《Frontiers in Sustainable Food Systems》：AquaCrop modelling with frost risk in Southern Africa for bambara groundnut suitability and optimal planting dates
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班巴拉花生是一种具有韧性的非洲本土豆科作物，有潜力改善半干旱环境下的粮食与营养安全。然而，传统的土地适宜性评估常依赖静态气候平均值，未能捕捉到气候变化与作物物候之间的动态相互作用。本研究提出了一种新颖的、基于过程的框架，该框架整合了AquaCrop模拟模型和一
班巴拉花生是一种具有韧性的非洲本土豆科作物，有潜力改善半干旱环境下的粮食与营养安全。然而，传统的土地适宜性评估常依赖静态气候平均值，未能捕捉到气候变化与作物物候之间的动态相互作用。本研究提出了一种新颖的、基于过程的框架，该框架整合了AquaCrop模拟模型和一个自定义的霜冻触发算法，用于绘制南部非洲5,838个海拔区的土地适宜性和最佳播种日期图。通过模拟跨越49个连续生长季的作物生长动态，该框架明确考虑了传统评估中通常被忽视的季节间变异性和极端事件，特别是霜冻和水分胁迫。研究人员采用顺序过滤程序，基于季节性降雨阈值、作物歉收风险和水分生产力的变异性，排除了不适宜区域。研究结果表明，十月是最有利的播种月份，因为较晚的播种会因潜在的霜冻风险而导致产量下降增加。考虑霜冻发生使适宜种植面积减少了28%，而精细的土地利用过滤进一步使可行面积减少了20%。这些结果突显了动态环境胁迫因子在准确评估作物适宜性中的关键作用。最终，该框架为气候智慧型农业规划提供了一个可扩展的工具，为识别有韧性的未充分利用作物的可行生产区提供了一种更稳健的方法。
论文解读文章
1. 研究背景与问题
南部非洲国家，如南非、斯威士兰和莱索托，主要为半干旱至干旱气候，农业生产高度依赖雨养。然而，水资源短缺日益严峻，扩大灌溉面积不可持续。因此，种植更耐旱的未充分利用作物成为提升农业韧性的重要途径。班巴拉花生作为一种耐旱的本土豆科作物，具有巨大潜力。然而，此前针对该地区此类作物的土地适宜性评估存在显著局限：大多依赖静态的气候平均数据，忽视了种植日期优化和极端天气事件（如霜冻和干旱）的影响，导致评估结果不够精确，无法为实际农业生产提供可靠指导。为弥补这一空白，研究人员开展了此项研究，旨在开发一种更动态、更精准的评估框架。
2. 研究方法
本研究采用了集成AquaCrop模型与自定义霜冻触发算法的创新方法。主要关键技术包括：
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AquaCrop作物模拟模型：由联合国粮农组织开发，是一个稳健的、以水驱动的作物模型，特别适用于数据稀缺环境。研究人员利用其进行每日时间步长的作物生长模拟。
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自定义霜冻触发算法：基于实测数据，设定当最低气温降至5.4°C时触发霜冻事件，模拟由此导致的作物死亡，从而修正季节长度和产量模拟。
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大规模自动化模拟：开发了全自动程序，在覆盖南非、斯威士兰和莱索托的5,838个海拔区上运行AquaCrop模型，模拟了1950/51至1998/99共49个连续生长季。
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多变量数据分析与筛选：计算了25个输出变量的长期统计量，并通过皮尔逊相关系数进行共线性检验，最终选取了季节性平均降雨量、作物歉收风险和水分生产力变异系数等关键变量，应用顺序过滤程序剔除不适宜区域。
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土地利用数据集成：使用了2018年南非国家土地覆盖数据集和2024年保护区数据集，剔除了当前和永久不适宜的土地利用类型（如矿区、城市、水域、保护区、人工林等）。
3. 研究结果
3.1.1 产量最高的播种日期
研究表明，播种日期对产量影响巨大。对于大部分中部和东部适宜区，十月份播种可获得最高产量。随着播种推迟，产量稳步下降。这是因为十月播种能使敏感生殖阶段避开生长季中期的干旱和晚季低温。尽管十一月的播种在某些区域表现出更高的生物量和产量，但综合考虑，十月仍是首选。
3.1.2 光周期因素的考量
AquaCrop模型无法模拟光周期效应。班巴拉花生是短日照作物，从光周期角度看，一月份播种时开花期日照时长最短（11.10-12.24小时），最有利于结荚。然而，这个光周期优势被晚季霜冻风险完全抵消。这表明，十月播种的推荐是基于优先确保作物存活而非最大化潜在产量的权衡结果。
3.1.3 霜冻发生的影响
霜冻是影响作物生长周期的关键因素。对于一月播种，潜在霜冻事件导致超过61%的区域平均生长周期缩短90天以上，其中19%的区域缩短超过210天。相比之下，十月播种受霜冻影响最小。这证明，忽略霜冻风险的常规评估会在南非内陆高原地区模拟出“幽灵产量”，严重高估了可行生产面积。
3.1.4 共线性检验
通过对17个变量进行共线性检验，确保了用于剔除不适宜区域的四个变量（季节性平均降雨量、作物歉收风险、水分生产力变异系数和生长周期）之间不存在强相关性（所有|r|值均低于0.8阈值），避免了变量冗余。
3.2.1 不适宜区域的剔除
应用阈值后，对于十月播种，62.24%的区域被认为不适宜。其中，作物歉收风险标准剔除了最多的区域（31%），其次是水分生产力变异系数（28%）、季节性平均降雨量（25%）和过冷区域（16%）。这表明，在传统评估中被忽视的动态风险指标是限制作物生产的主要因素。
3.2.2 适宜种植区的分类
使用归一化收获指数对剩余区域进行分类。考虑霜冻后，适宜总面积减少了27.75%，尤其是高度适宜和边际适宜区域面积缩减明显。通过与已知的班巴拉花生种植区对比验证，模拟的适宜区与实际产区空间吻合度良好，表明该地图可作为宏观战略规划工具。
3.2.3 现有土地利用的考量
在剔除当前和永久不适宜的土地利用类型后，十月播种的适宜总面积进一步减少了20.20%。这一步骤至关重要，避免了将所有生物物理上适宜的土地都视为可用耕地的高估问题。
3.2.4 最终土地适宜性图
最终的适宜性图显示，班巴拉花生的适宜种植区主要集中在南非东部沿海和斯威士兰。与先前研究相比，本研究将南非北部部分地区划分为边际适宜而非不适宜，这是由于采用了更低但更具支撑力的季节性降雨阈值。本研究的核心优势在于：(1) 通过考虑霜冻风险，提供了更现实的评估；(2) 通过使用动态变量（如作物歉收风险），揭示了作物在多季节气候变异下的可靠性，而非仅仅是在平均条件下的理论可行性。
4. 讨论与结论
局限性：研究指出，作物参数文件仅在一个地点校准验证，可能影响其他地点的预测准确性；霜冻温度阈值源于单一地点测量，统一应用于所有区域可能不精确；变量阈值的选定存在一定主观性；海拔区的不同面积导致统计需按面积百分比而非数量报告。
结论翻译：本研究提出了一种利用AquaCrop模型模拟来确定(i)最佳播种日期和(ii)南部非洲雨养班巴拉花生适宜种植区的新方法。考虑(iii)潜在霜冻发生和(iv)播种日期对土地适宜性的影响是关键创新点。这两个因素在以往的土地适宜性评估中常被忽视或处理不当。研究还强调了考虑(v)变量间的共线性和(vi)现有土地利用以避免高估可用耕地的重要性。对于大多数适宜雨养生产的区域，十月份播种可获得最高产量，因此被认为是最适宜的播种月份。当考虑霜冻时，十月播种的班巴拉花生适宜区减少了27.75%；当考虑土地利用时，适宜区又减少了20.20%。排除当前和永久不适宜的土地利用确保了更现实的作物适宜性图。虽然班巴拉花生在雨养气候适应方面展现出巨大潜力，但该框架证明，除非考虑局部霜冻风险，否则使用长期（即静态）标准判定的适宜区是不切实际的。该方法为未来的适宜性评估提供了一个可扩展和可重复的框架。
