记者2月2日从香港科技大学获悉，该校理学院教授冯志雄在内的一支国际研究团队，在机器学习模型帮助下生成对水稻、小麦和玉米作物氨排放的详细评估，发现优化施肥管理能降低农田氨排放总量38%。相关研究成果发表于《自然》。
据介绍，大气中的氨是一种重要环境污染物，大约有51%至60%的人为氨排放可追溯至作物栽种，其中一半与水稻、小麦和玉米有关。
“虽然氨并非温室气体，但进入土壤或大气后，可能会形成一氧化二氮等化合物，成为强效温室气体。”香港科技大学理学院教授冯志雄介绍，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的报告中也将氨作为一氧化二氮间接来源之一。
该研究中，香港科技大学、南方科技大学等国内研究团队联合来自美国科罗拉多州公立大学、美国橡树岭国家实验室等研究人员，收集并分析全球不同地区在1985年至2022年间的田间观测数据，并制成数据库。
研究团队基于数据库和AI技术，研发出一款能预测农田氨排放率机器学习模型，并分析气候、土壤特质、农作物种类，以及灌溉、施肥及耕作等人为管理因素对氨排放的影响。
研究发现，调整施肥时间、施肥深度以及作物轮作等方法，可将水稻、小麦和玉米的氨排放量降低约38%。其中，亚洲地区减排潜力最大，其次为北美及欧洲。
此外，该研究还发现，在施肥管理场景下，水稻能带来47%的总体减排潜力，玉米和小麦分别为27%和26%。而在没有任何管理策略场景下，研究团队计算出到2100年，氨排放将升高4.6%至15.8%。
“农田氨排放取决于施氮量，也取决于氨排放率(氮肥转化为氨气的比例)，由于人口及其食物需求的持续增长，2050年全球农田施肥的总氮投入预计将比 2010 年增加 46%。” 冯志雄表示：“氮素投入不断增加的趋势下，实现农田氨减排并保证粮食产量是目前农田氨减排主要难点。”
(责任编辑：韩梦晨)
