May 28, 2026 השאר הודעה

מחקר למידת מכונה מזהה את התזמון והטמפרטורה כמניעים עיקריים לשחרור חנקן בכיסוי-מערכות חתוכות

 

news-775-430

 

חוקרים שניתחו ניסוי של מחזור חיטה של ​​תירס-סויה- במשך 30-שנה במישיגן, מצאו שהתזמון של סיום גידולי הכיסוי וטמפרטורת האוויר היו המנבאים החזקים ביותר לזמינות חנקן בקרקע במערכות חקלאיות מוקצפות כיסוי, מה שמציע למגדלים תובנות חדשות לניהול ייצור חנקן תירס.

 

המחקר, שנערך באתר Kellogg Biological Station Long-Term Ecological Research, השתמש במודלים אקראיים של למידת מכונה של יער כדי לבחון את הדינמיקה של מינרליזציה של חנקן במערכות מופחתות-קלט וגידולים אורגניים בין השנים 1990 ו-2020. חוקרים גילו שחנקן אי-אורגני בקרקע, במיוחד כיסוי מהיר של קטניות לאחר{5}N-3 בדרך כלל הגיע לשיא כ-50 ימים מאוחר יותר, במיוחד כאשר הטמפרטורות היומיות הממוצעות עלו על 12 מעלות.

 

המחקר התמקד בגידולי כיסוי תלתן אדום המשמשים במערכות ייצור תירס ובדק כיצד תנאי מזג האוויר, ביומסת גידולי הכיסוי, לחות הקרקע ונהלי ניהול השפיעו על שחרור החנקן. על פי הממצאים, ימים לאחר סיום יבול הכיסוי היו באופן עקבי הגורם החשוב ביותר שהשפיע על זמינות החנקה והאמוניום כאחד, בעוד שהטמפרטורה דורגה במקום השני בחשיבותו ברוב הדגמים. המחקר הראה ששחרור חנקן מונע על ידי האינטראקציה של גורמים אלה ולא על ידי כל משתנה בודד בלבד.

 

חוקרים אמרו שהממצאים יכולים לעזור לחקלאים לסנכרן טוב יותר את שחרור החנקן מגידולי כיסוי עם הביקוש ליבול, עלולה להפחית את ההסתמכות על דשנים סינתטיים ולהפחית את ההשפעות הסביבתיות כמו שטיפת חנקן ופליטת תחמוצת חנקן. המחקר גם מצא כי ריכוזי החנקות בקרקע הגיעו בדרך כלל לשיא בשלב הצמיחה המהירה של גידול התירס לפני ירידה כאשר הצמחים ספגו חנקן.

 

מודלים של למידת מכונה הסבירו כ-35% מהשונות ברמות החנקה בקרקע על פני עונות גידול עצמאיות, בעוד שדיוק החיזוי של רמות האמוניום היה נמוך יותר. למרות הבדלים בפרודוקטיביות בין המערכות המופחתות של-הקלט והמערכות האורגניות, שתי המערכות הראו דינמיקה של חנקן עונתית דומה, מה שמצביע על כך שטמפרטורה ותזמון ממלאים תפקידים דומיננטיים במינרליזציה של חנקן ללא קשר לגישת הניהול.

 

חוקרים ציינו כי לביומסה של גידולי כיסוי עצמה הייתה השפעה חלשה יותר על זמינות החנקן מהצפוי, ככל הנראה מכיוון שרמות הביומסה השתנו מעט יחסית בין שנים בהשוואה לתנאי מזג האוויר. הם הוסיפו שעבודה עתידית המשלבת נתונים אמפיריים עם מודלים מבוססי תהליכים- יכולה לשפר תחזיות על פני קרקעות ואקלים שונים.

 

את המחקר הוביל Rabin KC עם-המחברים ג'י פיליפ רוברטסון וסיגלינד סנאפ. המימון ניתן על ידי קרן המדע הלאומית לטווח ארוך-למחקר אקולוגי, תוכנית USDA למחקר ארוכי-לטווח ארוך אגרואקולוגית, ואוניברסיטת מישיגן סטייט AgBioResearch.

 

 

שלח החקירה

whatsapp

skype

דוא

חקירה