优化水分管理提升灌溉效率并调节活性氮损失：一项全球荟萃分析

《Food and Energy Security》：Optimal Water Management Improves Irrigation Efficiency While Modulating Reactive Nitrogen Losses: A Global Meta-Analysis

　　

摘要翻译：灌溉在作物生产中发挥着至关重要的作用，但不合理的灌溉正在加速水资源枯竭并加剧氮（N）损失。优化水分管理（Optimal Water Management, OWM）对于提高作物产量和减少氮损失至关重要。然而，很少有研究全面评估不同优化水分管理实践（即优化灌溉量、灌溉时间和灌溉技术）对作物产量和氮损失的影响及其节水潜力。在此，研究人员开展了一项基于103个站点562项观测数据的全球荟萃分析，以评估这些效应。在现有样本支持下，研究人员发现优化水分管理使作物产量和灌溉水生产力（Irrigation Water Productivity, IWP）分别提高了2.7%和19.1%，同时使灌溉用水量（Irrigation Water Use, IWU）减少了21.6%。优化水分管理在若干作物-指标组合中倾向于减少氨（NH₃）挥发和硝酸盐（NO₃^?）淋溶，而部分优化灌溉量和灌溉时间实践则增加了氧化亚氮（N₂O）排放。一项简化的情景分析表明，更广泛地采用优化水分管理可使灌溉用水量从1372 km³减少至1075 km³，对应约297 km³的示意性节水估算。该分析可为协调作物生产与氮损失的水分管理提供理论和技术支持。

论文解读文章

**研究背景与问题**

全球作物生产需要在2012年基础上到2050年增加近60%以满足不断增长人口的粮食需求。灌溉是保障粮食安全的关键农业实践，目前灌溉农业仅占全球耕地面积的20%，却贡献了约40%的全球作物产量。然而，灌溉也是淡水最大的消耗者，约占全球地表水和地下水抽取量的70%。不合理的灌溉管理不仅降低水分生产力，还会加剧氮相关损失，包括氧化亚氮（N₂O）排放、氨（NH₃）挥发、氮径流和硝酸盐（NO₃^?）淋溶。同时，日益加剧的水资源短缺威胁着全球作物生产和农业可持续发展。因此，优化灌溉管理对于协调作物生产、水资源节约和环境可持续性至关重要。

优化水分管理（OWM）涵盖一系列旨在改善相对于传统灌溉的用水效率的灌溉实践，包括优化灌溉量、优化灌溉时间和优化灌溉技术。已有荟萃分析虽提供了重要见解，但结论并不总是一致，且存在若干知识空白：大多数研究仅关注农艺结果（如产量和水分生产力）或单一环境结果（如N₂O排放），缺乏统一框架下的综合评价；不同OWM实践的系统区分不足；对多种氮损失途径（特别是NH₃挥发和NO₃^?淋溶）的综合效应研究较少。因此，需要开展全面对比研究，评估OWM下作物产量、灌溉用水量与不同形态氮损失之间的权衡关系。

**研究开展与结论**

研究人员基于Web of Science和中国知网，系统检索了1980年至2024年间发表的田间配对试验研究，共筛选出101篇符合标准的文献，包含103个站点的562项氮损失观测数据（其中N₂O排放319对、NH₃挥发159对、NO₃^?淋溶80对），以及448对作物产量、236对灌溉水生产力（IWP）和351对灌溉用水量（IWU）观测数据。研究将OWM划分为三类互斥实践：优化灌溉量（如亏缺灌溉、减少灌溉）、优化灌溉时间（如改进灌溉调度、非连续淹灌）和优化灌溉技术（如滴灌、喷灌等）。采用基于重复数的加权随机效应模型进行荟萃分析，并以响应比的自然对数（lnRR）作为效应量。此外，基于荟萃分析结果和全球灌溉用水数据（SPAM 2010 v2.0），进行了简化情景分析，估算全球节水潜力。

研究得出以下主要结论：OWM整体上使作物产量提高2.7%，灌溉水生产力显著提高19.1%，灌溉用水量降低21.6%。OWM总体使NH₃排放减少17.1%，使NO₃^?淋溶显著减少59.2%，但使N₂O排放增加19.2%，主要归因于稻田优化灌溉量导致的排放增加（+33.0%）。情景分析表明，若全球广泛采用OWM，灌溉用水量可能从1372 km³降至1075 km³，节约约297 km³，相当于2010年全球灌溉农业地下水抽取量的约43%。

该研究首次在统一框架下系统评估了OWM对作物产量、灌溉水生产力、灌溉用水量和多种氮损失途径的综合影响，揭示了不同OWM实践在不同作物和气候条件下的差异化效应，为制定因地制宜的水分管理策略提供了理论依据，具有重要的农业与环境政策意义。论文发表在《Food and Energy Security》。

**主要关键技术方法**

研究人员主要运用了系统文献检索与数据提取方法，从Web of Science和中国知网筛选1980–2024年间符合标准的田间配对试验，提取均值、重复数、标准差或标准误，并使用GetData Graph Digitizer软件从图形中提取数值数据。采用基于重复数的加权函数计算效应量（lnRR），并运用随机效应模型（R 4.2.2中metafor包的rma()函数）进行荟萃分析。通过亚组分析比较不同作物类型（水稻与旱地作物）和气候区（按K?ppen-Geiger分类）的响应差异。此外，基于全球灌溉面积和单位面积灌溉用水量数据（来源：Chen et al. 2019；SPAM 2010 v2.0），结合荟萃分析得出的IWU变化比例，在ArcGIS 10.2中进行了情景模拟，估算全球节水潜力。

**研究结果**

**3.1 收集数据的描述**：研究人员收集了来自103个站点的原位观测数据，包括319对N₂O排放观测（主要来自稻田）、159对NH₃挥发观测（主要来自旱地）、80对NO₃^?淋溶观测（仅旱地）。优化灌溉量类别观测最多，优化灌溉技术观测最少。

**3.2 优化水分管理对作物产量和灌溉水生产力的影响**：总体而言，OWM使作物产量增加2.7%，但不同作物和OWM类别的响应各异且多不显著。OWM使IWP显著提高19.1%，其中稻田在优化灌溉量下IWP增加32.6%，旱地作物增加7.4%（不显著）。

**3.3 优化水分管理对N₂O排放、NH₃排放和NO₃^?淋溶的影响**：OWM使N₂O排放总体增加19.2%，主要源于稻田优化灌溉量（+33.0%）；OWM使NH₃排放减少17.1%（旱地优化灌溉量下减少39.8%）；OWM使NO₃^?淋溶显著减少59.2%（优化灌溉量下减少72.0%，优化灌溉时间下减少63.1%）。

**3.4 优化水分管理对灌溉用水量的影响及情景节水估算**：OWM使IWU总体减少21.6%（水稻减少20.3%，旱地减少22.1%）。将平均减少比例应用于2010年全球灌溉用水量，估算全球IWU可从1372 km³降至约1075 km³，节约约297 km³。

**讨论总结与结论翻译**

讨论部分指出：OWM的主要效益并非总是增产，而是通过减少不必要灌溉输入提高水分生产力并维持产量；N损失响应受作物类型、灌溉策略和具体氮损失途径影响，稻田非连续淹灌虽增加N₂O排放，但可能显著降低甲烷（CH₄）排放，需综合评估温室气体净效应；优化灌溉量和时间主要通过减少淋溶水量和改善水氮同步性降低NO₃^?淋溶，而优化灌溉技术（如滴灌）对NH₃挥发和旱地N₂O排放具有更强减排效果。研究还讨论了不同资源禀赋区域的适用策略，并承认了数据分布不均、机制探讨不足等局限性。

结论部分翻译：通过整合作物产量、灌溉水生产力、灌溉用水量和氮相关损失，该研究对优化水分管理的农艺与环境后果进行了全面评估。总体而言，优化水分管理在使产量平均小幅增加2.7%的同时维持了作物产量，提高了灌溉水生产力，并将灌溉用水量减少了21.6%。基于简化情景分析，全球采用优化水分管理可节约约297 km³的灌溉用水。优化水分管理还减少了若干氮相关损失，特别是NH₃挥发和NO₃^?淋溶，但其对N₂O排放的影响在水稻和旱地系统之间存在差异。这些发现表明，优化水分管理有助于节水与环境可持续作物生产，但其效益取决于作物类型、灌溉策略和氮损失途径。因此，需要结合改进的氮管理，针对特定地点优化灌溉实践，以更好地协调作物生产、水资源节约和氮损失减缓。