Влияние колебаний температуры на цикл роста риса

Температура является важнейшим фактором окружающей среды, влияющим на рост и развитие риса, особенно в условиях глобального изменения климата, где колебания температуры становятся всё более значимыми в воздействии на цикл роста и скорость развития риса. Для комплексной оценки влияния колебаний температуры на различные стадии роста риса в данном исследовании объединены данные нескольких соответствующих исследований, опубликованных в период с 1980 по 2024 год. 

Выбрав исследования, посвящённые влиянию изменений температуры на цикл развития риса, был проведён метаанализ для систематической оценки влияния температуры на скорость роста риса на шести ключевых стадиях его развития. Результаты показывают, что повышение температуры значительно ускоряет темпы развития риса на всех стадиях роста, при этом наблюдается общее ускорение скорости роста на различных стадиях развития. Кроме того, в исследовании установлено, что наиболее благоприятные условия для выращивания риса наблюдаются при температуре от 28 °C до 32 °C, что обеспечивает оптимальную скорость развития. Данное исследование предоставляет научные данные для понимания того, как изменения температуры влияют на рост и развитие риса, и предлагает ценные рекомендации по управлению выращиванием риса и стратегиям адаптации к изменению климата.

С усилением глобального изменения климата колебания температуры стали одним из ключевых факторов, влияющих на сельскохозяйственное производство [ 1 ]. Изменения температуры оказывают сильное воздействие на рост, развитие, урожайность и качество сельскохозяйственных культур, и особенно для риса, важнейшей сельскохозяйственной культуры, температура играет решающую роль на протяжении всего цикла его роста [ 2 ]. Процесс роста и развития риса представляет собой сложный биологический процесс, который обычно делится на несколько стадий, включая прорастание, кущение, колошение, сращивание, налив зерна и созревание [ 3 ]. Скорость роста на каждой стадии зависит от различных факторов окружающей среды, при этом температура является одним из наиболее значимых факторов, влияющих на рост риса.

Существующие исследования показали, что температура существенно влияет на рост риса [ 4 ]. Например, на стадии кущения подходящая температура способствует увеличению количества побегов и повышению кустистости риса [ 5 ]. На стадиях цветения и налива зерна высокие температуры могут привести к реакции риса на тепловой стресс, влияя на прорастание пыльцы и оплодотворение, тем самым влияя на конечный урожай [ 6 ]. Более того, как чрезмерно высокие, так и чрезмерно низкие температуры могут повлиять на скорость роста риса, вызывая неравномерный рост или даже остановку развития [ 7 ]. Повышенные температуры не только ускоряют скорость роста, но и могут изменить характер роста риса, тем самым влияя на его общие показатели роста.

Однако большинство существующих исследований основаны на единичных экспериментах или локальных исследованиях, а результаты значительно различаются из-за региональных и экологических различий. Экспериментальный дизайн, температурная обработка и сортовые различия, используемые в разных исследованиях, приводят к противоречивым выводам относительно влияния изменений температуры на развитие риса. Некоторые исследования предполагают, что умеренное повышение температуры помогает ускорить темпы роста риса [ 8 ], в то время как другие указывают на то, что чрезмерно высокие температуры отрицательно влияют на развитие риса, особенно на поздних стадиях роста, когда высокие температуры могут вызвать преждевременное созревание, тем самым влияя на урожайность и качество [ 9 ]. Это сложное взаимодействие эффектов делает важным изучение специфического воздействия температуры на рост риса на разных стадиях.

Метаанализ как эффективный метод всестороннего анализа преодолевает ограничения выводов одного исследования за счет интеграции экспериментальных данных из различных исследований, обеспечивая более полную и точную перспективу [ 10 ]. Метаанализ широко использовался в сельскохозяйственных исследованиях, в частности при изучении влияния изменения климата на рост сельскохозяйственных культур, и помогает исследователям точнее выявлять кумулятивные эффекты изменений температуры на различных стадиях роста сельскохозяйственных культур [ 11 , 12 ]. Однако систематические оценки влияния изменений температуры на рост риса на разных стадиях все еще ограничены, и большинство существующих метаанализов фокусируются на определенных стадиях роста или регионах. Поэтому проведение метаанализа на основе глобальных данных из различных климатических условий для систематического изучения влияния изменений температуры на шесть основных циклов роста риса имеет значительную теоретическую и практическую ценность.

Основная цель данного исследования – систематическая оценка влияния изменения температуры на скорость развития риса на протяжении шести циклов роста путем интеграции имеющихся литературных данных. Цель исследования – изучить ускоряющее воздействие повышения температуры на скорость развития риса на каждой стадии роста и выявить влияние различных температурных диапазонов на оптимальные условия выращивания риса. В частности, мы будем использовать метаанализ для изучения того, как повышение температуры ускоряет скорость развития критических циклов роста, таких как кущение, сращивание, налив зерна и созревание риса, и определим оптимальный температурный диапазон для роста риса в различных температурных условиях. Кроме того, исследование предоставит данные для обоснования будущих стратегий управления возделыванием риса в контексте изменения климата, особенно с точки зрения потенциального воздействия изменения температуры на урожайность и качество, предлагая важные теоретические рекомендации и практические направления для разработки стратегий адаптации сельского хозяйства к климату.

2.1.  Источники данных и выбор литературы

В данном исследовании был проведен систематический поиск и отбор релевантной литературы, с акцентом на исследования, посвященные влиянию изменений температуры на рост и развитие риса. Для поиска исследований, опубликованных в период с 1980 по 2024 год, использовались многочисленные академические базы данных, такие как Google Scholar, Web of Science и CNKI. Критерии включения были следующими: (1) объектом исследования был рис; (2) изменение температуры использовалось в качестве независимой переменной в эксперименте; (3) данные включали измерения скорости роста или показатели, связанные с колебаниями температуры на различных стадиях роста. Все исследования, соответствующие этим критериям, были включены в данный метаанализ.

2.2.  Извлечение данных

Из выбранных исследований была извлечена следующая ключевая информация: экспериментальный дизайн, размер выборки, диапазон температур обработки и темпы роста риса на различных стадиях (включая прорастание, кущение, колошение, севооборот, налив зерна и созревание) при различных температурах. В тех случаях, когда необходимая статистическая информация, такая как стандартные отклонения или размеры выборки, не была предоставлена ​​непосредственно в исследованиях, данные извлекались из диаграмм с помощью инструментов для извлечения графических данных (например, WebPlotDigitizer). В многопараметрических экспериментах или данных, полученных в результате нескольких обработок, результаты различных обработок рассматривались как независимые значения эффектов.

2.3. Мета-анализ

Чтобы систематически оценить влияние изменений температуры на скорость развития риса на различных стадиях роста, был проведен метаанализ с использованием пакета metafor в R (версия 4.1.0) [ 13 ]. Сначала были рассчитаны размеры эффекта, указанные в различных исследованиях (например, стандартизированные средние разности или оценки размера эффекта), и они были взвешены с использованием их соответствующих стандартных ошибок. Из-за существенной гетерогенности среди исследований была принята модель случайных эффектов для интеграции результатов и лучшего учета изменчивости между исследованиями [ 14 ]. В этом анализе колебания температуры рассматривались как независимая переменная, а продолжительность развития риса на различных стадиях роста рассматривалась как зависимая переменная. Размер эффекта измерялся с использованием логарифмического отношения отклика (LRR) [ 15 ], которое представляет собой разницу в скоростях роста между группами температурной обработки и контрольными группами. Статистическая значимость проверялась с использованием 95% доверительных интервалов [ 16 ].

Чтобы оценить влияние различных температурных диапазонов на стадии роста риса, был проведен анализ подгрупп для экспериментальных результатов. Начальный шаг анализа включал оценку того, оказали ли изменения температуры значительное влияние на рост и развитие риса [ 17 ]. Для этой цели были рассчитаны размеры эффекта между изменениями температуры и скоростями роста на различных стадиях, и использовались тесты гетерогенности (например, статистика I²) для оценки изменчивости между исследованиями. При обнаружении высокой гетерогенности потенциальные источники изменчивости дополнительно анализировались для определения факторов, влияющих на результаты. Гетерогенность между исследованиями оценивалась с использованием статистики Q и индекса I², причем значение I² отражало степень гетерогенности [ 18 ]. Более высокие значения I² указывали на большую изменчивость между исследованиями. Гетерогенность статистически проверялась с использованием взвешенной суммы квадратов, распределенной по k − 1 степеням свободы.

Значимость размеров эффекта интерпретировалась с использованием их 95% доверительных интервалов: если 95% доверительный интервал включал 0, это указывало на отсутствие значимой разницы между экспериментальной и контрольной группами, что предполагало сопоставимое воздействие на исследуемого субъекта ( p > 0,05). Когда все значения 95% доверительного интервала были > 0, это указывало на то, что размер эффекта экспериментальной группы был значительно больше, чем у контрольной группы ( p < 0,05). И наоборот, когда все значения 95% доверительного интервала были < 0, это указывало на то, что размер эффекта экспериментальной группы был значительно меньше, чем у контрольной группы ( p < 0,05).

2.4. Анализ подгрупп и модель смешанных эффектов

Для дальнейшего изучения влияния изменений температуры на различные стадии роста шесть основных циклов роста риса (прорастание, кущение, колошение, сращивание, налив зерна и созревание) рассматривались как подгруппы для анализа. Анализируя каждую стадию роста отдельно, можно было определить специфические эффекты изменений температуры на скорость развития на каждой стадии, тем самым раскрывая механизмы, посредством которых температура влияет на каждую стадию. Для дальнейшего повышения точности модели и учета гетерогенности между исследованиями также использовалась модель со смешанными эффектами для исследования оптимальной температуры развития для каждого цикла роста [ 19 ]. Модель со смешанными эффектами позволяет учитывать как фиксированные, так и случайные эффекты, позволяя оценить, как различные факторы влияют на температурный эффект, что приводит к более точной реакции температуры развития для каждой стадии роста.

2.5. Построение и анализ кривой отклика

Основываясь на результатах модели со смешанными эффектами, в этом исследовании было дополнительно проанализировано влияние изменений температуры на различные стадии роста риса путем подгонки кривых отклика. Мы использовали нелинейную регрессионную модель для изучения взаимосвязи между скоростью развития и температурой на каждой стадии роста, выявляя степень, в которой температурные условия влияют на рост риса. В процессе подгонки мы использовали пакет nlme в R, который хорошо подходит для обработки сложных нелинейных зависимостей, обеспечивая точность кривых температуры-скорости развития [ 20 ]. Анализируя кривые отклика для каждой стадии роста и их соответствие результатам модели со смешанными эффектами, мы определили оптимальные температурные диапазоны для развития риса в различных циклах роста при различных температурных условиях.

2.6. Анализ чувствительности и статистическое тестирование

Для проверки надежности результатов исследования мы также провели анализ чувствительности. Последовательно исключая отдельные исследования, мы пересчитали размеры эффекта и кривые отклика, чтобы определить, оказало ли какое-либо конкретное исследование значительное влияние на общие результаты. Кроме того, мы использовали анализ воронкообразных диаграмм, тестирование радарных диаграмм и анализ отказоустойчивости N для оценки качества соответствия модели и потенциального наличия публикационной ошибки [ 21 ].

3.1.  Результаты отбора

Всего с помощью систематического поиска было выявлено 10 593 потенциально релевантных статей. В ходе первоначального отбора были исключены 8635 статей, не связанных с темой исследования. После полного обзора оставшихся 1958 статей в конечном итоге были включены 89 исследований, которые соответствовали критериям. В этих исследованиях изучалось влияние различных температурных условий на рост и развитие риса. На основании критериев включения было собрано 1022 набора данных из 89 выбранных исследований со следующим распределением: стадия прорастания (n = 148); стадия кущения (n = 150); стадия колошения (n = 152); стадия сращивания (n = 136); стадия налива зерна (n = 152); стадия созревания (n = 142); и общее влияние колебаний температуры на цикл роста риса (n = 142) ( таблица 1 ).

TR: диапазон температур; CT: контрольная температура; N: количество наборов данных.

3.2. Влияние колебаний температуры на стадии развития риса

На основе данных различных исследований был проведен метаанализ, и результаты показали, что повышение температуры ускорило темпы роста и развития риса. Общий средний размер эффекта составил −1,1444 (ДИ: −1,4524; −1,3704; Рисунок 1 А, Таблица 2 , Дополнительный рисунок S1 ). Были обнаружены значительные различия в реакциях различных стадий роста риса на изменения температуры ( Рисунок 1 В). В частности, размеры эффекта для стадий соединения и созревания были относительно небольшими, составляющими −1,77 и −1,85 соответственно, что позволяет предположить, что повышение температуры оказало наиболее заметное ускоряющее воздействие на этих стадиях. По мере повышения температуры темпы развития на этих двух стадиях демонстрировали отчетливое ускорение, причем более высокие температуры оказывали более сильное влияние. Хотя величина эффекта для стадии прорастания (−1,14) и стадии налива зерна (−1,22) была больше, их реакция была слабее по сравнению с стадиями слияния и созревания. В целом, повышение температуры сокращало цикл роста риса и ускоряло темпы развития ( рисунок 1C ). При рассмотрении температуры как непрерывной переменной было отмечено, что при повышении температуры выше 25 °C, по сравнению с более низкими температурами (ниже 25 °C), циклы развития риса на всех стадиях значительно сокращались ( рисунок 1D ).

3.3.  Влияние повышения температуры на стадии развития риса

В данном исследовании с помощью метаанализа оценивалось влияние колебаний температуры на скорость развития риса на шести основных стадиях роста (прорастание, кущение, колошение, сращивание, налив зерна и созревание). Анализ кривых отклика для каждой стадии роста показал, что с повышением температуры циклы развития риса значительно сокращаются. Величина эффекта для всех стадий была отрицательной, и после подгонки отдельных величин эффекта к нелинейной регрессионной модели результаты показали чёткую тенденцию к усилению с повышением температуры ( рисунок 2 ). Это указывает на то, что более высокие температуры значительно ускоряют скорость роста риса.

3.4. Оптимальная температура для каждой стадии роста риса

В данном исследовании влияние колебаний температуры на циклы развития шести основных фаз роста риса (прорастание, кущение, колошение, сращивание, налив зерна и созревание) оценивалось с помощью метаанализа с использованием модели смешанных эффектов. В исследовании также была спрогнозирована оптимальная температура развития для каждой фазы. Результаты показывают, что в целом повышение температуры ускоряло процессы развития риса на всех фазах роста, хотя оптимальная температура для каждой фазы различалась.

С повышением температуры период развития стадии прорастания значительно сокращается, а скорость роста ускоряется. Общая средняя величина эффекта составляет −1,1364 (ДИ: −1,2302; −1,0426; Рисунок S2 , Таблица 2 ). Модель предсказывает, что стадия прорастания достигает максимальной скорости развития при 30 °C. Выше 30 °C влияние температуры на эту стадию начинает уменьшаться, что позволяет предположить, что 30 °C является оптимальной температурой для прорастания ( Рисунок 3 А, Таблица S1 ). Выше 30 °C ускоряющее влияние температуры на прорастание заметно снижается.

Аналогичным образом, стадия кущения ускоряется с повышением температуры, при этом общий средний размер эффекта составляет −1,2664 (ДИ: −1,3527; −1,1801; Рисунок S3 , Таблица 2 ). Хотя оптимальная температура развития для этой стадии в данном исследовании точно не рассчитывалась, результаты показывают, что при превышении температуры 22 °C реакция стадии кущения на температуру постепенно усиливается, демонстрируя значительную температурную чувствительность ( Рисунок 3 B, Таблица S1 ).

На стадии колошения повышение температуры также значительно сокращает период развития, что отражается в ускорении темпов роста, с общим средним размером эффекта −1,7671 (ДИ: −1,8775; −1,6566; Рисунок S4 , Таблица 2 ). При превышении температуры 22 °C реакция стадии колошения на температуру усиливается, а при повышении температуры до 30 °C период развития становится самым коротким, а темпы роста — самыми быстрыми ( Рисунок 3 C, Таблица S1 ). Выше 30 °C влияние температуры на стадию колошения начинает ослабевать.

На стадии удлинения междоузлий повышение температуры значительно сокращает период развития и ускоряет темпы роста, при этом общий средний размер эффекта составляет −1,3204 (ДИ: −1,411; −1,2299; Рисунок S5 , Таблица 2 ). Согласно прогнозам модели, оптимальная температура развития для этой стадии составляет 32 °C. При превышении температурой 32 °C влияние температуры на стадию удлинения междоузлий начинает ослабевать, демонстрируя тенденцию к снижению её влияния на этой стадии ( Рисунок 3 D, Таблица S1 ).

В период налива зерна повышение температуры также ускоряло темпы развития, при этом общий средний размер эффекта составил −1,2246 (ДИ: −1,3154; −1,1338; Рисунок S6 , Таблица 2 ). Хотя оптимальная температура развития для этой стадии точно не рассчитана, результаты показывают, что при превышении температурой 22 °C реакция стадии налива зерна на температуру постепенно усиливается, демонстрируя сильную температурную чувствительность ( Рисунок 3 E, Таблица S1 ).

Развитие риса на стадии созревания также существенно зависит от повышения температуры, что приводит к сокращению периода развития и ускорению темпов развития. Общая средняя величина эффекта составляет −1,8471 (ДИ: −1,9743; −1,7199; Рисунок S7 , Таблица 2 ). В частности, при температуре выше 22 °C реакция стадии созревания на температуру усиливается, а при температуре выше 30 °C период развития становится самым коротким, а темп развития — самым быстрым ( Рисунок 3 F, Таблица S1 ). После 30 °C влияние температуры на стадию созревания начинает снижаться.

В целом, повышение температуры ускорило циклы развития риса на всех стадиях роста, хотя оптимальная температура для каждой стадии была разной. Для стадий прорастания, севооборота и созревания наилучшие условия роста обеспечивала температура около 30 °C, а для стадии выхода в трубку – 32 °C. Хотя точную оптимальную температуру для стадий кущения и налива зерна рассчитать не удалось, мы наблюдали чёткий ускоряющий эффект более высоких температур на этих стадиях.

3.5.  Влияние колебаний температуры на общий период роста

В этом исследовании дополнительно изучалось влияние температуры на общую продолжительность роста риса и проводился анализ модели смешанных эффектов на основе риса индика и японика. Результаты показывают, что повышенные температуры значительно сокращают общий период развития риса и ускоряют темпы роста на всех стадиях. В диапазоне температур 18–35 °C повышение температуры оказало выраженное влияние на общий цикл роста риса. По мере повышения температуры общий период развития риса постепенно сокращался, а темпы роста ускорялись ( Рисунок 4 A). В частности, когда температура превышала 22 °C, влияние на общий цикл роста усиливалось, достигая своего пика при 32 °C, где период развития был самым коротким, а темпы роста самыми быстрыми. Однако температуры выше 32 °C привели к уменьшению влияния на ускорение цикла роста, показав тенденцию к насыщению в температурном эффекте ( Рисунок 4 B, Таблица S1 ). Анализ циклов роста сортов индика и японика показал, что при температуре от 28 до 32 °C оба сорта достигают максимальной скорости роста ( рисунок 4 C). В этом температурном диапазоне все шесть стадий роста и общий период роста значительно ускоряются. Более того, как только температура превышает 32 °C, воздействие на оба сорта начинает постепенно снижаться.

3.6.  Анализ чувствительности

Для оценки влияния публикационной ошибки на результаты использовались воронкообразные и лепестковые диаграммы. Кроме того, достоверность наших результатов была подтверждена путём расчёта числа, допускающего отказ. Результаты показывают, что воронкообразная диаграмма ( рисунок 5A ) показала z-значение −11,6625 ( p < 0,0001), в то время как лепестковая диаграмма ( рисунок 5B ) и число, допускающее отказ (n = 652 412), подтвердили достоверность наших результатов.

В данном исследовании использовался метаанализ в сочетании с моделью смешанных эффектов для изучения влияния повышения температуры на стадии роста и весь цикл развития риса, а также для прогнозирования оптимальных температур развития для различных стадий роста. Результаты показывают, что более высокие температуры значительно ускоряют темпы развития риса на всех стадиях роста и демонстрируют различную реакцию на различные температурные диапазоны в процессе развития. В частности, в диапазоне температур 28–32 °C темпы развития риса были максимальными. Эти результаты служат научным обоснованием для стратегий выращивания риса в условиях будущего изменения климата.

4.1. Общее ускорение влияния температуры на рост риса

Один из основных выводов данного исследования заключается в том, что более высокие температуры, как правило, ускоряют темпы развития риса на всех стадиях роста. В частности, когда температура находится в диапазоне 28–32 °C, темпы развития всех шести стадий роста и общий период роста показывают самый быстрый рост. Этот результат согласуется со многими связанными исследованиями, дополнительно подтверждая критическую роль оптимальных температурных диапазонов в росте сельскохозяйственных культур [ 22 , 23 , 24 ]. Предыдущие исследования показали, что колебания температуры оказывают различное влияние на стадии роста риса. Данное исследование проводит метаанализ для систематической интеграции температурных переменных из нескольких исследований и изучает степень влияния температуры на цикл роста риса и его шесть отдельных стадий роста. Оптимальные температуры могут способствовать физиологическим процессам, таким как деление клеток и фотосинтез, тем самым ускоряя рост сельскохозяйственных культур. Однако чрезмерно высокие температуры могут подавлять рост сельскохозяйственных культур, что также отражено в нашем исследовании [ 25 , 26 , 27 ]. В частности, когда температура превышает 32 °C, эффект ускорения стадий развития постепенно ослабевает, что свидетельствует о том, что высокие температуры оказывают пороговое воздействие на рост риса.

4.2. Различия в температурной реакции на разных стадиях роста

С помощью анализа кривых температурного отклика для каждой стадии развития мы обнаружили, что чувствительность к температуре варьируется на разных стадиях роста. Например, 30 °C и 32 °C были предсказаны как оптимальные температуры для стадий прорастания и колошения соответственно, в то время как 32 °C была определена как наилучшая температура для стадии соединения. Эти результаты согласуются с существующими исследованиями, которые показали, что рис демонстрирует различные температурные реакции на разных стадиях роста. Например, стадия прорастания очень чувствительна к температуре, при этом подходящие температуры способствуют прорастанию семян, в то время как чрезмерно высокие температуры могут ингибировать этот процесс [ 28 , 29 , 30 , 31 ]. На стадии колошения высокие температуры могут ускорить деление пыльцы и цветение, но слишком высокие температуры могут снизить жизнеспособность пыльцы, тем самым влияя на урожайность [ 32 , 33 , 34 ]. Поэтому понимание оптимальной температуры развития для каждой стадии имеет решающее значение для повышения урожайности риса.

4.3. Различия в температурной реакции разных сортов риса

В этом исследовании также был проанализирован температурный отклик риса индика и японика. Результаты показали, что оба сорта достигли максимальных темпов роста в диапазоне температур 28–32 °C. Это указывает на то, что оба сорта демонстрируют схожие реакции роста в оптимальном диапазоне температур. Однако из-за генетических различий между сортами их приспособляемость к изменениям температуры может незначительно различаться. Предыдущие исследования показали, что рис японика более устойчив к холоду, чем рис индика, в то время как в условиях высоких температур рис индика может демонстрировать более высокую скорость роста [ 35 , 36 ]. Поэтому будущие исследования должны быть сосредоточены на изучении оптимальных условий выращивания для различных сортов риса в различных температурных диапазонах с учетом специфических характеристик каждого сорта.

4.4. Потенциальное воздействие изменения климата на выращивание риса

Результаты данного исследования дают важную информацию о производстве риса в условиях изменения климата. По мере повышения глобальной температуры влияние повышения температуры на рост риса будет становиться все более выраженным. В частности, когда температура превышает 32 °C, ускоренный рост, вызванный высокими температурами, будет постепенно ослабевать или даже обращаться вспять, что может негативно сказаться на будущем производстве риса [ 37 , 38 ]. Поэтому рекомендуется корректировать методы выращивания риса в соответствии с будущими климатическими прогнозами. Это может включать такие меры, как изменение сроков посева, оптимизация управления водными ресурсами и выбор жароустойчивых сортов, чтобы смягчить неблагоприятное воздействие высоких температур на рост риса.

4.5. Ограничения исследования и будущие направления

Хотя данное исследование объединяет большой объём данных посредством метаанализа, оно всё же имеет некоторые ограничения. Во-первых, данные, использованные в исследовании, взяты преимущественно из опубликованной литературы, что может привести к смещению данных, особенно в регионах или временных периодах с небольшими размерами выборки. Во-вторых, хотя модель смешанных эффектов контролирует гетерогенность между исследованиями, она не может полностью исключить влияние других факторов окружающей среды, таких как свет, влажность почвы и другие, которые могут оказывать значительное влияние на рост риса в реальных условиях возделывания. В будущих исследованиях можно объединить лабораторные и полевые эксперименты для дальнейшей проверки влияния различных температурных диапазонов на различные стадии роста риса и изучения эффектов взаимодействия между температурой и другими факторами окружающей среды.

Это исследование, посредством метаанализа в сочетании с выводами из различных исследований о влиянии колебаний температуры на рост риса, раскрывает специфическое влияние изменений температуры на скорость развития риса. Был проведен анализ подгрупп для дальнейшего изучения дифференциального воздействия различных температурных диапазонов на различные стадии роста риса. Результаты показывают, что с повышением температуры скорость развития риса значительно ускоряется на всех стадиях роста. В диапазоне температурных порогов 18–35 °C оптимальная температура для максимальной скорости роста и самого короткого общего цикла развития на всех стадиях роста была определена как 28–32 °C. С ростом воздействия изменения климата оптимизация условий выращивания риса стала критически важной стратегией для обеспечения стабильной и повышенной урожайности. Это исследование обеспечивает надежную поддержку данных и прочную теоретическую основу для разработки более точных стратегий оптимизации условий выращивания риса.

1.    Лилиан, Теннесси; Чарльз, М.С. Факторы, влияющие на урожайность сельскохозяйственных культур. В книге «Агрономия — изменение климата и продовольственная безопасность »; IntechOpen: Лондон, Великобритания, 2020; стр. 9. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

2.    Tang, L.; Zhu, Y.; Hannaway, D.; Meng, Y.; Liu, L.; Chen, L.; Cao, W. RiceGrow: модель выращивания и продуктивности риса. NJAS-Wagen J. Life Sci. 2009 , 57 , 83–92. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

3.    Кришнан, П.; Рамакришнан, Б.; Редди, К.Р.; Редди, В.Р. Влияние высоких температур на рост, урожайность и качество зерна риса. Adv. Agron. 2011 , 111 , 87–206. [ Google Scholar ]

4.    Фахад, С.; Хуссейн, С.; Сауд, С.; Хассан, С.; Ихсан, З.; Шах, А. Н.; Ву, К.; Юсаф, М.; Насим, В.; Альхарби, Х.; и др. Экзогенно применяемые регуляторы роста растений усиливают морфофизиологический рост и урожайность риса при высоких температурах. Front. Plant Sci. 2016 , 7 , 1250. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

5.    Чо, Дж.; Оки, Т. Применение температуры, водного стресса и CO2 в моделях роста риса. Rice 2012 , 5 , 10. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

6.    Фахад, С.; Аднан, М.; Хассан, С.; Сауд, С.; Хуссейн, С.; Ву, Ч.; Ван, Д.; Хаким, К.Р.; Альхарби, Х.Ф.; Туран, В.; и др. Реакция риса на высокие температуры и его устойчивость к ним. В книге «Достижения в исследованиях риса на устойчивость к абиотическому стрессу» ; Elsevier: Амстердам, Нидерланды, 2019; стр. 201–224. [ Google Scholar ]

7.    Peng, S.; Huang, J.; Sheehy, JE; Laza, RC; Visperas, RM; Zhong, X.; Centeno, GS; Khush, GS; Cassman, KG. Урожайность риса снижается при повышении ночной температуры из-за глобального потепления. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2004 , 101 , 9971–9975. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

8.    Джейкобс, BC; Пирсон, CJ. Рост, развитие и урожайность риса в ответ на холодную температуру. J. Agron. Crop Sci. 1999 , 182 , 79–88. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

9.    Шривастава, П.; Саксена, Р.Р.; Ксалксо, М.С.; Верулкар, С.Б.; Бридинг, П.; Ганди, И.; Вишвавидьялая, К. Влияние высокой температуры на разных стадиях роста на урожайность риса и качественные показатели зерна. J. Rice Res. 2012 , 5 , 29–42. [ Google Scholar ]

10. Трикалинос, штат Техас; Саланти, Г.; Зинтзарас, Э.; Иоаннидис, Дж. П. Методы метаанализа. Адв. Жене. 2008 , 60 , 311–334. [ Академика Google ]

11. Кнапп, С.; ван дер Хейден, М.Г. Глобальный метаанализ стабильности урожайности в органическом и ресурсосберегающем сельском хозяйстве. Nat. Commun. 2018 , 9 , 3632. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

12. Русинамходзи, Л.; Корбелс, М.; Ван Вейк, М.Т.; Руфино, М.К.; Ньямангара, Дж.; Гиллер, К.Э. Метаанализ долгосрочного влияния ресурсосберегающего земледелия на урожайность кукурузы в условиях богарного земледелия. Agron. Sustain. Dev. 2011 , 31 , 657–673. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

13. Фихтбауэр, В. Проведение метаанализов в R с использованием пакета Metafor. J. Stat. Softw. 2010 , 36 , 1–48. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

14. Кларк, Т.С.; Линцер, Д.А. Стоит ли использовать фиксированные или случайные эффекты? Political Sci. Res. Methods 2015 , 3 , 399–408. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

15. Хеджес, Л.В.; Гуревич, Дж.; Кёртис, П.С. Метаанализ коэффициентов реагирования в экспериментальной экологии. Ecology 1999 , 80 , 1150–1156. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

16. Thorlund, K.; Imberger, G.; Johnston, BC; Walsh, M.; Awad, T.; Thabane, L.; Gluud, C.; Devereaux, PJ; Wetterslev, J. Эволюция оценок гетерогенности (I2) и их 95% доверительные интервалы в крупных метаанализах. PLoS ONE 2012 , 7 , e39471. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

17. Иоаннидис, Дж. П. Интерпретация тестов гетерогенности и смещения в метаанализе. J. Eval. Clin. Pract. 2008 , 14 , 951–957. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

18. Huedo-Medina, TB; Sánchez-Meca, J.; Marín-Martínez, F.; Botella, J. Оценка гетерогенности в метаанализе: статистика Q или индекс I²? Psychol. Methods 2006 , 11 , 193. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

19. Пинейро, Дж. К.; Бейтс, Д. М. Линейные модели со смешанными эффектами: основные понятия и примеры. В книге « Модели со смешанными эффектами в S и S-PLUS» ; Springer: Нью-Йорк, США, 2000; стр. 3–56. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

20. Stegmann, G.; Jacobucci, R.; Harring, JR; Grimm, KJ. ​​Нелинейные программы моделирования смешанных эффектов в R. Struct. Equ. Model. Multidiscip. J. 2018 , 25 , 160–165. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

21. Нойез, Л. Контрольные карты, методы кумулятивной суммы и воронкообразные диаграммы. Обзор методов мониторинга эффективности в здравоохранении. Interact. Cardiovasc. Thorac. Surg. 2009 , 9 , 494–499. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

22. Бита, К.Э.; Гератс, Т. Устойчивость растений к высоким температурам в изменяющихся условиях окружающей среды: научные основы и производство культур, устойчивых к тепловому стрессу. Front. Plant Sci. 2013 , 4 , 273. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

23. Прасад, П.; Стаггенборг, С.А.; Ристич, З. Влияние засухи и/или теплового стресса на физиологические процессы, процессы развития, роста и урожайности сельскохозяйственных растений. Реакция сельскохозяйственных культур на дефицит воды: понимание и моделирование влияния водного стресса на процессы роста растений. 2008 , 1 , 301–355. [ Google Scholar ]

24. Лобелл, Д.Б.; Шленкер, В.; Коста-Робертс, Дж. Климатические тенденции и мировое производство сельскохозяйственных культур с 1980 года. Science 2011 , 333 , 616–620. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

25. Берри, Дж.; Бьоркман, О. Фотосинтетическая реакция и адаптация к температуре у высших растений. Annu. Rev. Plant Physiol. 1980 , 31 , 491–543. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

26. Козловски, Т.Т.; Палларди, С.Г. Акклиматизация и адаптивные реакции древесных растений на стрессовые факторы окружающей среды. Bot. Rev. 2002 , 68 , 270–334. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

27. Ю, Дж.; Ду, Т.; Чжан, П.; Ма, З.; Чэнь, Х.; Цао, Дж.; Ли, Х.; Ли, Т.; Чжу, И.; Сюй, Ф.; и др. Влияние высоких температур на рост и развитие риса и меры регулирования жароустойчивости: обзор. Агрономия 2024 , 14 , 2811. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

28. Лавас, Л.М.Ф.; Ши, В.; Ёсимото, М.; Хасегава, Т.; Хинча, Д.К.; Зутер, Э.; Джагадиш, С.К. Комбинированное воздействие засухи и теплового стресса во время цветения и налива зерна у разных сортов риса, выращиваемых в полевых условиях. Field Crops Res. 2018 , 229 , 66–77. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

29. Ren, H.; Bao, J.; Gao, Z.; Sun, D.; Zheng, S.; Bai, J. Как рис адаптируется к высоким температурам. Front. Plant Sci. 2023 , 14 , 1137923. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

30. Шах, Ф.; Хуан, Дж.; Цуй, К.; Ние, Л.; Шах, Т.; Чэнь, К.; Ван, К. Влияние высокотемпературного стресса на растения риса и их свойства, связанные с устойчивостью. J. Agric. Sci. 2011 , 149 , 545–556. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

31. Ши, П.; Чжу, И.; Тан, Л.; Чэнь, Д.; Сан, Т.; Цао, В.; Тянь, И. Дифференциальное влияние температуры и продолжительности теплового стресса на стадиях цветения и налива зерна у риса. Env. Exp. Bot. 2016 , 132 , 28–41. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

32. Ли, Х.; Чэнь, З.; Ху, М.; Ван, З.; Хуа, Х.; Инь, Ч.; Цзэн, Х. Различное влияние высоких ночных и дневных температур на качество риса и профиль накопления белков рисового зерна в период налива. Plant Cell Rep. 2011 , 30 , 1641–1659. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

33. Suriyasak, C.; Oyama, Y.; Ishida, T.; Mashiguchi, K.; Yamaguchi, S.; Hamaoka, N.; Iwaya-Inoue, M.; Ishibashi, Y. Механизм задержки прорастания семян, вызванной высокой температурой во время налива зерна риса (Oryza sativa L.). Sci. Rep. 2020 , 10 , 17378. [ Google Scholar ] [ CrossRef ] [ PubMed ]

34. Юнь-Ин, Ц.; Хуа, Д.; Ли-Нянь, И.; Чжи-Цин, В.; Ли-Джун, Л.; Цзянь-Чан, И. Влияние высокой температуры во время колошения и раннего налива на урожайность зерна и физиологические характеристики индийского риса. Acta Agron. Sin. 2009 , 35 , 512–521. [ Google Scholar ]

35. Икехаши, Х. Почему рис бывает индийского и японского типа? — История исследований и взгляд на происхождение двух типов. Rice Sci. 2009 , 16 , 1–13. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

36. Вэй, Х.Х.; Мэн, ТИ; Ли, Ч.; Сюй, К.; Хуо, З.Й.; Вэй, Х.Й.; Го, Б.В.; Чжан, Х.К.; Дай, К.Г. Сравнение урожайности зерна, накопления и перемещения питательных веществ в высокоурожайных гибридах японской и индийской капусты, гибридах индики и традиционных сортах японской капусты. Field Crops Res. 2017 , 204 , 101–109. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

37. Мэтьюз, Р.Б.; Кропфф, М.Дж.; Хори, Т.; Бачелет, Д. Моделирование воздействия изменения климата на производство риса в Азии и оценка вариантов адаптации. Agric. Syst. 1997 , 54 , 399–425. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]

38. Вассманн, Р.; Джагадиш, С.В.К.; Сумфлет, К.; Патхак, Х.; Хауэлл, Г.; Исмаил, А.; Серрадж, Р.; Редона, Э.; Сингх, Р.; Хойер, С. Региональная уязвимость последствий изменения климата для производства риса в Азии и возможности адаптации. Adv. Agron. 2009 , 102 , 91–133. [ Google Scholar ]

Лю, Ц.; Сюй, Д.; Ван, Р.; Го, Х.; Сун, И.; Ван, М.; Цай, И. Влияние колебаний температуры на цикл роста риса. Сельское хозяйство2025,15, 99.  

Liu, Z.; Xu, D.; Wang, R.; Guo, X.; Song, Y.; Wang, M.; Cai, Y. Effects of Temperature Fluctuations on the Growth Cycle of Rice. Agriculture2025, 15, 99.

Влияние колебаний температуры на цикл роста риса.

Чжицянь Лю¹, Даньпин Сюй¹, Рулин Ван^2,3, Сян Го4, Яньлин Сун⁵, Минтянь Ван^3,6,7 и Юанган Цай⁸

¹ Колледж естественных наук, Китайский западный педагогический университет, Наньчун 637002, Китай

² Центр сельской экономической информации провинции Сычуань, Чэнду 610072, Китай

³ Водосберегающее сельское хозяйство в ключевой лаборатории Южного горного района провинции Сычуань, Чэнду 610066, Китай

⁴ Агрометеорологический центр провинции Сычуань, Чэнду 610072, Китай

⁵ Китайская академия метеорологических наук, Пекин 100081, Китай

⁶ Сычуаньская метеорологическая обсерватория, Чэнду 610072, Китай

⁷ Институт метеорологии плато, Китайское метеорологическое управление, Чэнду 610072, Китай

⁸ Мяньянское метеорологическое бюро, Мяньян 621099, Китай

Перевод статьи «Effects of Temperature Fluctuations on the Growth Cycle of Rice» авторов Liu, Z.; Xu, D.; Wang, R.; Guo, X.; Song, Y.; Wang, M.; Cai, Y., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык.