Nature Plants | 学科割裂的现实困境:90%的作物育种未考虑土壤条件,这是现代育种体系的局限性

360影视 欧美动漫 2025-04-03 16:38 2

摘要:近日,Nature Plants在线发表题为“Future crop breeding needs to consider future soils”的评论文章,文章中指出目前90%的育种研究未考虑土壤因素。

近日,Nature Plants在线发表题为“Future crop breeding needs to consider future soils”的评论文章,文章中指出目前90%的育种研究未考虑土壤因素。

当前作物育种实践存在显著认知偏差:育种机构在品种选育过程中普遍采用同质化土壤测试环境,忽视农田土壤系统固有的空间分异特征。这种"理想土壤"导向的育种策略,导致新品种在真实田间异质土壤中的表型表达(phenotypic expression)存在显著偏差。值得注意的是,为满足2050年全球人口增长25%带来的粮食需求增量(需提升50-60%产量),育种体系必须突破现有范式,开发适应气候变暖(+2°C)情境的高效资源利用(resource-use efficiency)基因型。

集约化农业管理(intensive agricultural practices)与极端气候事件的协同作用,已引发全球尺度的土壤功能退化(soil degradation)。机械作业导致的土壤压实(soil compaction)形成阻根层(hardpans),耕作引发的团聚体(soil aggregates)破碎加剧风水侵蚀(erosion)。数据显示:全球每年流失200-370亿吨肥沃表土,造成谷物减产760万吨;35%农地(16.6亿公顷)处于退化状态,直接威胁粮食安全(food security)目标实现。

粮食增产需求驱动的农业持续集约化,将加剧土壤结构劣化进程。气候变暖引发的降水模式改变(precipitation pattern alteration)与极端天气频发,可能通过以下机制影响土壤健康:① 免耕系统(no-tillage systems)初期增加容重(bulk density),抑制种子萌发(seed germination)与根系拓殖(root colonization);② 长期增温使大团聚体(macroaggregates)分解加速,导致土壤孔隙度(porosity)下降3.4-5.0%;③ 土壤水分动态变化改变机械阻抗(mechanical impedance)响应阈值,影响作物水分利用策略(water-use strategy)。

文献计量分析(n=650,000+)显示:90%的育种研究未考虑土壤因素,仅1%的基因型测试涉及土壤物理性质变异场景(如容重、质地梯度)。品种认证体系(seed certification system)存在的制度性缺陷更加突出:全球认证机构均未建立土壤条件响应测试规程,品种审定完全基于高肥力均质土壤的性状表现,导致品种适应域(adaptation domain)严重受限。这种学科割裂源于历史路径依赖(path dependence)、机构壁垒(institutional barriers)和表型组学技术(phenomics)局限性的三重制约。

传统认知将土壤物理性质视为静态背景参数,忽视其时空动态特征对作物生理的调控作用。研究证实:土壤结构退化通过多重途径影响作物表现:① 增加根系穿透阻力(penetration resistance);② 破坏气水界面平衡(air-water interface);③ 改变根际微生物组(rhizosphere microbiome)功能。特别值得关注的是,保护性农业(conservation agriculture)推广使全球12%耕地转向免耕模式,若该比例提升至50%,现有品种可能因土壤机械阻抗适应性不足导致显著减产。

本研究提出三级整合策略:

技术层面‌:

建立土壤物理梯度测试平台(含容重1.1-1.8 g/cm³区间模拟)

应用X射线断层扫描(X-ray computed tomography)解析根系构型(root architecture)响应

开发土壤适配指数(Soil Adaptation Index)量化基因型可塑性


制度层面‌:

修订品种认证规程,强制实施多土壤场景测试

建立跨学科联合育种网络(Sub-Saharan Africa试点优先)


理论层面‌:

重新定义"理想株型"(ideotype)内涵,纳入土壤物理互作维度

创制兼具穿透力(root penetration capacity)与资源效率的双优基因型


本研究通过多尺度证据链证实:忽视土壤物理动态的育种策略已构成粮食安全的潜在风险源。建议立即启动以下行动计划:

将土壤健康指标(Soil Health Indicators)纳入国际育种协作网络(如CGIAR)优先级参数

设立全球土壤-作物互作观测网络(Global Soil-Crop Interaction Observatory)

开发基于机器学习的多环境测试(MET)数据同化系统

唯有实现土壤科学与育种学的深度耦合,才能培育出适应"未来土壤"的新种质资源(germplasm resources),为可持续农业(sustainable agriculture)提供核心科技支撑


原文链接:

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来源:灰灰龙猫

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