期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于机器学习的粪污还田过程低氨排放优化策略构建
1
作者 刘德钊 安浩天 +4 位作者 王嵘昕 朱志平 LI Rong 王医 王校帅 《农业工程学报》 北大核心 2025年第24期230-239,共10页
粪污还田是支撑畜牧业与种植业实现种养结合和资源循环的关键环节,但其氨气排放造成生态环境污染。为解决粪污还田过程中氨气排放导致氮素利用效率降低与环境污染的问题,亟需明确粪污还田氨气低排放边界,在保障作物有效氮素供给的同时... 粪污还田是支撑畜牧业与种植业实现种养结合和资源循环的关键环节,但其氨气排放造成生态环境污染。为解决粪污还田过程中氨气排放导致氮素利用效率降低与环境污染的问题,亟需明确粪污还田氨气低排放边界,在保障作物有效氮素供给的同时优化管理措施以减少氨气排放。该研究基于机器学习构建了“氨气低排放边界—排放因子预测—优化策略生成”技术链,在保障作物有效氮素供给的同时最小化氨气排放并优化管理措施。以排放因子(E_(EF))和累计排放量(E_(CE))为输入特征,对排放数据进行聚类,划分高、低排放组;再运用支持向量机回归(support vector regression,SVR)明确低排放边界,并探究变量间非线性关系;并且开发粪污还田氨气排放因子预测模型,融入多头注意力机制的神经网络氨气排放因子,最后基于预测模型与低排放边界构建低氨排放优化策略,迭代调整粪污施用方式、干物质含量、pH值等关键管理参数,以降低氨气排放。结果表明,划分的低排放因子边界范围为0.165~0.173之间,较IPCC指南中畜禽粪污排放因子默认值0.210及相关研究均值0.197更低,为农业粪污还田提供更严格的低排放目标;高排放组E_(EF)值集中于0.150以上、E_(CE)值多大于50 kg/hm^(2),低排放组E_(EF)值主要分布在0.050~0.150、E_(CE)集中于10~20 kg/hm^(2),两类排放组特性差异显著。通过神经网络开发的氨气排放因子预测模型在低排放因子区域预测鲁棒性高,数据点总体分布在理想拟合线附近;基于低排放边界和预测模型构建的优化策略生成器,通过优先调整粪污施用方式(从表施改为条带施用,氨减排效果提升50%~80%)、其次调整干物质含量(如从0.320%降至0)、最后调整pH值(如从7.7降至6.2,pH值保持5.5可显著减少氨气排放),在中高施氮量(150~250 kg/hm^(2))样本中排放因子削减效果尤为显著,显著降低了氨气排放因子。基于低排放边界和预测模型构建的优化策略生成器通过特征调整来优化粪污施用方式与粪污性质,显著降低了氨气排放因子。该研究为中国精准施肥与氨气减排提供技术支持。 展开更多
关键词 机器学习 氨气排放 排放因子 优化策略 粪污还田
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部