基于APSIM小麦模型的施肥规则策略设计与评估：摩洛哥气候响应型抗风险施肥方案

为解决摩洛哥雨养农业区氮(N)磷(P)施肥决策难题，研究人员开发了整合APSIM作物模型与历史气候数据及当季降雨的规则策略。通过对比APSIM衍生方案与本地经验模型(Fertimap/NPK-engine)，证实APSIM规则在2021/2022生长季显著优化了El-Jadida地区农户毛利润，并在Ksar-Lkbir降低经济损失。十年风险分析表明该策略能有效应对肥料与小麦价格波动，为气候多变区提供经济风险最小化的智能施肥方案。

　　

在气候多变的摩洛哥雨养农业区，精准的氮(N)和磷(P)施肥策略如同给作物配备"智能营养管家"。科学家们巧妙地将APSIM作物模拟模型(Agricultural Production Systems Simulator)与历史气候数据、实时降雨监测相结合，打造出动态施肥决策系统。研究团队在El-Jadida和Ksar-Lkbir两地展开田间对决，让模型驱动的智能方案与传统经验工具(Fertimap和NPK-engine)同台竞技。

2021/2022生长季的试验结果令人振奋：APSIM模型派出的"双料特工"——既参考30年气候档案又结合当季降水数据的方案，在El-Jadida实现毛利润最大化，同时在干旱的Ksar-Lkbir化身"损失控制专家"。十年(2012-2021)的风险评估更揭示，这套智能系统在丰水年表现尤为亮眼，其经济稳定性优于传统方法，堪称应对肥料价格过山车和市场波动的"防震气囊"。

有趣的是，NPK-engine这个"本地通"在某些年份也能与高科技模型平分秋色，暗示着传统经验与现代建模的互补可能。这项研究为干旱半干旱地区的智慧农业提供了新范式，证明将作物模型(APSIM)转化为田间决策规则，能帮助农民在气候变化赌局中拿到"胜算更大的牌"。