中新網北京2月1日電(記者 孫自法)國際著名學術期刊《自然》最新發表一篇中國學者領銜完成的環境科學論文稱，研究人員在機器學習幫助下生成對水稻、小麥和玉米作物氨排放的詳細評估，這一數據集使人們能對具體耕地評估減排潛力，表明在這些作物的生長過程中有效管理肥料，能讓大氣中耕作帶來的氨排放降低最多38%。

　　

　　該論文介紹，大氣中的氨是一種重要環境污染物，影響全球生態系統和人類健康。大約有51%-60%的人為氨排放可追溯至作物栽種，其中一半與3種主要作物有關：水稻、小麥和玉米。但以高分辨率量化與具體耕地有關的氨排放的潛在減少很困難，且取決于如氮輸入和本地排放等因素的細節情況。

　　

　　在本項研究中，論文共同通訊作者、南方科技大學教授鄭一團隊聯合中國香港、美國等合作者，基于包括氣候、土壤特征、作物類型、灌溉、耕作和施肥操作等變量，使用機器學習建模了全球水稻、小麥和玉米農業的氮輸出。

　　

　　為豐富模型信息，論文作者從對發表文獻系統性回顧所得的2700項觀察中開發出一個氨排放數據集。他們用這一模型估計全球氨排放在2018年達到43億公斤。他們還計算出，根據模型指導在空間上優化肥料管理，可以讓這三種作物的氨排放減少38%。其優化策略包括在生長季節采用常規的耕作法，將增效肥料施放在更深的土壤中。

　　

　　論文作者研究發現，在施肥管理場景下，水稻作物能帶來47%的總體減排潛力，玉米和小麥分別是27%和26%。

　　

　　此外，在沒有任何管理策略的場景下，他們計算出到2100年氨排放將升高4.6%-15.8%，最終數字取決于未來溫室氣體排放水平。(完)