Международная исследовательская группа во главе с Гонконгским университетом науки и технологий (HKUST) создала модель искусственного интеллекта (ИИ), которая может помочь смягчить глобальные выбросы аммиака (NH 3) в сельском хозяйстве. Исследование под названием «Управление использованием удобрений для глобального сокращения выбросов аммиака» опубликовано в журнале Nature.
Используя возможности машинного обучения, это новаторское исследование не только показало, что глобальные выбросы NH 3 от пахотных земель ниже, чем предполагалось ранее, но также продемонстрировало, как оптимизация управления удобрениями может эффективно сократить выбросы еще примерно на 38%, не ставя под угрозу общую урожайность.
Выбросы аммиака в результате различных сельскохозяйственных и промышленных процессов могут вызвать загрязнение воздуха и воды, нанося ущерб экосистеме и создавая угрозу здоровью человека. Хотя NH 3 сам по себе не является парниковым газом, он может реагировать в почве и атмосфере, образуя такие соединения, как закись азота, мощный парниковый газ, который способствует изменению климата. Примечательно, что на производство трех основных культур – риса, пшеницы и кукурузы – приходится более половины мировых выбросов NH 3 на пахотных землях.
Поскольку спрос на продукты питания растет на фоне роста населения мира, стало крайне важно найти способы сокращения этих выбросов для устойчивого развития. Однако отсутствие точной информации глобального масштаба затрудняет реализацию странами эффективных стратегий сокращения выбросов, адаптированных к их конкретным условиям.
Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа под руководством профессора Джимми Фунг Чи-Хунга, заведующего кафедрой окружающей среды и устойчивого развития HKUST Академии междисциплинарных исследований и факультета математики, и профессора Чжэн И из Школы наук об окружающей среде и Инженеры Южного университета науки и технологий (SUSTech) собрали глобальный набор данных на основе данных полевых наблюдений за интенсивностью выбросов NH 3 за период с 1985 по 2022 год.
Впоследствии они обучили компьютерную модель на базе искусственного интеллекта оценивать глобальные выбросы NH 3 с использованием набора данных с учетом различных географических факторов, таких как климат, характеристики почвы, типы сельскохозяйственных культур, поливная вода, удобрения и методы обработки почвы.
Эта модель способна генерировать индивидуальные планы управления удобрениями для разных регионов. Например, ИИ пришел к выводу, что в Азии на 76% пшеничных полях лучше использовать удобрения повышенной эффективности (EEF) для сокращения выбросов аммиака, поскольку там температура играет решающую роль в этих выбросах.
Также ИИ обнаружил, что за счет оптимизации управления удобрениями, включая корректировку сроков внесения удобрений, использование определенной смеси питательных веществ и внедрение подходящих методов посадки и обработки почвы, можно сократить глобальные выбросы NH 3 от главных трех культур до 38%, при этом Азия имеет самый высокий потенциал сокращения NH 3, за ней следуют Северная Америка и Европа.
Фото: Hong Kong University of Science and Technology.
Этот вывод имеет особое значение, поскольку в этой работе прогнозируется увеличение глобальных выбросов NH 3 от пахотных земель на 4,0–5,5% в течение 30-летнего периода до 2060 года. Таким образом, даже достижение части этого потенциального сокращения будет достаточно, чтобы компенсировать прогнозируемое увеличение.
Источник и фото: Hong Kong University of Science and Technology. На фото(слева направо) профессор Алексис Лау, руководитель и заведующий кафедрой окружающей среды и устойчивого развития; профессор Джимми Фанг, заведующий кафедрой окружающей среды и устойчивого развития Академии междисциплинарных исследований и кафедры математики; Ли Гэн, доктор философии, студент Отделения новых междисциплинарных областей и доктор Чжан Сюго, научный сотрудник кафедры математики.
