推荐理由：
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北京大学城市与环境学院最新研究成果；
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论文发表于Nature Food，具有极高的参考价值；
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论文提供了数据和代码，为该领域持续研究提供了基础。
Bo Y, Wang X, van Groenigen K J, et al. Improved alternate wetting and drying irrigation increases global water productivity[J]. Nature Food, 2024: 1-9
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水稻是全球一半人口的主食，但其在所有谷物作物中具有最大的水足迹。交替干湿（Alternate Wetting and Drying, AWD）是一种前景广阔的灌溉策略，可提高水稻的水分生产率，即稻米产量与灌溉水使用量的比值。然而，由于对潜在产量损失的担忧以及水分生产率改善的不确定性，AWD的全球推广仍然有限。本研究通过分析1,187组关于AWD和持续淹水条件下稻米产量的田间配对观测数据，量化了AWD对产量的影响（ΔY），发现ΔY的变化主要由干旱期间的最低土壤水势决定。研究估算，基于土壤水势的AWD方案可提升全球37%的灌溉稻田的水分生产率，尤其是在印度、孟加拉国和中国中部地区。这些研究结果表明，AWD具有促进更可持续稻米生产体系的潜力，并为全球范围内稻米种植的可持续集约化提供了路径。
该研究以“Improved alternate wetting and drying irrigation increases global water productivity”为题，于2024年11月21日发表在《Nature Food》期刊。薄岩（北京大学博雅博士后）为第一作者，周丰教授和王旭辉研究员为通讯作者。合作者包括埃克塞特大学Kees Jan van Groenigen教授、加州大学戴维斯分校Bruce A. Linquist教授、波茨坦气候影响研究所Christoph Müller研究员、国际水稻研究所Tao Li研究员、扬州大学杨建昌教授、哥伦比亚大学Jonas Jägermeyr研究员和北京大学环境科学与工程学院覃栎研究员。该研究得到了国家自然科学基金项目（42361144876、42225102、42171096）的支持。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s43016-024-01081-z
图1干湿交替灌溉土壤水势阈值空间分布(a)及新灌溉模式的优先推广区(b)。
图a中，柱状图下方数字为土壤水势阈值范围（在空间栅格中以不同颜色区分），柱状图上方数字为相应阈值范围水稻灌溉面积占全球水稻灌溉面积的比例（%）。图b中，橙色区域为新灌溉模式优先推广区。
数据可用性：
全球灌溉稻田的收获面积数据可通过以下链接获取：https://doi.org/10.7910/DVN/KAGRFI。
气候带分类数据可通过以下链接访问：
http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/GAEZ/index.htm。
气候数据可通过Copernicus气候数据存储系统获取：
https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=download。
土壤数据来源于全球变化研究中心
（http://globalchange.bnu.edu.cn/research/data，全球土壤数据集）和联合国粮农组织的《全球土壤数据库》（https://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/）。
海拔数据可通过美国国家环境信息中心（NOAA）的全球地形模型ETOPo获取：
https://www.ncei.noaa.gov/products/etopo-global-relief-model。
作物种植历数据可通过Zenodo获取：
https://doi.org/10.5281/zenodo.5062513。
全球氮肥施用率数据可通过Figshare获取：
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14842965。
国家边界底图来自中国资源与环境科学数据平台：
（https://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=205）。
代码可用性：
本研究使用了 MATLAB R2020a 和 R（版本 4.0.4）中的 glmulti 软件包进行数据分析。源代码可通过 Figshare 获取：
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27249210.v1
