利用系统动态建模方法，通过水-能源-食物-生态系统关联指标来评估葡萄园的可持续性

《Cleaner Environmental Systems》：Assessing vineyard Sustainability Using Water-Energy-Food-Ecosystems Nexus Indicator using System Dynamic Modelling

葡萄酒庄园WEFE Nexus指数与系统动力学模型集成研究，提出包含水资源、能源、碳足迹、生产效率和收入的综合评估框架。研究发现低区因重力灌溉和水资源高效利用得分最高（0.739），高区因能源密集型灌溉和砂质土壤导致碳足迹达214.19 kg CO?e/吨。情景分析表明精准农业可使指数提升0.102，优化能源效率增0.056，而降水减少则降低0.056。该框架为多维度农场级可持续管理提供动态决策工具。

　　在当今全球农业面临资源短缺、气候变化以及生态环境退化等多重挑战的背景下，农业可持续性评估成为了一个亟需解决的重要议题。本研究聚焦于西班牙北部的一个葡萄园，通过引入一个综合性的水-能源-粮食-生态系统（WEFE）纽带指数（WEFENI），并结合系统动力学建模（SDM）技术，评估了葡萄园在不同区域和品种下的可持续性表现。研究不仅揭示了不同区域和品种之间的显著差异，还通过情景模拟分析了不同资源管理策略对农业可持续性的影响，为农业可持续发展提供了新的视角和方法。

本研究的背景源于农业系统中水、能源、粮食和生态系统之间的复杂相互依赖关系。特别是在地中海和半干旱地区，由于水资源短缺、能源需求高以及生态系统的脆弱性，农业可持续性面临更大挑战。这些区域的农业系统通常受到气候变化的影响，如温度上升和降水模式的不确定性，这加剧了资源利用的紧张局势。此外，农业集约化也带来了对自然资源的更大压力，不同农业部门之间的竞争关系变得更加明显。在此背景下，WEFE纽带框架被提出，以促进跨部门协作、系统性规划和科学决策。然而，尽管该框架在全球和区域层面得到了广泛讨论，其在农场层面的应用仍较为有限。因此，本研究致力于开发一种适用于农场层面的WEFE纽带综合评估方法，旨在更精确地反映农场运营中的资源使用情况，并为实现农业可持续发展提供更有效的工具。

为了实现这一目标，本研究首先在西班牙北部的Raimat农场选取了三个不同的区域，分别对应不同的海拔和灌溉类型。Raimat农场总面积达418.70公顷，分为高区（193.56公顷）、中区（125.46公顷）和低区（99.68公顷），每个区域种植了不同种类的葡萄，以反映不同的农业实践和管理策略。研究发现，这三个区域在水资源利用、能源消耗、碳排放、生产力和收入等方面存在显著差异。高区由于依赖电力驱动的灌溉系统，其能源消耗和碳排放较高，而低区则通过重力灌溉减少了能源需求，从而表现出更高的可持续性。这些差异凸显了农场管理策略对农业可持续性的重要影响。

为了全面评估农场的可持续性，本研究选择了五个关键指标：水足迹、碳足迹、能源足迹、收入和生产力。这些指标涵盖了环境和经济两个维度，能够全面反映农业系统的资源使用效率和经济可行性。水足迹用于衡量农业活动对水资源的消耗，碳足迹和能源足迹则分别用于评估温室气体排放和能源使用情况。生产力和收入作为经济指标，反映了农业系统的产出能力和盈利能力。这些指标的选择基于其对农业可持续性的相关性，以及在实际应用中可测量和标准化的能力。

在数据收集方面，本研究结合了定量和定性数据，以确保评估的全面性和准确性。定量数据来源于结构化问卷和实地测量，包括水资源使用、肥料和农药的投入、产量、成本和收入等关键变量。定性数据则通过农民访谈获得，用于解释和分析研究结果。通过将这些数据与可持续性指标进行映射，研究确保了指标计算的连贯性和农场特定性。这种双重方法不仅有助于理解农场实践与指标结果之间的关系，还为研究结果的可复制性提供了保障。

在方法论上，本研究构建了一个综合框架，将定性系统思维与定量模拟相结合，以评估葡萄园在WEFE纽带中的可持续性。该框架包括概念模型构建、系统动力学模型（SDM）开发、指标计算和情景分析四个步骤。概念模型基于农民访谈和文献资料，构建了影响葡萄园可持续性的主要反馈结构。系统动力学模型则使用Stella架构开发，以模拟12个月内的动态交互过程。通过将定性反馈结构转化为定量模拟模型，研究能够捕捉到不同资源使用策略对农业系统行为的影响。模型中的模块涵盖了土地利用、粮食生产、能源消耗、水资源使用、劳动力成本以及由此衍生的可持续性指标，如水足迹、碳足迹和收入等。这些模块的设置确保了模型的模块化设计，使得农场特定的调整和优化成为可能。

为了计算这些指标，研究采用了标准化和加权的方法。首先，对每个指标进行了标准化处理，以消除不同单位带来的影响，使指标之间具有可比性。标准化过程依据每个指标的正负贡献进行调整，确保指标值的合理转换。随后，通过CRITIC方法对指标进行加权，以反映各指标的重要性。CRITIC方法基于指标的变异性和与其他指标的相关性，能够客观地确定权重，避免了主观方法（如层次分析法）可能带来的偏差。最终，通过将标准化后的指标值与相应的权重相乘，并进行汇总，得到了一个综合的WEFE纽带指数（WEFENI）。该指数被划分为三个等级：高可持续性（WEFENI > 0.75）、中等可持续性（0.50 ≤ WEFENI ≤ 0.75）和低可持续性（WEFENI < 0.50），为农业实践提供了明确的指导。

研究结果表明，不同区域和品种在WEFENI得分上存在显著差异。低区的得分最高（0.739），主要得益于重力灌溉和较低的能源需求。而高区的得分最低（0.556），原因在于其对电力驱动灌溉系统的依赖。在品种层面，15种葡萄品种在可持续性和盈利能力之间实现了平衡，这表明WEFENI在识别最优作物选择方面具有显著价值。情景分析进一步揭示了不同资源管理策略对WEFENI的影响。其中，精准农业策略对WEFENI的提升最大（+0.102），其次是能源效率的提升（+0.056），而降水减少则导致WEFENI得分下降（–0.056）。这些结果表明，通过优化资源使用，特别是提高灌溉效率和减少能源消耗，可以显著提升农业的可持续性。同时，研究也强调了气候变化对农业可持续性的影响，特别是在降水减少的情况下，对灌溉需求和能源消耗的增加可能对农业的环境和经济表现产生不利影响。

在分析不同指标的表现时，研究发现水足迹在高区的某些品种中较高，如霞多丽和长相思，其水足迹超过了900立方米/吨，显示出对水资源的高需求。而低区的某些品种，如特拉托和特拉尔洛，其水足迹则低于550立方米/吨，显示出较高的水资源利用效率。这些结果表明，不同葡萄品种对水资源的需求存在显著差异，这可能与品种的特性、土壤类型和气候条件有关。此外，研究还发现，同一品种在不同区域的WEFENI得分存在差异，例如霞多丽在低区的得分高于在高区的得分，这可能是由于土壤条件和灌溉方式的不同所致。这些发现强调了在农业实践中，需要考虑品种特性与区域环境之间的相互作用，以实现资源利用的优化。

碳足迹的分析进一步揭示了农业活动对环境的影响。高区由于依赖柴油驱动的灌溉系统，其碳足迹最高，达到214.19千克CO?当量/吨。中区和低区的碳足迹则相对较低，分别为187.66千克CO?当量/吨和169.74千克CO?当量/吨。这些差异主要源于灌溉方式和能源使用模式的不同。高区的高碳足迹表明，其对能源的依赖程度较高，而低区由于重力灌溉和较低的能源需求，表现出更好的环境表现。研究还指出，碳足迹的构成中，肥料和能源使用是主要贡献因素，这与全球范围内的研究结果一致，表明农业实践中的资源使用效率对碳排放有重要影响。

能源足迹的分析显示，高区的能源消耗最高，达到1.24兆焦耳/千克，其中电力和柴油的使用是主要驱动因素。中区和低区的能源足迹分别为1.07兆焦耳/千克和0.83兆焦耳/千克，显示出不同区域在能源使用上的差异。高区的高能源消耗主要源于其对电力驱动灌溉系统的依赖，而低区则由于重力灌溉减少了能源需求。这些结果表明，能源使用效率对农业可持续性具有重要影响，特别是在水资源短缺的地区，优化灌溉方式和减少能源消耗是提升可持续性的关键策略。

生产力的分析则显示，高区的生产力最高，达到10.07吨/公顷，而低区的生产力最低，仅为9.2吨/公顷。这些差异可能与土壤肥力、气候条件和管理实践有关。高区的高生产力可能源于更优的农业条件和更高效的管理方式，而低区的生产力较低可能与土壤条件或管理方式有关。研究还指出，生产力和效率是两个不同的概念，前者反映产量表现，后者则衡量资源使用与产出之间的关系。因此，在评估农业可持续性时，需要同时考虑这两个指标。

收入分析表明，三个区域的净收入在一年中呈现波动趋势，其中1月至9月的收入较低，而10月的收入则显著上升，这与葡萄的收获和销售密切相关。高区的净收入最高，达到4,022欧元/公顷，而低区的净收入则较低，为3,039欧元/公顷。这种收入差异可能与葡萄品种、市场条件和生产成本有关。高区的高收入可能源于其较高的生产力和市场竞争力，而低区的低收入则可能受到生产成本或市场因素的影响。研究还指出，尽管高区的收入较高，但其在生产过程中存在较高的财务损失，特别是在9月，这可能与农业投入成本的增加有关。

通过情景分析，研究进一步探讨了不同资源管理策略对WEFENI的影响。其中，精准农业策略对WEFENI的提升最为显著，其水和能源足迹分别减少了20%，肥料使用减少了15%，从而在多个方面提升了农业的可持续性。相比之下，降水减少的情景导致WEFENI得分下降，因为增加了对灌溉的依赖，进而提高了能源消耗和碳排放。而能源效率提升的情景虽然也对WEFENI有所改善，但效果不如精准农业显著。这些情景分析的结果表明，精准农业作为一种综合性的资源管理策略，能够有效平衡环境和经济目标，从而提高农业的可持续性。

本研究的创新之处在于，它首次在葡萄品种和小地块层面应用了WEFE纽带指数（WEFENI），为农业可持续性评估提供了更精细化的视角。同时，通过结合系统动力学建模（SDM），研究能够模拟农业系统的动态变化，评估不同管理策略的长期影响。这种动态建模方法为农业决策提供了重要的支持，使农民和管理者能够在复杂多变的环境中做出更加科学和可持续的选择。此外，本研究还强调了不同农业实践和环境条件之间的相互作用，为未来研究提供了方向。

尽管本研究取得了显著成果，但仍存在一些局限性。首先，数据的可用性和质量是影响研究结果的重要因素，特别是在资源有限的小农户中，数据的获取可能受到限制。其次，指标的标准化和加权过程虽然采用了CRITIC方法，但不同加权方案对最终结果的影响仍需进一步研究。此外，本研究未对农业实践与WEFENI值之间的关系进行深入分析，这可能限制了对农业管理策略的全面理解。未来的研究可以探索如何利用遥感技术、物联网（IoT）和参与式方法来提高数据的准确性和代表性，从而增强研究的可靠性。

最后，本研究为农业可持续性评估提供了新的方法论框架，即通过整合WEFE纽带指数和系统动力学建模，实现对农业系统复杂性的全面分析。这一框架不仅有助于识别农业实践中的可持续性挑战，还能够为政策制定者、研究人员和农业从业者提供科学依据，以制定更加有效的可持续发展策略。未来的研究可以进一步探索该框架在不同农业系统中的可扩展性，并结合人工智能和机器学习技术，开发更加智能化的农业决策支持系统。通过这种方式，农业可持续性评估可以更加精准和高效，为全球农业的绿色发展提供有力支持。