(SeaPRwire) –   助力联合国可持续发展目标

香港2024 年 2 月 1 日 ——由香港科技大学(HKUST)领导的国际研究团队取得重大突破,开发出一种帮助减少全球农业氨(NH3)排放的人工智能(AI)模型。 

这项开创性研究利用机器学习的力量,不仅揭示出全球农田氨排放量低于先前的估计,还展示了优化化肥管理如何能有效地使排放量减少约 38%,同时不影响氮肥的总使用量。它为世界各地的决策者提供了有价值的见解,帮助他们实现联合国关于消除贫困、粮食安全和可持续农业的可持续发展目标。

各种农业和工业过程释放的氨气可能造成空气和水污染,破坏生态系统并对人类健康构成威胁。虽然氨气本身不是温室气体,但它可以在土壤和大气中发生反应,形成一氧化二氮等化合物,一氧化二氮是一种强效温室气体,会导致气候变化。

值得注意的是,三种主要作物——水稻、小麦和玉米——导致的全球农田氨排放量占总量的一半以上。随着世界人口增长,对粮食的需求与日俱增,为可持续发展而发现减少这些排放量的方式变得至关重要。然而,由于缺乏准确的全球范围信息,各国难以实施针对其特定情况的有效减排策略。

为了应对这一挑战,由香港科技大学跨学科研习学院环境与可持续发展系讲席教授暨数学系讲席教授冯智雄教授,以及南方科技大学环境科学与工程学院的郑义教授领导的研究团队收集并编译了一组数据集,该数据集基于 1985 年至 2022 年期间的氨排放率实地观测数据。 

随后,他们训练了一个由人工智能驱动的计算机模型,使用该数据集估算全球氨排放量,同时考虑气候、土壤特征、作物类型、灌溉水、化肥和耕作方式等各种地理因素。此模型能够针对不同地区生成定制的化肥管理计划。 例如,在亚洲,由于温度在亚洲小麦用地上的氨排放中发挥了关键作用,受到全球变暖的影响,大约 76% 的小麦用地适合使用增效化肥 (EEF) 来减少氨排放。

人工智能模型发现,通过优化化肥管理,包括调整施肥时间、使用特定养分配合物以及实施合适的种植和耕作方式,可以将三种作物的全球氨排放量减少多达 38%,其中亚洲的氨减排潜力最高,其次是北美洲欧洲。这一发现意义重大,因为这项工作预计到 2060 年的 30 年期间,全球农田氨排放量将增加 4.0% 至 5.5%。因此,即使实现这一潜在减排的一小部分也足以抵消预计的增加。

冯智雄教授说:“目前,全球为减少排放所做的努力面临着巨大障碍,例如高昂的成本和小规模的农场。这项发现提供了一张具有全球氨排放量最新数据的全球地图,可以为旨在减少雾霾和确保粮食安全的政策制定和管理实践提供信息。这凸显了利用大数据和人工智能来促进可持续发展的巨大潜力。”

该研究题为“用于全球氨排放减少的化肥管理”,已发表在多学科科学杂志《自然》(Nature)上。该论文的共同第一作者包括香港科技大学博士生李庚和南方科技大学研究助理教授许鹏。研究团队成员来自天津大学、科罗拉多州立大学、北京大学、北京大学深圳研究生院、橡树岭国家实验室、北京林业大学和康奈尔大学

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Last modified: February 1, 2024