《npj Sustainable Agriculture》：Multi-year study of maize under elevated tracking agrivoltaic system and simplified yield modeling
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为应对人口增长和气候变暖对农业与能源供给的双重压力，农业光伏（Agrivoltaics）系统作为提升土地利用效率、协同生产作物与太阳能的关键技术受到关注。本研究针对非耐荫C4作物玉米，在印第安纳州开展了为期多年的实验，探究抬升式光伏阵列遮荫对其生理和产量的影响，并开发了基于辐照度与土壤湿度的简化产量预测模型。研究发现，在约20-25%的遮荫条件下，玉米杂交种的产量平均仅降低7.7%，而土地当量比（Land Equivalence Ratio, LER）平均达1.37，表明玉米在农光系统中具有应用潜力，为大规模商业化农田推广农业光伏提供了重要依据。
在人口持续增长与气候变暖的双重挑战下，全球农业和能源系统都承受着前所未有的压力。一方面，更炎热、更漫长的夏季以及频发的极端高温天气给农作物生产带来额外胁迫；另一方面，满足不断增长的能源需求又呼唤着更多清洁、可再生的能源供给。太阳能光伏（Photovoltaics, PV）作为一种主要的可再生能源形式，其部署规模正在迅速扩大。然而，一个现实的矛盾随之浮现：最适宜铺设大规模光伏阵列的土地，往往是那些平坦、连片的农田。这就引发了所谓的“粮食与燃料”之争——是应该用宝贵的耕地来种植庄稼，还是用来生产绿色电力？
有没有一种两全其美的方案，能让同一块土地既长出粮食，又发出绿电呢？答案就是农业光伏（Agrivoltaics, AgPV）。这个概念简单来说，就是在农田上方架设光伏板，实现“板上发电，板下种植”。然而，并非所有作物都能适应光伏板下的遮荫环境。此前的研究多集中于生菜、猕猴桃等耐荫作物，而对于像玉米（Zea mays (L.)）这样重要的C4大田作物——它在美国、中国、巴西等国的农业用地中占据极大比例，且传统上被认为不耐荫——其在农光系统中的表现究竟如何，相关研究却相对匮乏。这成为了农业光伏技术能否在广袤的粮食主产区大规模推广的一个关键未知数。
为此，一项发表在《npj Sustainable Agriculture》上的研究，在美国印第安纳州西拉法叶的农业研究与教育中心（ACRE）展开了一场为期多年的实地探索。研究人员想知道：在抬升式、可跟踪的农光系统下，遮荫会对玉米的生长和最终产量产生怎样的具体影响？我们能否建立一个简单有效的模型，来预测遮荫条件下的玉米产量？
为了回答这些问题，研究团队建立了一个实验农场，安装了四排高6.096米、南北指向的单轴跟踪光伏板。这些板子设计巧妙：北侧是不透明的连续面板，南侧则是棋盘格状的面板，旨在创造两种不同的遮荫模式。板下种植着玉米，并与一旁完全没有遮荫的对照区进行比较。研究持续了多个生长季（2019-2022年），详细记录了玉米从抽穗、吐丝到成熟的各个关键物候期、植株高度以及最终的籽粒产量。同时，田间遍布传感器，持续监测太阳总辐照度、土壤湿度、温度等微气候数据。
利用这些宝贵的数据，研究人员不仅分析了遮荫的生理效应，还向前迈进了一步：他们开发了一个简化的产量预测模型。这个模型的核心思路是将玉米生长视为一个“限速步骤”问题，即任一时刻的“生长潜力”由当时的辐照度和土壤湿度这两个关键因素中较低的那个决定。通过一个归一化参数α，他们将土壤湿度“换算”成可与辐照度比较的值，然后对玉米整个生长期内“每日最小有效生长因子”进行累加，最终与实测产量建立线性关系。这个方法避免了传统作物生长模型需要大量参数、计算复杂的缺点，旨在为农光系统的设计和评估提供一个快速、简便的工具。
主要技术方法包括：
- 1.
多年期田间实验：在美国印第安纳州ACRE实验站，利用抬升式单轴跟踪光伏阵列，设置不透明、棋盘格遮荫及无遮荫对照区，进行玉米种植试验。
- 2.
多维数据采集：综合使用数据记录仪、日照强度计、光合有效辐射传感器、温湿度探头、雨量计及土壤水分传感器，持续监测田间微气候与土壤参数。
- 3.
阴影建模与空间分析：基于PVlib等工具开发AgPVSim代码，输入地理位置、气象数据及阵列物理参数，模拟预测光伏板在全天及整个生长季的阴影动态分布与空间辐照度。
- 4.
数据插补与建模：对缺失的早期土壤湿度数据，采用贝叶斯正则化神经网络，基于美国国家太阳能辐射数据库的气候数据进行训练和预测；使用反距离平方加权法进行土壤湿度的空间插值。
- 5.
简化产量模型构建：提出基于“限速步骤”的产量预测方程，将每日的辐照度与经归一化参数α换算的土壤湿度值进行比较，取其中较小者作为当日有效生长因子，累积后与产量建立线性回归关系。
研究结果：
实验结果
遮荫给玉米植株带来了多方面的影响。最直观的是成熟期的延迟。在同一时间点，农光系统下的玉米比完全暴露在阳光下的对照区玉米保持更绿的状态，表明其生理成熟滞后了数天。具体数据显示，遮荫导致玉米的生殖成熟延迟了1到3天（相当于9至37个修正生长度日）。
植株高度也受到显著抑制，遮荫区的玉米比对照区矮了3到9厘米。当然，最关键的指标——产量——也受到了影响。在遮荫最强的区域（平均遮荫约20-25%），玉米产量平均降低了7.7%。有趣的是，在2019-2022年的研究中，产量降低的幅度在不同年份间有差异（在-1.1%到13.5%之间波动），但一个趋势是：遮荫更强的区域，其产量降低的幅度有时反而略低于遮荫稍弱的区域。
建模结果
通过AgPVSim模型，研究人员精确绘制了光伏板在整个生长季投下的“阴影地图”。他们发现，如果考虑玉米植株随时间长高，光伏板与作物顶部的距离缩短，会导致阴影在植株上移动变慢，从而使靠近光伏板支撑柱的区域接收到的累积辐照度更低，这可能是导致该区域玉米成熟延迟和产量降低的原因之一。
单独分析累积辐照度或累积土壤湿度与产量的关系，线性相关性较弱。然而，当研究人员将这两个因子通过前述的“限速步骤”模型结合成一个复合变量后，该变量与玉米产量展现出了更强的相关性。对2020年和2021年数据的分析显示，这个简化模型的预测结果与实测产量的决定系数达到了0.475，具有统计显著性。
研究结论与意义：
本研究通过多年实验证实，即使是传统上被认为不耐荫的玉米，在合理的农光系统设计下（本实验为抬升式单轴跟踪，遮荫率约20-25%），也能够以可接受的产量损失（平均7.7%）实现种植。计算得出的平均土地当量比为1.37，意味着单位土地在农光协同模式下的总产出（粮食+能源）比单独种植玉米或单独安装光伏板高出37%，实现了土地利用效率的显著提升。
更重要的是，研究提出的简化产量模型，仅需辐照度和土壤湿度数据，便能对农光条件下的玉米产量进行具有一定精度的估算。这为农光系统的规划者、设计者和农户提供了一个比复杂生物物理作物模型更易使用的辅助决策工具，有助于评估在不同地点、不同气候条件下部署农光系统的潜在农业产出。
这项工作有力地挑战了“只有耐荫作物才适合农光系统”的固有观念，将农业光伏的研究和应用拓展到了玉米、大豆等占据全球大量耕地的大宗商品作物领域。这为在粮食主产区大规模推广“板上发电、板下种粮”的模式提供了关键的科学依据和实践希望。它不仅有助于在气候变化背景下稳定农业生产，为农民提供光伏发电的额外收入，还能直接促进清洁能源的生产，呼应了联合国可持续发展目标中关于零饥饿、经济适用的清洁能源和气候行动的多重诉求，展现出面向可持续发展的巨大潜力。
