中国畜禽粪污养分空间解耦诊断：驱动机制与可持续再分配的多目标优化

《npj Sustainable Agriculture》：Diagnosing spatial decoupling of manure and crop nutrients in China: drivers and multi-objective optimization for sustainable redistribution

本研究针对中国畜禽粪污养分与作物需求空间不匹配问题，通过诊断氮磷养分失衡分布格局与驱动机制，构建了基于NSGA-II算法的省际粪污再分配优化模型。该研究在最小化运输距离与施用阶段温室气体排放的同时，将粪污养分从过剩区转移至缺肥区，使氮磷的土地承载力饱和度分别降低39.3%和24.1%，温室气体排放增幅控制在8.5%以内，为区域循环农业与生态可持续发展提供了量化依据。

　　

在中国快速发展的畜牧业背后，隐藏着一个严峻的现实：每年产生的庞大畜禽粪污并未有效转化为农田养分，反而成为污染源与资源浪费的双重难题。截至2023年，中国畜牧业饲养量已达82.6亿头，产生粪污38亿吨，占全球总量一半，但资源化利用率仍低于60%。这种“有肥不能用、缺肥无处找”的怪圈，根源在于畜禽养殖与作物生产的地理分离——约70%的养殖业集中在10个省份，与粮食主产区严重错位。

这种空间解耦导致了两极分化：西部养殖密集区养分过剩，造成水体富营养化与土壤重金属积累；而东北、华北等粮食主产区却因长期“索取”而土壤退化，不得不依赖化肥维持产量。面对2025年粪污资源化利用率超80%的政策目标，如何打破区域壁垒，实现养分高效循环，成为农业绿色转型的关键。

为破解这一难题，研究人员在《npj Sustainable Agriculture》发表了开创性研究。他们首次在全国尺度上诊断了氮磷养分的空间流动格局，并引入多目标优化算法(NSGA-II)，设计了一套科学合理的粪污跨省再分配方案。该方案不仅考虑了养分平衡与生态阈值，还将运输成本与温室气体排放纳入优化目标，为区域养分管理提供了全新思路。

关键技术方法

研究团队基于《畜禽粪污土地承载力测算技术指南》与国家污染源普查数据，计算了各省粪污养分供给量与作物需求量。通过主成分分析(PCA)识别驱动因子，利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行多目标优化，最终确定最优再分配路径。温室气体排放采用排放因子法估算，其中N₂O排放基于本地化参数计算，CH₄排放依据有机肥施用量与作物类型关联分析。

养分供需格局与空间错配诊断

研究显示，2020年中国畜禽粪污提供氮(N)694万吨、磷(P)117万吨，但分布极不均衡。从供给看，山东、四川、河南成为养分“热点”，贡献全国22%以上的粪污养分，而北京、上海等都市区贡献不足0.6%。从需求看，黑龙江、四川、河南等产粮大省氮需求最高，其中黑龙江达155万吨，占全国近10%。这种“西肥东缺”、“南磷北氮”的格局，导致青海、西藏等西部省份氮磷饱和度(LCCSR)高达7.58和1.91，远超生态安全阈值，而黑龙江、吉林等粮食主产区却出现严重养分赤字。

驱动机制解析

通过主成分分析发现，经济发达地区通过完善的处理设施将粪污资源化率提升至60%以上，而传统农区因种养脱节导致直接排放率超20%。畜禽养殖强度与人口密度、GDP呈正相关，但与磷养分利用率呈负相关，说明养殖规模扩大并不必然提升资源化效率。值得注意的是，氮盈余对“粪污回收效率”敏感，而磷盈余同时受种植结构影响，这与氮易迁移、磷易富集的特性密切相关。

优化再分配方案与实施效果

研究设计了三条主要调配路径：将西藏0.146万吨氮、0.023万吨磷调配至新疆、甘肃、四川、云南；将青海0.144万吨氮、0.022万吨磷调配至甘肃、四川、新疆、云南；将福建剩余氮素养分进行省內优化。实施后，西藏氮磷饱和度从7.58/1.91降至1.00/0.252，青海从6.03/2.58降至1.00/0.428，福建从1.04降至1.00。全国氮磷平均饱和度分别下降39.3%和24.1%，养分缺口得到有效缓解。

温室气体排放权衡

再分配带来的温室气体增加控制在8.5%以内。其中四川、云南因水稻种植接收粪肥后，CH₄排放增加最显著，全球增温潜势(GWP)分别上升8.44%和6.64%。但通过优化运输路径与施用方式，其他省份增幅不足1%，实现了减排与肥效的平衡。

研究结论与展望

该研究证实，通过多目标优化算法实现的粪污养分空间再分配，能够在不显著增加碳成本的前提下，将养分缺口缩小近四成。这种“以空间换效率”的策略，为破解种养脱节提供了新路径。未来需建立跨省生态补偿机制，将粪肥管理纳入碳核算体系，推动农业从“资源-产品-废弃”的线性模式向“资源-产品-再生资源”的循环模式转变。

值得注意的是，该研究首次将温室气体排放作为优化约束，打破了传统养分管理只关注供需平衡的局限，为碳中和目标下的农业绿色转型提供了量化工具。随着数字技术发展，这种多目标优化框架可进一步与物联网、区块链结合，实现养分流动的实时监控与精准调度，最终建成“从哪里来、回哪里去”的智慧循环农业系统。