1月16日，記者從中國農業科學院獲悉，該院農業環境與可持續發展研究所農業清潔流域團隊通過采用集成學習方法，解析了土壤健康和有機質之間的關系。相關研究成果日前發表于國際期刊《農業生態系統與環境》。
科學準確地診斷和評估土壤健康，有助于更好地利用農業源有機物料來增強土壤的生機與活力。然而，不同農業源有機物料如何正向促進土壤健康，其背后機制仍然不清晰。
集成學習方法是一種機器學習方法，它通過將多個基本的學習模型組合成一個強大的學習系統來提高模型的性能。論文通訊作者、中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所研究員張晴雯告訴科技日報記者，該研究提出了一種新的土壤健康評價方法，利用基于樹結構的集成學習算法，通過訓練、交叉驗證和測試構建了土壤健康評價模型。
機器學習算法可診斷土壤健康。
研究結果顯示，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，動物源有機物料對水稻、小麥和玉米的土壤健康指數提升幅度分別達到了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，同時也為可持續農業管理提供了新的策略，有助于減輕農業活動對環境的負面影響。”張晴雯說。
（中國農業科學院供圖）
1月16日，記者從中國農業科學院獲悉，該院農業環境與可持續發展研究所農業清潔流域團隊通過采用集成學習方法，解析了土壤健康和有機質之間的關系。相關研究成果日前發表于國際期刊《農業生態系統與環境》。
科學準確地診斷和評估土壤健康，有助于更好地利用農業源有機物料來增強土壤的生機與活力。然而，不同農業源有機物料如何正向促進土壤健康，其背后機制仍然不清晰。
集成學習方法是一種機器學習方法，它通過將多個基本的學習模型組合成一個強大的學習系統來提高模型的性能。論文通訊作者、中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所研究員張晴雯告訴科技日報記者，該研究提出了一種新的土壤健康評價方法，利用基于樹結構的集成學習算法，通過訓練、交叉驗證和測試構建了土壤健康評價模型。
機器學習算法可診斷土壤健康。
研究結果顯示，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，動物源有機物料對水稻、小麥和玉米的土壤健康指數提升幅度分別達到了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，同時也為可持續農業管理提供了新的策略，有助于減輕農業活動對環境的負面影響。”張晴雯說。
（中國農業科學院供圖）
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