未来气候变化下黑土区主栽作物类型调整可提升低产区净初级生产力20%-30%

这篇研究通过构建CNN-LSTM-SA混合模型，预测了中国东北(NEC)和美国密西西比河流域(MRB)黑土区2001-2040年作物净初级生产力(NPP)变化。研究发现：在SSP245和SSP585气候情景下，NEC地区NPP呈先升后降趋势，而MRB持续下降；通过调整4.45%-9.10%不适宜种植区作物类型，可使玉米、大豆等作物NPP提升17%-32%，为应对气候变化下的粮食安全挑战提供了科学依据。

　　

气候变化背景下黑土区作物生产力优化研究

研究背景与方法

黑土区作为全球重要粮仓，其生产力变化直接影响粮食安全。研究选取中国东北(NEC)和美国密西西比河流域(MRB)两大黑土区，采用卷积神经网络-长短期记忆-自注意力(CNN-LSTM-SA)混合模型，结合气候、土壤和植被等环境协变量，预测了2001-2040年主要作物的净初级生产力(NPP)变化。模型输入包括月均气温(Ta)、太阳辐射(SR)、降水(TP)等12类变量，空间分辨率达250m。

主要研究发现

NPP预测与变化特征：

模型预测精度显示，NEC地区玉米NPP预测R²达0.66，MRB牧场NPP预测R²为0.65。未来情景下，NEC地区NPP呈先升后降趋势，最高值出现在长白山至小兴安岭区域；而MRB地区NPP持续下降，内布拉斯加、爱荷华等高产区域降幅显著。结构方程模型(SEM)分析表明，NEC地区NPP变异75.6%由植被和土壤因素解释，而MRB地区18.4%的变异源于降水等气候因素。

作物调整方案与效果：

研究提出三步骤调整策略：基于NPP基准值、单位像素GDP和持续下降的土壤有机碳(SOC)含量。结果显示：

• NEC地区需调整面积占比4.45%-5.77%，建议减少玉米、大豆种植，增加水稻面积。调整后玉米NPP提升22.85%，水稻提升17.35%。

• MRB地区需调整面积占比4.92%-9.10%，建议减少小麦、牧场，增加玉米和大豆。调整后小麦NPP提升达32.4%，玉米提升28.5%。

环境因子交互影响

温度升高导致NEC地区SOC含量显著下降(b=-0.99)。叶面积指数(LAI)和土壤湿度对NPP的正向影响显著(b=0.46-0.52)。MRB地区气温与太阳辐射呈现强关联(标准化系数0.53-0.78)，蒸发与降水关系密切(系数-0.52-0.95)。

讨论与展望

研究创新性地将深度学习应用于跨大陆尺度的农业适应性研究。与过程模型相比，CNN-LSTM-SA模型在玉米NPP预测上R²提高0.12。但存在三点不确定性：未考虑农业技术进步的影响、极端气候事件的突发性、以及不同生长阶段作物对温度的敏感性差异。未来研究需纳入经济驱动因素，如补贴政策对作物选择的影响。

这项研究为应对气候变化的精准农业布局提供了新思路，其方法可推广至全球耕地土壤区(GCSA)，对实现粮食安全可持续发展目标具有重要意义。