Discover Sustainability·9月26日 · 周六论文农业人工智能与决策模型阅读 0
A decision support tool for sustainable cropping pattern and irrigation management under water and nitrogen trade offs
Hoda Fouladi · Mohammad Hassan Tarazkar · Mansour Zibaei
论文解读
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速览
集成DSSAT与多目标优化，为伊朗平原提供兼顾经济与水氮环境的种植决策工具。
方法
DSSAT作物模型+增广ε-约束多目标优化，以影子价格量化水损失。
发现
优化种植模式可大幅减少水耗与氮淋失，且不造成显著经济损失。
机会点
可将该水氮权衡框架扩展至不同气候区，并耦合实时气象与市场数据实现动态决策。
影响力12
信息增量21
专业深度17
信源权威13
时效性9
将DSSAT与多目标优化结合构建水氮权衡决策支持工具，方法有新意但属区域案例研究，对国内智慧农业与节水灌溉有参考价值。
原文摘要
摘要 可持续的水资源和氮素管理已成为农业系统面临的重大挑战，尤其是在面临日益加剧的水资源短缺和环境退化的地区。因此，本研究将农业技术转移决策支持系统（DSSAT）与多目标优化框架相结合，以评估伊朗法尔斯省达里翁平原在2022—2023年生长季的最优种植模式。与传统单目标方法不同，本研究采用增强ε-约束方法生成帕累托最优解，以最大化经济收益并最小化水分损失，同时在固定施氮量下将氮素淋失作为环境结果进行评估。结果表明，当前管理实践导致了不必要的水资源消耗和较高的氮素淋失，而优化后的种植模式能够在不造成重大经济损失的情况下大幅降低环境影响。此外，本研究采用影子价格方法将水分损失转化为隐性经济成本，从而能够在不同种植模式下明确评估节水情景的经济价值。总体而言，本研究开发了一种决策支持工具，有助于农民和政策制定者识别兼顾盈利能力与长期环境可持续性的种植策略。
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