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建造更好的武器來(lái)防止有害藻類繁殖

導(dǎo)讀 預(yù)測(cè)和確定哪些農(nóng)業(yè)實(shí)踐最有可能預(yù)防環(huán)境危害是一個(gè)復(fù)雜的命題。俄亥俄州立大學(xué)的研究人員正試圖微調(diào)能夠幫助農(nóng)民和其他人防止有害藻類繁殖

預(yù)測(cè)和確定哪些農(nóng)業(yè)實(shí)踐最有可能預(yù)防環(huán)境危害是一個(gè)復(fù)雜的命題。俄亥俄州立大學(xué)的研究人員正試圖微調(diào)能夠幫助農(nóng)民和其他人防止有害藻類繁殖的工具。

在本周于華盛頓舉行的美國(guó)地球物理聯(lián)盟(AGU)秋季會(huì)議上,來(lái)自俄亥俄州立大學(xué)的一組科學(xué)家分享了三項(xiàng)研究的早期結(jié)果,這些研究旨在改進(jìn)旨在指導(dǎo)農(nóng)業(yè)實(shí)踐的模型,以減少氮風(fēng)險(xiǎn)和磷農(nóng)場(chǎng)的徑流。這種徑流導(dǎo)致水道中有毒藻類的生長(zhǎng)。

杰伊馬丁教授說(shuō),可以獲得預(yù)測(cè)各種決策后果的基本模型,如何時(shí)施肥,但必須對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),以確??煽啃?,并獲得包括農(nóng)民和環(huán)保組織在內(nèi)的相關(guān)方的信任。俄亥俄州生態(tài)工程學(xué)士。

俄亥俄州立大學(xué)博士后研究員阿釋密達(dá)穆魯姆卡爾說(shuō),她的工作開始闡明施肥時(shí)間和暴雨的交叉是如何導(dǎo)致養(yǎng)分流失的。她正在使用俄亥俄州施肥器預(yù)測(cè),這是一種利用國(guó)家氣象局的數(shù)據(jù)來(lái)分配不同時(shí)間施肥的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)的工具。

Murumkar希望她的研究可以幫助量化這種工具在不同情況下對(duì)環(huán)境的影響——例如,在莫米河流域,四分之一的農(nóng)民使用它,或者一半的農(nóng)民使用它。

“我們希望更好地理解它將減少該地區(qū)磷的徑流,”馬丁說(shuō),并補(bǔ)充說(shuō),有大量證據(jù)表明,單個(gè)農(nóng)場(chǎng)的做法會(huì)影響這些農(nóng)場(chǎng)的徑流,但大規(guī)模估算的證據(jù)較少。

“我們從之前的工作中知道,施肥時(shí)間非常重要,但我們希望了解整個(gè)伊利湖流域以及最好和最壞的情況。這種模式將有助于解決這個(gè)問題,”他說(shuō)。

俄亥俄州立大學(xué)食品、農(nóng)業(yè)和生物工程系助理教授瑪格麗特卡爾契奇(Margaret Kalcic)表示,應(yīng)鼓勵(lì)農(nóng)民在施肥時(shí)遵循“四個(gè)rs”的正確時(shí)間、來(lái)源、數(shù)量和地點(diǎn)。

“但‘正確’并沒有明確的定義,我們的團(tuán)隊(duì)正在努力為俄亥俄州的合作伙伴提供更好的答案,包括農(nóng)民、倡導(dǎo)者和政策制定者,”Kalcic說(shuō)。

馬丁補(bǔ)充道:“這里比觀察天氣和地面濕度更微妙。我們正在努力確定支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)的最佳解決方案。”

俄亥俄州立大學(xué)博士后研究員格雷埃文森(Gray Evenson)將展示他的工作的初步結(jié)果,以確定建模的最佳數(shù)據(jù),從而更準(zhǔn)確地了解田地和鄰近水道的情況。

“我們不想低估或高估這些最佳管理實(shí)踐的價(jià)值。例如,一些實(shí)踐可能會(huì)帶來(lái)比我們?cè)谀P椭行湃蔚母嗟暮锰帯热绺纳仆寥澜】担瑥亩玫乇Wo(hù)水源,”Evenson說(shuō)。

卡爾契奇補(bǔ)充說(shuō),“這項(xiàng)工作的大部分是關(guān)于調(diào)整現(xiàn)有的模型。通過(guò)提高我們輸入信息的質(zhì)量,我們對(duì)從中獲得的信息更有信心?!彼f(shuō),免耕農(nóng)業(yè)和其他環(huán)境影響有很多問題,通常被認(rèn)為是環(huán)境保護(hù)。

卡爾契奇說(shuō):“我們知道免耕有利于防止水土流失,但這一地區(qū)對(duì)水質(zhì)的影響仍不確定。

研究生安娜阿波斯托討論了第三個(gè)項(xiàng)目。她操縱模型中的各種參數(shù),試圖確定模型的可靠性。長(zhǎng)期目標(biāo)是更可靠地估計(jì)實(shí)踐對(duì)水質(zhì)的貢獻(xiàn)。

Martin說(shuō),調(diào)整參數(shù)使過(guò)程的規(guī)模更符合實(shí)際,而來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)的數(shù)據(jù)是提高模型性能的關(guān)鍵部分。

“我們希望調(diào)整我們的等式,以更好地代表現(xiàn)實(shí),”Apostel說(shuō)。

研究人員說(shuō),所有工作的主要目標(biāo)是使模型與研究人員在實(shí)地實(shí)驗(yàn)中觀察到的情況更好地一致,但這些問題可以在廣泛的區(qū)域?qū)用嫔线M(jìn)行研究。

“我們知道,如果你建立了一個(gè)糟糕的模型,它不會(huì)幫助任何人做出任何決定,”卡爾契奇說(shuō)。

“我們真的希望建立對(duì)真正有用的模式的信任,這將有助于決策者、農(nóng)民和其他人。最糟糕的是,人們會(huì)信任這個(gè)模型,并告訴他們完全錯(cuò)誤的信息,”她說(shuō)。

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