全球主要作物养分利用效率低下：多尺度格局与可持续调控路径

《Nature Communications》：Global-scale prevalence of low nutrient use efficiency across major crops

本研究针对全球农业氮磷养分利用效率（NUE和PUE）时空格局不清的难题，通过整合205个国家3360组观测数据，系统解析了1961–2018年四大作物（水稻、小麦、玉米、大豆）的NUE与PUE演变规律。研究发现当前全球PUE普遍低于50%，且发展中国家效率滞后；作物养分效率呈现显著气候地带性分异（如水稻在热带区表现最优）。研究提出了基于作物分布优化的养分管理策略，为全球农业绿色转型提供空间显式决策依据。

　　

随着全球人口增长和粮食需求攀升，化学肥料的大量施用已成为保障农业生产的关键措施。然而，过度依赖氮（N）、磷（P）肥料不仅加剧了资源耗竭（尤其是不可再生的磷矿），更引发了一系列环境问题，包括水体富营养化、土壤酸化等。尽管提高养分利用效率（NUE和PUE）被公认是协调粮食安全与生态保护的核心途径，但长期以来，全球尺度主要作物的NUE和PUE动态变化规律及其驱动机制仍不明确。这一知识缺口严重制约了针对性农业政策的制定与区域化施肥技术的推广。

在此背景下，由中国科学院地球环境研究所刘骥研究员牵头，联合华中师范大学、西班牙高等科学研究委员会等国内外15家机构，在《Nature Communications》上发表了题为“Global-scale prevalence of low nutrient use efficiency across major crops”的研究论文。该研究构建了涵盖205个国家、3360组观测值的全球数据库，首次基于养分差异法（N(P)UE_diff）系统评估了水稻、小麦、玉米和大豆四大作物的NUE与PUE时空演变格局，并利用机器学习模型揭示了气候、土壤属性及农业管理措施对养分效率的分异影响。

研究团队通过整合FAOSTAT（联合国粮农组织数据库）、IFA（国际肥料协会）报告及文献挖掘数据，采用随机森林模型预测了全球5弧分分辨率网格的NUE与PUE空间分布，并运用结构方程模型（PLS-PM）解析了多因子驱动路径。关键技术方法包括：（1）基于国家尺度的肥料投入与作物收获养分平衡计算；（2）利用田间试验点数据（n=2354 for NUE, n=1006 for PUE）训练机器学习模型；（3）结合气候（CRU TS）、土壤（Global Soil Dataset）及社会经济（世界银行）等多源数据实现空间显式模拟；（4）通过克里金插值校正模型预测误差。

历史趋势分析

研究发现，1961–1975年间全球N、P肥用量持续增长，但NUE与PUE显著下降；自1975年左右起，随着肥料投入强度趋稳及农业技术改进，养分效率开始缓慢回升。发达国家NUE和PUE始终高于发展中国家，但自1977年后发展中国家效率提升速度更快，差距逐步缩小。这一转变与欧美国家推行环境政策（如美国1988年氮肥强度稳定在110 kg N ha^?1）及绿色革命后可持续农业理念的普及密切相关。

全球热点区域与驱动机制

当前全球作物NUE和PUE整体偏低，仅小麦和大豆的NUE超过50%，而所有作物PUE均低于50%。空间上，水稻在热带地区（如印度尼西亚、缅甸）表现最佳（NUE=47±6.7%, PUE=49±15%），归因于高温促进C3植物光合作用、淹水减少氮挥发及磷溶出；小麦在温带地区（如中国、欧洲）效率最高（NUE=53±11%），得益于适宜温度（16–18°C）和降雨驱动的磷迁移；玉米在热带区NUE最高（51±14%），而干旱区PUE提升与根系构型适应相关。结构方程模型表明，农业管理（如免耕）对玉米养分效率的调控作用最为显著。

养分盈余与环境风险

玉米生态系统的氮磷盈余强度最高（73 kg N ha^?1, 15 kg P ha^?1），中国和美国贡献了全球56.7%的氮盈余和61.9%的磷盈余负荷。肥料盈余与低效率区域高度重叠，凸显了集约化农业区的环境压力。

结论与展望

本研究揭示了过去60年全球主要作物养分利用效率的时空分异规律，指出当前NUE和PUE仍处于次优水平，尤其在发展中国家。通过耦合多源数据与机器学习模型，研究提出了“气候-作物”匹配优化策略（如热带扩种水稻、温带优先小麦），并强调需结合免耕、精准施肥等措施提升区域适应性管理水平。未来应加强高分辨率动态监测，融合气候变化情景（如CMIP6模型预测的NUE下降、PUE上升趋势），推动第二次绿色革命向资源高效型农业转型。该成果为全球尺度养分管理政策制定提供了科学基础，对实现联合国可持续发展目标（SDGs）具有重要实践意义。