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World File Search System土壤水分
土壤压实及其对土壤特性，微生物组，温室气体排放和植物根生长
土壤压实，这是一个重大的农业问题，这是由于重型机械用途和频繁践踏，改变土壤特性的压力，导致侵蚀，养分耗竭和污染。诸如土壤水分含量，散装密度和质地之类的因素决定了土壤对压实的敏感性。本评论论文介绍了压实对土壤功能，作物产量和环境的影响的知识差距，重点是土壤微生物组，温室气体排放和碳储存。根穿透对于植物的生长至关重要，但是压实的土壤限制了水和养分的获取，从而降低了产量。土壤压实管理策略包括限制的交通模式，有机物的增加以及使用苜蓿等植物打破压实区域并促进大孔形成。earth活性和适当的作物管理也有助于减轻压实效果。土壤压实危害土壤微生物组在养分循环和植物生产力中的作用，破坏了土壤生育能力，碳储存和温室气体排放。它还阻碍了土壤碳固执，损害了潜在的碳水槽并有助于增加大气温室气体。这篇全面的审查论文为设计可持续的农业实践提供了宝贵的见解，优先考虑土壤健康，生态系统弹性和粮食安全。
土地使用变化和温室气体排放
摘要：全球变暖归因于温室气体（GHG）排放的增加，例如二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）。土地使用变化对温室气体排放有显着影响，占2019年该国排放量的44％。本综述介绍了土壤中温室气体形成的主要途径，重点是土地利用变化对温室气体排放的影响。发现土壤CO 2排放与土壤中的根呼吸，微生物和有机物（OM）分解有关。土地使用变化可以改变土壤特征，有利于增加CO 2排放。土壤CH 4排放在厌氧条件下通过甲烷造成微生物发生。但是，由于土壤中甲烷造成的微生物浓度更高，土地利用变化（例如森林转化为牧场）可能会增加CH 4排放。另一方面，在硝化过程中在土壤中产生n 2 O，微生物在硝化过程中产生N 2 O，而农业区域中的氮受精会增加N 2 O的排放，尤其是与土壤水分和有机碳的可用性相关时。重要的是要了解土地利用变化引起的温室气体形成和排放的动态，因为有效的管理策略可以减少这些排放，并为巴西在国际协议中确定的减少温室气体减少目标做出贡献。
蔬菜水果-contarikanova.com
微生物菌群，土壤中大量有益的微生物和成熟的腐殖质代表了计划罚款和质量产量的基础。收获后立即使用大家庭时，可以实现最佳效果。收获后，稻草被切割和处理。对于大家庭的表面（20-30 l/hectare），然后是浅耕作，这一点很重要。土壤中微生物的存在显着增加了有机物的百分比。在大约50-60天内，来自大家庭的微生物应将吸管转化为成熟的腐殖质。腐殖质应保留土壤水分，以便植物在一年中的干旱期内也应具有足够数量的水分，这将导致产量显着提高。为了产生最大的作用，可以同样在表面上散布来自其他培养物的肥料或植物残留物。细菌在此阶段艰难地死亡，因为如果当前条件不利，它们会通过孢子释放过程来保护自己冬眠，并且正在等待适当的时刻变得活跃。当土壤温度超过6 c°或空气温度高于10 c°时，通常是活跃的。实践表明，用高脂肪处理的种子在发芽，发芽和根源建立期间可提供出色的效果，从而确保比任何其他形式的治疗植物都在播种之前确保植物的生长和发育更好。由于植物已经以极好的方式开发和进步，并创造了最大收益潜力，因此建议在春季，2月底或3月初进行另外两种处理，从而保证创纪录的收率！
引用此文件：Zidan，F。和Febriyanti，D。E.通过基于人工智能的气候适应策略优化农业产量。
面对气候变化，农业生产力受到不可预测的天气模式和环境条件的严重威胁，强调了对增强农业弹性的创新解决方案的关键需求，并优化了产量。这项研究深入研究了人工智能（AI）的潜力，特别是通过使用机器学习和深度学习技术，以开发旨在增强农业结果的气候适应策略。通过将AI与气候数据相结合，该研究通过使用机器学习和深度学习模型的结合来预测并减轻气候对作物产量的不利影响，以分析历史气候数据以及作物表现。这些模型在包括温度，降雨，土壤水分和作物遗传信息在内的数据集中进行了培训，擅长预测各种气候场景下未来的农业结果，并提出最佳的适应性策略，从而显着提高作物产量。因此，这些基于AI的模型是农民和农业决策者的强大工具，使他们能够做出与预期的气候条件保持一致的明智决定。调查结果不仅强调了AI在将数据转换为可行的见解中的功效，从而提高了农业生产力，还通过提供一种技术先进的气候适应方法来促进农业科学领域。此外，这项研究为未来的研究铺平了关于AI与实时环境感应技术的整合的方式，从而为农业管理提供动态框架，以支持可持续的农业实践和全球粮食安全，这是由于气候挑战而在气候挑战中。
评估UFS全局耦合模型中的土地 - 大气耦合过程和气候偏见
摘要：这项研究研究了后者的NCEP统一预测系统（UFS）耦合模型原型模拟模拟（P5 - P8）在2011年北部夏季 - 17在耦合的土地 - 大气层过程及其对模型偏置的影响方面的性能。在模型开发过程中实施了主要的土地物理更新。也就是说，Noah Land Surface模型被Noah MP取代，并且从P7开始更新了全球植被数据集。这些变化以及许多其他UF的改进发生了。这项研究研究了UFS根据模型土地表面过程的实现的35天预测中模拟表面条件的能力。针对全球的通风塔观测值评估了几种陆地表面状态和漏斗，并且还使用基于过程的多元度量指标来诊断分段的耦合过程。近地表气象变量通常会改善，尤其是表面空气温度，而土地 - 大气耦合指标更好地代表了在水分和辐射的表面土壤水分和表面流量之间观察到的协方差。此外，这项研究发现，连续美国的温度偏见与模型模拟水限制和能量限制区域之间耦合过程的不同平衡的能力有关。对土地初始条件的敏感性也被视为预测误差的来源。最重要的是，这项研究提出了构成耦合土地 - 预测模型中的大气行为的蓝图，这是一项至关重要的模型开发任务，可确保从第一天到季节时间尺度的第一天。
高级定量降水信息-AMS期刊
摘要：高级定量降水信息（AQPI）是一个协同的项目，结合了观察和模型，以改善旧金山湾地区的降水，水流和沿海洪水的监测和预测。作为一种实验系统，AQPI利用了十多年的研究，创新和实施，对全州，最先进的观察网络以及下一代天气和沿海预测模型的发展。AQPI是作为原型开发的，以响应水管理社区的要求，以改善有关降水，河流和沿海条件的信息，以告知其决策过程。在加利福尼亚沿海山脉山脉的复杂湾区景观中观察降水是一个具有挑战性的问题。但是，借助新的高级雷达网络技术，AQPI正在帮助填补这个人口稠密且脆弱的大都市地区的重要观察差距。原型AQPI系统由改进的天气雷达数据组成，以进行降水估算；降水，水流和土壤水分的其他表面测量；以及一套集成的预测建模系统，以提高人们对从天空到大海的当前和未来水状况的情境意识。这些工具将有助于改善紧急准备和公众反应，以防止极端暴风雨期间造成生命损失和财产损失，并伴随着大量降水和高沿海水位，尤其是高摩斯裂变的大气河流。湾区AQPI系统可能会在加利福尼亚州，美国和全球的其他城市地区复制。
通过减少食物废物缓解气候变化
学生可视化堆肥项目的水持有能力突出显示自助餐厅食物浪费：在三所学校进行了七个月后，该项目将12吨的食物浪费转移，并将其与24吨碎木混合。他们填充了37个生物反应器，这将产生足够的成品，以接种13,000英亩的农业土地。将土壤重新栩栩如生：Johnson-Su产品应用有益的微生物学来提高整体土壤健康和功能。该产物具有大量微生物的土壤，可以使任何农业系统受益。将生物活性恢复到降解的土壤中可以增加农作物产量，土壤水分能力和土壤碳固醇。增加对堆肥的访问：该项目与Frontier Food Hub合作，这是一家非营利组织，将向他们已经建立了关系的生产商提供Johnson-Su接种剂。与蠕虫教学：该项目为每个教室提供了自己的蠕虫来照顾 - 对学生的有趣而动手的责任。经过一系列的每月课程，每个教室都会旅行与以他们命名的生物反应器分享蠕虫。老师和学生的回应是压倒性的。青年应对气候危机：该项目雇用了15至20岁的当地青年，提供了一份户外活动，有意义和社交的工作。年轻员工从体面的工资和灵活的时间中受益。
Heinz Nixdorf召回研究的10年随访结果
现代农业提高农作物资源获取效率的目标取决于根系与土壤之间的复杂关系。根和根际性状在营养和水的有效使用中起着至关重要的作用，尤其是在动态环境下。本综述强调了一种整体观点，挑战了养分和水吸收过程的常规分离以及综合方法的必要性。预期气候变化引起的极端天气事件的可能性增加，导致土壤水分和养分的供应性爆发，探索了根和根际性状的适应性潜力，以减轻压力。我们强调了根和根际特征的重要性，这些特征使农作物能够快速响应不同的资源可用性（即根区域中水和移动营养物质的存在）及其可及性（即将资源传输到根表面的可能性）。这些特征包括根毛，粘液和细胞外聚合物物质（EPS）渗出，Rhizosheath形成以及营养和水转运蛋白的表达。此外，我们认识到平衡碳投资的挑战，尤其是在压力下，优化特征必须考虑碳良好的策略。为了促进我们的理解，审查要求认识到受控环境的局限性精心设计的领域实验。非破坏性方法，例如微型根茎评估和原位稳定的同位素技术，并结合了诸如根部渗出分析的破坏性方法，用于评估根和根际性状。建模，实验和植物育种的整合对于开发能够适应不断发展的资源限制的弹性作物基因型至关重要。
微生物对土壤中碳通量的贡献
摘要：碳流入和流出土壤是有助于控制全球气候的重要过程。土壤生物与气候之间的关系是相互依存的，因为有助于碳和温室气通量的生物同时受到气候变化和土壤管理的影响。温度，土壤水分，pH，养分水平，氧化还原潜力和有机物质量是影响土壤中有机碳流的微生物的关键要素。气候，地形（景观中的坡度和位置），土壤质地，土壤矿物学和土地利用调节这些关键要素，从而调节山圈中的C通量。土壤微生物可以通过促进植物生长，菌根建立和颗粒聚集来增加碳的涌入和储存。相反，微生物通过甲烷生成，根际活性和有机碳矿化导致碳排出。然而，可以使用策略和管理实践来平衡对气氛的碳排放。例如，可以通过促进微生物的植物生长来刺激土壤中的碳涌入和储存，通过作物旋转并覆盖农作物，培养肉虫植物，避免或减少杀菌剂的使用并采用有机耕作，无耕作农作物系统和保守的土壤管理策略。因此，本综述旨在阐明土壤微生物如何有助于增加土壤的C涌入及其对气候变化的重要性。然后，我们还试图收集科学文献中提出的实际行动，以改善土壤中的碳固存和储存。总而言之，该综述为土壤微生物提供了全面的基础，作为碳通量的关键和帮助者，通过刺激或应用有益的微生物来增加农业生态系统中的碳固定和储存，以减少气候变化。
二氧化碳，CH4和N2O的Eddy-covariance通量...
摘要。基于清晰收获，现场制备，播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而，清除切割后对温室气体（GHG）排放的理解仍然有限，特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中，我们报告了二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的基于涡流的（基于EC的）净排放，该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明，在年度上，该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额（23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1，22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1，取决于EC间隙填充方法；总计82.0％），而n 2 o的作用（5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1，4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6％）也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源（0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1，0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4％）。开发了一个统计模型，以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度，土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机（UAV）光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型，表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中，而表面则以活树，死木，垃圾，垃圾，暴露的泥炭为主导，是N 2 O发射的主要贡献者。