उर्वरक प्रबंधन के माध्यम से अमोनिया उत्सर्जन में कमी करना

मशीन लर्निंग के आधार पर, हाल ही में, शोधकर्ता चावल, गेहूं और मक्का की फसलों से अमोनिया उत्सर्जन का विस्तृत अनुमान लेकर आए हैं।
अध्ययन एक फसल-विशिष्ट विश्लेषण प्रदान करता है, जो वायुमंडलीय अमोनिया के पर्यावरणीय प्रभाव और स्वास्थ्य संबंधी प्रभावों पर जोर देता है।

वायुमंडलीय अमोनिया एक प्रमुख पर्यावरणीय प्रदूषक है जो पूरे ग्रह के पारिस्थितिक तंत्र के साथ-साथ मानव स्वास्थ्य को भी प्रभावित करता है।
लगभग 51-60% मानवजनित अमोनिया उत्सर्जन का पता फसल की खेती से लगाया जा सकता है।
- इनमें से लगभग आधा उत्सर्जन तीन मुख्य मुख्य फसलों चावल, गेहूं और मक्का से जुड़ा है।
हालाँकि, उच्च रिज़ॉल्यूशन पर विशिष्ट फसल भूमि से संबंधित अमोनिया उत्सर्जन में किसी भी संभावित कटौती की मात्रा निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण है।

शोधकर्ताओं ने विभिन्न चरों के आधार पर अमोनिया उत्पादन का मॉडल तैयार करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया।
- इनमें जलवायु, मिट्टी की विशेषताएं, फसल के प्रकार, सिंचाई, जुताई और उर्वरक पद्धतियां शामिल हैं।
2,700 से अधिक अवलोकनों से प्राप्त एक व्यापक डेटासेट ने मॉडल को सूचित किया।

मशीन लर्निंग मॉडल का अनुमान है कि वर्ष 2018 में वैश्विक अमोनिया उत्सर्जन 4.3 टेराग्राम (4.3 बिलियन किलोग्राम) होगा।
मॉडल द्वारा निर्देशित, स्थानिक रूप से अनुकूलन उर्वरक प्रबंधन, संभावित रूप से तीन फसलों से वायुमंडलीय अमोनिया उत्सर्जन को 38% तक कम कर सकता है।
इसमें पारंपरिक जुताई प्रथाओं का उपयोग करते हुए, बढ़ते मौसम के दौरान मिट्टी में उन्नत दक्षता वाले उर्वरकों को गहराई से डालना शामिल है।
प्रभावी प्रबंधन रणनीतियों के बिना, वर्ष 2100 तक अमोनिया उत्सर्जन में 4.6% से 15.8% के बीच संभावित वृद्धि का अनुमान है।