论文标题：Threshold Soil Moisture Levels Influence Soil CO2 Emissions: A Machine Learning Approach to Predict Short-Term Soil CO2 Emissions from Climate-Smart Fields

论文链接：https://www.mdpi.com/2071-1050/17/13/6101

期刊名：Sustainability

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/sustainability

一、引言

机器学习模型已被广泛用于解析农业实践对环境可持续性的时空影响，涵盖其对全球温室气体排放的贡献评估。有机改良剂施用等管理措施是气候智慧型农业战略的关键支柱，能够在保障作物产量的同时有效减缓温室气体排放。本研究采用分类回归树算法，探究了有机改良农田土壤二氧化碳排放的关键土壤湿度阈值。同时，本研究利用土壤湿度和气象变量（气温、相对湿度和太阳辐射），通过多元线性回归和广义可加模型预测了有机改良农田的短期土壤二氧化碳排放。分析结果表明，土壤湿度水平与改良农田的二氧化碳通量排放强度存在直接关联。因此，量化土壤湿度阈值将为可持续减缓土壤二氧化碳排放提供重要科学依据。

图1 实验/机器学习框架——甜玉米农田系统中土壤湿度与温度对土壤二氧化碳排放的影响

二、研究过程与结果

研究方法主要分为以下几个部分：①实验设计。该研究团队选取了美国德州休斯顿地区的甜玉米田中进行实验。涉及的有机改良措施包括生物炭（2268和4536公斤/公顷）以及鸡粪与奶牛粪（0、224和448公斤氮/公顷）施用。采用滴灌系统（IrrigWise）进行灌溉。②数据采集和监测。该研究团队使用自动气象站以15分钟间隔监测降水、温度、风速、相对湿度和太阳辐射等气象变量；使用土壤湿度传感器以15分钟间隔测量地表以下0-10 cm（根区内）和30-40 cm（根区下）的土壤含水量；使用LI-8100A测量系统，每周两次在固定时间段测量土壤二氧化碳通量。③数据分析与建模。研究团队采用方差分析和Tukey验证分析改良剂类型和用量对土壤CO?排放的影响及其显著性差异，并使用Mann-Kendall检验和线性回归分析土壤二氧化碳排放的趋势。接着，该研究团队建立了分类回归树模型，以识别不同处理下土壤二氧化碳排放相关的土壤湿度阈值。最后，该研究团队构建了两种预测模型——多元线性回归和广义可加模型，估算各类变量对土壤二氧化碳排放的影响，并对两种预测模型的性能进行了模型评估。

该研究结果表明：①有机改良剂存在差异化影响。粪肥类型、用量及其与生物炭的交互作用对土壤二氧化碳排放有极显著影响（p值 < 0.05）。然而，单独施用生物炭对土壤二氧化碳排放无显著影响。然而，生物炭仍然表现出碳封存潜力，在相同粪肥处理下，I级（低用量）和II级（高用量）生物炭施用量分别使土壤二氧化碳排放减幅达到6.0%和14.5%。双倍推荐用量的粪肥显著影响排放，土壤二氧化碳排放减少了7.4%。鸡粪所造成的土壤二氧化碳排放量高于奶牛粪，且鸡粪的用量与土壤二氧化碳排放存在正相关关系，而奶牛粪的用量与土壤二氧化碳排放之间的关系未呈现出明确规律。②从土壤二氧化碳的排放动态和短期趋势来看，双倍鸡粪和低量生物炭处理下土壤二氧化碳排放下降最显著。③土壤湿度水平与土壤二氧化碳之间存在强烈的正相关（r=0.74）。气温和太阳辐射也与土壤二氧化碳排放呈正相关。④在双倍鸡粪和低量生物炭处理下，土壤湿度阈值为0.254 m³ m?³。而双倍奶牛粪和高量生物炭的处理下，土壤湿度阈值仅为0.089m³ m?³。

图2 时间序列下的土壤湿度（m³ m?³）(a) 生物炭改良；(b) 鸡粪与生物炭混合改良；(c) 奶牛粪与生物炭混合改良

三、研究总结

本研究通过应用分类回归树、多元线性回归及广义可加模型，量化了气候智慧型农业实践中土壤湿度与气象变量对土壤二氧化碳排放的可持续性影响。研究采用三种用量（0、推荐量及双倍推荐量）的鸡粪与奶牛粪，以及两个生物炭水平（I级与II级），阐明在德克萨斯州东南部甜玉米种植环境下各要素对土壤二氧化碳排放的影响。本研究提出的框架能够预测与土壤二氧化碳排放对应的土壤湿度阈值，为可持续土壤管理提供科学依据。与此同时，本研究对多元线性回归与广义可加模型的预测性能进行了全面比较。

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Steve W. Lyon, Ohio State University, USA

创刊于2009年，作为一个跨学科的国际开放获取期刊，涵盖技术、环境、文化、经济和人类社会的可持续发展研究。期刊聚焦自然科学、工程学、经济学、社会科学与人文领域研究，推动跨学科协同探索，共同助力人类可持续发展及联合国 2030 可持续发展议程。 期刊已被 Scopus、SCIE、SSCI (Web of Science) 等多个权威数据库收录，5-Year Impact Factor 为 4.2。

2025 Impact Factor: 4.1

2025 CiteScore: 8.9

Time to First Decision: 16.9 Days

Acceptance to Publication: 3.8 Days