通过管理措施优化作物种植计划，有助于在华北平原的小麦-玉米轮作系统中实现气候智能型农业

《Agricultural Systems》：Optimising crop calendars with management practices promotes climate-smart agriculture in wheat-maize rotations of the North China Plain

作物种植历法动态调整与多目标优化对华北平原气候智能农业的影响

　　
该研究聚焦于中国华北平原（NCP）的冬小麦-夏玉米轮作系统，通过整合过程模型与优化算法，系统评估了气候变化背景下农业管理策略的适应性调整。研究团队基于30年的田间试验数据（1990-2015），构建了包含DNDC模型、生命周期评估（LCA）和多目标优化算法（NSGA-III）的混合建模框架，重点探索了作物种植历法、氮肥管理、灌溉调控和秸秆还田的协同优化路径，为全球类似农业区的气候适应提供技术范式。

### 一、研究背景与科学问题
华北平原作为全球重要的小麦和玉米产区，长期高强度农业导致土壤碳汇能力下降（年均下降0.23 g/kg）和氮素利用效率降低（NUE不足40 kg/kg）。尽管已有研究提出通过单一生产要素优化（如施肥量调整）实现气候目标，但缺乏对作物生长周期、水分利用效率、碳氮循环等多维度耦合机制的系统性解析。特别在SSP585（高辐射强迫）情景下，传统优化策略对玉米减产（2030-2100年预计下降12%）的补偿能力不足，这凸显了整合历法调整与资源优化配置的必要性。

### 二、技术路线与模型创新
研究采用DNDC模型作为核心生物地球化学过程模拟器，其创新性体现在：
1. **动态历法参数化**：首次将作物物候期（播种、收获）作为可优化变量纳入多目标框架，建立"施肥时间-灌溉时序-秸秆残留"的协同响应模型
2. **全生命周期碳排放核算**：整合N肥生产（CO?当量3.2 kg/kg N）、灌溉能耗（9.2 kWh/mm）和秸秆处理（切割/还田）的完整碳流路径
3. **多目标优化机制**：采用NSGA-III算法处理四维目标（小麦产量、玉米产量、土壤固碳、净排放量），生成包含327个非支配解的Pareto前沿

模型验证显示，在1994-2014年历史数据中，DNDC对小麦产量（NSE=0.96）、土壤固碳（d=0.95）和N?O排放（d=0.99）的模拟精度分别达到95.3%、94.8%和99.2%，验证了过程模型在长期气候变化预测中的可靠性。

### 三、关键优化策略与实施效果
#### （一）氮肥管理的时空重构
研究突破传统"等量施肥"模式，提出"双峰施肥法"：
- **小麦**：延迟基肥施用（+5天）配合追肥提前（-5天），使氮素利用效率（NUE）提升15.8%至38.3 kg/kg
- **玉米**：全生育期分两次施肥，分别提前9天和3天实施，使单位氮肥产量（kg grain/kg N）从初始的5.1提升至17.9%
该策略通过时间维度优化氮素形态分配（基肥/追肥比例1:1.5），使2015-2020年观测数据显示N输入量减少17.2%的同时，作物总产量保持稳定（波动幅度±2.3%）。

#### （二）作物生长周期的气候响应调整
基于30年物候观测数据（1990-2015），建立气候敏感度矩阵：
| 农作制 | 温度敏感度 | 降水敏感度 | 光照敏感度 |
|----------|------------|------------|------------|
| 冬小麦 | 0.78 | 0.63 | 0.42 |
| 夏玉米 | 0.91 | 0.85 | 0.67 |

优化方案包括：
1. **小麦播种期延迟**：从传统6月5日推迟至6月10日，使开花期避开7月高温（≥35℃天数增加23%）
2. **玉米播种期提前**：从4月25日提前至4月15日，利用春季回暖加速营养生长（茎叶比提高0.18）
3. **收获期调控**：小麦收获延迟3天（从5月25日延至5月28日），玉米收获提前5天（从9月20日提前至9月15日）

#### （三）水-肥-碳协同管理
研究提出"三三制"资源分配策略：
1. **灌溉优化**：在小麦关键生长期（拔节期）增加10%灌溉量（总水量控制在325 mm），同时通过精准灌溉使土壤含水量波动范围从±15%降至±8%
2. **秸秆管理**：采用分层还田技术（20 cm深埋+表面覆盖），使秸秆还田率从65%提升至89%，土壤有机碳年增量达0.38 g/kg
3. **氮素循环强化**：通过秸秆还田将矿化氮释放量降低12%，结合深施基肥使氮素利用率从41%提升至57%

#### （四）气候变化情景下的适应性响应
在SSP245（中高强度）与SSP585（高强度）两种情景下：
- **产量波动**：SSP585情景下，玉米单产在2070年后下降至8200 kg/ha（较基准年减少12%），通过种植历法调整可稳定在8350 kg/ha
- **碳汇效能**：SOC累积速率在2050年前达峰值（0.45 g/kg/年），之后因有机质矿化加速转为净排放（-0.12 g/kg/年）
- **减排潜力**：优化方案使净排放量从基准情景的1294 kg CO?eq/ha·年降至583 kg CO?eq/ha·年，降幅达55%

### 四、技术经济可行性分析
研究构建了成本-效益评估模型，关键发现包括：
1. **投入产出比优化**：通过调整施肥时序，使每公斤氮肥成本效益比（kg grain/kg N$）从2.1提升至3.8
2. **灌溉效率提升**：采用土壤墒情实时监测系统，使单位灌溉成本（$/m3）从0.025降至0.018
3. **碳汇经济价值**：土壤固碳项目每吨CO?e收益达$32.7（按欧盟碳市场2023年价格计算），秸秆还田每公顷年增收约$240

### 五、区域推广的制约因素
研究识别出三大实施障碍：
1. **技术适配性**：现有农艺师培训体系仅覆盖43%的气候适应技术要点
2. **基础设施滞后**：华北平原仅28%的农田配备智能灌溉系统
3. **政策激励不足**：秸秆还田补贴覆盖率不足15%，且存在季节性补贴波动

### 六、未来研究方向
建议后续研究重点关注：
1. **多尺度模型融合**：将区域模型（如Wheat window）与全球模型（IPSL-CM6）进行数据同化
2. **生物多样性影响**：评估调整种植历法对传粉昆虫（如蜜蜂）种群数量的影响
3. **极端气候韧性**：开发基于机器学习的极端天气预警-自适应管理决策系统

该研究突破传统农业优化模型的单目标局限，通过建立"气候-作物-管理"动态耦合模型，为全球半干旱农业区提供可复制的技术路径。其核心价值在于证明通过调整作物生长周期（±5天）和精细管理（±10%资源投入），即可实现单位产量碳排放降低23%的目标，这对2030年气候目标（NDCs）的实现具有重要参考价值。