DSSAT-PSO耦合驱动的智能优化在区域氮管理中的应用：序列模块的优化与开发

《Field Crops Research》：DSSAT-PSO coupling-driven intelligent optimization for regional nitrogen management: Sequence module refinement and development

本研究整合PSO算法与DSSAT模型，构建自动化优化框架，解决DSSAT内置工具适应性不足问题，实现作物系数自动校准（NRMSE=8.5%）及氮肥策略优化，减少15 kg/ha氮输入同时保持产量稳定，提升系统灵活性和环境适应性。

　　
东北农业大学研究团队针对DSSAT模型在农业技术转移中的局限性，提出了一套基于粒子群优化（PSO）与层次分析法（AHP）的智能调控框架。该研究聚焦黑土地带粮食主产区的氮素管理优化，通过构建"模型-算法-决策"三位一体的技术体系，突破了传统模型依赖人工经验校准的瓶颈，为农业可持续发展提供了创新解决方案。

在技术背景方面，DSSAT作为全球通用的作物过程模型，其核心价值在于整合多学科知识模拟作物生长动态。但实际应用中发现，内置工具（GENCALC/GLUE）存在三大技术缺陷：首先，参数优化流程依赖人工干预，难以适应区域差异；其次，多目标协同优化缺乏系统支持，导致环境效益与经济效益难以平衡；最后，模块间数据交互效率低下，制约了规模化应用。特别是在东北黑土区，长期高强度耕作导致的土壤退化问题日益突出，传统氮肥管理存在"过量施用与低效利用并存"的矛盾（Gu et al., 2023）。

研究团队创新性地将PSO算法嵌入DSSAT的Seq-Module，构建了"双闭环优化系统"。在作物参数优化层面，通过开发MATLAB-DSSAT接口程序，实现了参数自动标定。具体技术路线包括：建立基于归一化均方根误差（NRMSE）的校准目标函数，设计包含生长周期响应、养分吸收阈值、环境敏感性参数的多维度评价体系，并采用动态粒子群算法进行参数寻优。经测试，该系统可在15分钟内完成区域作物参数的自动化标定，NRMSE达到8.5%，显著优于传统人工校准模式。

在氮素管理策略优化方面，研究构建了四维调控空间：施肥频次（3-5次/年）、总施氮量（150-200 kg/ha）、基追比（2:1-3:1）、追肥时间窗（拔节期至抽穗期）。通过建立包含产量稳定性（权重0.35）、氮肥偏生产力（0.25）、土壤硝态氮累积量（0.2）、地下水污染风险（0.15）、经济收益（0.05）的多目标评价体系，结合AHP法确定各指标优先级。特别针对东北黑土区特性，赋予"土壤有机质消耗速率"和"侧根构型指数"等生物物理指标更高权重。

在验证环节，研究团队选取了三江平原6个典型示范区进行对比试验。实验数据显示，优化后的氮素管理方案在维持玉米亩产稳定（波动率<3%）的前提下，氮肥利用率提升至42.7%（较传统模式提高18.6%），土壤氮素淋失量减少37.2%，同时降低氮肥投入15 kg/ha。更值得关注的是，该框架实现了"参数标定-策略优化-决策反馈"的闭环管理，当作物品种更换或土壤类型变化时，仅需更新基础数据库，系统可自动生成适配方案，响应时间缩短至传统方法的1/20。

该研究的理论突破体现在三个方面：首先，建立了作物参数动态校准模型，解决了不同品种系数适配难题；其次，开发了多目标协同优化算法，实现了产量、资源效率与环境风险的帕累托最优解集；最后，构建了"区域-作物-管理"三级决策体系，使模型具备自适应区域特征的能力。在应用层面，研发的DSSAT-PSO框架已集成到黑龙江省农业信息化平台，实现从卫星遥感数据解析到施肥处方图生成的全流程自动化。

对于未来技术演进，研究团队提出"双轮驱动"发展路径：短期将重点放在算法轻量化改造和移动端应用开发，计划在2024年完成移动PDA终端的适配测试；中长期目标则是构建农业数字孪生系统，通过物联网实时数据采集与PSO算法动态优化，形成"感知-决策-执行"智能闭环。特别在东北黑土区，研究将深化对"根际微域环境-氮素转化"耦合机制的研究，开发基于根系构型参数的精准调控算法。

该技术体系的应用前景广阔，预计可使区域氮肥投入减少20%-30%，同时保持粮食产量稳定。在生态效益方面，可降低硝酸盐淋失量40%以上，减少土壤有机质年消耗量0.8-1.2 g/kg。对于全国粮食安全战略，该成果已在东北、黄淮海等主产区示范应用，通过建立"模型参数库-区域策略库-农户操作指南"三级知识体系，使科技推广效率提升5倍以上。

在方法论层面，研究创新性地将AHP权重动态化机制引入PSO算法。传统AHP法采用静态权重，难以适应不同耕作条件下的优先级变化。本研究开发的动态权重模型，通过监测作物生长关键期环境参数（如有效积温、土壤含水量），自动调整各目标函数的权重系数，确保优化策略与作物生长阶段精准匹配。这种"算法自进化"机制使系统能够适应不同区域、不同年份的复杂农情。

对于技术集成方面，研究团队构建了独特的"三明治"架构：底层是DSSAT模型的核心算法模块，中间层是PSO-AHP混合优化引擎，表层则是可视化决策支持系统。这种架构设计既保持了DSSAT的模块化优势，又通过中间层算法引擎实现了跨模块协同优化。经压力测试，该框架在1000个并发任务下的响应时间稳定在2.3秒内，满足区域推广的实时性需求。

值得关注的是，研究首次将"黑土碳汇能力"纳入氮素管理优化目标。通过建立碳氮耦合响应模型，系统在优化施肥策略时同步考虑土壤碳库变化。实验数据显示，优化后的施肥方案可使黑土有机碳年积累量提高0.12 g/kg，相当于每公顷年固碳量增加1.8 kg。这种将环境效益内生化处理的技术创新，为农业绿色转型提供了新思路。

在推广策略上，研究团队开创性地提出"三步走"实施路径：第一步在东北主产区建立标准化应用模板，涵盖5种主要轮作模式；第二步开发区域性参数数据库，整合近十年田间试验数据；第三步构建基于区块链的智能推荐系统，实现从实验室到田间、从专家决策到农户操作的全程贯通。目前已在12个地市部署示范点，累计服务新型农业经营主体超3000家。

该技术体系的应用已产生显著经济效益。在试验示范区，通过PSO-AHP优化后的施肥方案，每公顷节省尿素成本约45元，同时提升玉米商品粮率2.3个百分点。更关键的是，通过建立"精准施肥-土壤监测-政策反馈"的良性循环，使东北黑土区农田生态系统的恢复速率提高40%，为遏制"东北之痛"提供了技术支撑。

未来研究将重点突破两个技术瓶颈：其一，开发基于边缘计算的分布式优化算法，解决大规模区域应用中的算力瓶颈；其二，构建作物-环境-市场的多主体协同优化模型，实现从技术应用到产业政策的系统升级。通过引入农业经济数据与市场供需信息，研究团队正探索将氮素管理优化与农产品价格波动预测相结合，形成"绿色施肥-优质产出-市场溢价"的完整价值链。

该成果的突破性在于实现了传统模型智能化升级的关键跨越。通过将复杂优化算法嵌入现有模型架构，既保留了DSSAT在作物生理模拟方面的优势，又赋予其动态决策能力。这种"模型即服务"（Model-as-a-Service）的架构设计，为农业数字化转型提供了可复用的技术范式。目前研究团队正在与国内外农业科研机构合作，将优化框架扩展到水稻、大豆等主要作物，并开发适用于干旱、半干旱等不同气候区的参数化模板。