北京2月1日电(记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇中国学者领衔完成的环境科学论文称，研究人员在机器学习帮助下生成对水稻、小麦和玉米作物氨排放的详细评估，这一数据集使人们能对具体耕地评估减排潜力，表明在这些作物的生长过程中有效管理肥料，能让大气中耕作带来的氨排放降低最多38%。
该论文介绍，大气中的氨是一种重要环境污染物，影响全球生态系统和人类健康。大约有51%-60%的人为氨排放可追溯至作物栽种，其中一半与3种主要作物有关：水稻、小麦和玉米。但以高分辨率量化与具体耕地有关的氨排放的潜在减少很困难，且取决于如氮输入和本地排放等因素的细节情况。
在本项研究中，论文共同通讯作者、南方科技大学教授郑一团队联合中国香港、美国等合作者，基于包括气候、土壤特征、作物类型、灌溉、耕作和施肥操作等变量，使用机器学习建模了全球水稻、小麦和玉米农业的氮输出。
为丰富模型信息，论文作者从对发表文献系统性回顾所得的2700项观察中开发出一个氨排放数据集。他们用这一模型估计全球氨排放在2018年达到43亿公斤。他们还计算出，根据模型指导在空间上优化肥料管理，可以让这三种作物的氨排放减少38%。其优化策略包括在生长季节采用常规的耕作法，将增效肥料施放在更深的土壤中。
论文作者研究发现，在施肥管理场景下，水稻作物能带来47%的总体减排潜力，玉米和小麦分别是27%和26%。
此外，在没有任何管理策略的场景下，他们计算出到2100年氨排放将升高4.6%-15.8%，最终数字取决于未来温室气体排放水平。(完) 【编辑:付子豪】
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