农场试验设计新方法：提升埃塞俄比亚谷物微量营养素生物强化的统计效能与空间覆盖优化研究

《npj Sustainable Agriculture》：Designing on-farm trials: an example with interventions to improve micronutrient status of grain crops

本刊推荐：针对小农系统中微量营养素缺乏问题，研究人员通过农场试验网络设计研究，系统解决了农业干预措施的统计效能、区域效应估计精度和空间覆盖等关键问题。研究发现，农场尺度重复（每个农场作为完全区组）对检测Zn/Se生物强化效果至关重要，250个集群的区域覆盖可实现5公里内试验点可达性。该研究为参与式农业研究提供了可推广的设计框架，特别适用于气候变化背景下的小农可持续生产系统。

　　

在撒哈拉以南非洲地区，小农生产系统正面临气候变化和自然资源退化的双重威胁。预计到2050年，该地区小农产量将下降10%-50%，与此同时，依赖自给农业的人群还普遍遭受着微量营养素缺乏的困境。锌（Zn）和硒（Se）等矿物质微量营养素的缺乏对儿童健康和发展产生严重影响，而通过农业干预措施改善主食作物中微量营养素含量的生物强化技术，为解决这一难题提供了可行路径。

传统农业研究多集中在试验站进行，虽然能提供严格控制的试验环境，但其结果往往难以直接推广到异质性高的小农生产系统。参与式农场试验方法虽然能更好地反映实际生产条件，但在统计严谨性和空间代表性方面面临挑战。如何设计既保持科学严谨性，又能充分发挥参与式研究优势的农场试验网络，成为农业研究方法学的重要课题。

发表在《npj Sustainable Agriculture》的这项研究，以埃塞俄比亚阿姆哈拉地区为案例，系统探讨了农场试验网络设计的关键问题。研究团队聚焦于农艺生物强化（agrofortification）干预措施，即通过施用固体肥料或叶面肥的方式提高主食作物中Zn和Se含量的技术方法。此前在马拉维和埃塞俄比亚的初步试验已证明该技术对玉米、小麦和苔麸等作物的有效性，但需要更大规模的农场试验网络来评估其在更广泛区域的适用性。

研究团队设定了三个核心设计问题：试验网络是否足够大以检测生物强化效果（统计效能问题）；能否精确估计区域平均处理效应（精度问题）；以及试验点分布能否支持空间预测和农民参与（覆盖问题）。通过整合GeoNutrition项目（地理营养调查项目）的试验和调查数据，研究人员建立了包含空间显性方差分量的统计模型，用于模拟不同试验设计方案的性能。

研究采用了多项关键技术方法：基于GeoNutrition农场试验数据（小麦和苔麸作物，含Zn/Se浓度分析）拟合线性混合模型（LMM）获取方差分量；利用GeoNutrition调查数据（阿姆哈拉地区样本点）建立地统计模型，估计空间自相关参数；通过蒙特卡洛模拟进行统计效能分析；采用空间平衡抽样设计优化试验点分布；基于克里金（Kriging）方法评估空间预测精度。

方差分量

关键变量的变异性分析显示，小麦籽粒Zn浓度和苔麸籽粒对数Se浓度的短程变异（地块内）是主要方差分量，而苔麸Zn浓度和小麦对数Se浓度的地点间变异占主导。空间依赖的有效变程介于48-74公里，表明阿姆哈拉地区存在明显的亚区域差异。

检测处理效应的效能

小麦籽粒Zn浓度增加2.5 mg kg^-1（约等于对照均值的10%）的目标效能（0.8）需要约50个农场，而苔麸仅需25个农场。对于Se浓度，检测10%增加率的效能较低（0.14），而检测50%增加率需要50-65个农场。值得注意的是，农场总数相同的情况下，集群数量对统计效能影响很小，因为处理比较在平衡区组（农场）内进行。

区域处理均值估计的精度

当固定农场总数为50时，增加集群数量（从5到10）可显著降低区域均值的估计误差方差，但从10增加到25时改善有限。这表明良好的空间覆盖对精确估计区域尺度干预效果至关重要，为政策制定和推广服务提供可靠依据。

插值精度与试验点可达性

预测误差方差随试验点数量增加而降低，但边际改善递减。例如，试验点从250减少到125，小麦Zn浓度的预测误差方差中位数仅从11增加到13 mg²kg^-2。相反，试验点可达性（到最近试验点的距离）对点数变化更敏感：要使75%的区域位于10公里范围内需要约150个试验点，而250个点才能确保50%区域在5公里内。

研究结论强调，农场试验网络设计需权衡多重目标。虽然农场尺度重复足以保证统计效能，但空间覆盖对估计区域均值、支持空间定位决策和促进农民参与同样重要。例如，50个农场分布在25个地点可检测Zn生物强化效果并精确估计区域均值，但大多数非试验农场将距离试验点10公里以上，不利于参与式目标。因此，需通过组织交通等方式改善可达性。

该方法的价值超越微量营养素生物强化，可推广至保护性农业、气候智能型生产等领域的参与式农场研究。当景观尺度结果（如土壤有机碳变化）具有政策相关性时，该设计框架尤为有用。未来研究需结合利益相关者确定可接受的误差方差和距离约束，优化成本-效益权衡。

该研究首次系统整合了统计效能、空间精度和参与式覆盖等多维目标，为设计高效农场试验网络提供了量化决策框架。通过将试点试验和调查数据转化为设计参数，研究人员和推广机构可基于明确标准权衡不同设计方案，最终提升农业创新在小农系统中的适应性和影响力。