基于约束强化学习的氮肥自适应管理优化氮素利用效率研究

为解决农业生产中氮肥利用率(NUE)低、环境风险高的问题，研究人员开展了一项结合强化学习(RL)与作物生长模型(WOFOST)的创新研究。通过设计新型NUE奖励函数和动作约束，开发了LagrangianPPO算法，在荷兰Lelystad地区冬小麦种植案例中实现了氮素利用效率(0.87)和氮盈余(Nsurp 27.2 kg/ha)的优化平衡。该研究为可持续农业的精准施肥决策提供了数据驱动的新范式。

　　

在全球人口增长和气候变化双重压力下，如何实现农业可持续发展已成为重大挑战。氮肥作为作物增产的关键因素，其过量使用导致的水体污染、温室气体排放和土壤退化问题日益严重，而用量不足又会引发"土壤采矿"现象。传统施肥决策主要依赖农民经验，难以应对田间复杂的动态变化。特别是在欧盟实施更严格肥料法规的背景下，开发既能保证产量又能减少环境影响的智能施肥系统迫在眉睫。

针对这一难题，来自荷兰瓦赫宁根大学等机构的研究团队创新性地将强化学习技术应用于氮肥管理优化。研究人员以荷兰Lelystad地区的冬小麦种植为研究对象，通过整合WOFOST作物生长模型和新型强化学习算法，开发出名为CropGym的仿真环境。这项发表在《Computers and Electronics in Agriculture》的研究，首次实现了在严格约束条件下对氮素利用效率(NUE)的系统优化。

研究团队采用了几项关键技术方法：1)构建基于WOFOST-SNOMIN模型的强化学习环境，模拟作物-土壤-氮素动态；2)设计包含NUE、氮盈余(N_surp
)和产量的多目标奖励函数；3)开发约束强化学习算法LagrangianPPO，限制施肥次数和生育期；4)采用E3B内在奖励机制解决稀疏奖励问题；5)通过随机初始氮条件和天气增强模型泛化能力。

【2.1 问题定义】研究将施肥决策建模为约束马尔可夫决策过程(CMDP)，定义状态空间包含17个作物-土壤-环境特征，动作空间为9个施肥量等级。创新性地引入两个约束条件：生育期施肥窗口(DVS 0.01-1.0)和最大施肥次数(4次)，确保策略的农学可行性。

【2.3 RL智能体】采用LagrangianPPO算法，在标准PPO基础上增加约束批评网络。通过拉格朗日乘子动态平衡目标函数与约束条件，公式中设置NUE和N_surp
的约束阈值分别为[0.5,0.9]和[0,40 kg/ha]。

【2.4.3 奖励函数】设计的复合奖励函数包含三个部分：?_NUE
奖励NUE在0.5-0.9之间的行为，?_Nsurp
惩罚超出0-40 kg/ha的氮盈余，Y_cond
在满足前两者时额外奖励产量提升。这种设计引导智能体在环境安全范围内追求产量最大化。

【3.1 智能体性能】在39年历史天气测试中，NUE智能体表现优异：中位数NUE达0.87，N_surp
仅27.2 kg/ha，显著优于传统N2施肥方案(NUE 0.78，N_surp
52.6 kg/ha)。虽然