1km

Aug 10, 2023

Scientific Data volume 10、記事番号: 363 (2023) この記事を引用

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

中国における持続可能な農業肥料管理には、作物固有の高解像度のリン濃度情報が不可欠です。しかし、データセットの開発には大まかな全国統計しか使用されておらず、作物固有の情報が提供されていないため、現在のリン肥料データセットにはかなりの不確実性が存在します。この研究では、州および郡レベルのリンおよび成分肥料の統計と作物分布データを調和させて、2004 年から 2016 年までの米、小麦、トウモロコシのリン濃度の 1 km の格子状マップを作成しました (CN-P)。 CN-P は、2004 年から 2016 年までの各作物のリン濃度について比較可能な推定値を提供し、空間的不均一性が改善されたことを示しています。国家統計を使用して開発された既存のデータセットは、国内の変動を平滑化する傾向があり、実際のリン濃度を大幅に過小評価する傾向があります。 CN-P は、2004 年から 2016 年にかけて、小麦が最も多くのリン含有率 (8.7 g P2O5 m-2) を摂取したが、トウモロコシが最も急速な増加傾向を示した (2.36%/年) ことを示しています。 CN-P データセットは、持続可能な農業肥料管理戦略とリン汚染に関するモデル研究に広く適用される可能性があります。

リンは作物を育て1,2、食料需要を満たす3,4,5において重要な役割を果たします。中国はリン肥料の最大の生産国および消費国である6。 2020 年に中国では約 1,300 万トンのリン肥料が生産され、約 900 万トンが農業で使用され、世界のリン肥料消費量の 20.6% を占めています7。 1980 年以来、リン肥料の総使用量は増加しており、中国の人口増加により 2050 年にはリン肥料の大幅な需要が予測されています4。

リン肥料の過剰使用は一連の環境問題を引き起こします8。現在、20 の州がさまざまなレベルのリン汚染にさらされています9。中国では土壌利用可能なリンが 1990 年代の 17.09 mg L-1 から 2000 年代の 33.28 mg L-1 に増加していることが判明しました10。過去 60 年間に 48 Tg のリンが水域に浸出しています3,11。その結果、中国の主要湖沼の 23.6% で富栄養化が見つかり、4.5% が中等度の富栄養化、0.9% が重度の富栄養化となった12。したがって、持続可能なリン肥料管理は、食料安全保障と環境保全の両方にとって極めて重要です。

効率的なリン肥料管理を検討するには、農業用リン率の現状を把握することが重要です。これまでの研究では、過去のリンのフットプリント 6、リンのバッジ 1、およびリンの損失 3 が調査されてきました。これらの分析は通常、FAOSTAT7 および IFASTAT13 による全国規模のリン統計に基づいています。グリッド付き農業用リンデータセットは、Lu と Tian14 によって開発されました。このデータセットでは、全国規模のリン率統計とグリッド付き農地データを乗算して、グリッド付きリン消費量を取得しました。広く使用されているにもかかわらず、既存のデータセットには 3 つの主な欠陥があります。 (1) 最も広く利用可能なリン統計は全国規模です。これは非常に大まかなデータであり、国内の空間的異質性をひとまとめにする傾向があります。 (2) リン濃度のデータソースは統計部門からであり、農地データはデータ製品のリモートセンシング方法から取得されました。 2 種類のデータを直接合成すると、統計的精度の不一致の問題が生じる可能性があります。 (3) 現在のグリッド化されたリンデータセットは、作物固有ではなく、農業全体のリン情報のみを提供します。作物固有のデータが不足しているため、モデリング分析においてさまざまな作物や生育期ごとにリン肥料を分離することが困難になります。

これらの欠点を克服するために、CN-P と呼ばれる新しいグリッド化されたリン率データセットを構築しました。 CN-P は、2004 年から 2016 年までの中国の 3 つの主食作物 (米、小麦、トウモロコシ) のリン濃度を示す 1 km 解像度のグリッドデータセットです。これには、各作物ごとの各年のリン濃度のグリッドマップが含まれています。データ構築では、中国で最も優れた農業統計である県レベルの統計を採用しました。検証の結果、CN-P は以前の農家の調査と同等の作物固有のリン濃度を示し、個々の年と比較した場合、以前の最先端のデータセットと比較して改善された空間的に明示的な分布を提供することがわかりました。以前のグリッド化されたリンデータセットで国家統計のみを使用すると、空間変動が平滑化され、農業用リン率が大幅に過小評価される傾向があることがわかりました。

CN-P を構築するために複数のデータが使用されました (表 1)。統計年鑑「農産物の費用便益統計」では、2004 年から 2016 年までの作物固有のリンと成分肥料の割合に関する州の過去のデータが提供されています15,16,17,18,19,20,21,22,23,24。 25、26、27。歴史的な地方の作物固有の栽培面積、総農業栽培面積、およびリンと成分肥料の総消費量は、中国国家統計局からダウンロードされました28。上記の省のデータには、香港、マカオ、台湾を除く中国本土の 31 の省が含まれています。郡レベルの統計は、中国農業科学院が編集した「中国郡統計年鑑」29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41に基づいています。郡レベルのリンおよび成分肥料の消費統計は、肥料の総消費量のみを報告しており、作物ごとの統計は報告していないことに注意してください。郡レベルの栽培面積には、2,267 郡の作物固有の農業栽培面積と総農業栽培面積の両方の統計が含まれています。作物分布データは、国家科学技術インフラから入手した 2004 年から 2016 年までの米、小麦、トウモロコシの 1 km の格子状作物栽培地域分布図に基づいています42。

図 1 は、データ処理の手順を示しています。この処理では、上記の州/郡レベルのリンおよび成分肥料の統計と作物分布データを調和させて、2004 年から 2016 年の米、小麦、トウモロコシのリン濃度の 1 km グリッドマップを作成しました。。

2004 年から 2016 年にわたる中国の米、小麦、トウモロコシのリン濃度の空間的に明示的な時系列を処理する図。「P」はリン肥料を指し、「Com」は成分肥料を指します。

まず、米、小麦、トウモロコシの州のリンおよび成分肥料率とその栽培面積を乗算して、各州の各年の作物固有のリンおよび成分肥料の消費量を算出しました。その後、各州の総リンおよび成分肥料消費量から上記 3 作物を差し引くと、他の作物の州のリンおよび成分肥料消費量が求められます。次に、他の作物のリンと成分肥料の消費量を他の作物の栽培面積で割って、各年の各州における他の作物のリンと成分肥料の割合を求めました。上記の手順に従って、2004 年から 2016 年までの各州の米、小麦、トウモロコシ、その他の作物のリンと成分肥料の割合を算出しました。

郡の統計を使用して、まず、上記のステップで州のデータと同じ方法を使用して、郡と年の組み合わせごとに米、小麦、トウモロコシ、その他の作物の栽培面積を計算しました。欠損データについては、連続 3 年未満でデータが入手できない場合は、キュービックスパイン補間法を使用してギャップを埋めました。州レベルと郡レベルの統計を調和させるために、以前のデータセットのように 2 つの統計を単純に直接乗算することはしませんでした14。代わりに、郡の合計に対する作物固有のリン/成分肥料の消費量の比率を式1として計算しました。 (1)。次に、各郡と年の組み合わせにおける作物固有のリン/成分肥料消費量は、郡レベルの総リン/成分肥料消費量統計に上記の比率を式 1 のように乗算することで推定できます。 (2)。最後に、これらの肥料消費量を作物固有の郡レベルの栽培面積統計で割ることで、各郡における毎年の米、小麦、トウモロコシのリン/成分肥料率を式 1 のように算出できます。 (3)。この実践により、初期の研究 14 における直接計算法と比較して統計的精度の潜在的な不一致の問題を回避し、郡間の空間的異質性を維持することができます。さらなる比較は技術的検証セクションで見ることができます。

ここで、FRi, p, y は、y 年の州 p における作物タイプ i のリン/成分肥料率です。 Ai, j, y は、y 年の p 州に位置する j 郡における作物タイプ i の栽培面積統計です。 Rati, j, y は、作物タイプ i のリン/成分肥料消費量と合計肥料消費量の比率です \(\left({\sum }_{i}{{\rm{FR}}}_{i,p ,y}\times {{\rm{A}}}_{i,j,y}\right)\)、y 年、p 州に位置する j 郡で。 FCj,y は、y 年の郡 j におけるリン/成分肥料消費統計です。 FCi, j, y は、y 年の j 郡における作物タイプ i のリン/成分肥料消費量の推定値です。 FRi, j, y は、y 年の j 郡における作物タイプ i のリン/成分肥料率です。

このステップでは、上記のリン/成分肥料比率をリン比率 (つまり P2O5 g/m2) に変換しました。リン肥料の生の統計は、すでにリン肥料からの P2O5 の量です。成分肥料のデータは、各年輸入成分肥料と国産成分肥料の加重P2O5含有量を乗じてP2O5グラム換算した（表2）。これらの手順により、リンと成分肥料の両方から作物栽培面積の単位当たりの P2O5 のグラムを毎年合計することにより、2004 年から 2016 年の期間における郡レベルでの作物固有のリン率を推定することができます。

最終ステップとして、米、小麦、トウモロコシの格子状作物栽培地域分布図をマスクラスターとして使用し、作物が成長しているピクセルを抽出して、各年の作物ごとのリン濃度の格子状マップを作成しました。

CN-P43 データセットは、Zenodo リポジトリからダウンロードできるように公開されています。データセットは GeoTiff 形式で保存されます。作物ごとにフォルダ分けされており、「CNP_<作物>_<年>.tif」の形式で名前が付けられています（表3）。各ファイルには、特定の年の中国の米、小麦、トウモロコシの 1 km グリッドのリン率マップが含まれており、単位栽培面積あたりの P2O5 の単位グラム (つまり、g P2O5 m-2) が示されています。これらのファイルは、WGS84 地理座標系で保存されました。 CN-P の例として、図 2 は、2004 年から 2016 年の平均の米、小麦、トウモロコシのリン濃度の空間分布を示しています。表 4 は、CN-P に基づいて計算された各作物の全国平均と時間傾向を示しています。小麦が最も多くのリン含有率を示し（8.7 g P2O5 m-2、p < 0.05）、トウモロコシが最も急速な増加傾向を示しました（2.36% yr-1、p < 0.001）（表 4）。

2004 年から 2016 年にかけて平均した作物固有のリン濃度の空間分布。 (a) 米の地図。 (b) 小麦の地図。 (c) トウモロコシの地図。

CN-P の妥当性をテストするために、我々はデータを農家の調査の推定値と比較しました 44、45、46、47、48、49、50。これらの推定は、個々の年のアンケート手法（図 3 の点で示されている）または期間の平均値（図 3 の共線点で示されている）によって行われているため、これらの調査は独立した推定値と見なすことができます。 Du et al.45 は、特に小麦 (図 3b) とトウモロコシ (図 3c) のリン含有量が他のものよりもはるかに高いと推定しているなど、調査間には大きな差異がありました。一般に、我々が推定した 3 つの作物のリン含有量は、これらの研究の範囲内に収まりました (図 3)。時間的傾向については、農家の調査では、米 (図 3a) や小麦 (図 3b) と比較してトウモロコシ (図 3c) の方が顕著な増加傾向を示しており、これは CN-P の傾向と一致しています。比較のこの部分は、CN-P が各作物のリン含有量に関する独立した農家の調査と同等であることを示唆しています。

作物固有のリン含有量と 2004 年から 2016 年の農家調査との比較。青い線は CN-P の推定値です。点は個々の年の推定値であり、共線点は農家の調査における複数年の平均推定値です。

以前の作物固有のリンデータセットがないため、以前のリンデータセットと比較するために使用された郡統計に基づいて、中国の総リン消費量と農地ごとの総リン率の空間分布を計算しました。この分析では、郡の統計には総リンと農地のデータが含まれているため、郡の統計に基づく結果は観測値と見なす必要があります。

まず、郡の統計に基づいて総リン消費量を計算し、図 4 で FAOSTAT17、IFASTAT13、および NBS28 の結果と比較しました。リン肥料の結果はデータソース間で異なり、これらの公式データソースであってもリン肥料統計の不確実性を反映しています。 (図4)。これは、これらのデータベースで使用される調査方法が異なるためです。たとえば、IFASTAT データベースは、肥料協会、肥料会社、コンサルタント、専門家などを含む各国特派員に送信された調査に基づいています。一方、FAOSTAT データベースは、FAOSTAT 肥料アンケートに基づいています。一般に、2013 年以前は、私たちの推定値は 3 つのデータソースの範囲内にありました。2013 年以降、私たちの推定値は他の 3 つのデータベースよりも高くなりましたが、NBS の結果に近づきました (図 4)。私たちの結果によると、2015 年までは時間の経過とともにリン消費量が増加し、その後、2015 年以降はわずかに減少しました。私たちの推定値の時間傾向パターンは NBS と一致しています (図 4)。転換点の年は、中国農業省が 2015 年に化学肥料使用量のゼロ成長を目指す行動を導入した年と同じである51。

2004 年から 2016 年の CN-P、IFASTAT、FAOSTAT、NBS に由来するリン消費量の比較。

次に、農地ごとの農業用総リン含有量の空間分布図を、2004 年から 2013 年の平均である Lu および Tian14 とさらに比較しました（注：Lu および Tian14 で報告された最新の年は 2013 年です）。ここでの農地の定義は、CN-P で使用される作物栽培地域とは異なります。農地は、同じ畑で複数の作物シーズンを栽培するために使用できます。私たちは郡の統計を使用して、農地ごとの農業用リン含有量の合計を計算しました。 Lu と Tian のデータ 14 については、142/62 の比率を掛けて、データセット内のリンのグラムを P2O5 のグラムに変換しました。空間的不均一性が 2 つのデータセット間で異なることがわかりました (図 5)。郡の統計は、Lu と Tian が推定した結果よりも高い14。郡の統計を使用すると、一部の地域では耕地平方メートルあたり P2O5 が 18 ～ 26 g に達しましたが（図 5b）、Lu と Tian14 のデータセットではほとんどの地域が 18 g P2O5/m2 未満でした（図 5a）。もう一つの意見の相違は、私たちの郡の統計によって示された中国中央部に高いリン濃度のホットスポットがあったこと（図5b）ですが、これはLuとTian14では示されていなかったことです（図5a）。これは、Lu と Tian14 のデータ構築アプローチを反映しています。このアプローチは、全国レベルのリン率と格子状の農地面積を掛け合わせ、IFASTAT インベントリの全国データで調整しました。このようなアプローチは、リン濃度の過小評価につながります。なぜなら、国レベルのリン濃度は準国家規模の変動を平準化し、国内のホットスポットを過小評価する可能性があるからです。したがって、Lu と Tian14 の空間的不均一性の存在は、主に格子状の農地地域によるものであり、実際の空間的不均一性を反映することはできません。分析のこの部分は、リン濃度の推定値と空間分布の改善を示すために、郡レベルの統計の導入が非常に必要であることを示唆しています。

2004 年から 2013 年の耕地ごとの平均リン濃度の比較。 (a) 魯と天の地図14。 (b) 郡の統計に基づいた地図。それらを比較するために、同じマスクラスターが使用されました。

CN-P の不確実性は、主に次の側面から生じます。 (1) 郡規模で州の作物固有のリン消費率を適用しました。現在、中国の各作物に対する県レベルのリン消費量に関する利用可能な統計は存在せず、近い将来そのようなデータが利用可能になる可能性は低い。 (2) 成分肥料をリン含有量に換算するために、中国全土の各年の静的なリン含有量を使用しました（表 2）。作物固有の郡および成分肥料のリン比率情報が利用可能であれば、地図の精度はさらに向上します。 (3) 「農産物の費用便益統計」には 2004 年以前の作物固有のリン肥料は記録されておらず、総肥料（つまり、窒素、リン、カリウム肥料）。長期のデータセット、またはデータのギャップを埋めるためのより正確なアプローチを収集できれば、今後の改善を提供する予定です。したがって、作物固有の肥料データの継続的な調査と、現在の研究のニーズを満たす動的な作物タイプマップの開発が緊急に必要とされています。作物固有のリン濃度マップのより長い時系列は、中国におけるリン肥料管理の地理空間的および時間的パターンの特徴付けを改善するでしょう。

CN-P のコードは Zenodo リポジトリ https://doi.org/10.5281/zenodo.7460564 にアーカイブされています。

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この研究は、中国国家重点研究開発プロジェクト (2019YFA0607402) および国家重点科学技術インフラストラクチャープロジェクト地球システム科学数値シミュレーター施設 (EarthLab) によって支援されています。

Wenmeng Zhang、Tianyi Zhang の著者も同様に貢献しました。

中国農業大学資源環境科学院、北京、中国

張文夢 & 楊暁光

中国科学院大気物理研究所、大気境界層物理学および大気化学の国家重点実験室、北京、中国

チャン・ティエンイー

中国南京市の南京信息大学、気象災害の予測と評価に関する共同イノベーションセンター

チャン・ティエンイー

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Tianyi Zhang は研究のアイデアを思いつきました。 Tianyi Zhang と Xiaoguang Yang は生データを提供します。 Wenmeng Zhang はデータセットを計算して検証しました。 Tianyi Zhang は、すべての著者からの寄稿を受けてこの論文を執筆しました。

Tianyi Zhang への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Zhang, W.、Zhang, T.、Yang, X. 2004 年から 2016 年にわたる中国の米小麦とトウモロコシのリン濃度の 1 km 解像度のグリッドデータセット。 Sci Data 10、363 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41597-023-02283-z

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受信日: 2023 年 2 月 7 日

受理日: 2023 年 5 月 31 日

公開日: 2023 年 6 月 7 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02283-z

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