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World File Search System土壤特性
BioProspecciónDe微生物
生物肥料是由适用于地面和植物的微生物准备的，以部分或完全替代合成受精，并减少农业化学物质产生的污染（Armenta-Bojorquez等，2010）；通过了解其在土壤特性和植物本身中的活性，将微生物的使用视为农业中的重要因素。 div>For the plant, among the benefits that microorganisms can contribute, are the decomposition of organic matter, the detoxification of pesticides, stimulation of plant growth and development, processes of free or symbiotic life association for the supply of nutrients both to the plant and to the soil, production of bioactive compounds such as vitamins and hormones, the protection against pathogens and the supply of nitrogen (terry et al. 2005; div>
绿化城市景观：印度浦那增强生物多样性和碳固存的Miyawaki方法
我们通过对土壤进行彻底的原位和实验室测试，采取了全面的方法。这种双重方法旨在为我们提供对土壤组成的更细微的理解，使我们能够制定精确的策略，以进一步治疗和增强土壤生育能力。原位测试涉及现场评估，使我们能够观察其自然环境中的土壤特征。同时，实验室测试为详细分析提供了受控的设置，从而促进了对土壤特性和养分水平的更深入研究。这种综合努力确保了整体评估，从而引导我们采取明智的决定，以通过有针对性的治疗和改进来优化土壤生育能力。
新南威尔士州主要土壤特性的数字土壤测绘
在过去二十年中，数字土壤测绘 (DSM) 已成为收集重要土壤信息的重要途径。DSM 是通过基于土壤特性或类别与环境之间关系的定量建模技术来准备的。底层模型源于 Dokuchaev (1899) 和 Jenny (1941) 的基本土壤方程：s = f(cl, o, r, p, t, … )，该方程指出土壤是气候、生物、地形、母质和时间的函数。最近，McBratney 等人的“s、c、o、r、p、a、n”方法进一步推进了这一概念模型。(2003)，它具有额外的 s（土壤属性预测因子）和 n（地理位置预测因子）因素，并且还结合了残差误差建模。
生态位印记了忍冬属植物微生物群落的结构和网络
植物相关微生物群由多种但分类结构不同的群落（如细菌、真菌和古菌）组成，被认为是宿主植物的第二基因组，在不同植物物种之间存在差异（Brown 等人，2020 年）。植物与微生物之间的相互作用赋予植物宿主适应性优势，包括养分循环、促进生长、抗逆性和抗病原体性（Trivedi 等人，2020 年）。最近针对根系和根际土壤的研究表明，微生物群落的组装和结构受各种生物和非生物因素的影响，包括植物遗传和年龄、土壤类型和土壤特性（如 pH 值和营养物质）（Yu 等人，2018 年）。据报道，微生物群落的组装和网络
生态位印记了忍冬属植物微生物群落的结构和网络
植物相关微生物群由多种但分类结构不同的群落（如细菌、真菌和古菌）组成，被认为是宿主植物的第二基因组，在不同植物物种之间存在差异（Brown 等人，2020 年）。植物与微生物之间的相互作用赋予植物宿主适应性优势，包括养分循环、促进生长、抗逆性和抗病原体性（Trivedi 等人，2020 年）。最近针对根系和根际土壤的研究表明，微生物群落的组装和结构受各种生物和非生物因素的影响，包括植物遗传和年龄、土壤类型和土壤特性（如 pH 值和营养物质）（Yu 等人，2018 年）。据报道，微生物群落的组装和网络
使用 LANDSAT 7 影像绘制入侵的红树林金丝雀草地图
5. 芦苇草优势度景观因子分析 5.1 方法 5.1.1 试点区域采样数据来源 5.1.2 叠加与回归分析 5.2 结果与讨论 5.2.1 芦苇草在景观层面的生态意义 5.2.2 湿地植物覆盖类型与水文类型 5.2.3 芦苇草优势湿地空间分布 5.2.4 芦苇草优势湿地与土地覆盖类型的关系 5.3 结论 5.4 进一步分析芦苇草优势度景观因子的一些建议 5.4.1 识别与芦苇草优势度相关的土壤特性 5.4.2 研究芦苇草优势度与排水沟密度的关系 5.4.3 采用分层随机抽样方法
环境和气候变化：对生物多样性，当前情况和未来前景的影响
气候变化已成为近年来的普遍问题。这是影响世界所有自然生态系统的最重要的全球环境挑战之一。各种参数，例如增加CO 2水平，更快的冰川融化以及降雨可变性和严重的干旱与气候变化有关。生物多样性受气候变化的影响，包括范围的变化，物种范围内的相对丰度变化以及活动时机和微栖息地使用的细微变化。土壤特性和水资源受到快速变化的气候影响。所有这些后果对集成管理方法的需求，适当的计划和设计政策，以保护生物多样性以及环境。本综述描述了气候变化对原核和真核社区，环境和经济学的影响，社区对可以采用这些变化的这种变化和保护策略的反应。
为善而来：国家人工智能战略进展报告
• CONSUS：通过整合历史数据、气象学、作物和土壤特性，以及应用新颖的数据分析和机器学习技术，解决“通过感知、理解和可视化实现作物优化”的问题。• Terrain-AI：该项目由 SFI 和微软联合资助，旨在帮助了解人类活动对土地利用的影响，并最终成为气候变化的驱动因素，以实现更可持续的土地利用。该项目将提供更准确的跨尺度碳通量估计值，并更深入地了解人类活动的影响，使决策者能够制定更有效的气候缓解战略。• NexSys – 下一代能源系统：一项全岛合作，涉及 46 位领先学者与行业合作，以应对能源脱碳挑战，开发基于证据的净零能源系统途径。NexSys 已通过 SFI 获得 1600 万欧元的资金，其中有 9 个行业联合资助合作伙伴和 1 个慈善捐助者。
大型农作物的语言模型产量预测
准确的农作物产量预测对于农业计划和粮食安全至关重要。传统方法通常难以整合多种数据集，从而导致次优预测。本文介绍了一种新颖的方法，该方法杠杆模型（LLMS）（特定于GPT-4）结合了迅速的工程，以提高预测精度。我们的方法进行了特定的特定提示，以指导LLM从天气塑料，土壤特性，历史收益率和恢复感应的数据中综合数据。我们进行了广泛的实验，将我们的方法与传统机器学习模型和思想链（COT）方法进行了比较。结果表明，我们的方法在上下文的准确性，解释质量和场景适应性方面显着优于这些基准。这项研究强调了LLM在推进农业分析方面的潜力，并为该领域的未来研究奠定了基础。
土壤系统
微/纳米塑料越来越被认为是陆地生态系统中普遍存在的污染物，尤其是在土壤中。土壤中微/纳米塑料的命运取决于多种因素，包括土壤特性、pH 值、有机物含量、水分含量和微生物活动等。研究表明，微/纳米塑料可以保留在土壤基质中，影响其降解速率和运输潜力。微/纳米塑料可能会发生碎裂或聚集，从而改变其环境行为。此外，微/纳米塑料会破坏土壤生态群落，可能导致微生物多样性降低和养分循环改变。本期特刊旨在扩展土壤中微/纳米塑料的当前研究现状。一些潜在主题包括土壤中微/纳米塑料的命运、环境微/纳米塑料的风险评估以及微/纳米塑料对土壤生态系统的影响。欢迎撰写有关我们目前对土壤中微塑料的命运和环境影响的了解的研究、评论和意见文章。