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针对可持续农业研究中稳健性不足和潜在偏差问题，研究人员围绕 “重复性（Repeatability）”“可复制性（Replicability）”“可再现性（Reproducibility）” 展开研究，发现需完善工作流程描述，提出以十年后能否复现作为衡量标准，对提升研究可信度意义重大。
在农业可持续发展的探索之路上，科学研究的可靠性正面临严峻挑战。当下，“发表或灭亡” 的学术压力、数据操纵、选择性发表等问题，使得包括可持续农业在内的诸多领域研究存在结果不可靠、难以复现的困境。例如，土壤碳汇估算、作物对 CO?浓度响应等研究常因环境差异、方法局限引发争议。若这些问题得不到解决，不仅会误导政策制定，还可能阻碍全球应对粮食安全、气候变化等重大议题的进程。
为破解这一困局，美国佛罗里达大学（University of Florida）、美国农业部干旱土地农业研究中心（USDA ARS）等机构的研究人员，在《npj Sustainable Agriculture》发表研究，系统探讨了可持续农业研究中 “重复性”“可复制性”“可再现性” 的内涵与提升路径，旨在为该领域研究的可靠性筑牢根基。
研究主要采用了以下关键技术方法：
- 文献综述：梳理农业研究中术语使用现状及与 NASEM 报告的差异。
- 模型分析：以作物模拟模型为对象，分析计算可重复性、过程表征验证及长期应用模拟的挑战。
- 案例研究：结合 FACE 与 OTC 实验对比、AgMIP 模型互比等实例，剖析田间与模型研究的确证难点。
核心概念的厘清与农业领域的特殊性
研究指出，“重复性” 指同一团队在相同条件下重复实验或分析获得一致结果的能力，在田间实验中受天气、土壤等环境变量（E?）影响较大，更适用于短期测量或实验室分析；“可复制性” 是同一团队在不同环境（如多季节、多地点）下重复研究的能力，通过量化遗传（G）、环境（E?）、管理（M?）的影响，增强结果普适性；“可再现性” 则强调独立团队使用不同数据或方法得出一致结论，在农业中涉及跨区域品种、管理措施的验证。
与其他领域相比，可持续农业研究的可再现性面临独特挑战：
- 管理复杂性：可持续生产常需匹配局部条件，如精准施肥、覆盖作物配置，增加了实验复现难度。
- 环境依赖性：土壤初始状态（F?=?）、CO?浓度、温度等长期动态因素，要求研究需记录全周期环境数据。
- 时间尺度长：需追踪多年轮作效应，对数据完整性和跨期一致性提出更高要求。
- 多利益相关方关注：政策制定者、农户等对研究结果的可靠性高度敏感，如土壤碳信用额计算、气溶胶气候影响评估等。
田间研究确证的关键障碍与解决路径
田间实验确证的核心难题在于环境变量的不可控性与数据描述的模糊性。例如，不同 CO?富集方法（FACE vs. OTC）会导致作物生长响应差异：OTC 内温度、湿度等微环境与自然条件偏离，可能使 CO?增产效应被高估，而 FACE 系统中 CO?浓度波动又可能导致同化作用低估。
研究提出改进方案：
- 标准化数据记录：采用国际农业系统应用联盟（ICASA）标准，详细记录土壤初始状态、作物遗传信息、管理措施（如播种深度、施肥类型）及逐期环境数据（如日温、降水）。
- 精细化测量协议：明确产量测定中的边际行处理、仪器校准流程，参考 Prometheus 和 protocols.io 平台，建立可追溯的操作指南。
- 实验设计优化：运用响应面法分析多因素交互作用，如 CO?与温度、水分的协同效应，减少因单因素两水平设计导致的效应误判。
作物建模与数值分析的确证挑战
作物模拟模型（如 DSSAT、APSIM）是预测气候变化影响的核心工具，但其确证面临多重障碍：
- 输入不确定性：土壤参数、基因型特异性状的缺失或误差，可能导致模拟结果偏差。例如，AgMIP 对 426 个马铃薯实验的分析发现，天气数据错误是主要误差来源之一。
- 模型结构差异：不同模型对同一过程（如光合作用）的数学表征不同，如动态模型与统计模型对温度响应的刻画存在根本差异。
- 软件依赖性：编译器版本、操作系统差异可能导致数值结果不一致，如 Tiwari 等发现半数 SBML 模型因代码兼容性问题无法复现。
提升建模确证性的策略包括：
- 开源框架应用：采用 Crop2ML 等开源平台，实现模型组件互换与代码透明化。
- 版本控制与数据共享：通过 GitHub 管理模型代码，将输入参数、控制脚本存入公共存储库（如 USDA Ag Data Commons），遵循 FAIR 数据原则（可查找、可访问、互操作、可重用）。
- 模型互比与压力测试：通过多模型对比（如 AgMIP 小麦模型互比）识别结构不确定性，并进行极端条件模拟（如极端高温、干旱），检验模型鲁棒性。
研究结论与未来展望
本研究强调，可持续农业研究需构建 “从田间到分析” 的全链条确证体系：
- 在文化层面，扭转 “重创新轻验证” 的导向，将可再现性纳入科研评价，鼓励独立团队开展确证研究。
- 在方法层面，以 “十年可复现性” 为基准，完善数据记录标准，推广开放科学工具（如 Jupyter Notebooks、R 语言工作流）。
- 在政策层面，资助机构需为长期数据采集、模型验证提供资源，期刊应建立可再现性审查机制，如 PLOS Computational Biology 的试点 peer review 流程。
这项研究为破解农业科研可靠性危机提供了方法论框架，其价值不仅在于澄清术语混乱，更在于提出了可操作的改进路径。在气候变化与粮食安全交织的当下，唯有通过严格的确证机制，才能确保农业研究为政策制定提供坚实的科学支撑，推动可持续农业从理论走向实践。
