美国本土（CONUS）主要土地资源区域（MLRA）的作物种植序列复杂性

《Agriculture, Ecosystems & Environment》：Crop sequence complexity of the major land resource areas (MLRA) in the contiguous United States (CONUS)

作物序列复杂度研究：CSCI指标开发及CONUS分布分析，基于USDA-NASS 2008-2023年16年序列数据，提出整合长度、可压缩性、功能类型转换及多年生作物连续性的新指标CSCI，对比传统RCI指数发现其在北部大平原最高，南部大平原最低，玉米主产区RCI显著偏低。研究表明功能类型转换频率及多年生作物模式是复杂度主要驱动因素，且社会经济因素影响显著。

　　研究团队由Craig W. Whippo、Ellen Coale、C. Igathinathane、Lucas Heintzman和Claire Friedrichsen等人组成，隶属于美国农业部农业研究服务（USDA-ARS）的北方大平原研究实验室。他们致力于量化作物序列的空间和时间动态，并提出了一种新的指标——作物序列复杂性指数（CSCI），以更全面地反映作物序列的多样性。该研究还利用美国农业部国家农业统计服务（NASS）提供的作物序列边界数据，对美国本土（CONUS）范围内的作物序列进行了分析，并探讨了不同指标之间的相关性。

在农业生态系统中，作物轮作和更广泛的作物序列被广泛应用于提高农业生产力、调节服务以及资源利用效率。研究表明，长期的作物序列变化可以提升产量、改善土壤肥力、增强对极端天气的适应能力，并提高农业的盈利能力。然而，目前对作物序列复杂性的量化仍存在局限，许多传统指标受到作物序列长度、重复模式以及多年生作物的影响，难以准确反映作物序列的多样性。因此，研究团队提出了一种新的复杂性指数——CSCI，以更好地捕捉作物序列的变化特征。

为了更准确地衡量作物序列的复杂性，研究团队对现有的多种指标进行了比较分析。其中，旋转复杂性指数（RCI）和作物多样性指数（CDI）是较为常用的指标。RCI主要用于衡量作物轮作的复杂性，通常基于轮作中作物种类的丰富度和轮作周期长度。而CDI则更多关注作物种类的数量及其在轮作中的分布。然而，这些指标在某些情况下存在局限，尤其是在作物轮作周期较长或重复模式较多的地区，它们可能无法准确反映作物序列的复杂性。相比之下，CSCI则更注重作物序列的压缩性、功能类型转换以及连续多年生作物的影响，从而更全面地评估作物序列的多样性。

研究团队还对美国本土范围内的作物序列进行了分析，发现CSCI在某些区域表现出较高的值，而在其他区域则相对较低。例如，在北方大平原地区，CSCI的值较高，而在南方大平原地区则较低。这种差异可能与当地的农业模式、气候条件以及社会经济因素有关。此外，研究还发现，RCI在某些地区如玉米带、密西西比河盆地和南部大平原等地的值较低，而在灌溉条件较好的西南部地区则较高。这一结果表明，RCI在不同区域的表现受到多种因素的影响，包括作物种类的丰富度、轮作周期的长度以及作物序列的重复性。

为了更好地理解作物序列的复杂性，研究团队采用了多种方法。他们首先整合了来自NASS的作物序列边界数据，生成了16年的作物序列数据，覆盖了1350万个农田中心点。然后，他们根据土地利用类型推断出每个季节的作物序列，并分析了季节之间的转换。此外，他们还考虑了作物的功能类型，将作物种类分类为不同的功能类型，以更全面地评估作物序列的复杂性。这种方法有助于更准确地衡量作物序列的变化，并为农业政策制定提供科学依据。

在分析过程中，研究团队还探讨了作物序列复杂性与社会经济因素之间的关系。他们发现，虽然生物物理因素在作物轮作中起着重要作用，但社会经济因素对作物序列的复杂性有更显著的影响。例如，不同地区的农业政策、市场条件以及农民的决策偏好可能会影响作物轮作的复杂性。因此，研究团队认为，现有的作物序列复杂性指标需要进一步改进，以更好地反映这些社会经济因素对作物轮作的影响。

此外，研究团队还对作物序列的压缩性进行了分析。他们发现，某些作物序列可能存在重复模式，例如“ABAAB”这样的序列，而另一些则可能较为多样，如“ABCDEFG”。这种数据的差异可能会影响作物序列复杂性的衡量。因此，他们提出了一种新的指标——CSCI，以更好地捕捉作物序列的压缩性，从而更准确地评估作物序列的复杂性。

研究团队还强调，现有的作物序列复杂性指标在某些情况下存在局限，尤其是在需要比较不同长度的作物序列时。因此，他们提出了一种新的方法，即通过考虑功能类型转换和作物序列的压缩性来衡量作物序列的复杂性。这种方法可以更全面地反映作物序列的变化，并为农业生态系统的研究提供新的视角。

总的来说，研究团队通过提出新的指标——CSCI，以及对现有指标的比较分析，为作物序列复杂性的研究提供了新的方法。他们认为，CSCI能够更好地反映作物序列的多样性，特别是在考虑功能类型转换和作物序列的压缩性时。此外，他们还发现，社会经济因素对作物序列的复杂性有重要影响，因此，未来的研究需要进一步考虑这些因素，以更准确地评估作物序列的变化。

该研究还强调了作物轮作和作物序列在农业生态系统中的重要性。他们认为，通过更准确地衡量作物序列的复杂性，可以更好地理解作物轮作对农业生产力、土壤肥力以及生态环境的影响。此外，他们还指出，现有的研究在这一领域仍存在不足，需要进一步的探索和研究，以更全面地评估作物轮作和作物序列的复杂性。

在研究方法上，研究团队采用了多种技术手段，包括整合作物序列边界数据、分析季节变化、分类作物的功能类型等。这些方法有助于更准确地衡量作物序列的复杂性，并为农业政策制定提供科学依据。此外，他们还利用了统计分析和比较研究的方法，以评估不同指标之间的相关性，并确定哪种指标更适合用于评估作物序列的复杂性。

研究团队还指出，现有的作物序列复杂性指标在不同区域的表现存在差异，这可能与当地的农业模式、气候条件以及社会经济因素有关。因此，他们认为，未来的研究需要进一步考虑这些因素，以更准确地评估作物序列的复杂性。此外，他们还强调了数据质量的重要性，认为高质量的数据是评估作物序列复杂性的基础。

在研究结果方面，研究团队发现，CSCI在某些区域表现出较高的值，而在其他区域则相对较低。这种差异可能与当地的农业模式、气候条件以及社会经济因素有关。此外，他们还发现，RCI在某些区域如玉米带、密西西比河盆地和南部大平原等地的值较低，而在灌溉条件较好的西南部地区则较高。这一结果表明，RCI在不同区域的表现受到多种因素的影响，包括作物种类的丰富度、轮作周期的长度以及作物序列的重复性。

研究团队还指出，现有的作物序列复杂性指标在某些情况下存在局限，尤其是在需要比较不同长度的作物序列时。因此，他们提出了一种新的方法，即通过考虑功能类型转换和作物序列的压缩性来衡量作物序列的复杂性。这种方法可以更全面地反映作物序列的变化，并为农业生态系统的研究提供新的视角。

在研究过程中，研究团队还考虑了季节变化对作物轮作的影响。他们发现，季节的变化可以影响作物轮作的周期和模式，从而影响作物序列的复杂性。例如，在某些地区，由于气候条件的影响，作物轮作周期可能较短，而在其他地区则较长。这种季节变化对作物轮作的影响可能需要在未来的研究中进一步探讨。

此外，研究团队还强调了作物轮作对农业生态系统的重要性。他们认为，通过更准确地衡量作物序列的复杂性，可以更好地理解作物轮作对农业生产力、土壤肥力以及生态环境的影响。此外，他们还指出，现有的研究在这一领域仍存在不足，需要进一步的探索和研究，以更全面地评估作物轮作和作物序列的复杂性。

研究团队还发现，作物轮作的复杂性与农业生态系统的稳定性密切相关。他们认为，通过更准确地衡量作物序列的复杂性，可以更好地评估农业生态系统的稳定性，并为农业政策制定提供科学依据。此外，他们还指出，现有的研究在这一领域仍存在不足，需要进一步的探索和研究，以更全面地评估作物轮作和作物序列的复杂性。

最后，研究团队认为，未来的研究需要进一步考虑社会经济因素对作物轮作的影响，并结合多种方法来更准确地衡量作物序列的复杂性。他们希望，通过提出新的指标和方法，能够为农业生态系统的研究提供更全面的视角，并为农业政策制定提供科学依据。