《Resources, Conservation and Recycling》：Global assessment of nitrous oxide mitigation and crop yield enhancement with optimized management strategies
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采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法評(píng)估水稻、小麥和玉米的優(yōu)化管理實(shí)踐對(duì)氮氧化物（N?O）減排及作物增產(chǎn)的全球影響，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化措施可降低13%-28%的N?O排放，同時(shí)提升2.4%-5.9%的產(chǎn)量，相當(dāng)于年減排0.32 Tg氮并增加78.2 Mt的產(chǎn)量增益，為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供新路徑。
王沖|高振振|史曉宇|羅寧
中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與自然資源研究所陸地表面格局與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100101，中國(guó)
摘要 為了支持人類福祉和減緩氣候變化，人們正在不斷優(yōu)化能夠減少一氧化二氮（N2 O）排放同時(shí)提高作物生產(chǎn)力的農(nóng)藝管理措施。然而，這些優(yōu)化管理措施對(duì)特定作物產(chǎn)量提升和N2 O減排的具體空間效益仍不明確。在此，我們采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)匯總的田間測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，以估算水稻、小麥和玉米的糧食生產(chǎn)效益及N2 O減排潛力的空間分布。全球評(píng)估顯示，與常規(guī)管理措施相比，優(yōu)化管理措施使三種作物的N2 O排放量降低了15.8–28.2%，產(chǎn)量增加了2.4–5.9%。相應(yīng)的，這些改進(jìn)帶來的糧食生產(chǎn)效益為78.2百萬噸/年（78.2 Mt yr-1 ），N2 O減排潛力為0.32太克氮/年（0.32 Tg N yr-1 ）。我們的研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了采用針對(duì)特定作物種類的優(yōu)化策略對(duì)于維護(hù)糧食安全和環(huán)境可持續(xù)性的重要性。
引言 一氧化二氮（N2 O）是一種強(qiáng)效的溫室氣體，也是最重要的臭氧消耗物質(zhì)（Thompson等人，2019年）。減少N2 O排放對(duì)于實(shí)現(xiàn)氣候目標(biāo)和防止平流層臭氧層破壞至關(guān)重要（Clark等人，2020年；Ravishankara等人，2009年）。農(nóng)業(yè)活動(dòng)約占全球人為N2 O排放總量的52%（IPCC，2021年）。值得注意的是，三種主要糧食作物（水稻、小麥和玉米）的N2 O排放量占作物相關(guān)N2 O排放總量的約76%（FAOSTAT，2021年）。這三種主要糧食作物還提供了全球42%的熱量攝入和37%的蛋白質(zhì)需求（FAO，2016年）。在滿足迅速增長(zhǎng)的全球糧食需求的同時(shí)減少N2 O排放，對(duì)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)（Dimkpa等人，2024年；Halpern等人，2022年）。采用優(yōu)化管理措施成為解決這些糧食與環(huán)境問題的一個(gè)高潛力方案，為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和環(huán)境可持續(xù)性提供了有效途徑。
農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中的優(yōu)化管理措施包括一系列基于科學(xué)的策略，包括但不限于養(yǎng)分管理、土壤管理和土壤改良（Xiao等人，2024年；You等人，2023年；Zickfeld等人，2023年）。大量田間實(shí)驗(yàn)詳細(xì)研究了優(yōu)化管理措施對(duì)作物生長(zhǎng)和N2 O排放的綜合影響。合理的肥料施用可以改善植物對(duì)養(yǎng)分的吸收，同時(shí)將氮素?fù)p失降到最低，從而減少農(nóng)業(yè)投入的生態(tài)影響（Zhang等人，2023a）。保護(hù)性耕作通過改變土壤水文條件和微生物活動(dòng)來調(diào)節(jié)N2 O排放，但可能會(huì)帶來產(chǎn)量損失的風(fēng)險(xiǎn)（Lyu等人，2024年）。土壤改良措施（如添加生物炭）不僅通過提高土壤肥力來增加作物產(chǎn)量，還調(diào)節(jié)生物地球化學(xué)過程，從而影響N2 O排放（Zhang等人，2023b）。關(guān)于不同管理措施效果的各種研究結(jié)果正在通過大規(guī)模的元分析得到進(jìn)一步整合（Li等人，2023a；Elrys等人，2023年；Xia等人，2023年）。現(xiàn)有研究主要集中在量化作物產(chǎn)量和N2 O排放的規(guī)模、制定有效策略以及理解其機(jī)制和控制因素上。然而，由于數(shù)據(jù)限制、復(fù)雜模型算法和跨學(xué)科障礙等因素，很少有研究探討N2 O減排潛力的全球空間分布。
驅(qū)動(dòng)N2 O排放的復(fù)雜微生物和環(huán)境機(jī)制受到土壤-氣候-管理相互作用的影響，難以準(zhǔn)確建模。盡管如此，已有幾種方法被用來預(yù)測(cè)N2 O排放的空間分布，包括基于過程的模型（Yang等人，2021年）、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停ˋliyu等人，2018年）、綜合評(píng)估模型（Gu等人，2015年）、同位素模型（Harris等人，2022年）和機(jī)器學(xué)習(xí)模型（Pan等人，2021年）。在這些方法中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型（尤其是隨機(jī)森林模型）在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)集方面表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取相關(guān)特征，從而減少人為干預(yù)和主觀偏見。它們捕捉非線性關(guān)系的能力提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。此外，隨機(jī)森林模型能有效處理數(shù)據(jù)缺失和不確定性，提高模擬的可靠性。例如，Liu等人（2024年）使用隨機(jī)森林模型通過改進(jìn)水分和氮素管理來估算全球水稻田地的N2 O減排潛力。Yin等人（2022年）成功應(yīng)用該模型預(yù)測(cè)了全球農(nóng)田、林地和草地的N2 O排放。這些成功應(yīng)用突顯了隨機(jī)森林模型在空間估算方面的潛力。盡管在預(yù)測(cè)空間模式方面效果顯著，但確定全球范圍內(nèi)針對(duì)特定作物的N2 O減排熱點(diǎn)及其相關(guān)的作物生產(chǎn)效益仍不清楚。
我們整理了一個(gè)全球數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含來自458篇同行評(píng)審出版物的4882對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括三種主要糧食作物的作物產(chǎn)量（kg ha-1 ）、面積尺度N2 O排放量（kg N ha-1 ——定義為每單位收獲面積釋放的N2 O量，相當(dāng)于文章中通常報(bào)告的累積N2 O排放量）以及產(chǎn)量尺度N2 O排放量（kg N kg-1 ——定義為每單位作物產(chǎn)量釋放的N2 O量，通過面積尺度N2 O排放量與作物產(chǎn)量的比率計(jì)算得出）（圖1）。利用這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，我們進(jìn)行了元分析，以評(píng)估不同優(yōu)化管理措施在提高作物產(chǎn)量和減少N2 O排放方面的效果。隨后，我們建立了兩種不同的管理情景：照常管理（BAU）和集體優(yōu)化管理措施（COMP），其中COMP情景將多種優(yōu)化管理措施整合到一個(gè)模型衍生結(jié)構(gòu)中，旨在代表理想條件下的管理優(yōu)化上限潛力。然后，我們應(yīng)用隨機(jī)森林模型將匯總的田間觀測(cè)數(shù)據(jù)擴(kuò)展到全球網(wǎng)格層面，結(jié)合多個(gè)解釋因素，量化BAU和COMP情景下作物產(chǎn)量和N2 O排放的空間分布。最后，我們探討了COMP情景下相對(duì)于BAU的作物特定糧食生產(chǎn)效益和N2 O減排潛力，并進(jìn)一步確定了全球熱點(diǎn)區(qū)域。我們的研究強(qiáng)調(diào)了優(yōu)化管理策略在促進(jìn)糧食安全和環(huán)境可持續(xù)性方面的巨大潛力。
數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集 我們通過Web of Science（
http://www.webofknowledge.com ）和Google Scholar（
http://scholar.google.com ）搜索了2023年之前發(fā)表的關(guān)于優(yōu)化管理措施對(duì)水稻、小麥和玉米的產(chǎn)量和N
2 O排放影響的同行評(píng)審文獻(xiàn)。搜索詞包括（“rice” OR “wheat” OR “corn” OR “maize”）AND （“nitrous oxide” OR “N
2 O”）AND （“nitrogen rate” OR “nitrogen input” OR “multiple fertilizer” OR “fertilizer times” OR
不同管理措施的效果 優(yōu)化管理措施促進(jìn)了作物產(chǎn)量的增加，盡管某些管理措施存在輕微的負(fù)面影響（圖2a、d、g）。添加生物炭使水稻產(chǎn)量顯著提高了9.1%（95%置信區(qū)間：3.8%至14.6%），小麥提高了10.2%（95%置信區(qū)間：5.1%至15.6%），玉米提高了4.8%（95%置信區(qū)間：1.3%至8.5%）。在控釋肥料和改進(jìn)的肥料施用方式下，水稻產(chǎn)量顯著提高了6.8%（95%置信區(qū)間：3.1%至10.6%）。
討論 面對(duì)全球氣候變化和不斷增長(zhǎng)的糧食需求給農(nóng)業(yè)系統(tǒng)帶來的巨大挑戰(zhàn)，優(yōu)化農(nóng)藝管理措施可以為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)和環(huán)境的雙重效益提供一條有希望的途徑。本研究探討了多種優(yōu)化管理措施對(duì)作物產(chǎn)量和N2 O排放的影響，并進(jìn)一步評(píng)估了它們的全球空間分布。空間估算表明，優(yōu)化管理措施可以實(shí)現(xiàn)雙贏
結(jié)論 本研究調(diào)查了優(yōu)化管理措施對(duì)水稻、小麥和玉米的產(chǎn)量和N2 O排放的影響，顯示了它們?cè)诒Ｕ霞Z食安全和環(huán)境可持續(xù)性方面的潛在全球效益。我們的元分析未發(fā)現(xiàn)三種作物的產(chǎn)量有顯著下降或N2 O排放有顯著增加，盡管某些優(yōu)化管理措施存在輕微的負(fù)面影響。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，全球空間估算進(jìn)一步
作者貢獻(xiàn)聲明 王沖： 撰寫 – 審稿與編輯、撰寫 – 原始草稿、可視化、方法學(xué)、研究、資金獲取、正式分析、概念化。高振振： 可視化、研究。史曉宇： 可視化、方法學(xué)、研究、正式分析。羅寧： 方法學(xué)、研究。
利益沖突聲明 作者聲明他們沒有已知的可能影響本文工作的財(cái)務(wù)利益或個(gè)人關(guān)系。
致謝 本研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金 （編號(hào)：32472239）和中國(guó)博士后科學(xué)基金 （編號(hào)：2024M760125）的資助。
