Anbausysteme sind eine der wichtigsten Komponenten im Pflanzenproduktionssystem, das intensiviert wird, um eine wachsende Weltbevölkerung zu ernähren. Frühere Studien konzentrierten sich auf hohe Erträge und weniger auf die Produktion von Nährstoffen und Vitaminen für die menschliche Ernährung. Seit der Grünen Revolution dominiert ein Winterweizen-Sommermais-Doppelanbausystem die Nordchinesische Ebene (NCP), wobei der zunehmende Einsatz von Düngemitteln, Pestiziden und Bewässerung für eine hohe Getreideproduktion für die Ernährungssicherheit zu einer starken Erschöpfung des Grundwassers und zur Folge hat eine Reihe von Umweltproblemen wie Wasserverschmutzung.
Um mehrere Ziele für hohen Ertrag und gute Qualität sowie weniger Grundwasserentnahme zu erreichen, arbeiteten Wissenschaftler der Wageningen University & Research und der China Agricultural University zusammen und erstellten ein Optimalitätsmodell mit mehreren Zielen, um eine neue Konfiguration für die 30 Arten von diversifizierten Anbausystemen zu schaffen, die praktiziert werden in der NKS auf regionaler Ebene, um die Kompromisse zwischen Indikatoren der Wirtschafts-, Ernährungssicherheits- und Umweltleistung zu koordinieren. Ihre Studie wurde veröffentlicht in Grenzen der Agrarwissenschaft und -technik.
Basierend auf den etablierten Anbausystemen Datenbank zusammengestellt von Yang et al. (2021), Jeroen CJ Groot (Wageningen University & Research) und Yang (China Agricultural University) bewerteten umfassend die Leistung von 30 Fruchtfolgen für mehrere Indikatoren, darunter Ertrag, wirtschaftlicher Nutzen, Grundwasserverbrauch, Vitamin C, Nahrungsenergie und Futterertrag. Hauptkomponentenanalyse (PCA) und hierarchische Clusteranalyse (HCA) wurden verwendet, um die potenziellen kooperativen Anbausysteme mit mehreren Zielen zu erhalten. Der evolutionäre Algorithmus der differentiellen Evolution und das Pareto-Optimierungsmodell wurden für die Mehrzieloptimierung verwendet, um die Neukonfiguration diversifizierter Anbausysteme mit Mehrziel-Kompromissen und Synergien auf regionaler Ebene zu erreichen.
Ihre Ergebnisse zeigten, dass die Leistungen der verschiedenen Anbausysteme in Bezug auf die oben erwähnten bewerteten Indikatoren unterschiedlich sind. Es gab eine synergetische Beziehung zwischen wirtschaftlichen Einnahmen und Nahrungsergänzung, Nahrungsenergie und Futtermitteln, die jedoch mit dem Rückgang des Grundwassers einherging. Vitamin C hatte eine negative Korrelation mit Futterprodukten. Daher ist es für die Anpassung und Optimalität der regionalen Pflanzstruktur von entscheidender Bedeutung, die Kompromisse zwischen mehreren Zielen und die synergetische Bewertung zu berücksichtigen, um den Anforderungen der Menschen nach einem besseren und gesünderen Leben gerecht zu werden.
In Anbetracht des Multiziel-Kompromisses und der Synergie von Grundwasserspiegelrückgang, Nahrungsenergie, wirtschaftlichen Vorteilen, Vitamin C und Futterausbeute schlugen die Forscher Optimierungslösungen für die Neukonfiguration der Pflanzstruktur vor, die auf diversifizierten Anbausystemen statt auf der einfachen Anbaufläche einer bestimmten Kultur basieren . Dies ist ein neuer und wichtiger Gesichtspunkt ihrer Studie. Es wird vorgeschlagen, dass sich die Optimierung der Pflanzstruktur in der zukünftigen Studie direkt auf die potenziellen Anbausysteme konzentrieren und auf diese einwirken sollte, anstatt auf die Aussaatfläche für Einfachkulturen. China ist ein typisches Land für mehrere Anbausysteme, was die Systemproduktivität durch Erhöhung des Anbauindex erhöht. Es ist von entscheidender Bedeutung, die zeitliche und räumliche Ausgestaltung unterschiedlicher Fruchtfolgen und Fruchtkombinationen umfassend zu berücksichtigen.
Daher schlugen sie eine neue Perspektive für die Anpassung der regionalen Pflanzstruktur vor.
(1) Es sollte eine multiobjektive integrierte Bewertung von Anbausystemen durchführen, die mehrere Dimensionen von Getreideertrag, wirtschaftlichem Nutzen, grüner Umgebung, gesunder Ernährung und Bodengesundheit berücksichtigt, was die nachhaltige Entwicklung des landwirtschaftlichen Systems positiv fördert.
(2) Es sollte den Optimierungsalgorithmus zunehmend verbessern und aktualisieren, wie genetische Algorithmen, Monte-Carlo-Simulationen, Fuzzy-Programmieralgorithmen und Pareto-Mehrzieloptimierung, die direkt auf das Anbausystem ausgerichtet sind und nicht auf die einfache Pflanzfläche einer bestimmten Kultur. Das Studienobjekt konzentriert sich auf die Optimalität diversifizierter Anbausysteme, impliziert die zeit- und raumskalige Konfiguration von Feldfrüchten auf regionaler Ebene. Das Farm-Design-Modell (Groot et al., 2012) basierend auf der Pareto-Optimierung, die von ihrer Studie verwendet wird, hat sich als gutes Werkzeug für die Neukonfiguration von Pflanzen erwiesen, das wichtige Hinweise für politische Entscheidungsträger liefert, um die Pflanzstruktur in verschiedenen Maßstäben anzupassen.
(3) Es ist auch dringend erforderlich, der Multizieloptimierung und Neukonfiguration von Anbausystemen unter zukünftigen Klimawandelszenarien Aufmerksamkeit zu schenken, um die Widerstandsfähigkeit des landwirtschaftlichen Systems zu erhöhen.
Jeroen CJ Groot und Xiaolin Yang, Trade-offs In the Design of Sustainable Cropping Systems On A Regional Level: A Case Study on the North China Plain, Grenzen der Agrarwissenschaft und -technik (2022). DOI: 10.15302/J-FASE-2021434
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