新型算法精准助力水稻有机与矿物施肥，推动农业可持续发展

为解决水稻施肥难题，研究人员开展 NFOA 算法研究，结果表明其可优化氮肥管理，意义重大。

　　

一、研究背景：水稻施肥面临的挑战

在全球粮食需求日益增长的今天，农业生产肩负着重大使命。水稻作为世界上重要的粮食作物之一，其产量和质量直接关系到粮食安全。然而，在水稻种植过程中，氮肥的管理却面临着诸多难题。

传统上，农民主要依据经验和过往数据进行施肥决策，采用统一的施肥方式。但实际上，不同稻田、同一稻田的不同区域以及不同年份，水稻对氮肥的需求差异很大。这种 “一刀切” 的施肥模式，不仅造成氮肥利用效率（NUE）低下，还带来了一系列环境问题，比如氮素淋失污染水体、氨气挥发破坏大气环境等，同时也增加了种植成本，降低了经济效益。

与此同时，随着可持续发展理念的深入人心，农业生产对资源高效利用和环境保护的要求越来越高。一方面，矿物肥料价格不断上涨，资源日益稀缺，且其长期大量使用导致土壤肥力下降；另一方面，有机肥料虽能改善土壤健康、促进养分循环，但因养分含量和释放规律不稳定，在替代化学肥料时，常因氮素供应不足导致水稻减产。因此，如何精准计算水稻的氮肥需求，实现有机和矿物肥料的有效结合，成为农业领域亟待解决的关键问题。

二、研究概况：突破困境的探索

为了攻克这些难题，来自西班牙的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《Agronomy for Sustainable Development》上。研究团队希望通过改进现有技术和方法，找到一种能精准计算水稻氮肥需求的方案，让水稻在生长过程中获得适量的氮素，既能保证产量，又能提高氮肥利用效率，减少对环境的负面影响。

在研究过程中，研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：

1. 数据采集技术：利用手持光学传感器（如 GreenSeeker?）在地面测量归一化植被指数（NDVI），获取作物生长信息；同时，收集 Sentinel - 2 卫星图像数据，其具有高分辨率和广泛覆盖范围，能从宏观角度监测稻田状况。
2. 算法构建与优化：基于前人研究成果，对氮肥优化算法（NFOA）进行改进。结合作物光谱特性、生长度日数（GDD）等数据，构建更精准的产量预测模型和氮肥推荐模型。
3. 多试验与数据分析：开展多个田间试验，包括有机和矿物氮肥用量试验、NFOA 算法性能试验等，并对商业稻田进行实地评估。运用方差分析、回归分析等统计方法，对收集到的数据进行深入分析，评估不同施肥策略下的氮肥利用效率、产量等指标。

三、研究结果：新技术带来的希望

1. 创新有机肥料管理方法：通过分析两年间矿物和有机施肥稻田的数据，发现基于 NDVI 和生长度日数计算的季内产量估计值（INSEY），能有效预测水稻的潜在产量。这一指数与产量的相关性很强，相关系数 R²达到 0.73，表明该方法适用于不同施肥策略的稻田，为精准施肥提供了有力依据。
2. 提高氮肥推荐精准度：在水稻的两个关键生育期 —— 穗分化期和分蘖盛期，研究人员利用手持传感器数据建立了产量预测方程。结果显示，分蘖盛期建立的模型预测精度更高，其 R²达到 0.73 ，比以往在小麦和水稻矿物施肥研究中得到的模型精度还要高。不过，研究也发现，基于 NDVI 的响应指数在预测实际作物对氮肥的响应时存在一定偏差，尤其是在有机施肥稻田中，这表明评估有机施肥稻田的氮素状况面临更多挑战。
3. 克服产量预测局限性：研究表明，NFOA 预测的潜在产量与实际产量之间存在显著相关性，R²为 0.74 ，与之前矿物施肥研究的结果相近。但在高冠层密度的稻田中，由于 NDVI 饱和效应，模型预测会出现偏差。此外，卫星光谱信息也存在大气校正、反射率校准等问题，影响了预测的准确性。尽管如此，当能准确估计收获作物的响应指数时，NFOA 模型仍能提供较为精准的氮肥推荐。
4. 提升经济效益与可持续性：在 NFOA 算法性能试验中，与传统固定施肥量相比，NFOA 策略在保证产量的同时，显著提高了氮肥利用效率。例如，与当地常用的 200 kg N ha^-1固定施肥量相比，NFOA 策略可节省高达 40% 的氮肥，氮肥农学效率提高 28%，部分因素生产力提高 29%。在商业稻田的评估中也发现，NFOA 方法能根据不同稻田的实际情况提供更精准的施肥建议，虽然推荐施肥量与农民的常规施肥量差异不大，但更具针对性，有助于实现更合理的氮素投入和产出平衡，减少环境污染，增加农民收入。

四、研究结论与意义：迈向农业可持续发展的重要一步

综上所述，本研究成功验证了基于 NFOA 的新型施肥方法在指导水稻变量施氮方面的有效性。该方法能够根据稻田冠层反射率读数，为实际农业生产提供精准的数据驱动施肥方案，尤其适用于同时使用有机和矿物肥料的稻田，为精准施肥领域填补了重要空白。

从实际应用角度来看，NFOA 决策工具可优化商业稻田的氮肥管理，无论采用何种肥料类型，都有助于提高农民的净收入，增强农业的可持续性，是农民优化施肥实践的有力助手。然而，研究也指出，为了更好地实现精准养分管理，还需进一步完善算法和遥感工具。未来的研究应涵盖更多不同的水稻品种、环境条件、地理位置和季节，以确保该方法在各种情况下都能保持适应性和可靠性。

这项研究为水稻施肥管理提供了新的思路和方法，有望推动农业向更加精准、高效、可持续的方向发展，为全球粮食安全和环境保护做出积极贡献。