膳食转型带来环境压力与健康风险的双重挑战。在评估膳食模式优化的环境与健康效益时，现有研究常忽视居民膳食行为异质性的影响。研究人员利用中国详细食物消费数据，构建了融合年龄结构、区域膳食特征与身体活动水平（PAL）的多目标优化模型，评估膳食优化在提升环境与健康效益
膳食转型带来环境压力与健康风险的双重挑战。在评估膳食模式优化的环境与健康效益时，现有研究常忽视居民膳食行为异质性的影响。研究人员利用中国详细食物消费数据，构建了融合年龄结构、区域膳食特征与身体活动水平（PAL）的多目标优化模型，评估膳食优化在提升环境与健康效益的同时缓解健康—环境权衡的潜力。结果表明，当前膳食模式健康—环境效率较低且省际差异显著。基于当前膳食模式的年龄分层优化使环境效益提升25.04–39.39%、健康效益提升77.72%，健康—环境效率改善0.39–0.46，区域不均质性降低18.88–36.50%。进一步对中国膳食指南（CDG）与行星健康膳食（EAT）优化可同步改善环境与健康结果并强化健康—环境效率。相较EAT，CDG展现更大优化潜力与更多弱化环境—健康权衡的机会。研究发现，将膳食异质性纳入优化可强化环境—健康协同，推动兼顾环境可持续与公共健康的可持续膳食转型。
研究背景方面，全球膳食模式正处于转型期，少数发达地区实现了环境与健康协同，而多数发展中国家面临膳食西方化带来的动物源食品过量、营养过剩与不足并存、资源稀缺与环境退化加剧等问题。中国居民膳食过去四十年肉蛋奶菜消费增长4.91–10.70倍，带动水、土地与温室气体排放上升82–85%，心血管病与II型糖尿病死亡占比达20.8%。现有优化研究多聚焦18岁成人、忽略年龄营养需求差异、区域偏好与PAL影响，且对国家尺度“一刀切”推荐（如EAT近零红肉、CDG未充分纳入环境约束）是否异质性下最优缺乏检验。为此，研究人员在《npj Sustainable Agriculture》发表该研究，旨在量化忽视异质性的偏差并探索协同路径。
关键技术方法上，研究人员整合2013–2022年中国家庭与在外就餐食物消费数据（按城乡在外就餐系数修正），耦合碳足迹（CF）、水足迹（WF）、生态足迹（EF）系数与18种有益/3种限制营养素推荐量，定义营养缺口（NG）为负向健康收益；以健康—环境效率（Efficiency
）为协同指标；采用多目标优化函数（fgoalattain）在年龄组（AG1:0–14、AG2:15–59、AG3:≥60）与低中高PAL下，以当前摄入60–140%为边界最小化CF/WF/EF并满足营养素约束；基线对比当前膳食（FCD）、CDG 2022与EAT-Lancet，并以2030年无干预预测为参照，辅以SDI分级与边界/足迹系数敏感性分析。
研究结果部分，“当前膳食模式的环境影响与营养缺口”显示2020年人均消费较2013年增6.31%，CF、WF、EF与NG分别增8.51%、5.47%、5.97%、30.41%；空间上广东总量最高，西藏、广东人均CF最高，新疆、西藏EF最高，重庆、广东NG最大。“优化膳食模式的环境影响与营养缺口”表明全国年龄分层优化使CF、WF、EF降27.49%、33.76%、38.45%，NG降76.89%；AG1减排比最高；省级优化CF、WF、EF降25.04%、32.26%、39.39%，NG降77.72%，广东改善最显著。“健康—环境效率的时空变化与优化提升”指出2015年后效率走低（0.3678），优化后省均效率升0.39–0.45，重庆提升最大，贵州因基线高、新疆因习惯固化提升小。“基于推荐膳食的进一步优化”发现FCD基线优化环境收益最大（CF降33.50–39.20%）但营养改善弱；CDG基线%但环境降幅最小；EAT基线，CDG边际环境优化空间比EAT高21.71–51.50%。
讨论部分总结，研究人员指出异质性优化是破解健康—环境权衡的关键路径，可同步降本增效、缩小省际差异；年龄分层较统一成人假设额外降本18–24%，忽略年龄会低估CF并高估营养充足性；中等SDI地区（广东、重庆）权衡弱化最明显。CDG较EAT具更大环境优化余地（水?16~25%、土地?27~32%、碳?15~20%），但EAT健康—环境效率更优；FCD优化可接受性最高。局限性包括年龄分组粗、钙/VC/核黄素瓶颈营养素采用松弛阈值致NG非零、边界设定影响结果、PAL仅情景化未分布化、未纳入生物多样性/氮磷指标。结论为：将年龄、区域偏好、PAL异质性嵌入多目标框架，能显著增强环境—健康协同，主流膳食（CDG/EAT）仍存在进一步优化空间，未来需走向个体级建模与政策—经济—行为耦合。
