उर्वरक प्रबंधन के माध्यम से अमोनिया उत्सर्जन में कमी करना
- मशीन लर्निंग के आधार पर, हाल ही में, शोधकर्ता चावल, गेहूं और मक्का की फसलों से अमोनिया उत्सर्जन का विस्तृत अनुमान लेकर आए हैं।
- अध्ययन एक फसल-विशिष्ट विश्लेषण प्रदान करता है, जो वायुमंडलीय अमोनिया के पर्यावरणीय प्रभाव और स्वास्थ्य संबंधी प्रभावों पर जोर देता है।
अमोनिया उत्सर्जन: एक वैश्विक मुद्दा
- वायुमंडलीय अमोनिया एक प्रमुख पर्यावरणीय प्रदूषक है जो पूरे ग्रह के पारिस्थितिक तंत्र के साथ-साथ मानव स्वास्थ्य को भी प्रभावित करता है।
- लगभग 51-60% मानवजनित अमोनिया उत्सर्जन का पता फसल की खेती से लगाया जा सकता है।
- इनमें से लगभग आधा उत्सर्जन तीन मुख्य मुख्य फसलों चावल, गेहूं और मक्का से जुड़ा है।
- हालाँकि, उच्च रिज़ॉल्यूशन पर विशिष्ट फसल भूमि से संबंधित अमोनिया उत्सर्जन में किसी भी संभावित कटौती की मात्रा निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण है।
मशीन लर्निंग दृष्टिकोण
- शोधकर्ताओं ने विभिन्न चरों के आधार पर अमोनिया उत्पादन का मॉडल तैयार करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया।
- इनमें जलवायु, मिट्टी की विशेषताएं, फसल के प्रकार, सिंचाई, जुताई और उर्वरक पद्धतियां शामिल हैं।
- 2,700 से अधिक अवलोकनों से प्राप्त एक व्यापक डेटासेट ने मॉडल को सूचित किया।
वैश्विक अमोनिया उत्सर्जन आकलन
- मशीन लर्निंग मॉडल का अनुमान है कि वर्ष 2018 में वैश्विक अमोनिया उत्सर्जन 4.3 टेराग्राम (4.3 बिलियन किलोग्राम) होगा।
- मॉडल द्वारा निर्देशित, स्थानिक रूप से अनुकूलन उर्वरक प्रबंधन, संभावित रूप से तीन फसलों से वायुमंडलीय अमोनिया उत्सर्जन को 38% तक कम कर सकता है।
- इसमें पारंपरिक जुताई प्रथाओं का उपयोग करते हुए, बढ़ते मौसम के दौरान मिट्टी में उन्नत दक्षता वाले उर्वरकों को गहराई से डालना शामिल है।
- प्रभावी प्रबंधन रणनीतियों के बिना, वर्ष 2100 तक अमोनिया उत्सर्जन में 4.6% से 15.8% के बीच संभावित वृद्धि का अनुमान है।
प्रीलिम्स टेकअवे
- अमोनिया
- ग्रीनहाउस गैस
- क्योटो प्रोटोकोल