澳大利亚南部作物系统性能中的协同效应与权衡分析

《Agricultural Systems》：Identification of synergies and trade-offs in cropping system performance in southern Australia

干地耕作系统在澳大利亚南部谷物区（SGR）的性能评估与协同效应分析。基于APSIM模型，模拟16种不同耕作系统在3个气候-土壤梯度案例点的36年数据，评估14项性能指标（包括经济收益、水分利用效率、碳排放等）。结果表明：无单一系统在所有指标上最优，经济与环境指标存在区域差异的协同效应（如高降雨区水分利用效率与经济效益强正相关），但需权衡土壤流失和氮素淋失。建议根据区域优先级选择系统，并整合社会指标以提升决策适用性。

　　在这篇研究中，科学家们聚焦于澳大利亚南部谷物生产区（Southern Grains Region, SGR）的干地种植系统，探讨了不同种植系统在满足社会、经济和环境多维度目标方面的表现。SGR是全球最大的谷物生产区域之一，但目前对于该地区种植系统在多种可衡量的性能指标上的表现以及这些指标之间的协同效应和权衡关系的理解仍显不足。因此，本研究旨在通过模拟分析，识别出那些能够更高效地实现这些多元目标的种植系统。

为了实现这一目标，研究团队采用了一个基于过程的作物模型——APSIM（Agricultural Production System sIMulator），模拟了不同种植系统在多样环境下的水分限制生产潜力。APSIM模型能够整合气候、农业管理、土壤特性以及这些因素之间的相互作用，从而计算出一系列关键的系统性能指标。研究共评估了16种不同的种植系统，涵盖了不同种植多样性和强度的组合，并基于14种性能指标对这些系统进行了分析。这些性能指标涵盖了六个主要的可持续发展目标，包括提高农业生产、资源高效利用、降低温室气体排放、减少土壤流失、优化氮肥利用效率以及提升经济效益等。

研究结果表明，没有任何一种种植系统能够在所有性能指标上持续领先。例如，在某些关键指标上，“基准”系统（即该地区最普遍采用的系统）并未表现出最优性能，这为提升系统表现提供了潜在机会。一些高产系统（如提高水分利用效率的系统）通常与环境改善结果相关联，包括减少二氧化碳当量（CO?-e）排放和降低相对土壤流失。然而，这种关系在不同降水区的强度并不一致，例如在低降水区和高降水区，高水分利用效率与高总收入（GM）之间存在显著关联，但在中等降水区则不那么明显。

研究还发现，高降水区的案例研究中，水分利用效率（WUE）与总收入（GM）之间的相关系数高达0.94，表明在该区域，这两者之间存在较强的协同效应。与此同时，水分利用效率与CO?-e排放之间的相关系数为-0.72，说明提高水分利用效率有助于减少温室气体排放。这种协同效应和权衡关系的强度受到具体站点和系统特性的影响，例如土壤类型、气候条件以及种植作物的种类和轮作策略。

本研究的意义在于，它揭示了经济和环境指标之间可能存在协同关系，这可以增强种植者在战略种植决策上的信心。此外，研究提供了针对特定地区的见解，有助于指导更加可持续和盈利的种植系统设计。同时，研究还指出，某些指标之间的关系可能不受系统和站点的限制，这些关系可能适用于其他类似干地农业区域。

研究进一步强调了不同种植系统在应对气候变化、维护农民经济安全以及保持农村社区社会凝聚力方面的挑战。SGR地区的传统混合农业系统已经逐渐被更集约的种植系统所取代，这主要是由于牲畜养殖和种植业的相对利润变化、新作物的引入以及新技术的采用。然而，面对日益变化的气候条件，该地区仍需要发展更具生产力、韧性和可持续性的农业系统。

在方法上，研究团队使用了APSIM模型进行36年的模拟，包括4年的预热期，以确保土壤水分和氮素平衡在特定条件下稳定。模拟过程中未重置土壤水分和氮素，以便更好地捕捉管理决策对系统性能的累积影响。此外，研究团队还采用了“分阶段”实验方法，使每个种植轮作阶段都能经历所有年份，从而更全面地分析种植系统与不同季节条件之间的相互作用。

研究团队还定义了多种性能指标，如能量、水分利用效率、氮肥利用效率、总收入、总收入的20百分位数、盈利能力、生产成本、二氧化碳当量排放、相对土壤流失、氮淋失以及土壤有机碳变化等。这些指标反映了不同维度的农业表现，包括经济、环境和生产效率等。部分指标基于模型输出计算，而其他指标则结合了其他数据源，如市场价格和成本信息，以确保分析的全面性。

在案例研究方面，研究选择了三个具有代表性的地点，分别位于低降水区、中等降水区和高降水区，涵盖了不同的土壤类型和气候特征。这些地点的气候属性包括年平均降水量、生长季降水量占年降水量的比例、降水量的变异性指数以及干旱指数等。通过这些案例研究，研究团队能够更深入地理解不同种植系统在不同环境条件下的表现差异。

研究还探讨了不同种植系统在性能指标之间的关系，例如总收入与二氧化碳当量排放、总收入与总收入的20百分位数、总收入与水分利用效率以及水分利用效率与氮肥利用效率之间的关系。这些关系的强度和方向因站点和系统特性而异，这表明在农业系统设计和决策过程中，需要充分考虑具体的环境和管理条件。

本研究的结果为农业系统设计和决策提供了重要的参考。例如，某些高产系统可能在经济上表现优异，但对环境指标如土壤有机碳变化和相对土壤流失存在权衡关系。因此，农业系统的选择应基于具体的农业目标和约束条件。同时，研究还指出，一些性能指标之间的关系可能是普遍适用的，这可能为其他类似农业区域提供借鉴。

此外，研究还强调了在农业系统设计中，引入作物多样性（如增加豆科作物的比例）可能对经济和环境目标产生协同效应。然而，这种协同效应并非在所有情况下都成立，特别是在中等降水区，豆科作物的比例虽然较高，但对总产量的贡献有限，因此可能无法显著提升总收入。这表明，在农业系统设计中，需要权衡不同作物的种植比例及其对资源利用和环境影响的综合效应。

研究还指出了当前研究的局限性，例如未考虑碳交易、自然资本和人类健康等协同效益。未来的研究可以进一步探索这些因素对农业系统表现的影响。此外，研究团队建议未来的研究可以采用更高分辨率的种植系统组合，以更全面地分析决策与性能指标之间的关系。同时，引入更综合的可持续性指标或指数，可能有助于识别更有效的种植系统策略。

总体而言，本研究为澳大利亚南部谷物生产区的农业系统设计提供了重要的见解，揭示了不同种植系统在经济和环境目标之间的协同效应和权衡关系。研究结果表明，农业系统的选择应基于具体的农业目标和环境条件，而不仅仅是单一的产量或经济收益。这为农业实践和政策制定提供了科学依据，有助于推动更加可持续和盈利的农业系统发展。