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为解决水稻灌溉中水资源利用低效、碳排放高及产量提升难题，研究人员开展了 “Dynamic Multi-Objective Optimization of Rice Irrigation” 研究。结果显示优化策略可节水、增产并减排，且不同气候情景下灌溉需求不同。该研究为农业用水管理提供科学依据。
在全球粮食安全的大棋盘上，水稻扮演着至关重要的角色。它是众多人口的主食，确保着稳定的食物供应，满足人们的营养需求。然而，水稻种植面临着诸多挑战。一方面，它对灌溉的依赖程度极高，可农田里水资源的利用效率却不尽如人意，大量的水在低效的灌溉过程中被浪费。另一方面，水稻种植过程中会产生大量的温室气体排放，加剧环境污染，这与当下全球倡导的绿色可持续发展理念背道而驰。在水资源日益稀缺的当下，如何在保证水稻产量的同时，实现节水和减排的目标，成为了农业领域亟待解决的难题。
为了攻克这些难题，来自国内的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们将目光聚焦于水稻灌溉系统的优化，通过构建动态多目标优化模型，力求在节水、增产和减排之间找到最佳平衡点。这项研究成果发表在《Environmental Technology 》上，为全球水稻种植的可持续发展带来了新的希望。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，利用 EPIC 作物生长模型模拟水稻每日生长过程，结合气象参数和作物光合生产模型，全面分析各因素对水稻生长的影响。同时，构建水均衡模型来描述稻田水循环过程，把握土壤湿度和稻田水位变化。此外，运用多目标规划方法建立优化控制模型，并借助第三代非支配排序遗传算法（NSGA-III）求解，结合 CMIP6 气候数据预测未来灌溉需求 。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 水循环要素与灌溉系统及产量的关系：通过水均衡方法计算稻田含水量变化确定灌溉需求，发现降水集中在 7、8 月，影响灌溉决策；土壤蒸发和作物蒸腾呈现季节性变化，且在水稻不同生长阶段对水分需求不同。灌溉影响水稻光合呼吸速率，进而影响产量，如维持适宜土壤湿度有助于提高产量。
- 多目标优化的平衡：建立的多目标优化模型显示，产量与碳足迹呈负相关，用水效率与碳足迹呈正相关，产量与用水效率呈负相关 。优化后，产量提高 3.05%，用水效率提升 2.11%，碳足迹降低 7.80%，灌溉用水减少 12.56%。单目标优化也各有成效，但综合考虑多目标平衡更有利于可持续农业发展。
- 气候变化下的水分配及驱动因素分析：将 CMIP6 的 4 种气候变化情景纳入模型，结果表明不同情景下有效降水、蒸散率和灌溉需求差异显著。如 2031 - 2040 年，SSP126 和 SSP370 情景下有效降水减少，而 SSP245 和 SSP585 情景下增加；部分情景下灌溉需求增加，部分减少，且灌溉时间也受影响。
研究结论和讨论部分指出，该动态多目标优化模型能有效改善用水效率、优化产量并减少温室气体排放，对当前和未来气候情景均适用。研究强调在水稻关键生长阶段合理安排灌溉策略的重要性，避免过度灌溉。同时，纳入 CMIP6 气候情景揭示了气候变暖对灌溉计划的影响，为资源分配提供参考。不过，该模型目前仅适用于长岗灌区的水稻种植，未来研究可拓展其对其他作物和地区的适用性，融入更多农场管理实践，进一步提升其综合性和实用性。这项研究为可持续农业用水管理提供了科学依据，有助于推动全球水稻种植向更绿色、高效的方向发展。
