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畜牧养殖产生大量粪便，氮（N）负荷管理对环境和农业至关重要。研究人员对比传统土地利用图（CUAS09）和卫星衍生土地覆盖数据（WC20）评估其对 N 负荷估算和粪肥施用区域确定的影响。结果显示二者差异显著，强调选择合适数据集的重要性，为精准 N 管理提供依据。
在全球畜牧业蓬勃发展的当下，畜禽养殖规模不断扩大，这虽然为人们带来了丰富的肉蛋奶产品，但同时也引发了一系列环境问题。大量畜禽粪便的产生，如同隐藏在农业领域的 “定时炸弹”。粪便中富含的氮（N）元素，本是植物生长的重要养分，可一旦管理不善，过量的氮排放到环境中，就会成为破坏生态平衡的 “元凶”。它会污染水体，导致水体富营养化，使藻类疯狂繁殖，鱼虾等水生生物的生存环境遭到严重破坏；还会影响土壤肥力，破坏土壤结构，威胁农作物的健康生长；甚至会对人类健康产生负面影响，通过饮用水、食物链等途径进入人体，危害人们的身体健康。
目前，准确估算氮负荷并进行有效的空间管理面临诸多挑战。其中，数据的准确性和适用性成为关键难题。不同的土地利用和土地覆盖（LULC）数据集在空间分辨率和分类精度上存在差异，这使得氮负荷估算结果大相径庭，进而影响到合理的粪肥施用区域的确定。在此背景下，来自国外的研究人员开展了一项旨在评估不同 LULC 数据源对氮负荷估算和粪肥施用区域识别影响的研究。该研究聚焦于意大利南部坎帕尼亚地区的畜牧养殖粪便，对比分析了传统土地利用图（CUAS09）和卫星衍生土地覆盖数据（WC20）。
这项研究意义重大。它不仅有助于提升氮负荷评估的准确性，为农业和环境规划提供更可靠的数据支持；还能助力政策制定者制定更精准、更具针对性的氮管理策略，推动可持续农业的发展，实现环境保护与农业生产的双赢。该研究成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》杂志上。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，收集数据构建数据集，包括传统土地利用数据和卫星衍生土地覆盖数据等。然后，将数据集导入 ArcGIS Pro 3.2.2 软件，创建地理数据库并进行数据可视化处理。接着，利用核密度（KD）分析和网络分析（NA），确定畜牧养殖密集区域并估算氮负荷，从而识别出受高氮负荷影响的区域。
研究结果主要分为以下几个方面：
- 区域热点面积识别：通过密度分析，研究人员确定了受高氮负荷影响的区域。其中，被划分为中高和高氮负荷的区域，包含那些需要超过 114 公顷土地才能以可持续方式（符合《硝酸盐指令》）利用粪便进行农业生产的农场。这些区域在坎帕尼亚地区分布并不均匀。
- 不同空间 LULC 数据的使用：在卡塞塔，整个区域都在氮脆弱区（NVZs）范围内；而萨勒诺只是部分区域在 NVZs 内，但萨勒诺的氮负荷接近最大允许值（在受限情景下达到 96%），这表明萨勒诺的养分管理情况比卡塞塔更为严峻。这种差异突出了制定因地制宜的缓解策略，对于优化畜牧业可持续性、减少氮污染的重要性。
- 氮负荷估算和粪肥施用区域差异：研究发现，使用不同数据源估算氮负荷和确定适合粪肥施用的区域结果差异明显。在卡塞塔，传统土地利用图确定的适合粪肥施用面积为 21899 公顷，而卫星数据估算为 20571 公顷；在萨勒诺，卫星数据确定的面积为 11019 公顷，土地利用图则为 9706 公顷。两个研究区域产生的总氮量约为 4877Mg。两种数据源之间的总体精度（OA）为 51.38%，卡帕系数（KC）为 23%，这表明二者在空间一致性上存在差异。
研究结论表明，空间数据源的选择对畜牧养殖粪便氮负荷估算和适合粪肥施用区域的识别有着显著影响。由于文献中土地利用数据源存在差异，本研究强调了选择合适空间数据集对确保准确可靠氮负荷评估的重要性。研究人员通过交叉表矩阵对比分析，进一步证实了这一观点。该研究成果为全球范围内在数据有限的情况下，选择合适的空间数据集进行氮管理提供了重要参考，有助于提高畜牧生产氮负荷评估的可靠性，推动更精确、更可持续的农业和环境规划，为实现农业绿色发展和生态环境保护奠定了坚实的理论基础。
