基于DSSAT模型与生态化学计量理论的棉花氮磷减施增效机制研究

本研究针对棉花种植中因过量施肥导致的可持续性问题，通过生态化学计量理论与DSSAT模型结合机器学习方法，优化氮磷施肥比例。研究人员通过田间试验发现，将氮肥减至90%、磷肥减至80%的处理可实现养分平衡，使棉花产量提升8.3%、经济效益提高12.1%，为氮限制区域提供科学施肥策略。

　　

棉花种植正面临因过度施肥引发的可持续性挑战。为此，研究者开展了一项结合生态化学计量理论（Ecological Stoichiometry）与DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）模型的创新研究，旨在通过合理优化氮磷施肥管理，实现棉花生产的减肥增效目标。

在第一年实验中，团队以当地推荐施肥处理（尿素450 kg ha^-1、磷酸一铵375 kg ha^?1）为对照，设置了六组氮磷减量试验，重点分析了花铃期棉花叶片与根际土壤的生态化学计量特征及互作关系。基于化学计量理论推导出理论最优施肥方案后，进一步利用机器学习（XGBoost算法）与DSSAT模拟验证了优化效果。第二年田间试验中，该方案得到进一步实证。

研究结果显示：棉花叶片氮磷比（N:P）低于13，根际土壤氮磷比低于2.35，表明系统存在氮素限制。DSSAT与XGBoost融合算法有效模拟了不同施肥处理下的棉花生长响应。减氮90%＋减磷80%的处理较当地推荐方案更符合化学计量理论预测的养分平衡状态，同步实现了最高产量（增产8.3%）和经济效益（提升12.1%）。

这项研究表明，生态化学计量理论可有效指导施肥策略，在氮限制区域通过优化养分比例，不仅能增强环境可持续性，还能通过元素平衡管理提升农业生产力。