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我们通过小程序科研零时差追踪到: Sustainable Production and Consumption近期发表题为“Coupled water-energy-carbon footprints in intensifying agriculture: Mechanisms and spatial dynamics”的文章。第一单位为东北农业大学。
doi: https://doi.org/10.1016/j.spc.2026.01.010
作者邮箱：limo0828@neau.edu.cn, xuyaowen@neau.edu.cn
标签：#农业集约化 #水-能-碳纽带 #气候变化 #随机森林 #空间自相关 #耦合协调度

本文内容速览：

1. 1. 提出科学问题
2. 2. 文章的主要结论
3. 3. 分析过程和方法
4. 4. 研究的局限性

1. 提出科学问题

1.1 研究领域现状

全球农业系统正面临确保粮食安全与应对资源环境约束的双重压力。农业作为全球淡水消耗、能源使用和温室气体排放的主要行业，其发展模式正从传统的高投入、高消耗、高排放向可持续集约化转型。中国作为农业大国，农业集约化水平不断提高，但集约化对水-能-碳（WEC）足迹的综合影响及其内部耦合机制尚不完全清晰。现有的研究多集中于单一足迹或宏观尺度，缺乏在高空间分辨率下对多种足迹交互作用的细致刻画，尤其是在气候变化和水资源约束背景下的动态响应规律亟待挖掘。

1.2 本文要解决的关键科学问题

• • 问题 1: 如何在公里网格尺度上准确量化不同作物类型的农业集约化水平与水-能-碳足迹？
• • 问题 2: 农业集约化与WEC足迹之间存在怎样的空间关联与聚类特征？
• • 问题 3: 在未来气候情景及水分胁迫条件下，集约化系统与资源环境效率之间的耦合协调关系如何演变？

1.3 研究的理论/现实意义

本研究开发了一个集成了机器学习产量预测、蒸散发模拟和空间计量分析的综合分析框架。理论上，它深化了对农业生产系统中资源-环境交互机制的理解，揭示了水分约束对系统协调性的非线性影响。现实中，研究结果为不同区域制定差异化的绿色转型策略提供了科学依据，有助于在保障粮食产量的同时，优化资源配置并降低环境代价。

2. 文章的主要结论

研究系统评价了中国主要粮食作物在当前及未来气候情景下的集约化水平与WEC足迹。

• • 结论 1: 农业集约化水平与WEC足迹具有显著的空间异质性。集约化高值区主要分布在华北平原、长江中下游平原和珠江三角洲，而WEC足迹则表现出东南沿海低、西北内陆高的空间性格局。
• • 结论 2: WEC足迹组分之间存在强烈的协同效应。能源投入与灰水足迹的相关系数高达0.90，表明高能耗生产模式往往伴随着严重的水环境压力。
• • 结论 3: 水分胁迫是制约系统耦合协调性的关键因子。在正常水分供应下，多数省份处于中高度协调状态，但在水分胁迫情景下，耦合协调度显著下降，尤其是在西南和西北地区，水分缺口显著放大了资源环境权衡风险。

3. 分析过程和方法

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本研究构建了一个多步骤的空间分析框架，旨在解构农业集约化与水-能-碳纽带的交互机制。

第一步是农业集约化指数（AI）的构建。作者从投入强度和利用效率两个维度选择了三个关键指标：灌溉面积比例、灌溉水利用系数和化肥施用强度。通过极差标准化处理后，采用等权重加权求和法计算综合指数。这种处理方式保证了指标间的空间可比性，反映了农田基础设施建设与化学投入的综合强度。

第二步是多维资源环境足迹的量化。

1. 1. *水足迹（WF）*计算基于虚拟水理论，整合了蓝水（灌溉水）、绿水（有效降水）和灰水（稀释污染物所需淡水）。其中灰水足迹重点考察氮肥流失带来的水质影响。
2. 2. *能源足迹（EF）*涵盖了农业生产中的直接和间接投入，包括机械作业电力、化肥农药的隐含能、地膜以及灌溉抽水的能耗。
3. 3. 碳足迹（CF）则是一个综合指标，包括投入品产生的CO2、施肥导致的N2O排放、稻田CH4排放，并扣除了作物残余与根系的固碳量。

第三步是基于随机森林（RF）的作物产量空间化模拟。这是本文的方法学创新点之一。

为了在1km分辨率下获取准确的产量数据，作者利用5km分辨率的观测产量作为目标变量，提取对应的气象、土壤、田间管理等特征变量进行训练。模型通过时空交叉验证确保了泛化能力。随后，将训练好的模型应用于1km分辨率的特征数据集，实现产量的空间下尺度转换。

第四步是水分胁迫下的产量校正。作者引入了Doorenbos-Kassam（DK）模型，通过计算实际蒸散发与最大蒸散发的亏缺量，对RF预测的潜在产量进行修正。这一步模拟了水分约束对生产力的非线性抑制作用，使研究能够对比“理想水分”与“实际胁迫”两种情景。

第五步是空间关联与耦合分析。

1. 1. 采用双变量局部莫兰指数（Bivariate Local Moran’s I）和LISA聚类图来识别集约化水平与各足迹之间的空间依赖模式，如高集约化-高足迹（HH）等聚类。
2. 2. 建立耦合协调度（CCD）模型，评价AI系统与WEC综合指数之间的同步性与平衡性。

第六步是未来情景模拟。结合CMIP6下的三种典型浓度路径（SSP126, SSP245, SSP585），预测2030、2040和2050年三个时间点的WEC足迹演变趋势。

在结果展示上，作者通过小提琴图与相关性矩阵揭示了变量间的统计分布规律，证明了能源投入对碳排放的决定性作用。

通过LISA聚类分析，研究发现不同作物（如小麦与水稻）在集约化过程中的资源环境代价存在显著差异。

最后，通过多情景箱线图对比，清晰展示了水分胁迫如何加剧地域间的协调性差异，强调了水资源管理在纽带治理中的核心地位。

4. 研究的局限性

本文在方法实现上存在若干改进空间。首先，随机森林产量预测的精度高度依赖于输入数据的空间分辨率，在极端气候条件下（如特大干旱或洪涝）可能会低估产量的波动性。其次，在能源与碳足迹计算中使用的投入产出系数多为全国平均水平，未能完全捕捉到不同地区生产技术更新带来的动态效率变化。最后，本研究尚未考虑经济收益或政策干预对农民集约化行为的反馈影响，未来需要整合社会经济模型以实现更全面的可持续性评价。

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