Вчені розрахували необхідну кількість азотних добрив для посівів кукурудзи
Однією з проблем при вирощуванні кукурудзи є надмірне внесення азотних добрив. Це потенційно може мати негативні екологічні наслідки, включаючи забруднення води та викиди парникових газів.
Але точно з'ясувати, скільки добрив потрібно внести на поле, непросто, і багато фермерів не особливо обтяжуються в підрахунках. Однак зараз застосовується приблизно в 40 разів більше азоту, ніж 75 років тому, що непропорційно зростанню населення за цей період часу.
Є способи використовувати наявні у нас дані, щоб з'ясувати, скільки азотних добрив слід застосовувати для отримання хорошого врожаю і без наслідків для навколишнього середовища. Однак потрібно враховувати багато факторів. Нова робота дослідників з Університету Міннесоти продемонструвала вирішення цієї проблеми.
Вчені розробили так звану модель майбутнього врожаю на основі зібраних безлічі даних, таких як погода, клімат, якість ґрунту, наявність в гумусі поживних речовин. Дослідження засноване на метамоделі. За допомогою технології машинного навчання, щоб з'ясувати, як працює ця модель, як вона реагує на зміни даних, і які результати вона видає.
Ви могли б очікувати, що ця метамодель буде набагато менш точною, ніж вихідна модель, враховуючи, що це свого роду ксерокопія ксерокопії, але насправді, при запуску її для деяких випадково обраних ферм на Середньому Заході США дослідникам вдалося врахувати 98% всіх змінних у вихідній моделі. При цьому для розрахунку потрібні були секунди, а не дні.
Метамодель все ще потребує доопрацювання і внесення додаткових відомостей, які потенційно можуть вплинути на результат. І тим не менш новий спосіб розрахунку внесення азотних добрив дозволяє швидко і широко аналізувати величезні площі сільськогосподарських угідь.
Дослідники фактично застосували його в 99 округах по всіх штатах, де вирощують кукурудзу і навіть розробили стратегію отримання пільг на суму майже 400 мільйонів доларів. Це було обумовлено поєднанням зниження забруднення і економії за рахунок внесення меншої кількості добрив, і ці переваги були досягнуті, незважаючи на зниження врожайності.
Вчені дійсно визнають, що метамодель потребує вдосконалення. Але у розробки є величезний потенціал, що дозволяє інтерпретувати величезний масив даних за короткий час.
Також читайте: