XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System土壤水
多年冻土云反馈可能会放大气候变化
抽象的升高温度需要在北部多年冻土区的土壤水文过程中进行重要变化。使用图标 - 地铁系统模型，我们表明，基本上不透水的冷冻土壤层的大规模融化可能会引起正反馈，从而使多年冻土降解放大了病变变暖。地面解冻增加了其液压连通性，并提高了排水速率，从而有助于景观干燥。这限制了无雪季节蒸散量和低空云的形成。夏季多云的减少反过来增加了到达表面的短波辐射，因此温度并促进了永久冻土降解。我们的模拟进一步表明，永久冻土云反馈的后果可能不限于区域尺度。对于高纬度的多年冻土的近期损失，它们显示出对所有大陆和北端 - 半球海洋盆地的重大温度影响，从而将全球平均温度升高0.25 K.
在不同土地使用中碳积聚的土壤动力学...
碳堆积的土壤动力学因不同的土地使用系统而异。了解有助于碳积累的土壤动态和土地使用系统管理实践对于设计有效的碳固换策略至关重要。在最近的一项研究中，检查了15种不同的土地利用系统，包括农业土地利用系统，植树林地土地利用系统和农林业土地使用系统。该研究根据树成分的程度评估了这些土地使用系统存储碳的潜力。还研究了土壤的各种物理和化学特征及其对土壤碳保护的影响。结果表明，随着树成分的数量增加，土壤pH和散装密度从6.10降至5.55，而1.48至1.48至1.33g/cm3。林木种植园系统中可用的土壤氮明显高于农业土地利用系统，而后者的土壤水分则高。树成分增加了土壤碳的积聚，而农林业的土地使用系统满足了人类和环境平衡的要求。
教授
ASTRA研究小组的创始人和呼吸（机器人和天体动力学的高级空间技术），由1个固定期限研究员，2个PostDocs，13 Ph.D.该小组从事理论研究活动，并通过国内和国际上的内部和融资研究应用。创始人兼Astra实验室负责人，其中包括一些用于空间实验的基础设施：舞蹈结构由2辆自由度（开发）的2辆车组成（一个正在开发的家具），该家具在轨道机器人机器人领域进行的低摩擦计划，在轨道机器人领域进行实验，接近培训，培训培训。;基于使用卫星diorama，Moffup以及机器人处理臂的图像和算法的使用，用于开发和验证相对导航和控制指南的算法结构；农历 - 伊斯鲁 - 土壤水提取的原型系统； Flamingos结构配备了2个机器人臂 - 从ASI出售到6个自由度，以进行接触动态和Orbit Services测试（开发）的研究。
教学大纲农业
理论：土壤作为土壤的自然物体，教学和移动学概念；土壤起源：土壤形成岩石和矿物质；土壤形成的风化，过程和因素；土壤剖面，土壤成分；土壤物理特性：土壤文艺，结构，密度和孔隙率，土壤颜色，一致性和可塑性；对土壤分类学分类和印度土壤的基本知识；土壤水保留，运动和可用性；土壤空气，成分，气态交换，问题和植物生长，土壤温度；土壤中热量的来源，数量和流动；对植物生长，土壤反应pH，土壤酸度和碱度的影响，缓冲，pH值对养分的影响；土壤胶体 - 无机和有机物；硅酸盐粘土：宪法和财产；收费来源；离子交换，阳离子交换能力，基础饱和度；土壤有机物：组成，特性及其对土壤特性的影响；腐殖质 - 性质和特性；土壤生物：宏观和微生物，它们的有益和有害影响；土壤污染 - 农药和无机污染物的行为，预防和减轻土壤污染的行为。
直接通过增强的二氧化碳缩减的证据
由于土壤中发生的许多过程以及当前项目的短时间跨度发生了许多过程，因此设计出增强的风化对影响大气CO 2的能力是充满挑战的。在这里，我们报告了冰岛的组织/格利式Ansosol中的碳平衡，该碳平衡在3300年内收到了大量玄武岩粉尘，提供了量化增强风化的速度和长期后果的机会。自从沉积以来，添加的玄武岩灰尘已经连续溶解。土壤水域的碱度比等效的无尘土高10倍以上。考虑到土壤水暴露于大气时的氧化和脱气后，由于碱度产生而导致的年度CO 2缩水为0.17 t c ha -1年-1年。这项研究验证了在土壤中添加细粒度的镁质矿物质通过碱度出口减轻大气CO 2的能力。诱导的土壤有机碳储存的变化可能会占主导地位的净CO 2降低了增强的风化工作。
鉴定了与种子发育过程中甘蓝纳普斯干旱反应相关的转录模块，并通过早期生物胁迫缓解
图1甘蓝纳普斯的种子发育（cv。在各种压力条件下）。A.种子水含量（虚线）和种子发育过程中的干重（DW，实线）的演变。未成熟的种子。热时间在增长12（GDD）中给出。数据表示为每种处理的五种种子的三个生物学重复的平均值±SE。B.平均值（实线）在八个（C和WS）或四个（PB和PB + WS）中的土壤水电位（MBAR）的标准偏差（虚线）上，在20天的窗口上构成了干旱胁迫的应用。C。在不同条件下生长的梅氏芽孢杆菌植物的成熟叶片中RD20（QRT-PCR）的相对表达水平（每个生物学众多代表）。D.在WS应用开始时评估具有Clubroot症状的植物数量（4个众多植物）或农作物周期结束时（4个众议员30植物）。c，控制； WS，缺水； PB，P。Brassicae接种； PB + WS，P。Brassicae接种和水短缺；众议员，生物复制。
基于物联网的土壤 pH 值检测和作物推荐...
摘要：农业生产力取决于土壤肥力，受氮、磷、钾、pH 值和土壤水分等关键因素的影响。然而，由于农民知识有限，难以确定精确的肥料用量，因此实现最佳作物生长具有挑战性。传统的土壤分析方法涉及人工取样和昂贵的实验室测试，这些方法具有主观性。为了解决这个问题，提出的解决方案将支持物联网的土壤养分监测与机器学习算法相结合，以提供作物推荐。传感器收集有关氮、磷和土壤温度等关键参数的数据，并将其传输到基于云的数据库。机器学习分析这些数据以建议理想的作物，最大限度地减少化肥使用，减少劳动力，提高整体生产力。这种创新方法简化了作物选择，最大限度地减少了不必要的投入，同时最大限度地提高了产量。通过利用物联网和机器学习，农民可以获得有关土壤健康的宝贵见解，从而实现精准施肥和作物选择。这不仅可以提高农业生产力，还可以通过促进可持续实践和提高产量来促进经济增长。关键词：农业产量、作物推荐、机器学习、土壤行为分析。
沿海湿地如何帮助实现欧盟的气候目标？
沿海湿地减轻与增强的温室气体（GHG）排放相关的CLI伴侣变化的能力是两种服务的总和：（i）有机碳的积累（续集，股票的增益），以及（ii）重新涂抹GHG GHG排放的能力，尤其是具有更高的辐射电位的形式，例如具有较高的辐射性甲烷（例如甲烷）（例如甲烷）4。某些沿海湿地类型（例如盐沼）可以从植被中隔离碳，除了沉积外，除了在其盐水中的快速生长和降低的脱氧量位置速率，除了将大量有机碳储存在土壤中，并且由于环境的盐水和无水的状态15。此外，健康沿海湿地土壤的盐分条件具有可能仅发射的其他温室气体5（例如甲烷）（CH 4）的优势，这比CO 2更有效。他们在沿海地区的地位和泛滥的政权改变了土壤水状态，排水和氧气的可用性，推动碳在湿地中的积累。他们还有利于从相邻生态系统的洪水水中捕获的有机颗粒，这些洪水以富含有机富含有机的储层的形式增加了土壤有机碳，通常将其重新化为蓝色碳汇体3。
实地研究与公民科学：土壤管理
城市化和气候变化带来了重大的环境挑战。尽管研究较少，但城市土壤对于通过提供生态系统服务（例如碳存储和水调节）来缓解这些挑战至关重要。这项研究探讨了瓦格宁根的城市土壤管理，这是一个更扩展的项目的早期阶段。采用跨学科方法结合了现场研究和公民科学，这项研究涉及城市土壤研究中的花园所有者，并在一项现场研究中进行了科学模仿花园土壤条件，以获得对城市花园土壤的实验研究。在获得花园和周围特征的信息后，结果显示，花园中的土地覆盖型百分比与邻里树木多样性或花园土壤质地之间没有显着相关性（Sandy vs. Clay）。在现场研究中，土壤的CO2排放通量显示土地覆盖或表土深度没有显着差异，这可能是由于植被和冬季条件的建立阶段。土壤水分对二氧化碳发射通量的负面影响略有显着影响。尽管如此，这些调查和测量结果为未来的城市土壤管理研究提供了基础数据。
利用智能农业中的时间序列基础模型进行土壤水分预测
最新的自然语言基础模型和计算机视觉基础模型的激增促进了各个领域的创新。受到这一进展的启发，我们探讨了基础模型在智能农业中预测的时间序列的潜力，这是一个经常受到有限数据可用性困扰的领域。具体来说，这项工作提出了一种新的TimeGPT应用，TimeGPT是一种最先进的时间序列基础模型，以预测土壤水潜力（𝜓土壤），这是通常用于灌溉建议的现场水状态的关键指标。传统上，此任务依赖于各种输入变量。我们探索了TimeGPT预测土壤的能力：（𝑖）零拍设置，（𝑖𝑖）仅依靠历史性𝜓土壤测量值的微调设置，以及（𝑖𝑖𝑖）微调的设置，我们还为模型添加了外源变量。我们将TimeGPT的性能与已建立的SOTA基线模型进行了比较，以预测土壤。我们的结果表明，TimeGPT仅使用历史𝜓土壤数据实现竞争性预测准确性，从而强调了其在农业应用中的显着潜力。这项研究通过实现传统上依赖广泛的数据收集和领域实验的预测任务，为农业可持续发展的基础时间序列模型铺平了道路。