论文标题：A Full-Scale Optimization of a Crop Spatial Planting Structure and Its Associated Effects

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.03.012

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中国农业大学牛俊科研团队在中国工程院院刊《Engineering》发表题为 “A Full-Scale Optimization of a Crop Spatial Planting Structure and Its Associated Effects” （多尺度作物种植结构优化及其伴生效应分析）的研究性文章，创新性地提出基于多尺度多层次效益评估的作物种植结构优化（CPSO）理论框架，为农业可持续发展领域带来全新思路与解决方案。

当前，水资源短缺和粮食安全问题严峻，传统的 CPSO 在优化作物种植结构时，往往忽视区域粮食供需关系和省际间粮食贸易结构的影响。研究团队此次提出的理论框架，巧妙地以虚拟水贸易为衔接点，成功弥补这一短板，构建起一套全面、系统的理论体系。

图1. 区域-省-国家纽带关系视角下区域最优作物种植结构布局研究框架。EWP：经济水分生产力；BWF_rate：蓝水依赖度；P、S 和 E 分别代表采购材料能值、服务能值和环境资源能值；Y 代表作物产量。

研究过程中，团队以甘肃黑河流域中上游地区为典型案例深入剖析。首先，他们对中国省际间粮食贸易格局进行量化分析，发现玉米、小麦呈现北粮南运的贸易特点，大麦主要依赖进口，且整体由港口城市运往内陆，油菜则是从中西部地区流向东部。在甘肃省，玉米和油菜呈现供大于求的态势，而小麦和大麦的情况则相反，处于供不应求的状态。这些贸易格局数据，为后续的 CPSO 效益评估提供了关键依据。

为精准模拟区域作物生产水足迹，团队构建了 SWAT-WF 水足迹模拟模块。经模拟发现，该研究区油菜的水足迹最大，玉米次之，小麦和大麦相对较小。基于这一结果，确定油菜和玉米为虚拟水贸易目标，并设置不同贸易系数，进而形成 441 个区域种植结构变化方案。

在此基础上，团队构建区域、省、国家尺度的多层次效益评价指标体系，融合能值分析和经济效益指标，借助熵权 - TOPSIS 综合评价模型，筛选出最优作物种植结构。优化后的种植结构成效显著，不仅降低了区域灰水足迹，还提升了水资源利用效率和经济水分生产力，增强了甘肃省的可持续发展能力，实现了省际贸易能值和不可再生能值的节约，有力推动了农业可持续发展。

图2. CPSO 前后各县域主要作物种植面积占全流域相应作物种植面积的比例。BARL: 春大麦; CANP: 春油菜; CORN: 玉米; SWHT: 春小麦; ORIGINAL: 原始种植结构; OPTMAL: 最优种植结构。

此项研究成果亮点突出，首次将多尺度评价指标体系与 CPSO 相结合，从多个尺度和角度对种植结构进行优化与评估；同时，创新性地提出能值节约概念，实现区域间贸易可持续性的量化评估。不过，团队也指出研究存在一定局限性，例如未考虑国际粮食贸易格局的影响，并且由于缺乏粮食储备数据，对储备规模和布局的研究有所欠缺。

科研团队表示，后续研究将引入国际贸易双层规划模型和商品储存模型，同时运用高分辨率动态数据，持续完善作物种植结构优化研究，为全球农业可持续发展贡献更多智慧与力量。

引用信息：

Qi Liu, Jun Niu, Taisheng Du, Shaozhong Kang. A Full-Scale Optimization of a Crop Spatial Planting Structure and Its Associated Effects. Engineering, 2023, 28(9): 139–152

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