May 28, 2026 伝言を残す

機械学習の研究により、被覆作物システムでの窒素放出の主な要因としてタイミングと温度が特定されました{0}

 

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ミシガン州での 30 年間の-トウモロコシ-大豆-小麦の輪作実験を分析した研究者らは、被覆作物の終了のタイミングと気温が、被覆作物の農業生態系における土壌窒素利用可能性の最も強力な予測因子であることを発見し、トウモロコシ生産のための窒素放出の管理について生産者に新たな洞察を提供した。

 

この研究はケロッグ生物学ステーションの長期生態学的研究サイトで行われ、ランダムフォレスト機械学習モデルを使用して、1990 年から 2020 年にかけて投入量を削減した有機作物システムにおける窒素の無機化ダイナミクスを調べました。研究者らは、土壌の無機窒素、特に硝酸塩 (NO3--N) がマメ科植物の被覆作物の終了後に急速に増加し、特に日平均気温が12度。

 

この研究は、トウモロコシ生産システムで使用されるアカツメクサの被覆作物に焦点を当て、気象条件、被覆作物のバイオマス、土壌水分、および管理方法が窒素放出にどのような影響を与えるかを調査しました。調査結果によると、カバークロップ終了後の日数が常に硝酸塩とアンモニウムの利用可能性に影響を与える最も重要な要因であり、ほとんどのモデルにおいて温度が重要度で 2 番目にランクされていました。この研究では、窒素放出は単一の変数だけではなく、これらの要因の相互作用によって引き起こされることが示されました。

 

研究者らは、この発見は農家が被覆作物からの窒素放出を作物の需要とより適切に同期させるのに役立ち、潜在的に合成肥料への依存を減らし、硝酸塩の浸出や亜酸化窒素の排出などの環境への影響を減らすのに役立つ可能性があると述べた。この研究では、土壌硝酸塩濃度は一般的にトウモロコシ作物の急速な成長段階でピークに達し、その後植物が窒素を吸収するにつれて低下することも判明した。

 

機械学習モデルは、独立した生育期にわたる土壌硝酸塩レベルの変動の約 35% を説明しましたが、アンモニウム レベルの予測精度はそれよりも低かったです。投入量を削減したシステムと有機システムの間の生産性の違いにもかかわらず、両方のシステムは同様の季節的な窒素動態を示し、管理アプローチに関係なく、温度とタイミングが窒素の無機化において支配的な役割を果たすことを示唆しています。{2}}

 

研究者らは、おそらく気象条件に比べてバイオマスレベルの年ごとの変化が比較的少ないため、被覆作物のバイオマス自体が窒素利用可能量に与える影響は予想よりも弱いと指摘した。彼らは、経験的データをプロセスベースのモデルと統合する将来の研究により、さまざまな土壌や気候にわたる予測を改善できる可能性があると付け加えました。{1}

 

この研究は、Rabin KC 氏と共著者の G. Philip Robertson 氏、Sieglinde Snapp 氏が主導しました。{0}資金は、国立科学財団の長期生態学的研究プログラム、USDA の長期農業生態系研究プログラム、-ミシガン州立大学 AgBioResearch によって提供されました。

 

 

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