臭氧污染对我国粮食安全影响及其减缓应对措施

　　摘要：近年来不断扩大和加重的臭氧(O3)污染，越来越受到社会各界的高度关注.基于国内外O3对农作物产量影响的相关研究结果，综合分析了O3对我国主要农作物产量的影响程度及其区域分布，结果表明：我国部分地区严重的空气O3污染，已经造成主要粮食作物(如小麦、水稻、玉米和大豆等)产量损失，特别是小麦产量损失可达10%以上.O3对我国粮食产量造成损失最大的地区集中在我国东部，尤其是黄淮海平原的小麦产量损失最为严重.因此，从保护我国粮食安全角度，应该加强O3对农作物生产影响模拟实验和科学评估研究，在开展O3污染防控的同时，应该积极推广减缓O3对农作物危害的政策和技术措施.

　　关键词：臭氧(O3)污染;主要农作物;影响程度;减缓措施

　　1 引言(Introduction)

　　O3作为一种强氧化性的空气污染物，不但直接危害人体健康，而且损伤植物内部结构和生理功能，影响植物正常生长，特别是空气O3浓度达到80 μg∙m-3时，就会对敏感植物产生伤害和影响.大量研究表明，目前全球许多地方的 O3浓度已经能够造成农作物减产和生态系统服务下降(Mills et al.，2011;Yi et al.，2016)，严重威胁粮食安全和生态安全(Aunan et al.，2000;Zhang et al.，2017;Li et al.，2018). 我国是全球人口大国，粮食安全和生态安全不但关系到人们身体健康和小康社会建设，而且关系到社会和谐稳定和生态文明建设.

　　因此，认识评价空气O3污染对我国粮食安全和生态安全的影响，对科学制定O3管控目标和减缓O3污染的不良生态危害具有重要意义.O3对我国粮食生产的影响，从 20 世纪就引起了国内外学者的高度关注 .1999 年，美国大气科学家(Chameides et al.，1999)在分析我国大气背景站的 O3观测资料，就发现我国长江三角洲地区的 O3暴露剂量已经超过了农作物减产10%的国外阈值，指出了我国未来工业化引起的O3浓度增加，将极大影响我国粮食安全和世界粮食市场 .

　　1999—2000年国内科研高校联合在长江三角洲农村地区开展了空气 O3浓度观测，得出O3能够造成当地冬小麦减产20%~30%(Wang et al.，2005).21世纪初，我国学者在长江三角洲、珠江三角洲和京津冀地区，建立了开顶式和开放式O3熏气模拟实验，得出了O3暴露剂量和农作物产量损失间的产量损失模型(Wang et al.，2005)，并发现了 2003—2012 年 O3能够造成珠江三角洲地区、长江三角洲水稻减产2.7%~3.0%和京津冀地区冬小麦减产 12.9%~17.1%(姚芳芳等，2008;耿春梅等，2014).

　　从 2014年以后，我国政府开始高度关注空气污染问题，并建立了全国性的空气质量监测体系，为科学评估O3污染及其对农作物和生态系统的影响提供了重要数据基础.近几年来，已经有大量学者对全国和部分重点区域的O3对农作物产量影响进行了评价.2 O3的形成机制和我国的污染现状及发展趋势(The formation mechanism of O3 pollution andthe current situation and tendency in China)近地面的 O3为二次污染物，其形成机制较为复杂 .地球大气中的 O3最终是由原子氧(O(3P))和分子氧(O2)的组合反应而形成 .在对流层中，NO2光解是 O(3P)原子的主要来源，而 NO 是 O3消解反应的重要物质(Wang et al.，2017).

　　然而，在受污染的对流层中，替代氧化物(如 HO2和 RO2)可有效地将 NO 转换为 NO2，从而导致 O3的积累 .ROx 自由基来源包括 O3、HONO、羰基、不饱和 VOCs 及 Cl 等物质的光化学反应(Riedel etal.，2013;Xue et al.，2016).NOx 和 VOCs 是 O3主要的前体污染物，O3对其是非线性依赖关系，由于“NOx循环”或“ROx循环”的限制，当NOx / VOCs较低或较高，都不利于O3的形成.同时，区域O3水平的变化不仅取决于O3前体的排放速率，也跟气象条件和盛行风的区域传输有关.高温、强太阳辐射、低风速等气象条件有利于O3的形成和积聚.

　　风向影响着O3的传输：南风可将山东、河北的O3及其前体输送到北京(Han et al.，2011;Ma et al.，2011);山谷风可将北京城区的O3污染输送到东北和西部的山区(Gao et al.，2012);由于海陆风的作用，在长三角和珠三角沿海地区大多数地点在当地时间13：00—14：00 O3水平最高(Ding et al.，2004;Shanet al.，2010).O3污染形成机制在不同地区有差异，如2013—2019年，华北平原、长江三角洲和四川盆地的平均O3浓度增加主要是人为贡献，而珠江三角洲O3浓度增加主要与季风减少等气象因素有关(Li et al.，2020).

　　2013—2019年，我国O3污染总体上增加趋势较快，O3浓度峰值降低(Wang et al.，2017)，但中高值区域面积不断扩大的特征 .我国 90% 监测站点 8 h最大 O3体积分数(MDA8)平均增加 2.4 nL·L-1∙a-1(5.0%)，30%的站点趋势大于3.0 nL·L-1∙a-1，已成为TOAR报告中O3增加最快的趋势之一，反映累积暴露对人类健康和植被影响的O3指标(如SOMO35和AOT40)则以更快的速度增长(1年增长10%).其中，2019年MDA8增加最快，华北平原增幅最大，平均值增加 3.3 nL·L-1∙a-1(p<0.01).

　　从空间分布看，4—9月 O3平均 MDA8高于 60 nL·L-1的站点的百分比已从 2013年的 11.1% 增加到 2019年的 49.2%.2016年以后，O3热点由华北平原和珠江三角洲地区，延伸至汾渭平原，向南延伸至长江平原中部.城市和乡村O3分布规律也有差异，由于城市容易出现NO等污染物浓度过高而产生滴定效应，加上气象等原因，郊区的 O3可能高于城市(Sousa et al.，2011;Xu etal.，2011;Tong et al.，2017).不同地区O3浓度峰值出现时间也有差异，北方和长三角地区出现在5月下旬—7月，珠江三角洲O3出现在秋季10月(Wang et al.，2001;Li et al.，2007;Xu et al.，2008;Ding et al.，2013).

　　尽管影响O3形成的机理复杂、因素比较多，但前期体物浓度、太阳紫外线强度、气温和大气稳定性等是影响大气 O3浓度的主要因素 .近来研究发现，气温上升(Li et al.，2020)和大气透明度增加(Li et al.，2019)和VOCs排放增加(Zhu et al.，2022)，是我国大气O3浓度增加的重要原因.在未来一段时间内，我国汽车使用和植被面积的增长，还会造成O3前体期物(NOx和VOC)排放量的一些增长，再加上全球增温对O3形成的促进作用(IPCC，2022)。

　　因此，我国大气O3污染状况还有可能继续小幅增长，大气污染物减排仍然需要加大力度.3 O3污染对植物影响途径(Pathways of O3 pollution affecting plants)O3对植物的影响途径包括O3吸收、植物生理响应(Tausz et al.，2007)、形态改变和物质分配等过程.O3主要是通过气孔进入植物体内，能够诱导产生一系列活性氧物质，包括过氧化氢、超氧自由基、羟基等，会加剧膜脂过氧化过程，破坏植物膜系统，损害植物代谢系统，改变植物体内糖类、脂类和蛋白质类物质代谢过程，破坏光合色素，造成植物光合速率下降，引起细胞程序性死亡，加速植物衰老，从而缩短生长期，并且降低植物抵抗病虫害和其他环境胁迫的能力，最终影响植物生长发育，造成植物生产力降低.在O3暴露下，植物需要消耗更多能量用于植株生长，因此分配到果实部分的碳水化合物减少最多，造成了植物果实籽粒变小，农作物产量大幅度降低(李硕等，2014).

　　在O3污染严重地区，植物叶片表面还会出现明显可见的伤害症状(如点斑、褐斑、褪绿、干枯等)(Wan et al.，2014)，特别会对叶类蔬菜等农作物的产量和经济价值造成严重影响(Adams et al.，2020).光合能力降低是 O3胁迫植物产量损失的主要原因 .O3胁迫下气孔关闭，引起光合作用下降(Weber etal.，1993);O3也可抑制己糖磷酸还原过程，使核酮糖二磷酸羧化酶/加氧酶(RuBP)蛋白含量及活性降低，从而降低RUBP羧化能力(Lehnherr et al.，1987);另一方面，叶绿体的膜透性功能障碍对电子传递链中膜结合反应中心产生不利影响，使光合速率下降，呼吸活性增强(Foyer et al.，2011)。

　　此外，O3可以进一步破坏光合组织，使得光合色素下降(Grantz et al.，2003;Robinson et al.，2006)，叶肉组织收缩，叶绿体数目减少，叶绿体、基质、类囊体显微结构发生变化，直至被破坏(Hove et al.，1994).在 O3长期胁迫下，细胞膜可产生乙烯、茉莉酸等加速衰老的重要信号物质(VanLoocke et al.，2012)，乙烯生产量的多少直接关系到光合速率下降程度的大小(Sinn et al.，2004). 近期学者发现O3对小麦幼叶光合机制没有明显的影响(包括光饱和光合速率、Rubisco最大羧化能力、最大电子传输速率和气孔导度等)，只有在叶片衰老开始后才有影响，研究表明O3诱导的加速衰老在决定最终产量方面比直接影响光合作用更重要(Osborne et al.，2019).O3污染对农作物产量影响研究的主要方法是模拟实验和模型评估.国内外学者广泛地开展了 O3对作物影响的大田试验研究，以建立浓度、剂量或是通量响应关系模型，评估过去、现在和未来 O3污染对站点和区域尺度作物的影响 .

　　目前 O3模拟实验主要分为开气室顶棚(open-top-chamber，OTC)(Mandl et al.，1973)和自由大气熏气实验(Free Air Concentration Enrichment，FACE).OTC经过不断地改进，减少了其存在的温度升高、光照变弱、降水改变等气室效应(Musselman et al.，1986;王春乙等，1993;郑启伟等，2007)，成为评估O3对植物影响的有效工具 .FACE 可避免气室效应，但对仪器设备要求高，费用昂贵，因此使用受到较大限制(Morgan et al.，2006;Shi et al.，2009).1980年美国学者们发现O3浓度的上升与作物产量或生物量的下降存在较好的线性关系(Heck et al.，1982)，并建立浓度响应指标如 M7 和 M12，分别表示作物生长期内的白天7 h(9：00—16：00)和12 h(8：00—20：00)O3浓度平均值(Heck et al.，1982)，从而构建了浓度响应关系模型.

　　随着研究的深入，学者们意识到了 O3超过一定阈值才会对作物造成负面影响，损害程度不仅取决于O3浓度而且与暴露时间相关(Kok et al.，1997). 因此，先后提出了 SUM06(O3浓度大于 60 nL∙L-1 的小时累积值)、W126(加权的 O3浓度小时累积值)和 AOT40(O3浓度大于 40 nL∙L-1的小时累积值)等指标构建剂量响应关系模型(Fuhrer et al.，1997). 但进一步研究发现，剂量暴露指标忽略了与作物伤害直接相关的O3气孔吸收通量(Khan et al.，1994;Emberson et al.，2000;Musselman et al.，2006)，及作物本身对O3的防御、解毒能力与夜间的修复能力，可能一定程度上高估了 O3对作物的负面影响(Gerosa et al.，2009).

　　因此，学者建立了基于AFstY(减去阈值为Y nmol∙m-2∙s-1时计算的气孔 O3累积吸收通量)(朱治林等，2014)和POD(Y 植物毒性O3剂量高于每小时通量阈值Y nmol∙m−2∙s−1)等指标的通量响应关系模型(Danielsson et al.，2003;Pleijel et al.，2007).然而，还没有任何一个模型可以完全模拟 Y 的动态变化过程，并且缺乏计算所需的每小时气象、土壤湿度和其他变量的观测数据，因此，气孔通量模型较难应用于大尺度的产量损失评估，但由于其在农作物的机制探究方面有重要的意义，已成为未来该领域研究的热点.目前全球开展最多的是AOT40响应关系研究(Mills et al.，2007;González et al.，2010). 国内学者在 2004—2014 年先后在浙江嘉兴、南京、北京昌平等地建立了小麦AOT40响应关系(Feng et al.，2008;Wang et al.，2012;Tang et al.，2012;Feng et al.，2012;耿春梅等，2014;佟磊等，2015).

　　水稻AOT40响应关系研究1999—2009年先后在广东、浙江、长三角等地区开展，而国内大豆、玉米研究较少(张巍巍等，2014;Peng et al.，2019). 目前通量响应关系研究中，基于 PODY的研究最多(Danielsson et al.，2003;Pleijel et al.，2007;Gerosa et al.，2009;Feng et al.，2012;Tang et al.，2013;Zhang etal.，2017;Peng et al.，2019)，并且研究发现在高异质环境或是干旱缺水的条件下通量响应关系优于AOT40等剂量响应关系(Pleijel et al.，2004;Mills et al.，2011;Feng et al.，2012;Feng et al.，2018;Peng et al.，2019).大量实验表明，许多农作物对O3污染非常敏感，如小麦、西瓜、扁豆、棉花、甘蓝、番茄、洋葱、大豆、莴苣等(Temple et al.，1990)，还有一些农作物对O3中度敏感，如甜菜、马铃薯、芸苔、烟草、水稻、玉米、葡萄、西兰花(Holmes et al.，2003).同一作物的不同品种对 O3的敏感性也不同，即使是同品种也会受温度等气候因素在时间和空间上变化的影响，敏感性也有差异.若要提高全国产量损失的评估精度，国内本地化的产量损失模型研究亟需系统性的开展.

　　4 我国植物O3暴露区域差异(Regional differences of plant exposure to O3 in China)

　　自然界许多植物对O3污染非常敏感.当O3浓度到达80 μg∙m−3，远低于空气质量二级标准(小时O3浓度160 μg∙m−3)时，敏感植物就会出现生长受阻或受害症状.尽管我国目前还没有制定有关保护农作物和生态系统的空气O3质量标准，但按照欧盟保护农作物空气O3暴露剂量指标(AOT40，小时O3体积分数超过40 nL·L-1的3个月累积值)的临界阈值3 μL·L-1∙h评价，2014—2017年，我国不少地方农作物生长季的AOT40严重超标且逐年增加.在3种主要作物的生长季，中国平均AOT40 从8.5 μL·L-1∙h增加到14.3 μL·L-1∙h(2015—2018年)，较高值出现在北京(26.4~28.5 μL·L-1∙h)、河北(4.0~40.4 μL·L-1∙h)、河南(4.8~37.2 μL·L-1∙h)、上海(11.3~24.3 μL·L-1∙h)、山东(6.0~28.4 μL·L-1∙h)、安徽(0.1~30.3 μL·L-1∙h)、浙江(2.5~25.1 μL·L-1∙h)等地区.

　　5 O3污染对粮食产量的影响(Effects of O3 pollution on grain yield)

　　由于中国是全球粮食生产、消费大国以及空气污染大国，针对中国O3污染造成粮食损失问题，已经开展了大量研究.从目前的研究看，2015—2018年O3污染造成的主要农作物产量损失率随着暖季近地面O3浓度持续增加而上升(Lu et al.，2018)，特别是小麦减产率增加很快，从 2015 年的 20% 增加到 2018 年的 34%(Zhao et al.，2020). 目前大豆的产量损失研究相对较少 . 研究证明 O3体积分数为 75.5 nL·L-1时大豆可减产28.3%(Li et al.，2021)，我国东北大豆减产损失已达23.4%~30.2%(2013—2014年)(Zhang et al.，2017)，甚至学者发现O3浓度升高40 nL∙L−1时不同品种大豆平均减产33%(王春雨等.，2019).

　　以上表明大豆对O3较为敏感而值得关注和进一步研究.对于区域O3污染导致的主要农作物小麦、玉米、水稻的产量损失，华北平原呈现逐渐升高趋势，而长江三角洲地区逐渐趋于平缓，甚至略有下降.2014—2017年，北方地区各市(华北平原和山西省)小麦和玉米平均产量损失率分别为21.4%~35.9%和8.3%~12.8%，2017年最高产量损失率分别可达47.1%和12.4%~17.3%(估计59个城市中有44个城市的相对产量损失率超过12%)(Dong et al.，2021)，各县最高分别为 30.5%~38.2% 和 14.6%~18.0%(Feng et al.，2019;Feng et al.，2020)，主要分布在河北、山东、河南、山西省(Feng et al.，2019;Feng et al.，2020)，2018 年，这些高污染地区小麦产量损失率接近 50%(Zhao et al.，2020;Dong et al.，2021).

　　对于长江三角洲地区，水稻和小麦 2014—2017 年产量损失率分别为4.9%~9.6%和9.4%~19.3%，增长较快，2018、2019年增长趋势略有下降(Ren et al.，2020).目前评估结果的不确定性较大，分析原因可分为几个方面：①所使用的O3暴露数据来源不同.2014年之后，随着空气质量监测站点的普及，许多学者用实际O3观测数据评估产量损失，评估结果得出2014—2018年我国冬小麦、水稻、玉米的每年产量损失分别为 20.1%~37.8%、3.9%~14.6%、5.0%~6.3%(Zhao et al.，2020;Xu et al.，2021).

　　近年学者开始使用高精度嵌套O3模拟数据集如NAQPMS，评估得出2014—2017年冬小麦、水稻、玉米和大豆每年产量损失分别为 5%~37%、2%~11%、3%~8%、7%~21%(Wang et al.，2022).两种 O3暴露数据来源相比较，由于O3监测网络未覆盖广大农作区，通过实测数据空间插值或者取平均的方法与农作区实际O3浓度存在偏差，而后者可弥补了这一缺陷，提高评估的可靠性.②使用的产量损失模型也是导致评估结果不确定性的重要因素.研究发现使用中国的AOT40响应关系模型产量损失评估结果高于使用欧洲的AOT40响应关系模型，且M7的评估结果明显偏低(Wang et al.，2022).目前大尺度的评估多基于单一的产量损失模型或使用多种求均值而得，忽略了气候、作物品种等的地区差异，可能高估或者低估实际的产量损失(Xu et al.，2021).

　　因此，Xu 等(2021)联合本地或邻近地区的AOT40响应关系模型计算得出2014—2018年小麦的产量损失率为 22.9%~31.3%，水稻的产量损失率为 18.9%~23.4%，提升了评估结果的可靠性.③作物的生长期也是评估结果不确定性的重要因素 .Wang 等(2022)通过敏感性分析发现将冬小麦的生长期提前或者延后两周分别减产 26%~30%和 23%~45%，远远大于 O3体积分数每日增加或者减少 1 nL·L-1 计算而得的冬 小 麦 的 减 产 损 失 6%~9%. ④ 研 究 表 明 非 封 闭 环 境 实 验(e. g.，in an O3-FACE facilities，Free-Air O3Concentration Enrichment)比 OTC显示出更高的敏感性(Feng et al.，2018).以上学者的评估多基于 OTC产量损失模型计算，实际的产量损失可能更高.尽管不同学者评估结果有所差异，但从目前资料看。

　　近些年来，中国O3污染造成的农作物损失，小麦、水稻和玉米都大于10%、5%和5%.根据Zhao 等(2020)研究得出的2015年农作物产量损失率，将其空间制图可看出中国各地区的产量损失存在较大的差异，主要以中国东部，特别是黄淮海地区产量损失最大.对于O3污染造成中国粮食产量损失估算有较多报道，不同学者估算的损失总量基本都在1000万吨以上(Miao et al.，2017)，甚至有的估算值可超过1亿吨，占我国粮食总产量10%以上.按我国人均年消费粮食780 kg计算，O3造成的我国小麦损失可以满足超过1千万到1亿人的粮食需求.如果粮食价格按2元/kg计算，O3污染造成农作物产量损失的经济价值可达200~2000亿元.

　　6 O3 污 染 影 响 评 估 和 应 对 措 施 研 究 建 议(Impact assessment of O3 pollution and researchsuggestions on countermeasures)

　　从现有研究结论看，近地层O3污染已经严重影响了中国粮食生产.特别是在我国经济发达的京津冀、长三角和珠三角地区，O3污染不但影响了人体健康(郭云等，2021)，而且对当地农作物产量和质量造成很大影响.而我国主要农作区暖季空气O3浓度持续升高，再加上干旱、水体污染、土地利用变化等因素，O3污染对我国粮食安全的威胁将更加严重(Avnery et al.，2011).因此，针对目前我国面临的严重O3污染及其对农作物和生态系统影响，应该从减缓措施和应对政策上开展以下研究工作：

　　1)加强农村地面O3及其前体物监测.目前，我国已有的空气O3监测主要集中在城市地区，而广大的农村地区严重缺乏O3监测数据.O3形成机理复杂，前体物种类繁多，O3前体物排放区与O3污染区分离，因此有必要在农村地区开展O3及其前体物的常规监测，掌握农作物的O3暴露水平.

　　2)加强陆地生态系统O3吸收通量观测.陆地生态系统能够吸收大气中的O3，成为大气O3的一个重要汇.目前国外研究估计，陆地植被吸收能够降低大气O3体积分数，可高达10 nL·L-1.并且陆地植物受到的O3危害程度与其从大气的吸收通量密切相关.因此，无论从研究大气O3污染形成还是从评估O3污染生态危害角度，都应该积极开展O3地气交换通量的观测，弥补国内外研究不足.

　　3)丰富O3污染生态影响评估的本地化参数.我国地域辽阔、区域气候特征和农作物品种的差异很大，很难用统一的产量损失模型精确评估O3对农作物产量和生态系统的影响.目前，国内只在长江三角洲地区、珠江三角洲、京津冀开展了O3污染对水稻和小麦的实验研究.还有很多气候区和主要农产区缺乏科学研究.例如，我国近年粮食产区呈现北上和西移的趋势(焦艳平等，2006)，建立O3新热点区汾渭平原和优质稻谷产区如东北地区的产量损失模型本地化参数对全面评估我国农作物产量损失和指导种植规划有重要的意义.在作物种类上，缺少O3污染对玉米、大豆、花生、棉花、大麦等农作物影响的田间实验研究.

　　此外，已有研究工作大部分时间较短，只集中在1~2个农作物生长季，缺乏多年长期的研究.因此，需要在我国开展更加全面的研究工作，以覆盖粮食主产区、主要粮食作物种类和品种 .通过大范围田间实验研究，建立本地化的农作物产量与O3暴露的产量损失模型，为科学评估O3污染造成的我国粮食产量和经济损失提供支撑.

　　4)加强粮食主产区大气O3监测及预警.我国粮食种植区域比较集中，尤其是对全国小麦总产贡献率占2/3，玉米贡献率超过1/3的华北平原地区(焦艳平等，2006)，近年的O3污染也最为严重.从保证区域粮食生产安全的角度，加强粮食主产区空气O3监测及预警，及时掌握主产区农作物O3污染暴露水平，及时指导农民采取适当措施，减少O3污染对粮食生产的影响.

　　5)建立保护粮食生产和生态系统健康的空气O3质量标准.目前国家空气质量标准是依据O3对人体健康的影响制定的.由于许多植物对O3污染比人体更加敏感，而且植物O3暴露的表征也不同于人体暴露的表征，因此，应该借鉴欧盟和美国有关保护植被和生态系统的O3质量标准，结合我国农作物和生态系统对O3污染响应特征，建立我国保护植物和生态系统的空气O3质量标准.

　　6)划定O3污染重点控制区.由于植物对空气O3污染响应的区域差异，包括植物敏感性、O3暴露与植物物候匹配情况、气候和土壤等区域差异，O3对植物和生态系统的影响程度具有很大的区域差异性 .因此，应该根据关注农作物的保护目标及空气O3污染现状，划分出O3污染重点控制区，作为近期国家O3污染控制的关键区域.我国的华北平原是农作物生产的集中区，也是O3污染和产量损失最严重的区域，应予以重点防控.

　　7)研究推广抗O3污染农作物品种和减缓O3危害耕作措施.①合理安排农作物的时空规划.由于各种农作物对O3敏感程度不同，在一些O3污染严重地区，可以考虑减少敏感农作物(如小麦、油菜和叶类蔬菜等)及其敏感品种的种植面积，增加抗性较强作物或者品种种植面积，并合理安排作物的生长期以避开O3峰值季节，减少作物生长期的O3累积暴露.如在长江中下游及广东地区进一步扩大早稻的种植面积，华北平原等地区增加冬小麦的种植面积.②研发推广抗O3的作物新品种.分析农作物对O3污染抗性形成机理，从减少O3进入植物体和提高植物解毒能力的角度，通过各种先进生物技术，繁育和推广O3抗性农作物品种，提高农作物对O3危害的抵御能力.已有研究表明对流层O3造成的产量损失可能超过其他常见非生物胁迫造成的产量损失(Frei et al.，2015).

　　鉴于近期和未来一段时间内，我国一些地区(如小麦主产区的黄淮海平原和长江三角洲等)的O3污染程度仍然会持续严重，有必要通过育种提高小麦的O3抗性.随着农作物基因测序和分子育种技术的快速发展，可以有望短期内获得一些抗性作物品种(Bailey-Serres et al.，2019).③调整作物的种植管理方式.在农作物种植过程中，应该通过合理安排施肥和灌溉时间和数量.我国O3导致作物减产损失严重的东部同时又是主要的灌溉区域(姚宛艳等，2013)，由于水分充足条件下作物可能会增大O3的气孔吸收而导致减产损失大于灌溉的效益(Mills et al.，2018)，因此，需要进一步深入研究和实践，合理调整灌溉时间和用量，如尽量避开当地O3浓度较高的时期.④推荐施用抗氧化物质如EDU等措施，减缓作物生长关键期的O3危害，以保证我国粮食安全和生态安全.

　　7 结论(Conclusions)

　　1)现有实验和野外观测都表明，我国主要粮食生产，特别是小麦，已经严重受到了空气O3浓度的升高，产量损失可达10%以上.2)由于 O3污染程度和粮食生产区域的空间差异，我国粮食产量受 O3污染伤害最大的地区集中于我国东部，尤其是黄淮海平原的小麦产量损失最为严重.3)从保护我国粮食安全角度，应该加快O3污染防控和推广减缓O3对农作物生长危害措施，如加强O3污染暴露及其生态影响评估工作、加强粮食主产区大气O3监测及预警、建立保护粮食生产和生态系统健康的空气O3质量标准、划定O3污染重点控制区、研究推广抗O3污染农作物品种和减缓O3危害农业耕作措施.

　　参考文献(References)：

　　Adams S，董建明.1987.O3破坏农作物的研究评估[J]. 世界科学，(8)：23+28

　　Ainsworth E，Serbin S，Skoneczka J，et al. 2013. Using leaf optical properties to detect ozone effects on foliar biochemistry [J].

　　PhotosynthesisResearch, 119:65-76Amin N，Ken Y，Toshimasa O，et al. 2013. Evaluation of the Effect of Surface Ozone on Main Crops in East Asia：2000，2005，and 2020 [J].

　　Water，Air，& Soil Pollution, 224(5):1537Aunan K，Berntsen T K，Seip H M. 2000. Surface ozone in China and its possible impact on agricultural crop yields [J].

　　AMBIO: A Journal of theHuman Environment, 29(6): 294-301Avnery S，Mauzerall D，Liu J，et al. 2011.

　　Global crop yield reductions due to surface ozone exposure: 1. Year 2000 crop production losses andeconomic damage[J]. Atmospheric Environment,45(13):2284-2296

　　Bailey-Serres J，Parker J，Ainsworth E，et al. 2019. Genetic strategies for improving crop yields [J]. Nature, 575: 109-118

　　Chameides W L，Xingsheng L，Xiaoyan T，et al. 1999. Is ozone pollution affecting crop yields in China? [J]. Geophysical Research Letters, 26(7):867-870

　　作者：王效科
1，3，*，张丹红
1，3，耿春梅
2，曲来叶
1，陈炫
2，张楠
2，赵月丹