《Smart Agricultural Technology》：Advancing Sustainable Livestock Manure Management: A Systematic Review of DSS, Variables, and Spatial Dimensions
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畜牧生产的集约化加剧了对可持续粪便管理策略的需求，以减轻环境影响并支持循环经济原则。本系统综述考察了为畜牧粪便管理开发的决策支持系统（DSS）的全球概况，重点关注其应用的空间尺度、输入变量、验证方法、类型学架构、运行成熟度和互操作能力。遵循PRISMA 202
畜牧生产的集约化加剧了对可持续粪便管理策略的需求，以减轻环境影响并支持循环经济原则。本系统综述考察了为畜牧粪便管理开发的决策支持系统（DSS）的全球概况，重点关注其应用的空间尺度、输入变量、验证方法、类型学架构、运行成熟度和互操作能力。遵循PRISMA 2020指南，共分析了2006年至2026年3月间发表的31篇同行评审研究。研究结果显示，贡献主要来自少数国家，尤其是欧洲和北美；DSS的实施涵盖农场尺度（旨在优化运营效率）和区域尺度（支持区域养分流动协调和政策导向的环境规划）。常用变量包括粪便特性、气候与土壤数据、牲畜类型和作物需求。然而，所分析研究中的验证程序和运行准备度水平仍参差不齐，且大多数系统仍处于碎片化状态，缺乏跨粪便管理链的完全整合。该综述提出了DSS架构的结构化类型学分类，以及一个将验证策略、运行成熟度和跨空间尺度互操作能力联系起来的比较框架。主要挑战包括跨平台互操作性有限、特定区域校准不足以及实时响应能力不足。未来发展应优先考虑集成人工智能、遥感和地理空间分析的自适应多尺度DSS，同时参与式方法对于确保实际相关性和支持可持续农业转型至关重要。
1. Introduction
粪肥长期被用作土壤改良剂和肥料，但畜牧业的集约化加剧了养分流失、富营养化、病原扩散等环境问题。欧盟政策如硝酸盐指令（91/676/EEC）通过划定硝酸盐脆弱区（NVZ）限制粪肥施氮量，循环经济（CE）战略则强调养分回收与再生利用。决策支持系统（DSS）作为整合数据、模型和用户界面的交互式计算工具，有助于在不确定性下支持粪肥管理决策。然而，现有综述多聚焦于特定方法或GIS应用，缺乏对不同DSS的集成比较。本研究基于PRISMA 2020指南，系统分析2006至2026年间的31项研究，从空间尺度、建模变量、验证方法、运行成熟度、互操作性和类型学架构等方面进行统一比较。
2. Systematic review methodology
该综述遵循PRISMA 2020指南，使用Scopus和Web of Science（WOS）数据库进行检索，设定2006年3月至2026年3月的时间范围，并采用明确的纳入和排除标准。初步检索共获得768条记录，去除重复后经标题、摘要和全文筛选，最终纳入31项同行评审研究。由于DSS研究具有建模导向特性，未采用临床研究偏倚风险工具，而是构建了包含验证策略、输入变量透明度、空间可转移性、互操作能力和运行部署水平的结构化质量评估框架。文献计量分析表明，研究活动主要集中在欧洲和北美，加拿大、美国、意大利和法国贡献突出，且年发文量呈波动式增长，2021年达到峰值。
3. RQ1 - What is the reference scale of the DSS analysed?
所分析DSS的应用尺度主要分为农场尺度（farm-scale）和区域尺度（territorial-scale）。农场尺度DSS侧重于保障运营效率与法规遵从，例如模拟全农场养分动态的MELODIE、评估排放与养分归宿的Dairy-CropSyst，以及用于猪粪管理的ISMM、预测土壤水分亏缺的HSMD、基于神经网络的粪便温度预测模型等；此外还包括精准施肥DSS和基于生命周期评价（LCA）的NESTT平台。区域尺度DSS则面向累积环境影响和资源调配，如ValorE系统支持农场-区域双尺度养分管理，MP-MAS模型优化粪肥分配，GIS-MCDA框架用于基础设施选址，贝叶斯网络支持氨（NH
3）减排决策。比较表明，农场尺度工具强调短期运营优化，区域尺度工具侧重空间协调和政策规划，但两者间缺乏互操作的集成架构，是当前的主要结构性局限。
4. RQ2 - What are the most frequently used variables in the models?
变量选择随空间尺度和决策目标而变化。农场尺度DSS主要使用粪便产生量、储存条件（如温度、深度）、施用方式、气候数据（气温、降水、辐射）、土壤性质（质地、养分含量、电导率）、作物需氮量及轮作信息等；牲畜管理变量（如日粮组成、畜群结构）因数据可获取性受限而较少纳入。区域尺度DSS则集中于粪便生产与分配流量、牲畜排泄量估算（依据动物数量、体重、喂养周期）、区域营养平衡、水质量指标、土地利用适宜性、运输距离、政策约束及技术经济参数。此外，循环经济导向变量（如沼气产量、养分回收效率）正逐渐纳入。总体而言，动物管理变量的整合仍较薄弱，且不同模型间缺乏标准化，限制了区域间的可比性和可转移性。
5. Biogas-oriented DSS for manure valorisation
在纳入研究的DSS中，有9项聚焦于粪肥的沼气化利用，构成养分回收与可再生能源生产的界面。这些系统主要整合运输物流变量（如运输距离、燃料消耗、成本）、消化器配置参数（如水力停留时间、浆液稀释比、加热需求）以及原料预处理指标（采用层次分析法（AHP）评估机械、化学、热和生物预处理方案）。在空间选址方面，多数系统采用GIS结合多准则决策分析（MCDA）的方法，例如Silva等人将ELECTRE TRI应用于候选地点分类，Yalcinkaya结合AHP与模糊逻辑处理不确定性，Shi等人利用灰系统理论和DEMATEL生成适宜性图。研究表明，沼气导向DSS有助于将区域养分再分配与可再生能源优化相结合，但其可转移性和规模可扩展性仍受制于区域特定条件和数据可得性。
6. RQ3 – What validation strategies, levels of operational readiness, and interoperability capabilities characterize existing DSS for livestock manure management?
针对RQ3，该综述提出了十种DSS架构类型：基于模拟的、工程可行性、预测建模、养分流动、精准养分管理、GIS、MCDA、优化、LCA和策略支持型DSS。验证策略分为三类：基于实测数据的定量校准（如MELODIE、HSMD、机器学习模型）；基于案例研究和情景分析的验证（如ValorE、曼尼托巴土地计算器）；基于专家判断和规则的空间适宜性验证（如GIS-MCDA选址模型）。操作成熟度分为四个层级：研究原型、高级原型、规划支持、完全操作。仅有少数系统（如ValorE、NMAN、NESTT和曼尼托巴土地计算器）实现了在咨询或监管流程中的常规运行。互操作性方面，大多数系统主要实现内部模块集成，缺乏标准化的跨平台数据交换接口，对标FAIR原则、INSPIRE等框架仍存在明显差距。
7. RQ4 - What are the future perspectives and needs?
未来发展方向包括五个方面。第一，构建互操作的多尺度DSS架构，整合养分流动模拟、环境评估、处理技术和政策支持，通过标准化数据接口连接农场管理、区域规划和监测系统。第二，集成实时监测、传感器、遥感和物理信息神经网络，提高对粪便温度、土壤水分、作物氮吸收等动态过程的预测能力，并强化不确定性管理。第三，提升模型对异质农业环境的可转移性，尤其是针对数据稀缺地区开发低成本、适应性强的工具，如用于撒哈拉以南非洲的沼气系统设计模型。第四，加强制度嵌入和用户参与，将DSS与监管流程、咨询服务和治理结构相结合。第五，转向综合可持续评估框架，整合LCA指标、利益相关者偏好和循环经济指标，支持多目标决策。
8. Conclusions
本系统综述通过31项研究比较了DSS的空间尺度、变量、验证方法、运行成熟度、互操作性和架构类型。结果表明，农场尺度DSS侧重于运营优化和精准养分管理，区域尺度DSS侧重于养分再分配和环境规划；尽管方法不断丰富，大多数系统仍仅覆盖粪肥管理链的特定环节，缺乏端到端集成。验证程序的异质性、互操作能力不足和运行成熟度不均制约了从研究原型向操作性工具的转化。综述提出了综合比较框架，并指出最具操作成熟度的系统往往深度嵌入咨询或监管工作流程，说明治理结构和数据基础设施对DSS长期部署至关重要。未来需要开发可互操作、自适应且可持续导向的多尺度DSS，以支持畜牧业绿色转型和循环养分管理。
