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多種管理實踐的共同優(yōu)化可以促進(jìn)氣候智能型農(nóng)業(yè),，但會受到跨越空間和時間復(fù)雜的氣候-作物-土壤管理互作的影響,。浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院聯(lián)合南京農(nóng)業(yè)大學(xué),、北京師范大學(xué),、澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）等機(jī)構(gòu)提出一種多目標(biāo)農(nóng)田管理優(yōu)化框架,，將過程機(jī)理模型與人工智能算法相結(jié)合,，實現(xiàn)高分辨率時空尺度的快速模擬與多管理組合協(xié)同優(yōu)化，明確了我國華北平原冬小麥-夏玉米輪作體系1km空間尺度上作物穩(wěn)產(chǎn)-固碳-減排管理時空變化格局,。實現(xiàn)管理處方一張圖,，助力智慧農(nóng)業(yè)和綠色發(fā)展。相關(guān)成果已發(fā)表在《Nature Food》上,。

該研究利用長期定位試驗數(shù)據(jù)對農(nóng)田生產(chǎn)系統(tǒng)模型進(jìn)行校正,，然后將其與六種學(xué)習(xí)模型相耦合，選出最優(yōu)的代理模型,，采用多目標(biāo)遺傳算法,，優(yōu)化出我國華北平原冬小麥-夏玉米輪作體系1km空間尺度上作物穩(wěn)產(chǎn)、土壤固碳和溫室減排目標(biāo)下最優(yōu)施肥,、灌溉和秸稈還田管理組合,。研究發(fā)現(xiàn)1995-2014年期間的最佳施肥量和灌溉量均低于當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的實際施肥量和試驗推薦量。通過優(yōu)化實踐,，與歷史參照期內(nèi)設(shè)定的最優(yōu)管理相比,，預(yù)計在2051-2070年期間，華北平原的化肥,、灌溉水,、還田秸稈年需求量分別減少16%、19%和20%,，同時溫室氣體排放量也大幅減少,。這項研究展示了多種管理實踐時空協(xié)同優(yōu)化的潛力，提出未來的管理實踐應(yīng)隨著氣候變化進(jìn)行調(diào)整,，多種管理實踐的共同優(yōu)化可以提高在氣候變化下確保環(huán)境友好型糧食生產(chǎn)的能力,。同時，先進(jìn)的作物育種技術(shù),、三維土壤數(shù)據(jù)的積累,、對植物-土壤系統(tǒng)的理解和建模能力的提升正在為跨空間和時間的氣候智能型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鋪平道路。

原文來源：Nature

來源：北京市農(nóng)林科學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所

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