(SeaPRwire) –   貢獻聯合國可持續發展目標

香港, 2024年2月1日 — 一個國際研究團隊由香港科技大學(HKUST)領導,在減少全球農業氨(NH3)排放方面取得重大突破,他們開發了一個人工智能(AI)模型。

利用機器學習的力量,這項突破性研究不僅揭示了全球NH3排放量低於過去估計,也展示了如何通過優化肥料管理有效減少約38%的排放量,而不影響整體氮肥使用量。它為全球政策制定者提供寶貴見解,應對聯合國可持續發展目標中與消除貧困、保障食品安全和可持續農業相關的目標。

各種農業和工業過程釋放的NH3可能導致空氣和水污染,破壞生態系統並對人類健康構成威脅。雖然NH3本身不是溫室氣體,但它在土壤和大氣中可以反應,形成如亞硝酸氣體等強效溫室氣體,促進氣候變化。

值得注意的是,水稻、小麥和玉米三大作物的種植貢獻全球農田NH3排放的一半以上。隨著人口增長,世界食品需求增加,研究減少這些排放對可持續發展至關重要。然而,缺乏準確的全球規模信息,給各國實施有效減排策略帶來困難。

為解決這一挑戰,HKUST環境與可持續發展學院和數學系主任馮志雄教授與華南理工大學環境科學與工程學院鄭毅教授領導的研究團隊,根據1985年至2022年期間的田間觀測數據,整理了一個數據集。

他們隨後利用這個數據集訓練一個AI電腦模型,考慮氣候、土壤特徵、作物類型、灌溉水、肥料和耕作實踐等地理因素,估計全球NH3排放量。這個模型能夠為不同地區生成定制化的肥料管理計劃。例如,在亞洲,大約76%的小麥種植適合使用增效肥料(EEFs)來減少NH3排放,因為全球變暖對小麥土地NH3排放在亞洲起著關鍵作用。

AI模型發現,通過優化肥料管理,包括調整施肥時機、利用營養成分合理配比,實施適當的播種和耕作措施,可以將三種作物的全球NH3排放減少高達38%,其中亞洲具有最大的NH3減排潛力,其次是北美和歐洲。考慮到2060年期間全球農田NH3排放預計將增長4.0%至5.5%,這一發現尤為重要。因此,即使實現這一潛力的一小部分也足以抵銷預測增長。

馮志雄教授表示:「減排面臨重大障礙,如高成本和小規模農戶。研究結果提供全球最新數據,為減少霧霾和確保食品安全的政策制定和管理實踐提供參考。這說明利用大數據和AI在促進可持續發展方面的巨大潛力。」

研究以《自然》雜誌發表,名為「肥料管理對全球氨排放減少的影響」。共同首席作者包括香港科技大學研究生李庚和華南理工大學研究助理教授徐鵬。研究團隊成員來自天津大學、科羅拉多州立大學、北京大學、北京大學深圳研究生院、橡樹嶺國家實驗室、北京林業大學和康奈爾大學。

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