基于多源数据驱动的长期农业实验参考站点优化选择方法研究

为解决农业土地利用变化研究中参考站点选择过于依赖空间邻近性而忽略环境异质性的问题，研究人员开发了一种整合卫星遥感、近端土壤传感和地形数据的空间分析方法。通过地理加权主成分分析(GWPCA)和K-means聚类算法，在德国Gladbacherhof农场42.7公顷范围内精准识别出与3.5公顷农林复合系统实验田生物物理条件匹配的参考区域。研究表明邻近性(Tobler定律)并非参考站点选择的唯一依据，土壤传感数据对选址影响有限，该方法为长期农业实验提供了可复制的站点选择框架，配套开源Python代码支持个性化调整。

　　

在应对气候变化的全球背景下，农业土地利用转型成为关键策略，但评估转型效果却面临巨大挑战。当一片传统农田改造成光伏农场或种上树木后，如何判断观测到的土壤碳变化是源于管理措施还是原本就存在的空间异质性？这个看似简单的问题困扰着众多农业生态学家。目前70%的欧洲温带农林复合系统研究直接使用相邻农田作为对照，却忽视了这些"邻居"可能在土壤质地、微气候甚至耕作历史上存在显著差异。

为破解这一难题，来自德国莱布尼茨农业景观研究中心(ZALF)的Nishita Thakur团队在《Smart Agricultural Technology》发表创新研究。团队以德国Villmar的Gladbacherhof实验农场为案例，该农场3.5公顷的农林复合系统(F1)种植着6排树木与18米宽的作物带交替布局。研究人员在树木影响区外设置了6个目标参考点，需要从周边42.7公顷的5个候选农田(F2-F6)中找出最佳对照区域。

研究采用三大关键技术：首先整合12个环境变量构建3米分辨率空间数据库，包括4年卫星植被指数(NDVI/EVI)、1米精度地形数据(高程、坡度、曲率、TWI)，以及Geophilus土壤传感系统获取的0-90cm分层电阻率(Rh1-3)、表层伽马活性(GM)和土壤湿度指数(SMI)；其次运用地理加权主成分分析(GWPCA)处理空间自相关，通过Moran指数验证后采用K-means聚类划分环境相似区；最后通过欧氏距离(ED)、余弦相似度(CS)和Jensen-Shannon散度(JSD)量化区域相似性，并用t检验验证田间与候选对照点的匹配度。

4.1. 关键环境参数的空间异质性

土壤电阻率呈现显著深度梯度，表层Rh1均值在F3最高(40.18±7.02 Ω m^-1)，F5最低(33.06±4.86 Ω m^-1)。F2土壤湿度指数(SMI)达7.05±1.49，而F3仅5.47±0.87。地形上F4海拔跨度达45米，远超目标点的18米范围。植被指数显示F3生产力最高(EVI 0.28，NDVI 0.76)，南部F5-F6指数偏低。

4.2. 无土壤传感数据的聚类效果

仅用8个地形与农学变量时，目标点集中于Cluster 1，匹配区域分布在F2大部、F3南端及F5-F6局部，证实邻近性并非唯一决定因素。Cluster 3因与目标簇ED达28.90、JSD达0.0039被排除。

4.3. 土壤数据的增量价值

加入4个土壤参数后，Cluster 1分布格局保持稳定，差异图显示土壤特性主要影响局部微调。但极端异常值Cluster 4的出现提示土壤数据外推需谨慎，特别是F3-F4因测量缺失导致插值误差。

4.5. 对照点验证

田间与F2对照点在土壤湿度(7.79 vs 6.30,p=0.03)和海拔(179.33 vs 174.06m,p<0.05)存在显著差异；与F6对照点在30-90cm电阻率(30.99 vs 44.36 Ω m^-1,p=0.01)差异明显，提示实际应用中需权衡参数优先级。

这项研究颠覆了传统"就近取材"的对照选择范式，首次系统论证了三个关键科学认知：首先，Tobler定律揭示的空间自相关需与环境异质性评估结合使用，研究显示F2虽非最近邻但匹配度最佳；其次，近端土壤传感在现有技术条件下对选址影响有限，但可能因插值误差产生误导；最重要的是开发的方法框架具有普适性，通过调整变量权重可适配光伏农业、生物能源作物等不同土地利用研究。

配套开源的Python代码库实现了从数据预处理到相似性评估的全流程自动化，用户可灵活替换Sentinel-2等替代数据源。未来研究可结合无人机高光谱数据提升小尺度精度，或引入土地利用历史等定性参数。该成果为《自然》杂志近期质疑的农林系统研究可靠性问题提供了解决方案，也为全球农业可持续发展评估建立了方法学标杆。