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对土壤生物多样性的重要贡献和威胁
抽象的土壤生物多样性是指所有生活在土壤中的生物。土壤是一个复杂的系统，涉及生物和非生物元素，例如养分，矿物质，有机物和生物体。土壤Biota对各种基本过程和功能做出了重大贡献，例如养分循环，土壤形成和结构，害虫防治，碳固存，植物健康和生产力以及延长地球上寿命的土壤侵蚀。土壤生物多样性面临着许多威胁，例如森林砍伐，农业强化，盐水，污染，压实，城市化，养分失衡，酸化，森林火灾，土壤有机物的丧失以及表面密封，其中许多是由人类活动带来的。这些威胁会破坏土壤生态系统，降低土壤质量，并损害土壤生物多样性提供的基本功能。应对土壤生物多样性的这些威胁需要实施可持续的土地管理实践，保护自然栖息地，减少污染，促进农业生态学方法以及缓解气候变化。保护和保存土壤生物多样性对于维持土壤健康，生态系统的弹性以及提供对人类福祉至关重要的生态系统服务至关重要。
揭开根际及其生物的区域
强化农业在增加粮食生产的同时，在养分失衡方面引起了第二代问题，包括每年耗尽土壤养分的挖掘，以耗尽土壤的生育能力，含量和微生物的新出现不足，水桌下降，水的质量及其水的质量，水的含量降低了有机碳的含量，并降低了土壤含量的碳含量。印度土壤不仅表现出主要营养素（氮，磷和钾）的缺乏，还显示出二次营养（硫，钙和镁）和微量营养素（硼，锌，铜和铁等）（农业部，2015年）。基于传统上假定的“高投入，高产量”的概念，高度依赖于化学肥料的投入，但是，作物产量并未增加，而近几十年来，由于肥料的投入的增长，肥料的投入越来越不成比例，导致营养效率低的养分和增加的环境问题，导致肥料的效果越来越多，而越来越多的繁殖范围却忽略了肥料的效果，并且rosive的繁殖率是繁殖力的，并且对繁殖的效果和塑料的影响不断增加。获得土壤养分。 在根际地区的植物根和根际相互作用，在该区域，植物从根部释放出充当化学信号的根。 这涉及营养循环和营养转化。 根际提供了一种潜在的解决方案，可以抵抗这些缺陷并改善土壤生育能力。 植物和根际之间的信号也非常丰富且复杂的微型生物群体多样性，它们既有种间和种内信号传导。基于传统上假定的“高投入，高产量”的概念，高度依赖于化学肥料的投入，但是，作物产量并未增加，而近几十年来，由于肥料的投入的增长，肥料的投入越来越不成比例，导致营养效率低的养分和增加的环境问题，导致肥料的效果越来越多，而越来越多的繁殖范围却忽略了肥料的效果，并且rosive的繁殖率是繁殖力的，并且对繁殖的效果和塑料的影响不断增加。获得土壤养分。在根际地区的植物根和根际相互作用，在该区域，植物从根部释放出充当化学信号的根。这涉及营养循环和营养转化。根际提供了一种潜在的解决方案，可以抵抗这些缺陷并改善土壤生育能力。植物和根际之间的信号也非常丰富且复杂的微型生物群体多样性，它们既有种间和种内信号传导。
生物炭与植物生长促进菌假单胞菌 TSAU1 对植物生长、小麦养分吸收和土壤酶活性的联合影响
1. 简介 生物炭是一种由生物废弃物在低氧或无氧条件下通过热解制成的生物产品（Lehmann 等人，2011 年）。生物炭对土壤和植物健康有多种有利影响，如提高土壤有机质含量（Chan 等人，2007 年）、土壤酶活性（Ma 等人，2019a、2019b）、土壤阳离子交换和持水能力（Novak 等人，2009 年；Yu 等人，2013 年；Kul，2022 年）、微生物多样性（Egamberdieva 等人，2016 年；Egamberdieva 等人，2020a、2020b）和植物养分获取（Cao 等人，2017 年）。有许多关于生物炭施用对植物生长、土壤肥力、植物保护和植物抗逆性的积极影响的报道（Frenkel 等人，2017 年；Postma 和 Nijhuis，2019 年）。这种积极影响可以通过土壤物理质量的提高、土壤保水能力、养分利用率以及参与养分循环的微生物多样性来解释（Kolton 等人，2011 年；Egamberdieva 等人，2017 年；Khan 等人，2021 年）。一些报告显示更高的微生物活性
土壤微生物生物量和有机碳
在土壤中，微生物生物量通常是“饥饿的”，因为土壤太干或没有足够的有机碳（OC）。不稳定碳的量特别重要，因为这为微生物分解提供了容易获得的碳能源。碳更不稳定的土壤往往具有较高的微生物生物量。有机碳作为微生物生物量的食物的重要来源是作物残基和可溶性化合物，可通过根（根渗出液）释放到土壤中。土壤微生物负责有机物中大多数养分释放。当微生物分解有机物时，它们会使用有机物中的碳和营养来自身生长。他们将多余的养分释放到可以被植物吸收的土壤中。如果有机物的养分含量低，则微生物将从土壤中吸收营养以满足其需求。例如，用碳与氮的比率低于24：1的有机物通常会增加土壤中的矿物氮。相比之下，用碳与氮比施加有机物高于24：1，通常会导致微生物从土壤中吸收矿物氮。
通过合奏机器学习预测肥料...
印度的农业景观正在与先进技术的整合以提高生产力和可持续性的整合经历。认识到土壤健康在农业结果中的关键作用，该研究利用先进的算法来分析和解释土壤养分数据，从而为农民提供准确，及时的建议，以供最佳施肥。该方法涉及利用最先进的传感技术收集来自各个地区的综合土壤养分信息。通过应用ML模型建立了土壤养分水平与作物性能之间的关系，其中包括回归和分类方法。本研究的目的是创建一个能够基于特定土壤特征，农作物类型和区域变化的肥料预测模型。这项研究的预期好处包括改善资源利用率，提高农作物的产量以及通过靶向肥料的靶向施用来减少环境影响。通过为农民提供针对其特定土壤条件的精确建议，这种方法旨在为印度背景下的可持续农业实践，经济效率和整体粮食安全做出贡献。本文通过引入数据驱动的决策过程来强调机器学习应用程序在革新传统农业实践中的潜力。
