物微量营养素组成以及秸秆饲料质量的影响。使用乙二脲（EDU）作为诊断工具，观察了三个连续生长季节中臭氧相关反应。结果显示，臭氧暴露会降低植物对碳和氮的吸收，并降低臭氧敏感基因型的氮利用效率。谷物中的养分吸收量下降，铁含量减少了约22%，锌含量下降幅度较小，同时植酸水平升高，表明微量营养素的生物利用度降低。在敏感基因型中，秸秆的木质素含量增加，反映了植物将碳分配到结构防御机制中，导致饲料质量下降。多变量分析（PCA、ANCOVA）表明，臭氧暴露削弱了养分利用效率与谷物营养质量之间的关联。相比之下，耐臭氧的Kasalath基因型在臭氧胁迫下仍保持了养分吸收、利用效率和谷物微量营养素组成。我们的研究结果表明，田间臭氧污染会降低植物生理性能，降低饲料价值，并增加人体微量营养素的风险，这突显了在臭氧污染地区实施综合空气质量管理和作物适应策略的必要性。
引言
对流层臭氧（O3）是全球农业系统中最为普遍的空气污染物之一。作为一种强效的植物毒素，臭氧会抑制光合作用，加速叶片衰老，并扰乱碳（C）和氮（N）的代谢，最终降低作物产量和质量（Emberson等人，2018；Feng等人，2018；2021）。快速工业化、化石燃料燃烧和城市化导致了主要农业地区的臭氧浓度上升（Agathokleous等人，2023）。许多农业地区，尤其是在南亚和东亚，臭氧浓度超过了作物受损的临界值（Gupta等人，2018；Feng等人，2022；Frei等人，2024）。
水稻（Oryza sativa L.）是全球粮食系统的核心，为超过一半的世界人口提供食物（Sharif等人，2014）。它也是微量营养素的重要来源（Fukagawa和Ziska，2019），其秸秆生物质被用作牲畜饲料，尤其是在亚洲的低收入和中等收入国家（Aquino等人，2019）。臭氧污染已成为亚洲水稻的主要非生物胁迫因素，在孟加拉国、印度和中国等地导致谷物产量显著下降（Feng等人，2022）。例如，在高臭氧环境下，敏感品种的产量损失达到了10–30%（Alam等人，2022；Frei等人，2024）。
除了影响产量外，臭氧暴露还会通过干扰养分吸收、资源分配和碳氮平衡来破坏植物的养分动态。这些变化会降低谷物的营养价值，包括蛋白质含量和铁（Fe）和锌（Zn）等关键微量营养素（Frei等人，2012；Jing等人，2016）。臭氧引起的碳氮平衡变化可能影响氮的吸收和利用效率，同时促进植酸积累和木质素沉积，这对人类营养和饲料质量都有影响（?gren，2008；Feng等人，2024）。
除了对谷物营养质量的影响外，臭氧还会改变水稻秸秆的生化组成，而秸秆是南亚地区反刍动物的重要饲料来源。臭氧暴露会增加木质素和碳氮比，同时降低粗蛋白含量（Frei等人，2012；Jing等人，2016），从而降低饲料价值并限制牲畜生产力（Hayes等人，2016）。这对于以农作物和畜牧业相结合为生计基础的小农户来说具有重要意义。
由于快速工业化和密集的农业生产，孟加拉国是受臭氧污染影响最严重的国家之一。同时，尤其是妇女和儿童中普遍存在的铁和锌缺乏问题仍然是一个重大的公共卫生挑战（Ghose等人，2016）。由于饮食多样性低，而水稻往往是这些必需微量营养素的主要来源，臭氧引起的谷物中铁和锌含量下降可能会加剧现有的营养不足问题，增加孕妇贫血、免疫力下降、妊娠不良结果和儿童发育受损的风险（Black等人，2013；Ahmed等人，2017）。秸秆质量的下降进一步威胁了牲畜生产力、家庭营养和收入，加剧了这些脆弱性（Frei等人，2011）。值得注意的是，关于田间臭氧暴露与谷物营养质量和秸秆饲料价值同时变化的实证证据仍然有限，特别是在高暴露地区的实际农艺条件下。
一种实用且成熟的方法是在田间条件下使用乙二脲（EDU）来评估臭氧的影响。EDU可以保护植物免受臭氧引起的氧化损伤，同时不会起到肥料或生长调节剂的作用（Ashrafuzzaman等人，2018；Frei等人，2024）。在没有控制熏蒸设施的地区，EDU被广泛用作诊断工具。通过应用EDU，可以在田间条件下比较暴露于臭氧和未暴露于臭氧的植物。以往基于EDU的研究已经成功识别出臭氧敏感和耐臭氧的水稻品种（Ashrafuzzaman等人，2017；Frei等人，2024）。基于这种方法，我们使用EDU作为诊断工具，研究了广泛种植的孟加拉国水稻品种的谷物和秸秆质量受臭氧影响的情况（Shang等人，2022；Zhang等人，2021）。
我们进行了一项田间实验，以评估臭氧暴露对水稻谷物和秸秆中养分动态和营养质量的影响。在孟加拉国的田间条件下，评估了六种不同臭氧敏感性的水稻基因型，同时施用了EDU作为保护措施。我们评估了养分吸收和利用效率、谷物营养质量（碳、氮、铁、锌、植酸）以及秸秆的生化特性（碳氮比、木质素、粗蛋白），并使用方差分析（ANOVA）、主成分分析（PCA）和协方差分析（ANCOVA）来探讨养分利用效率、矿物养分浓度和质量特性之间的关联。我们的假设是，长期暴露于臭氧会导致水稻养分吸收和分配的变化，从而影响谷物和秸秆的营养质量。具体来说，我们的目标是：（i）量化臭氧对植物碳和氮吸收及利用效率的影响；（ii）检查与人类微量营养素相关的谷物营养组成变化是否反映了臭氧引起的生理变化；（iii）确定与木质化和养分平衡相关的秸秆质量参数如何影响其作为反刍动物饲料的价值；（iv）评估基因型在臭氧敏感性上的差异，以识别与营养韧性相关的特性。
实验地点、设计和程序
田间实验在孟加拉国的两个地点进行了三个连续的Boro（干旱灌溉）季节（2020–2022年）：Cumilla（23°33′N，91°9′E）和Rangpur（25°43′N，89°16′E）。这些地点代表了具有不同臭氧水平的洪泛区环境。根据已知的臭氧敏感性特征，选择了六种不同水稻基因型进行谷物和秸秆质量分析。臭氧敏感的基因型包括Binadhan-11、BRRI dhan28、BRRI hybrid dhan3等。
实验期间的臭氧暴露水平
本研究在孟加拉国的两个不同水稻种植区Cumilla和Rangpur进行，三个连续Boro季节的日均臭氧浓度分别显示在补充图S1a和S1b中。数据显示，孟加拉国的水稻种植区经常面临高浓度的对流层臭氧，这会导致水稻产量大幅下降（Frei等人，2024）。在三年的监测期间，平均臭氧浓度为
讨论
本研究中的臭氧暴露是通过平均日间（09:00–17:00）浓度来量化的，这一时间段对应于水稻气孔导度和臭氧吸收活跃的时期。虽然累积或通量基指标（如AOT40、PODy）被广泛使用，但其应用需要连续监测和详细的生理参数化，这在孟加拉国的田间条件下目前不可行。对于我们的研究目标，比较不同基因型和营养响应的评估
结论
本研究提供了基于实地的证据，表明臭氧暴露会同时干扰养分吸收，降低秸秆饲料质量，并降低谷物中的微量营养素浓度，这对孟加拉国以水稻为主的农业系统的植物、动物和人类健康有影响。尽管这些影响的程度反映了南亚以水稻为主的作物-畜牧业系统的特点，但臭氧引起的生理反应可能也适用于其他受臭氧污染的谷物种植区。
CRediT作者贡献声明
Shamsul H. Prodhan：写作 – 审稿与编辑。Kamrul Islam：写作 – 审稿与编辑。Shamsun Nahar Begum：写作 – 审稿与编辑。Md Ashrafuzzaman：写作 – 审稿与编辑、监督、方法论、概念化。Md. Nurealam Siddiqui：写作 – 审稿与编辑。Mirza Mofazzal Islam：写作 – 审稿与编辑、概念化。Rigyan Gupta：写作 – 初稿撰写、方法论、研究设计、数据分析。Muhammad Shahedul Alam：写作 – 初稿撰写、方法论
未引用的参考文献
Frei, 2015; Morgan et al., 2003.
数据和材料获取
所有数据均可在正文中或补充材料中找到。如需原始数据，可另行提供。
利益冲突声明
? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：Md Ashrafuzzaman报告称获得了德国研究基金会（DFG）的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
致谢
作者衷心感谢德国吉森Justus Liebig大学农学系和作物生理学的Michael Frei教授，感谢他在项目编号为426004147的德国研究基金会（DFG）项目中的资金支持，以及在整个研究过程中提供的宝贵指导。作者还感谢实验室工作人员在吉森Justus Liebig大学进行的研究中提供的专业技术和持续支持。
