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增加土壤 - 有机碳 - 碳 - 核对解 -
农业土壤中的有机碳损失是全球范围内最大的环境问题和挑战之一，这在联合国环境计划中被认为。通过优化的农业实践来管理土壤有机碳（SOC）是改善土壤生态系统服务的策略，并且在增强土壤功能方面具有至关重要的作用。提高SOC存储水平不仅会影响大气碳含量，还可以改善土壤物理，化学和生物学功能和特性。然而，少量SOC会导致土壤结构性降解，并降低水渗透率和总体稳定性，尤其是在世界的干旱和半干旱地区，这也会增加土壤侵蚀和土壤损失Blanco-Canqui H等。[1]。
增强的硅酸盐风化通过刺激土壤矿物质碳泵
©2024作者。除非另有说明，此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。 要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/
生物炭基材料作为石油烃污染土壤和水的修复策略：性能、机制和环境影响
推荐引用 推荐引用 Wei, Z., Wei, Y., Liu, Y., Niu, S., Xu, Y., Park, J., & Wang, J. (2024). 生物炭基材料作为石油烃污染土壤和水体的修复策略：性能、机制和环境影响。环境科学杂志 (中国), 138, 350-372。https://doi.org/10.1016/ j.jes.2023.04.008
一种新的土壤遗迹DNA去除方法
微生物在土壤中发挥着至关重要的生态作用，但先前微生物留下的残留 DNA 会导致对活体微生物功能和多样性的估计不准确。为了解决这个问题，我们提出了一种使用 Benzonase 核酸内切酶去除土壤中残留 DNA 的新方法，并将其与广泛应用于活体微生物组研究的叠氮丙啶 (PMA) 和 DNase I 进行了比较。与 PMA 不同，Benzonase 不需要光激活，适用于土壤等不透明介质。因此，其去除土壤残留 DNA 的效率 (40%−60%) 是 PMA (0−30%) 的两倍。此外，我们的结果表明，Benzonase 在大多数土壤中的表现优于 DNase I，这可能是因为与 DNase I 相比，它的操作条件范围更广。除了更高的残留 DNA 去除效率外，Benzonase 对土壤活体微生物群落的影响较弱。随后，利用 Benzonase 去除天然土壤中的残留 DNA，结果表明，残留 DNA 去除导致微生物多样性和丰富度平均降低约 10%。值得注意的是，它导致特定类群（如芽孢杆菌和鞘氨醇单胞菌）的相对丰度发生显著变化。这些发现揭示了土壤中总微生物组和活体微生物组之间的差异。我们的研究不仅为土壤残留 DNA 去除提供了一种可靠的方法，而且强调了残留 DNA 去除对活体土壤微生物组评估的必要性，为推进土壤微生物生态学研究奠定了方法论基础。
人工智能通过开发新模型来预测土壤温度
在不断变化的环境中，以了解土壤的生物，化学和物理特性，地表和各种深度的土壤温度都很重要。这对于达到粮食可持续性至关重要。然而，由于仪器不良以及许多其他不可避免的原因，例如干旱，洪水和旋风，全球大多数发展中的地区都在建立可靠的数据测量和记录方面面临难以建立稳固的数据测量和记录。因此，准确的预测模型将解决这些困难。乌兹别克斯坦是由于气候干旱而关注气候变化的国家之一。因此，这项研究首次提出了一个综合模型，以根据乌兹别克斯坦Nukus的气候因素来预测表面的土壤温度水平和10 cm的深度。培训了八种机器学习模型，以了解基于广泛使用的性能指标的最佳性能模型。在10 cm深度的土壤温度水平的准确预测中执行了长期短期记忆（LSTM）模型。更重要的是，这里开发的模型可以通过测量的气候数据和预测的表面土壤温度水平来预测10 cm深度的温度水平。该模型可以在10 cm深度的土壤温度下预测土壤温度，而无需进行任何土壤温度测量。开发的模型可有效地用于计划应用程序，以在乌兹别克斯坦Nukus等干旱地区的粮食生产中达到可持续性。
综合卢斯 - GIS建模，用于增强叙利亚Ghamima河流域的土壤侵蚀管理
的石油侵蚀是面临农业土地系统环境和经济可持续性面临的批评。i t被认为是叙利亚海岸地区的生态系统最重要的问题之一。这项工作旨在评估Ghamima River Bas中的Soil Eros离子风险的分布，尤其是缺乏必要的数据。出于目的，与系统（GIS）的地理信息（GIS）和遥感（RS）数据集成的修订环境损失方程（Rusle）模式用于制定Optima l s Optima l s Oima l s油性管理计划并评估EROS离子风险水平。结果表明，ghamima riv er盆地的土壤损失率在0-60吨HA-1年度之间。创建了风险图上最终的SOI LEROSI，并将其分类为五个风险水平：非常低（47.31％），低（28.38％），中等（12.61％），高（6.39％）和非常高（5.31％）。t暴露于高度且极高的S油脂风险。因此，这些结果被依靠来支持决策者采取措施减轻石油侵蚀风险的负面影响，并设计了石油protect策略，以在高风险区域和高风险区域中培养EROS离子的加速。
关于土壤线虫生物多样性的简短审查
线虫以四个主要的方式增强了土壤条件，它们消耗了引起疾病的生物，产生植物可以使用的矿物质，并以其他各种土壤生物为食。线虫表明，比许多其他物种对气候引起的困扰进行了更大的修改，这表明线虫的分布和种群增加并保持相对升高，因为人们朝向急性环境。由于许多其他物种的同化，土壤线虫，主要被认为是相对多学科的，因此在热带低地雨林中表现出少量和主要可忽略的丰度。可能会以令人恐惧的色调听到线虫的参与。一眼微小的微观蠕虫可能会使人的强大人类更加强大。遗憾的是，就像世界上无数的东西一样，整个蒲式耳都被几个“消极”所污染。尽管它们仅少于整个线虫人口密度的百分之一，但由于其对农作物的有害影响，其中只有一小部分吸引了大量关注。很大一部分人在生态系统，农业部门，尤其是土壤的福祉中都具有优势。
低估了由近地表风引起的全球土壤二氧化碳通量测量值
土壤呼吸（RS）是大气CO 2的最大来源，对近地面风之间的关系，CO 2从土壤表面释放，测量方法对预测未来的大气CO 2浓度至关重要。在这项研究中，风速与土壤CO 2通量之间的关系通过荟萃分析在全球范围内阐明，并进一步探讨了通量测量方法与对照试验的结果一起探索，以阐明测量结果的不确定性。结果表明，近地面风速与土壤CO 2释放呈正相关，而近地表风导致土壤CO 2气体释放增加。风干扰会影响浓度梯度和气体室测量值，而较低计算的土壤CO 2释放了与风泵效应和负压的伯诺利效应的观点相冲突，导致更大的表面气体交换。对数响应比率的结果表明，在广泛使用的气体室方法测量值中，近地表风导致低估为12.19–19.75％。这项研究的结果表明，当前的RS测量值有偏见，并且需要紧急处理近地表风对RS测量的影响，以更准确地评估陆地碳循环并制定气候变化响应策略。
开发数字土壤健康监测和评估...
输出：•用于策划土壤健康数据的统一存储库•从土壤采样到传播农业鉴定的实时监控•基于移动的地理参考土壤采样•在线土壤健康评估服务•机器学习模型•动态更新土壤养分•数字公共基础设施（DPI）