编辑推荐：
为解决确定大豆最佳播种率面临的难题，研究人员开展 “评估农场实验中大豆产量对播种率响应的不确定性” 研究。结果表明该技术可优化模型预测性能，但使用需谨慎。这为确定最佳播种率提供新途径。
在农业生产的大舞台上，大豆扮演着极为重要的角色，它既是人类蛋白质和油脂的关键来源，也是动物饲料和众多工业产品的重要原料。然而，近年来大豆种子成本一路飙升，自 2015 年起上涨了约 22%，这无疑给农民朋友们带来了巨大的压力。毕竟，种子成本在大豆生产成本中占据着最大的份额。如何在这一困境中找到出路，成为了农业领域亟待解决的问题。
对于农民而言，了解大豆的农艺最佳播种率（AOSR）至关重要，它是实现产量最大化的关键因素。以往，研究人员常通过小地块实验来获取最佳播种率，但小地块实验存在明显的缺陷，它无法充分考虑到大田中的空间变异性，导致实验结果难以准确应用到实际生产中。于是，农场实验（OFE）应运而生，它能在更大的田间进行农艺实验，更贴合实际生产情况。但确定单一的最佳播种率并非易事，因为播种率的响应会受到多种因素的影响，如土壤条件、地形差异等。
在这样的背景下，日本的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们在日本岐阜县的两个大豆田进行了为期两年（2021 年和 2023 年）的农场实验，旨在评估大豆产量对播种率处理的响应，并验证贝叶斯方法下后验传递技术的可行性，进而确定农艺和经济最佳播种率。该研究成果发表在《European Journal of Agronomy》上，为大豆种植提供了重要的参考依据。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：
- 随机区组实验设计：在实验田中设置不同的播种率处理，以观察大豆产量的变化。
- 数据收集：在大豆成熟阶段，手动采集产量样本，并记录样本坐标，确保数据的准确性和可靠性。
- 高斯过程模型：用于评估不同播种率对大豆产量的影响，同时考虑田间空间变异。该模型通过特定的公式，将播种率与产量之间的关系进行量化分析。
- 贝叶斯分析：采用非信息先验和信息先验两种方式建立模型，其中信息先验通过后验传递技术获取。通过对比不同模型的预测性能，来评估后验传递技术的效果。
下面我们来详细看看研究结果：
- 高斯过程模型结果：通过非信息先验和信息先验配置的高斯过程模型，研究人员发现不同年份和地块的模型参数存在差异。非信息先验模型中，2021 年的地块对播种率处理有明显的二次响应，而 2023 年的地块响应较弱。信息先验模型则表现出不同的特点，部分地块的产量响应更为敏感，而部分地块则相反。通过留一法交叉验证（LOO - CV）评估模型预测性能，发现信息先验模型的 ELPDLOO值更高，表明其预测性能更好，但在某些情况下，信息先验模型也可能因先验信息的方差较小而导致结果不稳定。
- 农艺和经济最佳播种率：基于模型计算出的农艺最佳播种率（AOSR）和经济最佳播种率（EOSR）显示，不同模型和地块的 AOSR 和 EOSR 存在差异。部分 AOSR 超出了实际应用的播种率范围，且 EOSR 通常比 AOSR 低，这意味着在实际生产中，较低的播种率可能更有利于实现经济效益最大化。研究还建议未来的 OFE 试验应将播种率设置在 15 - 30 粒 /m2之间，以减少不确定性。
在研究结论和讨论部分，我们可以看到该研究的重要意义。首先，研究表明大豆产量对播种率的响应在不同地块和年份存在差异，这强调了进行多年连续 OFE 试验的重要性，因为这样可以积累更多关于时空不确定性的信息，从而更深入地了解产量响应。其次，后验传递技术虽然具有提高模型预测性能和减少产量响应不确定性的潜力，但在使用时需要谨慎，尤其是当先验分布的方差较小时，可能会导致模型结果不可靠。最后，研究结果还表明，提供单一的通用 AOSR 和 EOSR 并不现实，应根据具体的田间条件和模型结果进行调整。
这项研究为大豆种植提供了宝贵的参考，帮助农民更科学地确定播种率，从而提高经济效益。同时，也为未来的农业研究指明了方向，鼓励更多的研究人员深入探索如何更好地利用实验数据和先进技术，为农业生产提供更精准的指导。相信在不断的研究和实践中，农业生产将迎来更高效、更可持续的发展。
