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基于机器学习的液态粪污农田施用氨排放系数研究
1
作者
韩宇萱
苏晓红
+4 位作者
韩琳
魏梦泽
侯增慧
廖文华
高志岭
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2145-2154,共10页
为量化环境因子、施肥技术、粪污理化特性等因素对液态粪污还田利用后氨排放系数的影响,本研究采用Meta分析的方法,通过对52篇文献、总计454组数据的分析,探究了土壤性质、液态粪污性质、农田管理措施等16个因素对土壤氨排放系数的影响...
为量化环境因子、施肥技术、粪污理化特性等因素对液态粪污还田利用后氨排放系数的影响,本研究采用Meta分析的方法,通过对52篇文献、总计454组数据的分析,探究了土壤性质、液态粪污性质、农田管理措施等16个因素对土壤氨排放系数的影响,并利用MatLab机器学习器训练和构建氨排放系数模型,对农田氨排放系数进行预测。结果表明:通过Meta分析发现粪污类型、粪污干物质含量、液态粪污施用方式、土壤pH是影响氨排放系数最重要的因素。在26个训练模型中,高斯过程模型(指数GPR)的决定系数(0.64)和均方根误差(0.067)均在所有模型中最优,且氨排放系数预测值和真实值相关系数达到0.91,该模型不仅成功预测了粪污施用技术对氨排放系数的影响,同时还可系统对比液态粪污的前期处理方式及其干物质含量、pH等理化特性对还田后氨排放系数的影响,但对不同质地土壤的氨排放系数识别度较低。本研究构建的液态粪污氨排放系数预测模型,不仅可较好地反映施肥技术、环境因子等因素对氨排放的影响,同时系统揭示了养殖场液态粪污理化特性和管理方式对还田土壤的氨排放系数的影响。
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关键词
液态粪污
农田土壤
氨排放系数
META分析
机器学习
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职称材料
题名
基于机器学习的液态粪污农田施用氨排放系数研究
1
作者
韩宇萱
苏晓红
韩琳
魏梦泽
侯增慧
廖文华
高志岭
机构
河北农业大学资源与环境科学学
院
中国冶金地质总局地球物理勘查院测试中心
河北省农田生态环境重点实验室
出处
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2145-2154,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(42375170)
河北省重点研发计划项目(21327303D)。
文摘
为量化环境因子、施肥技术、粪污理化特性等因素对液态粪污还田利用后氨排放系数的影响,本研究采用Meta分析的方法,通过对52篇文献、总计454组数据的分析,探究了土壤性质、液态粪污性质、农田管理措施等16个因素对土壤氨排放系数的影响,并利用MatLab机器学习器训练和构建氨排放系数模型,对农田氨排放系数进行预测。结果表明:通过Meta分析发现粪污类型、粪污干物质含量、液态粪污施用方式、土壤pH是影响氨排放系数最重要的因素。在26个训练模型中,高斯过程模型(指数GPR)的决定系数(0.64)和均方根误差(0.067)均在所有模型中最优,且氨排放系数预测值和真实值相关系数达到0.91,该模型不仅成功预测了粪污施用技术对氨排放系数的影响,同时还可系统对比液态粪污的前期处理方式及其干物质含量、pH等理化特性对还田后氨排放系数的影响,但对不同质地土壤的氨排放系数识别度较低。本研究构建的液态粪污氨排放系数预测模型,不仅可较好地反映施肥技术、环境因子等因素对氨排放的影响,同时系统揭示了养殖场液态粪污理化特性和管理方式对还田土壤的氨排放系数的影响。
关键词
液态粪污
农田土壤
氨排放系数
META分析
机器学习
Keywords
liquid manure
farmland soil
ammonia emission coefficient
meta-analysis
machine learning
分类号
X713 [环境科学与工程—环境工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的液态粪污农田施用氨排放系数研究
韩宇萱
苏晓红
韩琳
魏梦泽
侯增慧
廖文华
高志岭
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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