树木结构的帕森估计器优化-自动机器学习辅助元分析预测生物炭驱动的N2O缓解效应在建筑湿地
Bi-Ni Jiang1, Ying-Ying Zhang2, Zhi-Yong Zhang2
1School of Environment, Nanjing Normal University, Jiangsu Province Engineering Research Center of Environmental Risk Prevention and Emergency Response Technology, Jiangsu Engineering Lab of Water and Soil Eco-remediation, Wenyuan Road 1, Nanjing 210023, China; Institute of Agricultural Resources and Environment, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Liuhe Observation and Experimental Station of National Agro-Environment, Nanjing, 210014, China.
Journal of environmental management
|February 18, 2024
概括
在建筑湿地 (CWs) 中使用生物炭可以减轻温室气体 (GHG) 排放,但其对氧化 (N2O) 的影响尚不确定. 这项研究引入了一种新的指标,并使用机器学习准确预测N2O缓解,识别了优化生物炭的COD/TN比率等关键因素.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 气候变化缓解缓解 气候变化缓解
- 废水处理 废水处理
背景情况:
- 生物炭正在探索减缓气候变化,但其对建筑湿地 (CWs) 的氧化 (N2O) 排放的影响尚不清楚.
- 由于缺乏标准化指标,现有的模型难以准确地预测生物炭的N2O缓解效应.
- 对N2O排放的不确定性阻碍了对生物炭的气候效益的准确评估.
结论:
- 这项研究提供了一种可靠的方法来量化生物炭在CW中的N2O缓解潜力.
- 优化高COD/TN比率的CW和利用来自C丰富原料的颗粒生物炭可以最大限度地提高气候效益.
- 未来在CW中的生物炭应用应考虑这些因素,以增强N2O缓解和整体气候影响.


