基于新型在线电化学土壤硝酸盐传感器的谷物作物精准氮肥管理经济与环境效益研究

本研究针对传统均匀施氮(URNF)效率低下、环境污染严重的问题，开发了两种基于离子选择电极(ISE)的变量施氮(VRNF)新策略。通过融合在线硝酸盐监测与可见-近红外光谱(vis-NIRS)预测的矿化率，VRNF1a方案实现化肥用量减少82%、利润增加61欧元/公顷，同时保持产量稳定，为精准农业提供了兼具经济效益与环境效益的氮肥管理新范式。

　　

随着全球人口预计在2050年达到97亿，如何可持续地提高粮食产量成为现代农业面临的重大挑战。作为主要粮食作物的玉米和小麦，其产量提升高度依赖氮肥施用。然而当前普遍采用的均匀施氮(URNF)方式存在严重缺陷：约60%的氮肥未被作物吸收，反而通过淋溶、径流等途径污染水体，并加剧温室气体排放。更棘手的是，传统变量施氮(VRNF)策略依赖可见-近红外光谱(vis-NIRS)和归一化植被指数(NDVI)划分管理区，却忽略了土壤硝酸盐这一直接指标，导致施肥量估算存在偏差。

针对这一技术瓶颈，比利时根特大学(Ghent University)的研究团队创新性地将电化学传感技术引入精准农业领域。他们开发了基于离子选择电极(ISE)的在线土壤硝酸盐监测系统，结合vis-NIRS预测的土壤氮矿化率(SNMR)，构建出新型变量施氮策略VRNF1a。这项发表在《European Journal of Agronomy》的研究表明，该方案在保持产量的前提下，不仅大幅减少化肥用量，还显著提升了经济效益，为可持续农业发展提供了关键技术支撑。

研究团队主要采用三项核心技术：1) 自主研发的在线ISE硝酸盐传感系统实现田间实时监测；2) vis-NIRS光谱技术预测土壤属性和矿化率；3) 基于氮平衡方程的动态施肥算法。实验在比利时法兰德斯地区的玉米田(Sueneart1)和麦田(Sueneart2/3)展开，对比评估了四种施肥策略。

【精度验证】在线vis-NIRS传感器对土壤镁(Mg)和pH的预测表现最佳(R2达0.89)，但对有机碳(OC)的预测精度较低(R2=0.51-0.63)。ISE传感器则展现出可靠的硝酸盐检测能力，为精准施肥奠定数据基础。

【经济分析】VRNF1a方案展现出显著优势：在玉米田实现61欧元/公顷的利润增长，成本收益比(CBR)最高。更值得注意的是，其化肥用量比传统方法减少82%，打破了"增产必须增肥"的固有认知。

【环境效益】VRNF1a处理的土壤残留硝酸盐最低，有效降低了氮素环境流失风险。相较基于NDVI的VRNF2策略，其环境友好性提升显著，证明实时硝酸盐监测对减少面源污染具有关键作用。

【跨作物验证】在小麦田的扩展实验证实，VRNF1b方案（基于实验室ISE测定）虽优于URNF，但效益仍不及实时监测的VRNF1a，突显了田间在线传感的技术优势。

这项研究通过多维度验证，确立了ISE-VRNF策略的双重价值：经济上，它打破传统施肥的收益天花板；环境上，为农业碳中和提供可行路径。特别是将实时传感与预测模型结合的创新思路，为智慧农业设备研发指明了方向。研究团队特别指出，未来需优化OC等参数的预测精度，并扩大作物验证范围。该成果不仅适用于欧洲集约化农业，对发展中国家的精准农业实践同样具有参考价值。随着传感器成本降低，这种"感知-决策-执行"的闭环管理系统有望重塑全球氮肥使用范式。