综述：数据驱动建模平台在除草剂抗性研究中的重要性

本文系统评述了除草剂抗性(HR)的全球现状与经济影响，提出整合社会经济、环境及技术因素的数据驱动建模框架。作者强调，当前研究缺乏跨学科协同，需结合空间建模、遥感和大数据分析预测抗性热点，推动可持续农业实践。推荐关注整合杂草管理(IWM)、作用机制(MoA)轮换等策略，为政策制定提供科学依据。

　　

除草剂抗性的全球挑战与现状

除草剂抗性(HR)已成为威胁全球粮食安全的重大问题。国际调查显示，截至2021年全球已记录518例HR案例，涉及267种杂草，其中美国(131例)和澳大利亚(89例)最为严重。澳大利亚的谷物产区因长期依赖单一除草剂和免耕技术，成为HR的“重灾区”，尤以一年生黑麦草(Lolium rigidum)和野萝卜(Raphanus raphanistrum)的抗性最为突出。

经济与生态的双重冲击

HR直接导致生产成本飙升。以澳大利亚为例，仅冬季谷物生产中，杂草造成的损失达33亿澳元，其中抗性黑麦草治理成本高达1.032亿澳元。农民被迫转向非化学防控（如机械除草或轮作），但劳动强度增加可能抵消短期收益。长期来看，抗性管理虽初期成本高，但18年后利润可提升14-17%。此外，HR还加剧土壤退化与生物多样性丧失，凸显环境管理的紧迫性。

抗性驱动因素的多维解析

HR的演变是生态与社会经济因素交织的结果：

• 农艺实践：单一除草剂频繁使用（如草甘膦）加速抗性选择。
• 环境变量：降雨、温度及土壤类型影响杂草种群动态。
• 基因流动：抗性基因通过种子扩散在区域间传播。
• 经济压力：农民因短期利润偏好高效益除草剂，忽视抗性风险。

现有研究的局限与创新方向

当前模型多局限于单田块尺度，忽视空间异质性。文本挖掘揭示，高频词如“除草剂”“作物”占比高，但“预测建模”研究不足。作者提出整合遥感、GIS和农户行为数据的平台，构建国家尺度HR风险地图，指导精准干预。例如，结合抗性监测数据与气候变量，可预警高风险区并推荐HRAC（除草剂抗性行动委员会）认可的MoA轮换策略。

未来框架：从预测到实践

拟议的“抗性风险分区图”将融合管理史、流行病学及社会经济数据，通过机器学习权重分配实现动态预测。例如，澳大利亚计划通过AHRI和GRDC数据库校准模型，输出区域化治理方案。该框架强调国际合作，共享抗性监测数据以应对跨境传播威胁，最终推动IWM（整合杂草管理）的规模化应用。

结语

HR治理需跳出单一技术视角，通过跨学科协作平衡经济与生态目标。数据驱动平台不仅能延缓抗性进化，还可降低农药环境足迹，为全球粮食系统韧性提供支撑。