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基于机器学习的粪污还田过程低氨排放优化策略构建

文献类型： 中文期刊

作者： 刘德钊;安浩天;王嵘昕;朱志平;LI Rong;王医;王校帅

作者机构：

关键词： 机器学习;氨气排放;排放因子;优化策略;粪污还田

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 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(EEF)和累计排放量(ECE)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EEF值集中于0.150以上、ECE值多大于50 kg/hm2，低排放组EEF值主要分布在0.050～0.150、ECE集中于10～20 kg/hm2，两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/hm2）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。

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