16日，記者從中國農(nóng)業(yè)科學院獲悉，該院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所農(nóng)業(yè)清潔流域團隊，通過采用集成學習算法解析了土壤健康和有機質(zhì)之間的關(guān)系，并創(chuàng)新了改善土壤健康的新技術(shù)。相關(guān)研究成果日前發(fā)表于國際期刊《農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)與環(huán)境》。

科學準確地診斷和評估土壤健康狀況，有助于更好地利用農(nóng)業(yè)源有機物料來增強土壤的生機與活力。然而，不同農(nóng)業(yè)源有機物料如何正向促進土壤健康，達到何種程度能夠最優(yōu)化改善土壤健康，其背后機制仍不清晰。

集成學習算法是一種機器學習方法，它通過將多個基本學習模型組合成一個強大學習系統(tǒng)來提高模型的性能。論文通訊作者、中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所研究員張晴雯告訴記者，該研究提出了一種新的土壤健康評價方法，利用基于樹結(jié)構(gòu)的集成學習算法，通過訓練、交叉驗證和測試構(gòu)建了土壤健康評價模型。

研究結(jié)果顯示，與植物源有機物料(如秸稈、生物炭和綠肥)相比，動物源有機物料(如糞肥)在改善土壤健康方面效果更為顯著。具體而言，與單純施用化肥相比，動物源有機物料將水稻、小麥和玉米的土壤健康指數(shù)提升了23.8%—39.8%，而植物源有機物料的提升幅度則為13.4%—24.4%。

“本研究不僅證實了動物源有機物料在優(yōu)化替代化肥、改善土壤健康方面的積極作用，同時也為可持續(xù)農(nóng)業(yè)管理提供了新的策略，有助于減輕農(nóng)業(yè)活動對環(huán)境的負面影響。”張晴雯說。

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