化肥用量的多目标空间优化促进中国西南地区可持续作物生产

养活人口而不损害土地

随着世界人口增长，农民面临着增产的压力，但不断增加化学肥料的使用正在污染河流、加剧气候变暖并浪费资金。本研究聚焦中国西南的一个主要粮食产区，提出了一个关键问题：我们能否重新调整化肥的使用方式和空间分布，使农民在收获充足的水稻、玉米和小麦的同时减少污染和不必要的成本？

为何化肥也可能过量

化学肥料——主要是氮、磷、钾——助力了全球作物产量的增长。但在许多地区，尤其是中国，化肥使用已过量。过剩的氮会随雨水流入河流、渗入地下水，或以温室气体的形式挥发到空气中。磷的积累可引发藻类暴发，导致鱼类窒息，而钾的不足则在不易察觉中限制植物生长。四川盆地，这个被群山环绕的肥沃“饭碗”，是一个生动的例子：当地农户的化肥施用量超过每公顷300公斤，远高于全球平均水平，给长江上游和局部生态系统带来压力。

用数据和算法绘制田间真实需求

为了摆脱一刀切的施肥建议，研究人员汇集了十年的详尽资料：数万份土壤样本、农户施肥调查，以及2000多项受控田间试验，这些试验在地块上给予精确配比的氮、磷、钾。他们将这些数据与卫星影像和气象记录结合，并训练了一种称为随机森林的机器学习方法，以在细尺度上预测有肥与无肥情况下的作物产量。这使他们能够估算出各作物产量中源于土壤与气候本底的部分，以及来自施肥的增产量。

不均衡与偏向：养分过剩或欠缺的区域

地图揭示了一个显著的格局。2009年至2019年间，尽管化肥使用量下降，水稻、玉米和小麦的平均产量仍略有上升，这表明土壤健康有所改善，之前的过量施肥得到遏制。然而，化肥对产量的贡献实际上下降了1–3%，尤其是在肥沃的低地平原中的水稻和玉米地块，说明那里的化肥产出递减。同时，养分平衡严重失衡。氮总体上过剩，尤其在平原和沿主要河流的地区，一些稻田施用达计算需求的十倍。磷和钾则呈相反状况：它们常常不足，尤其是在中部和东北部丘陵的玉米与小麦地，打破了中国耕地普遍富磷的常见认知。

在产量与污染之间找到最佳平衡点

为将诊断结果转化为可操作的方案，团队使用了多目标优化算法——本质上是一种在权衡之间搜索的工具——来探索数千种可能的施肥调整组合。该算法寻找既能保持或提高粮食总产量又能总体减少化肥、特别是氮投入的组合。最优方案表明，全盆地的氮用量可减少约18%，在肥沃的西部平原水稻上减幅更大，而在当前缺乏磷和钾的区域则适度增加这两种元素。在该方案下，总粮食产量相比2019年略有上升，整体养分配比也将从以氮为主的1:0.38:0.33（N:P:K）转向更为均衡的1:0.51:0.42，更接近国家关于可持续耕作的推荐值。

这对农民和环境意味着什么

对非专业读者而言，结论很明确：以数据和现代算法为指导的更聪明施肥方式，可以帮助农民在减少浪费和污染性投入的同时，种出相同甚至更多的食物。与其简单地告诉农民总体上增减化肥，不如按田块指出在哪些地方大幅减少氮、在哪些地方补施磷或钾，以及如何具体施用。如果广泛推广，类似方法可以帮助许多地区养活人口、为农民省钱、净化水道，而且无需扩大耕地或牺牲产量。

引用: Liao, G., Qian, J., He, P. et al. Multiobjective spatial optimization of fertilizer rates enables sustainable crop production in southwest China. npj Sustain. Agric. 4, 22 (2026). https://doi.org/10.1038/s44264-026-00127-y

关键词: 化肥优化, 可持续农业, 养分平衡, 农业中的机器学习, 四川盆地作物