近日，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所在作物种植结构优化方面取得重要进展，研究结果以“Evaluating spatial heterogeneity and suitability patterns for soybean cultivation in Heilongjiang: A productivity-oriented approach”为题发表在《Journal of Cleaner Production》上。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所胡蒙蒙副研究员为本文第一作者，尹昌斌研究员为通讯作者。

该研究聚焦于中国大豆主产区黑龙江省，整合遥感植被指数时序数据，构建了栅格尺度的大豆产量预测模型，系统比较了LightGBM与随机森林（RF）的预测性能。结果显示，RF模型精度更高，将关键物候阶段植被指数（尤其是鼓粒期与成熟期）的趋势斜率纳入后，预测误差（RMSE）较仅使用静态指数指数的模型降低了9.8%，有效提升了产量预测精度。

在产量预测基础上，研究进一步结合空间自相关分析与改进后的MaxEnt模型，将高产区视为大豆种植的适宜区，系统识别了大豆生产的适宜性区域，进而估算潜在的碳减排量。结果发现资源禀赋与实际布局间存在错位：2021年全省仅65.3%的大豆种植在适宜区内。这意味着，通过引导种植向高适宜区集中，不仅可提高单位面积产量，还可减少农业投入浪费，实现一定的碳排放削减。该研究突破了传统MaxEnt模型仅依赖出现点的局限，将生产力作为适宜性的重要依据，充分融合自然环境因子与人类活动特征，构建了更加精准的大豆种植适宜性评价框架。

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融合产量信息的大豆适宜性评估体系框架

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.147264