评估种植系统产量差（Yield Gap）：跨区域不同替代方法的比较

《Agricultural Systems》：Evaluating the yield gap of cropping systems: A comparison of alternative approaches across regions

　　

研究人员利用过程性作物模型APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）模拟澳大利亚昆士兰州工业化农作系统与斯里兰卡干旱区非工业化稻基种植系统的水限制产量潜力（Yw）或气候产量潜力（Yp），并将种植系统水平产量差（Cropping System Yield Gap, CSYg）的六种评估途径——聚合产量差（Aggregated Yield Gap）、单作物产量差（Individual Crop Yield Gap）、营养缺口（Nutritional Gap，能量与蛋白质）、等价产量差（Equivalent Yield Gap，基于价格折算为主作物当量）、财务缺口（Financial Gap，收入与毛利）及相对产量差（Relative Yield Gap）——进行Pearson相关性分析。结果表明：聚合产量差与营养、财务、等价及相对产量差在各系统间均呈强正相关；单作物产量差与系统水平途径关联较弱且不具一致性；所有系统水平途径在不同轮作与区域中呈现相似变化趋势。研究人员认为聚合产量差是跨农作系统最简单且一致的评估方法，相对产量差可用于跨作物与系统的效率比较，二者结合可为政策制定与研究设计提供依据。

论文解读：《Evaluating the yield gap of cropping systems: A comparison of alternative approaches across regions》（发表于 Agricultural Systems）

一、研究背景与目的

传统产量差（Yield Gap, Yg＝产量潜力－实际产量）研究多聚焦于单一作物，鲜少在种植系统（Cropping System）层面评估。将单作物Yg简单推广至系统水平忽略了作物组成、轮作顺序与种植强度（Cropping Intensity, CI）的影响。现有系统水平评估途径多样——含聚合实物产量、营养（能量/蛋白）、经济（收入/毛利）、等价主作物产量及相对Yg——但各途径间关联性及其跨异质农作系统的适用性尚未被系统检验。为此，研究人员以典型工业化（澳大利亚昆士兰小麦—高粱旱地系统，水限制产量潜力Y_w）与非工业化（斯里兰卡干旱区水稻—绿豆灌溉系统，气候产量潜力Y_p）农作系统为案例，借助APSIM模型模拟产量潜力，量化并比较上述六种CSYg途径的相关性，以识别最适宜的系统水平Yg评估方法，为可持续集约化与政策制定提供科学依据。

二、主要技术方法概述

研究人员选取昆士兰东部/西部达令丘陵与中部高地共13个站点（2016–2021年）代表工业化系统，斯里兰卡安帕拉、汉班托塔与马纳尔共14个站点（2013/2014–2019年）代表非工业化系统。利用APSIM 7.10模拟各站点作物在播期窗口×密度×品种因子组合下的最高产量作为位点产量潜力，多站点区/县取均值。工业化系统设8种小麦(W)—高粱(S)—休耕(F)六年轮作（CI＝0.66–1），非工业化系统设5种水稻(R)—绿豆(M)—休耕(F)六年轮作（CI＝1–3）。实测产量取自区/县统计均值作实际产量（Y_a）。依文献定义计算：聚合Yg＝ΣY_p/w,i－ΣY_a,i；单作物Yg分作物独立计算；营养Yg＝Σ(Y_p/w,i×营养含量_i)－Σ(Y_a,i×营养含量_i)（能量kJ与蛋白g）；等价Yg以主作物为基准按市价比折算次作物产量后求差；财务Yg＝潜在收入(ΣY_p/w,i×P_i)－实际收入(ΣY_a,i×P_i)，毛利Yg扣除可变成本；相对Yg＝(1－CSY_a/CSY_p/w)×100%。所有CSYg途径两两做Pearson相关分析，并用R 4.4.1完成统计。

三、研究结果

3.1 Evaluation of selected APSIM generic cultivars for less industrialised farming system

斯里兰卡常用水稻与绿豆品种未内置APSIM 7.10，研究人员选用生长期匹配的通用品种（水稻BR3、IR58；绿豆Berken、Celera）。模拟与田间观测值比对：水稻RMSE＝845.9与902.1 kg/ha，R²＝0.63；绿豆RMSE＝353.3与301.5 kg/ha，R²＝0.72～0.78，表明所选通用品种可合理代表当地产量潜力，且不同熟期组数据集上CSYg途径相关性模式一致，佐证模型适用性。

3.2 Correlation between yield gap approaches

工业化与非工业化两系统中，聚合产量差、能量缺口、蛋白缺口、收入缺口、毛利缺口、等价产量差及相对产量差彼此均呈强正相关（r值高且显著）。单作物Yg中，高粱Yg与系统水平途径强相关（因其为优势作物且Yg大），小麦Yg无显著系统水平关联；非工业化系统中水稻Yg与能量缺口强相关而绿豆Yg弱相关。表明单作物Yg不能替代系统水平评估，而聚合Yg与其他系统水平途径高度协同。

3.3 Yield gap at the cropping system level

昆士兰高粱—休耕类轮作聚合产量潜力最高（达4.80 t/ha/yr），对应聚合Yg、营养与财务Yg亦最大，相对Yg约48％～52％；小麦主导轮作实际产量占潜力比例较高（61％～69％）但绝对Yg与产出较低。斯里兰卡稻—绿豆—稻（CI＝3）轮作产量潜力最高（≈18.39 t/ha/yr），聚合Yg与营养财务Yg最大，相对Yg≈59％；稻—休耕（CI＝1）相对Yg较小（≈30％，实际达潜力70％）。提高CI使潜在聚合产量、能量、蛋白与收入增幅大于实际值，故高强度轮作伴随更大绝对Yg。水稻单作物Yg大于绿豆。引入绿豆可提升财务回报。

3.4 Influence of crop rotation on individual crop yield gaps

工业化系统高粱平均Yg始终大于小麦，且在含高粱比重高的轮作中二者各途径Yg偏大。非工业化系统水稻Yg大于绿豆，最高Yg出现在RMR轮作，最低分别见于RF（水稻）与RRM（绿豆），说明轮作序列影响单作物表现但不改变主作物主导系统Yg的规律。

3.5 Land use efficiency at cropping system level

土地当量比（Land Equivalent Ratio, LER）＝混作各作物产量/对应当主作物单作产量之和。昆士兰系统潜在LER接近1（最高SFSFFW为1.08），说明轮作对土地利用率增益有限；斯里兰卡LER随CI升高明显增大（RMR达3.23），表明集约化轮作显著提升土地利用率，但此类系统亦伴生最大未实现Yg，提示管理约束是主要限制因子。

四、讨论与结论翻译

讨论指出聚合Yg直接反映未实现实物产出且与营养、经济Yg强相关，计算简单且不依赖价格或营养数据库，适合作为跨系统普适指标；相对Yg标准化后可比较异质系统效率，二者联用最佳。营养途径适用于关注粮食安全与营养品质的区域，财务途径受市场溢价（如啤用大麦）干扰需慎用。单作物Yg无法体现轮作效应，不宜推断系统水平表现。休耕在澳旱作系统通过蓄水提产，在斯里兰卡灌溉系统则降低CI与潜力。研究局限含斯里兰卡品种未校准及实测产量为区县级均值，未来需田块级轮作观测数据与本地品种校验。

结论（原文翻译）：

种植系统水平上，聚合产量差、等价产量差及营养、财务产量差与相对产量差彼此强相关；相反，单作物产量差途径与其他途径关联不一致，表明其不适宜评估整体系统性能，而系统水平途径亦不适合评估单作物产量差。所测途径中，聚合产量差是全球两类农作系统最简单且最适宜的种植系统整体评估方法，可提供未实现产量、蛋白、能量与收入的直观度量；相对产量差反映系统相对于潜力的效率，尤适于跨作物或跨系统比较。满足食物需求最终依靠提升实际产量，产量潜力则为识别改进机会提供基准。高产潜力系统具最大增产（食物、能量、收入）空间但需通过适宜管理缩小Yg；低潜力系统虽高效稳定，可通过调整种植系统设计进一步提升食物安全。因此，缩小种植系统产量差需同时实施单作物适宜管理实践与审慎的种植系统设计，从而提升作物生产并支撑全球粮食安全。