怎样科学评价作物生产管理水平并提出针对性的改进途径？资环学院王朝辉教授团队和中国农业大学张福锁院士团队崔振岭教授经过长期探索，为这一困扰作物高效生产的难题提供了一个答案。研究成果以“Data-driven nitrogen management benchmarks support China's wheat self-sufficiency by 2030”为题，于7月8日刊登在《Nature Food》。资源环境学院在读博士研究生米晓田为该论文第一作者，何刚副教授、王朝辉教授和中国农业大学资源与环境学院崔振岭教授为共同通讯作者。

针对作物生产管理水平定量评价难、改进措施针对性不强的问题，以小麦为研究对象，通过多年多点田间试验、大规模农户调研和文献数据分析，创新性地构建了以氮吸收和氮盈余为核心的氮管理标准，用于评价小麦生产管理水平。大规模农户调查显示，我国仅有20%的小麦收获面积满足氮管理标准，现状亟需改善。

为提供数据驱动的氮管理标准实现路径，研究团队构建了小麦生产管理技术数据集，运用机器学习模型量化作物管理技术、土壤特性及气候因素对氮管理标准的贡献，并通过15年、311个监控施肥和土壤-作物系统综合管理田间试验进行验证，充分证实模型可靠性。研究表明氮肥管理、土壤肥力及气候因素对氮管理标准的贡献达70%，整合这些关键因素将使我国符合氮管理标准的小麦收获面积增至75%，足以在不依赖进口的情况下实现自给自足。这项研究填补了我国小麦生产管理水平定量评价的空白，为未来气候条件下实现氮管理标准提供可行的案例。

该研究得到了国家重点研发计划、陕西省重点研发计划、国家现代农业产业技术体系建设等项目的资助。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s43016-025-01197-w