0 Comments

(SeaPRwire) –   Đóng góp vào các Mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc

HỒNG KÔNG, ngày 1 tháng 2 năm 2024 — Một nhóm nghiên cứu quốc tế do Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông (HKUST) dẫn đầu đã đạt được bước đột phá đáng kể bằng cách phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp giảm lượng phát thải amoniac toàn cầu (NH3) từ đất canh tác là 38%.  

Sử dụng sức mạnh của học máy, nghiên cứu tiên phong này không chỉ tiết lộ rằng lượng phát thải NH3 toàn cầu từ đất canh tác thấp hơn ước tính trước đó mà còn chứng minh cách tối ưu hóa việc quản lý phân bón có thể giúp giảm phát thải hiệu quả khoảng 38%, mà không ảnh hưởng đến việc sử dụng phân bón ni tơ nói chung. Nghiên cứu này cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới nhằm giải quyết các Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên Hợp Quốc liên quan đến xóa đói giảm nghèo, đảm bảo an ninh lương thực, và nông nghiệp bền vững.

Sự phát thải NH3 từ các quá trình công nghiệp và nông nghiệp khác nhau có thể gây ô nhiễm không khí và nước, gây tổn hại đến hệ sinh thái và đe dọa đến sức khỏe con người. Trong khi chính NH3 không phải là khí nhà kính, nó có thể phản ứng trong đất và khí quyển, tạo thành các hợp chất như nitơ oxit, một khí nhà kính mạnh góp phần vào biến đổi khí hậu.

Đáng chú ý, sản xuất ba loại cây trồng chính là lúa gạo, lúa mì và ngô chiếm hơn một nửa lượng phát thải NH3 trên đất canh tác toàn cầu. Khi nhu cầu lương thực tăng lên trong bối cảnh dân số thế giới ngày càng tăng, việc tìm ra cách giảm lượng phát thải này để phát triển bền vững đã trở nên cấp thiết. Tuy nhiên, thiếu thông tin chính xác trên quy mô toàn cầu khiến các quốc gia gặp khó khăn khi triển khai các chiến lược hiệu quả để giảm phát thải phù hợp với điều kiện cụ thể của mình.

Để giải quyết thách thức này, một nhóm nghiên cứu do Giáo sư Jimmy FUNG Chi-Hung, Giáo sư Chủ nhiệm Khoa Môi trường và Bền vững thuộc Học viện Nghiên cứu Liên ngành và Khoa Toán học, HKUST và Giáo sư ZHENG Yi đến từ Khoa Khoa học và Kỹ thuật Môi trường tại Đại học Khoa học và Công nghệ phía Nam (SUSTech), đã thu thập và biên soạn một tập dữ liệu dựa trên dữ liệu quan trắc thực địa về tỷ lệ phát thải NH3 trong giai đoạn 1985-2022. 

Sau đó, nhóm nghiên cứu này đã đào tạo một mô hình máy tính chạy bằng AI để ước tính lượng phát thải NH3 toàn cầu bằng cách sử dụng tập dữ liệu, đồng thời xem xét các yếu tố địa lý khác nhau như khí hậu, đặc điểm đất, các loại cây trồng, nước tưới, phân bón và phương pháp canh tác. Mô hình này có khả năng tạo ra các kế hoạch quản lý phân bón tùy chỉnh cho các khu vực khác nhau.  Ví dụ, ở Châu Á, khoảng 76% diện tích đất trồng lúa mì có thể sử dụng phân bón sử dụng hiệu quả tăng cường (EEF) để giảm phát thải NH3 do ảnh hưởng của sự nóng lên toàn cầu, vì nhiệt độ đóng vai trò chủ chốt trong quá trình phát thải NH3 từ đất trồng lúa mì ở Châu Á.

Mô hình AI phát hiện rằng bằng cách tối ưu hóa việc quản lý phân bón, bao gồm điều chỉnh thời điểm bón phân, sử dụng hỗn hợp các chất dinh dưỡng cụ thể và triển khai các phương pháp gieo trồng và canh tác phù hợp, có thể giảm lượng phát thải NH3 toàn cầu từ ba loại cây trồng này tới 38%, với Châu Á có tiềm năng giảm NH3 cao nhất, tiếp theo là Bắc MỹChâu Âu. Phát hiện này có ý nghĩa đặc biệt vì nghiên cứu này dự đoán mức gia tăng 4,0% đến 5,5% lượng phát thải NH3 toàn cầu từ đất canh tác trong 30 năm cho đến năm 2060. Do đó, chỉ cần đạt được một phần nhỏ trong mức giảm phát thải tiềm năng này thôi cũng đủ để bù đắp cho mức gia tăng được dự đoán.

Giáo sư Jimmy Fung cho biết, “Những nỗ lực toàn cầu nhằm giảm phát thải hiện đang phải đối mặt với những trở ngại đáng kể, chẳng hạn như chi phí cao và quy mô trang trại nhỏ. Phát hiện của nhóm nghiên cứu minh họa một bản đồ toàn cầu với dữ liệu mới nhất về lượng phát thải NH3 toàn cầu, có thể làm nguồn thông tin cho các hoạt động hoạch định chính sách và các thực hành quản lý nhằm giảm khói bụi và đảm bảo an ninh lương thực. Điều này nhấn mạnh tiềm năng to lớn của việc sử dụng dữ liệu lớn và AI trong việc thúc đẩy phát triển bền vững.”

Nghiên cứu có tên “Quản lý phân bón để giảm phát thải amoniac toàn cầu”, đã được công bố trên tạp chí khoa học đa ngành hàng đầu Nature. Các đồng tác giả chính của nghiên cứu bao gồm ông LI Geng, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại HKUST và tiến sĩ XU Peng, Trợ lý giáo sư nghiên cứu tại SUSTech. Nhóm nghiên cứu bao gồm các thành viên đến từ Đại học Thiên Tân, Đại học Bang Colorado, Đại học Bắc Kinh, Trường Cao học Đại học Bắc Kinh tại Thâm Quyến, Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge, Đại học Lâm nghiệp Bắc KinhĐại học Cornell.

Tải xuống ảnh tại đây: 

Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.

Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày

SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác. 

Author

seaprwire@gmail.com