基于元分析的耕作系统优化促进作物生产力、水分利用效率与碳排放协同提升

为解决气候变化环境下耕作系统(TS)可持续优化难题，来自中国东北的研究团队创新性提出基于元分析的多目标非线性模型框架，通过优化种植结构(水稻+3.1%、大豆+0.7%、玉米-2.8%)与耕作方式配比(NT占54%)，实现经济效益提升37.5%、节水12%及减排11%的协同效应，为农业水土资源管理提供科学决策工具。

　　

这项突破性研究揭示了耕作系统(Tillage System, TS)中种植结构、耕作方式与水分管理的精妙协同机制。通过构建元分析驱动的多目标优化模型，科研团队在东北农业区实现了"三重增效"：当免耕(No-tillage, NT)占比提升至54%，配合水稻种植面积增加3.1%的结构调整，系统奇迹般地达成节水12%、减排11%的环保绩效，同时经济效益跃升37.5%。

研究特别发现不同气候情景(SSP2-4.5与SSP5-8.5)下，水分分配与种植面积呈现敏感性差异。深度耕作(Deep Tillage, DT)、浅耕(Shallow Tillage, ST)和免耕的科学配比(0.20:0.25:0.54)犹如"生态调节旋钮"，为应对气候变化提供了精准的农业适应方案。该模型框架犹如给农田装上了"智能导航系统"，指引着水土资源走向高效低碳的未来。