农田碳动态与产量优化的机器学习多变量预测框架：减排增效的智能农业解决方案

针对农业生态系统单变量预测模型可靠性不足的问题，中国科学院团队构建了集成k-最近邻缺失值填补、局部离群因子检测和随机森林算法的多变量预测系统，在华北平原案例中实现作物产量(R2=0.83)、土壤有机碳(R2=0.91)和N2O排放(R2=0.83)的精准预测，证实50%粪肥替代氮肥可使玉米增碳29.5%且提升SOC五倍，为碳中和目标下智能施肥提供决策支持。

　　

在全球气候变化与粮食安全双重挑战下，农业领域正面临前所未有的转型压力。传统农业生产中，为提高产量过度施用化肥导致非点源污染和温室气体排放激增，农业贡献了全球50%的CH₄和60%的N₂O排放。虽然生物炭、绿肥等改良措施被推荐使用，但田间试验难以大规模推广，而DNDC等过程模型又需要复杂校准。这种困境呼唤更智能的解决方案——机器学习(ML)技术因其处理高维数据的能力被视为破局关键，但现有研究存在单变量预测、数据预处理不规范等缺陷，严重制约实际应用。

针对这些痛点，中国的研究团队在《Agricultural and Forest Meteorology》发表创新研究，构建了首个面向农业生态系统的ML多变量预测框架。该团队采用模块化设计思路，通过系统比较12种预处理技术与算法组合，最终开发出能同步预测作物产量、SOC累积及GHG排放的智能系统。研究特别强调"数据-模型-应用"的全链条创新，其技术路线包含四大关键环节：首先整合覆盖中国三大主粮作物的田间实测数据集；其次建立包含k-最近邻缺失值填补(knn)、局部离群因子(LOF)检测和随机森林(RF)算法的优化流程；然后通过亚组分析和效应大小差异(ESD)评估模型稳健性；最终在华北平原开展50万公顷规模的模拟推演。

研究结果呈现三大突破性发现：在模型性能方面，RF算法组合在多数指标上表现卓越，其中SOC预测R2达0.91，显著优于传统方法。值得注意的是，即使R2相近的模型，在预测粪肥替代效果时仍存在28.2-57.8%的ESD差异，这揭示了单纯依赖精度指标的选择风险。通过偏依赖图(PDP)分析，团队首次识别出SOC累积存在明显阶段性特征，证明长期数据对模型训练的关键价值。在实践应用层面，模拟显示50%粪肥氮替代可使玉米田增温潜势(GWP)降低29.5%，同时使SOC浓度30年内提升五倍，这种"减排增产"双赢模式在冬小麦系统同样适用。

这项研究的意义不仅在于技术层面的创新，更开创了农业管理策略优化的新范式。通过将离散的田间观测转化为可量化的决策参数，该框架首次实现了区域尺度施肥管理的精准调控。特别是模型对SOC动态相变的捕捉能力，为理解土壤碳库演变机制提供了新视角。研究团队特别指出，未来应重点开发融合过程模型与ML的混合方法，以进一步提升模型的可解释性。该成果为中国农业"双碳"目标提供了关键技术支撑，其模块化设计思路也可拓展至其他环境系统模拟领域，标志着智能农业研究进入多目标协同优化的新阶段。