灌溉区水资源优化配置的多目标协同模型：提升中国农业水生产力与气候韧性的可持续路径

《Journal of Advanced Research》：Optimizing water allocation in irrigation districts for enhanced sustainability and climate resilience

本研究针对气候变化下灌溉农业面临的水资源短缺与温室气体排放双重挑战，通过耦合DSSAT作物模型、随机森林和NSGA-II多目标优化算法，构建了灌溉区"作物-水-碳"协同优化框架。研究结果表明，优化灌溉策略可在保证粮食产量的同时，使灌溉水生产力提升11.84%，灌溉用水量降低8.6%，温室气体排放减少45.3%。该研究为协调粮食安全、水资源节约与碳中和目标提供了科学依据。

　　

在全球气候变化加剧和粮食安全需求日益增长的背景下，农业灌溉系统正面临前所未有的挑战。灌溉作为保障农业生产的关键措施，在提高作物产量的同时，也带来了水资源过度消耗和温室气体排放增加的双重压力。特别是在中国，灌溉耕地占总耕地的56%，却生产了全国77%的粮食和90%以上的经济作物，这种高强度的农业生产模式在气候变化导致的干旱频发背景下显得尤为脆弱。

传统灌溉管理往往难以平衡作物产量、水资源利用效率和碳排放之间的关系。一方面，充足的灌溉是维持作物产量的必要条件；另一方面，过度灌溉不仅加剧水资源短缺，还会因灌溉能耗增加而导致更多温室气体排放。相反，过度减少灌溉虽然可以节约水资源和降低排放，却可能造成减产风险，威胁粮食安全。这种矛盾在大型灌溉区尺度上尤为突出，由于土壤-气候条件的异质性、作物水分响应的非线性特征，以及管理策略在不同农业生态区推广的难度，使得协调多目标的灌溉策略充满不确定性。

为解决这一难题，发表在《Journal of Advanced Research》上的这项研究提出了一个创新的综合优化框架，旨在通过科学的水资源配置实现粮食生产、水资源节约和碳减排的协同发展。研究人员整合了过程基础的作物生长模拟、机器学习拟合和多目标优化技术，为气候变化下的灌溉管理提供了决策支持。

研究采用了多项关键技术方法：首先利用DSSAT作物模型对主要作物在灌溉和气候条件下的生物物理响应进行模拟，通过随机森林方法从大规模模拟输出中提取作物特异性水生产函数；然后应用NSGA-II多目标遗传算法识别水生产力、粮食生产和减排之间的帕累托最优灌溉策略。研究数据涵盖中国典型灌溉区，覆盖全国主要粮食作物（水稻、玉米、小麦、大豆）90%以上的产量，并基于CMIP6的四种气候情景（SSP1-RCP2.6、SSP2-RCP4.5、SSP3-RCP7.0和SSP5-RCP8.5）进行未来预测。

优化灌溉策略

研究结果显示，与基准年相比，优化后的灌溉量显著降低：水稻为6971.39 m³/ha（降低6.87%），玉米为3432.52 m³/ha（降低8.84%），小麦为3590.07 m³/ha（降低9.72%），大豆为5310.22 m³/ha（降低11.50%）。这种显著的节水效果得益于全国不同灌溉区用水结构的优化调整以及节水灌溉面积的增加。特别是在新疆和中部地区，传统灌溉方式效率较低、水资源浪费明显，通过引入滴灌和喷灌等节水技术，水资源利用效率显著提高。

产量与灌溉水关系

优化后全国平均产量显示，水稻为7006.11 kg/ha（基本持平），玉米为6616.62 kg/ha（增加12.40%），小麦为4776.55 kg/ha（增加8.42%），大豆为2219.65 kg/ha（增加5.73%）。玉米、小麦和大豆的产量增加可归因于几个关键因素：优化的灌溉制度确保作物在关键生长阶段获得水分，改善的土壤水分有效性促进了根系发育和养分吸收。此外，部分地区减少过度灌溉有助于缓解养分淋失和根区缺氧问题，进一步支持了产量提升。

研究还发现，西藏、山东、江苏、安徽、湖北和四川等地区需要更多灌溉来维持或提高作物产量。西藏的特殊需求主要源于其独特的高原气候，低温、强太阳辐射和缩短的生长季限制了光合效率和生物量积累，使作物生长更依赖充足的水分供应。

水生产力变化

灌溉水量的优化导致全国作物水生产力显著提高。典型灌溉区水稻、玉米、小麦和大豆的平均水生产力分别为1.32 kg/m³、3.00 kg/m³、1.97 kg/m³和0.61 kg/m³，较基准年分别提高11.30%、15.72%、10.98%和11.57%。全国平均水生产力上升至1.7 kg/m³（提高11.84%），76.67%的地区水生产力提高超过10%。水生产力分布呈现明显趋势，沿海地区较高，内陆地区较低，波动范围在0.8-3.12 kg/m³之间。

基于灌溉优化的温室气体排放

灌溉效率的提高和灌溉用水量的减少导致全国温室气体排放显著降低。优化后的灌溉部署使全国年温室气体排放量为747×10¹¹CO₂-eq，包括灌溉电力输入、柴油使用、肥料施用和作物残留产生的排放。其中83.02%归因于灌溉电力输入，涵盖提灌和节水技术的能耗。全国66.67%的省份温室气体排放下降，新疆减排效果最显著，总温室气体排放减少45.26%，其中灌溉能耗排放减少46.86%。总体而言，全国温室气体排放减少22.10%，旱地作物贡献了减排量的80.51%。

多目标权衡

优化节水灌溉面积和水量可以提升水生产力，但涉及水生产力与温室气体排放之间的复杂权衡。研究发现，向缺水地区过渡种植耐旱作物（如玉米和小麦）可以通过最大化产量和水生产力同时最小化温室气体排放来增强可持续性。不同作物类型在平衡高水生产力与低排放方面的能力各异，例如玉米表现出较高的适应能力，在缺水条件下保持高生产力和较低排放；小麦也表现出较强的韧性，通过针对性灌溉优化提高产量同时保持中等排放水平；相比之下，尽管水稻是主要粮食作物，但其适应性较有限，在干旱和缺水条件下水生产力较低、排放较高。

研究结论表明，通过作物建模与优化技术的结合，建立的"作物-水-碳"协调框架为协调粮食安全、水资源节约与碳减排目标提供了有效途径。在不同气候情景下，灌溉优化显著减少了灌溉用水量，提高了灌溉水生产力，同时维持甚至提高了主要粮食作物产量，并实现了农业温室气体排放的大幅削减，在水资源短缺地区和旱作系统中效益尤为显著。这一气候韧性灌溉优化策略为变化气候下同时保障粮食安全、节约农业用水和促进农业低碳转型提供了实用技术路径。

该研究的创新之处在于首次在全国尺度上系统评估了灌溉优化对水-粮食-碳 nexus的协同效应，为区域农业水资源管理提供了科学基础。相比传统的田间试验，DSSAT模型、随机森林算法和NSGA-II优化方法的结合实现了水资源与粮食生产之间权衡的大尺度评估，同时量化了未来气候变化情景的潜在影响。研究成果对实现联合国可持续发展目标中关于零饥饿、改善健康、确保清洁水获取和采取气候行动等多个目标具有重要贡献。