在農業及工業過程所釋放的氨，不但影響生態環境及人類健康，更會與大氣發生中和反應，變成強效溫室氣體。科大以人工智能技術研發的機器學習模型，能有效降低全球農田的氨排放，有助全球各地制定合適的減氨策略。
科大團隊指出，三大主要農作物，即水稻、小麥和玉米，它們釋放的氨氣已佔全球農田氨排放總量的一半，故實現農田氨減排是全球可持續發展最待解決的難題之一。
科大理學院數學系兼跨學科學院環境及可持續發展學部講座教授馮志雄，聯同南方科技大學鄭一教授，領導團隊分析全球不同地區於1985年至2022年間的田間觀測數據，利用AI及相關數據，研發出能預測農田氨排放率的機器學習模型，並分析氣候、土壤特質、農作物種類，以及灌溉、施肥及耕作等人為管理因素對氨排放的影響，更能按不同地區建議最合適的施肥管理方針。
研究發現，由於溫度最影響亞洲地區小麥種植產生的氨排放量，76%位於亞洲的小麥田，可透過施用高效肥（enhanced-efficiency fertilizers）去降低氨排放量。
AI模型更發現，倘世界各國以AI優化施肥管理的方針去減低氨排放，可將該三種主要農作物的氨排放量減低約38%，其中亞洲地區有最高的緩減潛力，其次則為北美及歐洲。
另外，研究預測，全球農田氨排放總量於2030至2060年的30年間將增長約4%至5.5%，故只要發揮少部份優化施肥管理的緩減潛力，就能有效抵銷氨排放的增長。
馮志雄教授表示，是次研究清晰勾劃全球氨氣排放的現況，讓各國可制定相應對策，從而防治霧霾，並保障糧食安全。研究亦展示了大數據與AI科技對實現可持續發展目標的巨大潛能。
研究成果已於科學權威《自然》學術期刊上發表。@
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