《马德里理工大学研究多种技术来提高种植中的水氮利用率》

  • 来源专题:农业立体污染防治
  • 编译者: 金慧敏
  • 发布时间:2017-01-20
  • 马德里理工大学农业系统研究组研究人员进行的研究表明,面向减少氮素损失和保持农业生产力的管理实践应该依靠优化氮和水的同时输入。这两个农业要素的协同改善要比分别优化具有更大的生产和环境优势。

    水和氮的可用性,是全球范围内最具限制性的作物生长因子。这两个因素对许多地区的粮食主权和减少世界上潜在食物和实际食物之间的差距有着根本性的影响。因此,氮的过度使用造成的问题,如自然水体中的硝酸盐污染和大气中温室气体的增加主要受水管理的影响。此外已经证明,大多数种植系统的水和氮的使用效率之间具有很强的相互作用。因此,寻求同时提高这两个因素效率的做法要比分别优化每个因素的方法更成功。

    本研究由马德里理工大学研究人员Miguel Quemada 和José Luis Gabriel完成,评估了7种实践做法,目标是在种植制度中同时改进这两种元素。首先,当有作物水分亏缺时,氮的使用必须调整到的受协迫作物的实际需求量,因为植物生长受最重要的限制因素决定(在这种情况下是水),因此其余部分氮仍然在土壤中,会从系统中消失。其次,另一个好的做法是提高灌溉作物的水分管理,因为过度使用水分有利于水分流失,并溶解根际范围以外的氮。再次,研究人员建议使用滴灌,包括将养分溶解到灌溉水中,该技术对单株水、氮精准需要方面潜力巨大。

    土壤覆盖是本研究提出的第四种技术。适当利用以前的作物节杆或合成材料来使用这种技术,可以防止土壤直接蒸发所造成的水分大量流失。此外,土壤覆盖有利于创造土壤氮素的高矿化条件,也能增加土壤的入渗量,减少土壤侵蚀造成的水、氮流失。

    第五种技术建议在考虑来自土壤和有机物氮量的情况下,对氮剂量进行修正,从而在某些情况下,如土壤湿度适宜时,可以完全替代合成肥料。

    另一种技术基于更好地适应气候和土壤周期的品种和作物,寻找更适合每个地区对可用水分适应的品种,同时还要考虑能够利用其它品种利用不到的水和氮的品种,这一技术还包括防止养分损失和可以作为土壤覆盖和绿肥的覆盖作物。

    最后,研究的第七个实践是通过使用远程和邻近传感器监测水和氮的可用性。有越来越多的便宜传感器,使我们能够测量植物的生理状态和土壤水分的可用性,因此可以根据所观察到的不足之处对施肥和灌溉预测进行调整。

    研究人员建议致力于减少氮损失的作物技术,确定了每种情景下的最有效做法,这将有助于改善世界环境。

相关报告
  • 《马德里大学利用有机废弃物研制出生物炭新型材料可以改良土壤和提高作物产量》

    • 来源专题:农业立体污染防治
    • 编译者:金慧敏
    • 发布时间:2015-05-28
    • 马德里大学的资源评价研究小组提出了一种最优解决鸡粪和牛粪的解决方案。生物炭是一种通过加热而高温分解获得的材料,是一种施用到土壤的有机肥,它不仅能够对作物产量产生正效应,而且与直接在土壤中施用有机废弃物相比,能够显著减少二氧化碳的排放。 来自城市、工业或农业资源的生产废料是我们社会的主要环境问题。废弃物的回收、重新利用是我们当今需要面临的问题。事实上,欧盟采用此战略来提高资源利用率。所讲的废弃物包括肥料,在过去几年里,由于集约化养殖它的产量增加,传统方法是作为土壤的改良剂。然而,大批量的生产而产生的环境问题(高浓度养分引起的地下水的富营养化和污染、甲烷的排放量和异味)有必要为废弃物的管理另辟蹊径。在低温和惰性气体环境下,利用热分解规模化生产生物炭引起重视。 马德里大学利用牛粪、猪粪和鸡粪生产生物炭,研究表明生产的生物炭是一种富含养分、稳定有机质和高离子交换量的有机肥料,这为利用生物炭作为肥料改良土壤、提高作物产量提供了良好证据。除此之外,结果显示有机废弃物的高温分解还具有其他的环境效益,比如减少土壤养分的淋失、减少废弃物的体积、去掉原材料的异味和病原菌。与直接使用有机废弃物相比,有机废弃物高温分解后可以极大减少二氧化碳的释放。这些研究成果引起了广泛的关注,能够为农民和公司提供实际应用。 相关论文可以访问:Agronomic properties of biochars from different manure wastes. Journal of Analytical and Applied Pyrolysis, 2015; 111: 173 DOI: 10.1016/j.jaap.2014.11.014
  • 《香港理工大学等机构研究团队开发量子微处理器芯片,用于模拟大型且结构复杂的分子光谱》

    • 编译者:张宇
    • 发布时间:2024-09-11
    • 近日,香港理工大学的工程研究人员开发了一种新的量子微处理器芯片,用于模拟大型和复杂的分子结构。这种16量子比特的量子微处理器芯片能够对分子振动光谱进行高精度模拟,它克服了经典计算机的局限性并推动了量子化学应用的发展。这种尖端的量子微处理器可能会彻底改变材料科学和化学等领域,在模拟蛋白质结构和优化分子反应方面具有潜在应用。 香港理工大学的工程研究人员已成功开发出一种量子微处理器芯片,用于模拟现实中的大结构和复杂分子的分子光谱,这是世界上首次取得这样的成就。准确捕捉这些量子效应需要开发精确的计算模型,模型中这些涉及量子叠加和纠缠的部分都是计算密集型的经典模型。 该研究发表在《Nature Communications》期刊,题为“Large-scale photonic network with squeezed vacuum states for molecular vibronic spectroscopy(用于分子振动光谱的具有挤压真空状态的大规模光子网络)”的论文中。这项尖端技术使用了超出经典计算机能力的量子计算应用程序为解决复杂的量子化学问题铺平了道路。 研究团队由LIU Ai-Qun教授领导,他是量子工程与科学领域的主席教授,也是量子技术研究所(IQT)的所长,全球STEM学者,新加坡工程院院士。与他一起的主要项目推动者是ZHU Hui Hui博士,电子与电气工程系的博士后研究员,也是研究论文的第一作者。其他合作者来自南洋理工大学、香港城市大学、北京理工大学、南方科技大学、微电子研究所以及瑞典的查尔默斯理工大学。 Zhu博士的团队通过实验演示了一种大规模量子微处理器芯片,并引入了一种非常规的理论模型,该模型采用线性光子网络和压缩真空量子光源来模拟分子振动光谱。16量子比特量子微处理器芯片被制造并集成到单个芯片中。项目已经开发了一个完整的系统,包括用于量子光子微处理器芯片和电气控制模块的光-电-热封装的硬件集成、设备驱动程序的软件开发、用户界面和完全可编程的底层量子算法。量子计算机系统的发展为进一步的应用提供了基本的组成部分。 量子微处理器可用于解决复杂任务,例如模拟大型蛋白质结构或优化分子反应,并显著提高速度和准确性。Zhu博士说:“我们的方法可以产生一类早期的实用分子模型,这些模拟的运行方式超越了经典计算模型的限制,并有望在相关量子化学应用中实现量子加速。 量子技术在科学领域至关重要,包括材料科学、化学和凝聚态物理学。量子微处理器芯片作为一种极具吸引力的硬件平台,为量子信息处理提供了一种很有前途的技术解决方案。 研究结果和由此产生的集成量子微处理器芯片为众多实际应用开辟了重要的新途径。这些应用包括解决分子对接问题和利用量子机器学习技术。刘教授说:我们的研究受到量子模拟技术对现实世界的潜在影响的启发。在我们工作的下一阶段,我们的目标是扩大微处理器的规模,并处理更复杂的应用,从而进一步促进使社会生产和行业进步。 这个团队推动了量子技术的突破性发展,可以被认为是“游戏规则的改变者”他们利用量子计算微处理器成功地完成了分子光谱模拟这一极具挑战性的任务。他们的研究标志着量子技术及其潜在的量子计算应用的重大进步。