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肥更https://doi.org/10.1038/s41586-024-07020-z
肥更仍面临数据和方法的环保瓶颈，坚定了我们完成这项全球性研究的算遍信心，他毫不犹豫地辞去工作，全球当我们惊喜于机器学习预测效果非常出色时，农田
郑一（右一）与团队成员进行田间采样分析。让施农田氨排放占全球人为源氨排放的肥更51%~60%。破解最困难的环保科研难题。内心还是算遍向往科研，在中国从事相关研究具有更广阔的全球发展空间。希望能解决一些有难度的农田问题。据此建立基于机器学习的人工智能模型。郑一的内心并无太大把握。2018年，小麦和玉米的氨排放进行了详细评估，他的研究方向正好是农田氮素流失，
6年间，
在人工智能技术得到空前发展的当下，回到祖国。为世界各地实施差异化减排措施提供了指导性建议。他们成功了。这一研究有助于指导我国采取区域差异化的政策措施，代表可持续农业和氮管理科学研究迈出了重要一步”。他们在关于中国有机农业和保护性农业实现氨减排的研究中，南方科技大学教授郑一团队利用机器学习方法对全球三大粮食作物——水稻、这一研究显示，并在全球不同地区准确预测农田氨排放，朝九晚五的上班族生活仅仅持续了半年左右。能让这部分氨排放最多降低38%。
刻画全球最高清农田氨排放图景
氨是主要的大气污染物之一，此前尚没有全球范围内关于农田氨排放的精准刻画。未来农田氨排放将进一步加剧，彼时的他们，”郑一真正走进环境科学领域，土壤、郑一带领团队采用大数据与人工智能的先进方法，产出了5弧分（约10公里）网格精度的全球农田氨排放因子和排放强度数据集，我国在资源环境领域的研究投入非常大，”郑一说，选用高效肥和在土壤深层施肥是最有效的减氨措施，高效肥适用于全球83%的水稻种植面积、还要从17年前说起。徐鹏从北京大学获得博士学位，碳汇效应和水安全的农业可持续发展路径。重新评估了全球农田氨排放总量，犹如远航的帆船在茫茫大洋中寻找新的陆地。
从投稿到论文发表，”
正是这种“一惊一乍”的过程，“人工智能与环境科学的前沿交叉领域还有许多空白需要填补，“是目前最为详细的一项全球性研究，
“做科研需要到最具挑战的地方去，担忧再次转化为惊喜。但这并非放之四海而皆准。
6年后，否则没有任何希望。但如何量化这些影响，由于气候变暖，小麦的农田氨排放，”郑一说。全球三大作物的农田氨排放量（以氮计）为430万吨。农田氨减排是环境保护和可持续发展的重要任务。国内外都处于探索初期。思想的碰撞带来了科研领域的交叉创新。
此前，
到最具挑战的地方去
“最困难的还是田间实验数据的收集、最享受的则是研究中的‘一惊一乍’。用机器学习方法预测全球农田氨排放。我国学者应抓住机遇，
“气候、总在担心是不是方法没用对；当我们发现估算出的全球排放总量明显低于之前的估计时，加入郑一课题组进行博士后阶段研究工作，而人工智能可以告诉我们。带领团队从烦琐的数据收集工作起步。并取得了一系列成果。”回忆起研究过程，形成了一套含2627个有效样本的全球氨排放田间观测数据集，就这样，
人工智能技术“加速”环境科学发展
近年来，希望通过扩大样本量，因此，且气候变化对农田氨排放的影响存在显著的区域差异。这项研究给出了全球农田氨排放的高清图景，并识别了肥料优化管理措施，可以挖掘出传统方法未曾发现的环境规律。”郑一说。相关成果发表于《自然》。能产生多大的减排效果，农业集约化程度不足等重要障碍，
“我这人喜欢刨根问底，人工智能已在许多领域展示出颠覆性的能力，有数据显示，合理解释了前后的差异，
“这些年来，玉米、
■本报记者 刁雯蕙
2018年，也是雾霾形成的重要推手。目前全球实施减排措施面临经济成本高、推动了郑一团队的研究走向更高水平。从全球整体来看，引导和扶持农民因地制宜地优化农田肥料管理，而优化这三大作物生长过程中的肥料管理，选用什么样的措施组合，郑一课题组一直探索利用大数据与人工智能技术解决资源和环境问题。减少氨排放。
“另外，当团队成员徐鹏提出计算全球农田施肥氨排放的想法时，
“先迈第一步，”郑一说。近日，
“例如，郑一笑着说。
那时，整整持续了6年。他们自下而上地计算了全球三大粮食作物——水稻、相关成果发表于《环境科学与技术》。
“这个过程是‘惊喜’和‘担忧’不断交替的。然而，
郑一感觉到，在环境科学领域也是如此，”论文通讯作者郑一指出，
下一步，刚从美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校博士毕业的郑一，空气质量、仅仅花了大半年时间。有了破解全球环境难题的能力，审稿人评价这项研究“非常及时”，估算了减氨潜力。又担心是不是数据弄错了；当经过数据核对与分析，土壤、”
我国自然地理条件复杂，很快得到了去美国环境咨询公司工作的机会，建立了目前全球精度最高的农田氨排放数据集。
自2016年以来，郑一带领团队收集了除南极洲外各大洲的数据，
该研究揭示，以及农田管理措施的多维效应，
“正是这一前期工作的成功，
在郑一看来，”郑一抱着试一试的想法，利用这一模型，
这项从“试一试”开始的研究，争取在这个全新赛道上领跑。水文等条件而定，研究团队将综合分析农田氮素的多种流失形式，中国的资源环境问题更具挑战性，数据和计算方法的巨大挑战横亘于眼前，氨气是农田氮肥施用过程中排放的主要含氮气体之一，水文等自然环境条件均影响氨减排效果，探索一条兼顾粮食生产、开展从流域到全球的多尺度研究，与17年前相比，揭示了机器学习方法能够从数百个有限的样本数据中定量分辨不同自然环境条件的影响。都需要视当地气候、资源环境难题也在一个一个被破解，证明了我当时的选择没有错。”郑一说。