综述：稻田中的温室气体排放和镉污染：关于权衡关系、影响因素及协同缓解措施的研究进展

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Greenhouse gas emission and cadmium contamination in rice paddies: research progresses in trade-off relationships, influencing factors and synergistic mitigation measures

　　水稻田面临温室气体（如甲烷）减排与镉污染治理的双重挑战，二者受土壤氧化还原电位（Eh）动态调控。淹水期低Eh抑制镉生物有效性但促进甲烷排放，排水期高Eh增强甲烷氧化却加剧镉溶出。通过优化水分管理（如间歇灌溉）、应用铁改性生物炭固定镉并抑制甲烷生成，以及选育低镉水稻品种，可实现协同减排与污染控制。

　　水稻种植是全球粮食安全的重要保障，然而其同时也面临着温室气体（GHG）排放和镉（Cd）污染的双重挑战。温室气体如甲烷（CH?）和氧化亚氮（N?O）的排放不仅加剧了全球气候变化，而且Cd污染则通过土壤-水稻系统进入食物链，对人类健康构成潜在威胁。这一研究综述系统地总结了水稻田中GHG排放与Cd污染之间的权衡关系、影响因素以及协同缓解措施，旨在为实现可持续水稻生产提供科学依据和实践指导。

水稻田中的GHG排放与Cd污染存在显著的相互作用。这种相互作用主要由土壤的氧化还原电位（Eh）波动所驱动，因为水稻田的灌溉方式通常为交替湿润与干燥，从而改变土壤的氧化还原状态。在长期淹水条件下，土壤保持厌氧状态，Eh较低，这会降低Cd的生物可利用性，但同时促进CH?的产生和排放。相反，在排水阶段，土壤Eh升高，有利于好氧微生物的生长，从而抑制CH?的生成，但可能增加Cd的迁移和生物累积。这种权衡关系受到土壤微生物群落和水稻根系生理特性的影响，进一步加剧了两种环境问题之间的复杂联系。

土壤的理化性质是影响GHG排放和Cd污染的关键因素。Eh、pH、有机质含量等指标不仅决定了土壤中微生物的活性，还影响了Cd的形态转化和生物可利用性。例如，低Eh条件下，硫化物的氧化会促进Cd的释放，而高pH值则有助于Cd的固定，降低其在土壤中的可迁移性。同时，土壤有机质的吸附和络合作用能够减少Cd的生物有效性，但同时也为甲烷生成菌提供了丰富的底物，从而促进CH?的排放。因此，理解这些理化因素如何影响水稻田的环境效应，是制定有效管理措施的基础。

水稻的种植方式和管理措施在调节GHG排放与Cd污染方面发挥着重要作用。水管理策略是影响Eh的关键因素，连续淹水（CF）和交替湿润排水（AWD）分别代表了两种极端的水管理方式。CF能够有效降低Cd的生物可利用性，但会导致CH?排放量显著增加；而AWD则通过改善土壤通气性，抑制CH?生成，但可能提高Cd的迁移和积累。因此，如何在不同种植阶段和环境条件下选择合适的水管理方式，成为缓解这一矛盾的关键。

农业投入物的应用也对GHG排放和Cd污染产生深远影响。氮肥的使用不仅影响土壤氮素转化过程，还与Cd的生物可利用性密切相关。例如，铵态氮肥可以降低土壤Eh，促进Cd与硫化物的结合，从而减少其在水稻中的积累。同时，施用石灰能够提升土壤pH，降低Cd的可迁移性，减少其进入水稻植株的风险。此外，生物炭作为一种重要的土壤改良剂，不仅能够通过调节土壤pH和Eh来减少CH?排放，还能通过吸附作用降低Cd的生物有效性。特别是经过铁改性的生物炭，可以显著增强根系表面铁质沉积的形成，从而进一步减少水稻对Cd的吸收。

水稻品种的选择在缓解GHG和Cd污染方面也具有重要意义。不同品种的水稻在根系生理特性上存在差异，如根系的氧化释放（ROL）和铁质沉积的形成能力，这些特性直接影响土壤中Cd的迁移和水稻对Cd的吸收。例如，籼稻与粳稻在Cd吸收能力上存在显著差异，前者更容易积累Cd。因此，通过基因编辑技术培育低Cd积累水稻品种，是降低Cd污染风险的重要手段。此外，选择适应特定土壤条件的水稻品种，如耐高温或耐Cd的品种，有助于在复杂环境条件下实现水稻产量和品质的稳定，同时减少Cd对作物生长的不利影响。

为了实现GHG排放与Cd污染的协同缓解，需要采取综合性的管理策略。例如，采用阶段性淹水策略，结合生物炭改良和石灰施用，可以在一定程度上平衡土壤中的Eh变化，从而同时降低CH?排放和Cd的生物有效性。此外，合理的氮肥施用和调控施肥方式，如使用缓释肥，可以减少氮素转化过程中的N?O排放，同时降低Cd的生物可利用性。在Cd污染严重的地区，应优先考虑长期淹水结合生物炭改良的措施，而在轻度污染地区，则可通过AWD与硅肥的结合实现双重效益。

综上所述，水稻田中的GHG排放与Cd污染是紧密关联的环境问题，其相互作用受到多种因素的影响，包括土壤的理化性质、水管理方式、农业投入物以及水稻品种。通过科学地优化这些因素，可以实现对水稻田环境效应的协同控制。未来的重点应放在多尺度机制研究、微生物群落的定向调控以及智能化管理技术的发展上，以提供更有效的理论和技术支持。例如，建立土壤-作物-大气系统的多参数监测网络，利用自动传感器和高通量技术实时监测土壤Eh和pH的变化，以及GHG的排放情况和Cd的迁移动态。同时，通过机器学习算法整合历史数据，构建动态决策模型，为农民提供精准的灌溉、施肥和改良措施建议。此外，还应加强对典型区域的长期定位试验，评估不同改良措施对土壤中重金属的积累和迁移风险，以及对土壤酶活性的影响。最终，通过多学科交叉研究，实现对水稻田中GHG和Cd污染的精准控制，推动绿色可持续的水稻生产模式。