Pareto-front-based optimization of irrigation and nitrogen application schedule in Sandy-soil maize: Trade-offs among yield, water productivity, nitrogen physiological efficiency, and grain nitrogen concentration

背景 制定合理的灌溉与施氮方案（INASs）对砂质土壤上的玉米生产至关重要，因为砂质土壤的保水性和保肥能力较低，作物表现对季内水分和氮素管理高度敏感。然而，大多数基于作物模型的优化研究主要关注产量和资源利用效率，而籽粒营养品质及优化方案的经济可行性受到的关注较少。目的 本研究旨在构建CERES-Maize–NSGA-III耦合框架，优化砂质土壤浅埋滴灌玉米的灌溉与施氮方案，明确产量、作物水分生产力（WPc）、氮素生理效率（PEN）和籽粒氮浓度（GNC）之间的权衡关系，并通过部分预算分析评估所选候选方案的经济表现。方法 利用两年田间观测数据对CERES-Maize模型进行校准和验证，随后与NSGA-III算法耦合，优化灌溉时间、灌溉量、施氮时间和施氮量。对Pareto最优方案进一步开展候选方案筛选、天气年胁迫测试和部分预算经济敏感性分析。结果与结论 CERES-Maize模型能够以可接受的精度再现玉米生长、产量、季节性水分利用和总氮吸收量。Pareto前沿揭示了产量、WPc、PEN和GNC之间明显的权衡关系。以历史农户产量基准筛选出的16个高产（HY）候选方案在全部五个模拟年份中均超过了相应天气匹配的农户产量，并在所有测试的价格—成本组合下保持正的ΔPNR。在这些候选方案中，HY01表现出最强的产量和部分预算综合表现，其五年平均模拟产量最高（12,003.2 kg/ha），且在测试的天气年和价格—成本组合下，相对于相应农户管理方案的平均ΔPNR最高（1,307.83元/ha）。相比之下，距离理想点折中方案在每个天气年的产量均低于相应的农户管理方案，且其经济表现依赖于天气和价格—成本条件。意义 所提出的框架为砂质土壤玉米生成候选灌溉施氮方案并阐明产量、WPc、PEN和GNC之间的权衡关系提供了生物物理优化工具。天气变异性