肥料使用对农业流域溪流氮动态的协同与非线性影响：一种集成机器学习方法

《Agriculture, Ecosystems & Environment》：Synergistic and nonlinear effects of fertilizer use on stream nitrogen dynamics in agricultural watersheds: An ensemble machine learning approach

本研究采用集成机器学习模型，分析巴西乌拉圭河上游流域285个流域中有机肥与化肥协同作用对溪流水氮浓度的影响。结果表明，集成模型预测精度显著提升，有机肥贡献35.3%-43.0%，化肥贡献48.6%-50.3%， sugarcane 增加区域氮浓度敏感性更高。为优化施肥和可持续管理提供依据。

　　本研究聚焦于农业活动对水体氮浓度的影响，特别关注肥料使用类型与流域作物组成之间的复杂关系。随着全球农业生产的集约化发展，氮元素的过度施用已成为影响水体质量和生态环境的重要因素。氮作为农业生产中的关键养分，其输入不仅关系到作物的生长和产量，还深刻影响着地表水和地下水的氮负荷。特别是在南美洲的巴拉那河上游流域（Upper Paraná River Basin, UPRB），由于大豆、甘蔗等高需肥作物的大规模种植，氮污染问题日益突出。本研究通过引入集成机器学习方法，结合贝叶斯优化和蒙特卡洛模拟，旨在更准确地预测水体中溶解性无机氮（dissolved inorganic nitrogen, DIN）的浓度变化，为农业可持续发展和水资源保护提供科学依据。

氮元素的输入方式主要包括化肥和有机肥（如粪肥）两种。化肥因其快速释放特性，对水体氮浓度的影响更为显著，而有机肥则通过微生物缓慢分解，其氮释放过程相对滞后。这种差异性使得不同类型的氮源对水体氮浓度的贡献存在显著区别。研究发现，在285个流域中，化肥和粪肥对水体氮浓度的贡献分别达到48.6%至50.3%和35.3%至43.0%。这一结果表明，尽管有机肥在某些情况下仍有一定的贡献，但化肥在整体氮负荷中占据主导地位。值得注意的是，粪肥对氮浓度的影响相对有限，这可能与其缓慢的释放过程以及土壤微生物的降解能力有关。然而，这种影响并非可以忽略，尤其是在特定的作物种植比例下，粪肥可能在局部区域产生较大的氮负荷。

本研究进一步探讨了不同作物种植比例对氮浓度变化的敏感性。研究发现，随着甘蔗种植比例的增加，水体氮浓度对不同氮源输入的协同效应表现出更高的敏感性。相比之下，大豆和棉花种植比例的增加对氮浓度的影响则相对较小。这一现象可能与不同作物对氮的需求特性有关。例如，甘蔗作为高需肥作物，其生长过程中对氮的吸收能力较强，且其种植模式往往与高密度施肥相结合，从而对氮的流失产生更大的影响。而大豆和棉花则可能因种植密度较低或施肥管理方式不同，导致其对氮浓度的影响相对有限。此外，不同作物种植比例还可能改变土壤结构和微生物群落，从而影响氮的转化和迁移过程。

在方法论上，本研究采用了一种集成机器学习框架，通过结合多种算法（如随机森林、XGBoost和LightGBM）的优势，提升了模型的预测能力和解释性。传统的线性模型往往难以捕捉到氮浓度变化中的非线性特征，而集成方法则能够有效处理这种复杂性。具体而言，随机森林（Random Forest, RF）通过自助聚合（bootstrap aggregation）技术降低了模型的方差，而XGBoost和LightGBM等提升算法则通过迭代优化减少了模型的偏差。这种组合不仅提高了模型的准确性，还增强了其在不同流域条件下的适应性和鲁棒性。研究结果显示，集成模型在预测硝酸盐氮（NO??-N）和铵氮（NH??-N）浓度方面分别取得了17.8%和9.3%的平均精度提升，同时在Kling-Gupta效率（KGE）指标上也表现出显著优势。这表明，集成方法在处理多变量、非线性关系方面具有更强的能力，能够更全面地反映氮浓度变化的驱动因素。

除了模型的构建和优化，本研究还特别强调了可解释性机器学习（interpretable machine learning）的应用。传统的机器学习模型虽然在预测性能上表现出色，但其内部机制往往难以解释，限制了其在实际应用中的推广。可解释性机器学习则通过可视化和特征重要性分析，使模型的决策过程更加透明，有助于理解不同变量对氮浓度变化的具体影响。研究发现，化肥和粪肥的输入量是预测水体氮浓度的关键因素，而土壤特性、地形条件和气候因素则在不同程度上影响了氮的迁移和转化。这些发现为制定更加精准的氮管理策略提供了依据，特别是在农业集约化程度较高的流域中，如何平衡农业生产需求与水体氮污染控制成为亟待解决的问题。

本研究的数据来源涵盖了高分辨率的农业、水文气候、土壤和地形数据，这些数据的整合为模型的构建和验证提供了坚实的基础。研究团队对285个流域进行了系统的分析，这些流域分布在巴拉那河上游，涵盖了巴西主要的农业区域。这些流域的特征包括广泛的耕地、多样化的作物种植模式以及复杂的水文条件。通过分析这些流域的氮浓度变化，研究团队能够更全面地理解农业活动对水体氮污染的影响，并揭示不同氮源和作物类型之间的相互作用。此外，研究团队还特别关注了氮浓度变化的阈值效应，即在某些条件下，氮的输入量达到一定水平后，其对水体氮浓度的影响会显著增强。这种非线性响应特性在传统的线性模型中往往被忽略，而集成机器学习方法则能够更好地捕捉到这种复杂的关系。

研究结果不仅为农业氮管理提供了科学支持，也为水资源保护政策的制定提供了数据驱动的依据。通过量化不同氮源和作物类型对氮浓度变化的影响，研究团队能够帮助决策者更好地评估农业活动对水体氮污染的潜在风险，并制定相应的调控措施。例如，在化肥使用较多的流域，可以考虑推广精准施肥技术，以减少氮的过量施用；而在粪肥使用较多的区域，则可以加强有机肥的管理，防止其在土壤中积累并随雨水流失。此外，研究还强调了不同作物种植比例对氮浓度变化的敏感性，这提示在农业规划中，应根据具体的作物类型和种植比例调整氮的管理策略，以实现农业生产的可持续发展。

本研究的意义在于，它为农业集约化地区提供了新的视角和工具，以科学地评估氮污染的风险并优化氮管理措施。传统的氮管理方法往往依赖于单一的模型或经验性假设，而本研究通过引入集成机器学习方法，结合可解释性分析，能够更准确地预测氮浓度的变化，并揭示其背后的驱动机制。这种方法不仅提高了氮污染预测的准确性，还增强了模型的实用性和可操作性，使其能够更好地服务于实际的水资源管理和农业政策制定。此外，本研究还为未来的相关研究提供了参考，特别是在如何结合多源数据和多种模型方法，以更全面地理解氮循环过程方面，具有重要的启示意义。

在农业集约化日益加剧的背景下，氮污染已成为全球水资源保护面临的重大挑战之一。如何在保证农业生产效率的同时，有效控制氮的排放和流失，是当前环境科学和农业科学共同关注的问题。本研究通过系统分析氮源类型、作物种植比例和流域特征之间的关系，揭示了农业活动对水体氮浓度的复杂影响。这种多维度的分析方法不仅有助于理解氮污染的成因，还为制定针对性的氮管理策略提供了科学依据。此外，研究团队还通过贝叶斯优化和蒙特卡洛模拟，进一步提高了模型的预测能力和稳定性，使其能够在不同环境条件下保持较高的准确性。

本研究的结果表明，农业活动的氮输入是水体氮浓度变化的主要驱动因素，而不同的氮源类型和作物种植比例则在不同程度上影响了这一过程。这种复杂的相互作用关系在传统的线性模型中往往难以准确捕捉，而集成机器学习方法则能够更有效地反映这种非线性特征。因此，未来的研究应进一步探索如何将这些方法应用于更广泛的流域和农业类型，以提高氮污染预测的普适性和实用性。此外，研究团队还建议，在农业规划和水资源管理中，应充分考虑作物种植比例的变化趋势，以及不同氮源类型的使用模式，以实现更加精准和可持续的氮管理。

在实践层面，本研究的成果可以为农业政策制定者和水资源管理者提供重要的决策支持。例如，在高氮输入的流域，可以通过优化施肥方式和施肥时间，减少氮的流失风险；在作物种植比例变化较大的区域，则需要动态调整氮管理策略，以适应不同的农业需求和环境条件。此外，研究还强调了对农业活动的监管和监测的重要性，特别是在高污染风险的流域中，应建立更加完善的氮监测体系，以及时发现和应对氮污染问题。通过这些措施，可以在保障农业生产的同时，有效降低氮对水体的污染，促进农业与生态环境的协调发展。

本研究的另一项重要贡献在于，它为农业集约化地区的可持续发展提供了新的思路。随着全球人口的增长和对粮食需求的增加，农业生产必须在提高产量的同时，兼顾环境保护。通过科学地评估氮污染的风险，并优化氮的使用方式，可以实现农业生产的高效化与生态系统的可持续性之间的平衡。这不仅有助于提高农业生产的经济效益，还能减少对水资源的负面影响，从而保障粮食安全和生态环境的稳定。因此，本研究的成果对于推动农业可持续发展和水资源保护具有重要的现实意义。

综上所述，本研究通过集成机器学习方法，系统分析了农业活动对水体氮浓度的影响，并揭示了不同氮源类型和作物种植比例之间的复杂关系。研究结果表明，化肥在水体氮浓度变化中占据主导地位，而粪肥的影响则相对有限。此外，甘蔗种植比例的增加使得水体氮浓度对不同氮源输入的协同效应更为敏感。这些发现不仅为农业氮管理提供了科学依据，也为未来的水资源保护政策和农业可持续发展策略提供了新的思路和方法。通过结合高分辨率数据和先进的机器学习技术，本研究为解决农业集约化带来的氮污染问题提供了有力的支持，有助于实现农业与生态环境的协调发展。