数学建模赋能生命周期评估：推动畜牧业环境可持续性的创新路径

《Journal of Animal Science》：ASAS-NANP SYMPOSIUM: MATHEMATICAL MODELING IN ANIMAL NUTRITION: Contributions of mathematical modeling to life cycle assessment to support environmental sustainability of animal production

本文推荐研究人员针对传统生命周期评估(LCA)方法在畜牧业中难以捕捉复杂生物互作的问题，开展了数学建模与LCA融合的主题研究。通过整合营养代谢模型、个体基模型及优化技术，研究揭示了模型如何提升LCA在资源消耗预测、排放清单构建及减排策略优化方面的精准度，为设计可持续动物生产系统提供了理论框架和方法支撑。

　　

随着全球人口增长和饮食结构变化，畜牧业生产系统正面临严峻的环境可持续性挑战。据研究显示，畜牧业贡献了全球13%至14.5%的人为温室气体(GHG)排放，同时占用大量土地资源，导致生物多样性丧失、氮磷循环失衡等一系列环境问题。传统生命周期评估(LCA)方法虽为环境 impact 评估提供了标准化框架，但其依赖调查数据与固定排放因子的模式难以捕捉动物生产系统中复杂的生物过程与管理策略间的动态交互，限制了其在决策支持中的应用。

为突破这一瓶颈，Alice Cadéro、Luis Orlindo Tedeschi和Florence Garcia-Launay在《Journal of Animal Science》发表综述，系统探讨了数学建模如何革新畜牧业LCA方法论。研究表明，通过将过程基模型(process-based models)、个体基模型(individual-based models)与LCA框架深度融合，能够从动物个体到生产系统等多尺度精准预测资源利用效率、养分排泄规律及污染物排放动态，为优化饲养策略、遗传选育及粪污管理提供科学依据。

研究团队通过整合营养代谢模型(如猪生长模型InraPorc)、个体基模拟技术及优化算法，构建了从动物生理反应到系统级环境影响的预测框架。关键技术包括：(1)基于动物生理的动态模型预测采食量、生长性能及氮磷排泄；(2)利用个体基模型捕捉群体内动物变异性与管理措施的互作效应；(3)结合优化模型平衡环境与经济目标，识别最佳减排路径；(4)应用不确定性分析(UA)与敏感性分析(SA)验证模型稳健性。部分研究还引入了来自欧洲和美洲的畜牧业生产数据作为验证队列。

动物模型的应用

通过动态机制模型（如InraPorc）模拟动物生长与排泄过程，研究发现传统LCA中采用固定排放因子（如IPCC Tier 1）会忽略饲粮组成差异对氮排泄的影响。例如，在对比豆粕与菜籽粕饲粮时，模型精准量化了蛋白质水平变化对粪便氮输出的调控作用，为低排放饲粮设计提供了依据。

群体与农场级模型的拓展

生物经济模型（如IFSM、FarmDyn）将动物生产与经济效益耦合，模拟不同生产策略下温室气体排放轨迹。研究表明，通过优化饲料配方与畜群结构，可在维持经济收益的同时降低碳足迹，但需注意系统级反馈（如奶肉生产比例变化）可能抵消局部减排效益。

个体基模型的创新价值

研究团队开发了基于对象编程（OOP）的个体基模型工作流，通过五步法实现从动物参数化到生命周期清单（LCI）的生成。该模型成功量化了批次管理、健康状态与饲喂策略的交互作用，证明个体差异化管理可显著降低单位产品的环境 impact。

排放模型的层级进阶

针对甲烷（CH₄）、氨（NH₃）等污染物，模型从默认排放因子（Tier 1）向机制模型（Tier 3）演进。例如，反刍动物瘤胃功能模型能够捕捉饲粮结构对甲烷转化因子（Ym）的影响，而粪污管理模型则通过模拟碳氮循环动力学，提升了排放预测的时空精度。

优化模型与遗传选育的整合

多目标优化模型被用于平衡饲料成本与环境效益，如在猪饲料配方中引入环境影响权重，可降低全系统碳足迹。同时，个体基LCA为环境表型鉴定提供了新方法，通过模拟“子代群体”环境表现评估亲本遗传价值，推动低排放育种策略发展。

研究结论强调，数学建模将LCA从静态描述工具转化为动态预测框架，使其能够评估多场景、多尺度的可持续发展路径。未来研究需重点突破粪污排放机制建模、区域级系统优化及精准畜牧业（PLF）数据融合等挑战，以支撑证据驱动的畜牧业政策制定。这一方法论革新为应对全球畜牧业环境挑战提供了关键科学支撑。