Обнаружен более эффективный метод оценки загрязняющих выбросов от азотных удобрений

Сельское хозяйство ответственно за 70% всех антропогенных выбросов закиси азота (N₂O) — мощного загрязняющего газа, виновного в образовании озоновой дыры. Корень проблемы — в широком использовании химических удобрений, таких как мочевина и нитрат аммония. После внесения в почву часть этих веществ теряется в форме N₂O, который напрямую попадает в атмосферу. Проблема загрязнения от удобрений усугубляется с ростом спроса на продукты, требующие их применения для получения прибыльного сельскохозяйственного производства.

Международная исследовательская группа, включая учёного из Университета Кордовы Антонио Рафаэля Санчеса Родригеса, изучила различные математические методы прогнозирования выбросов от удобрений, чтобы выяснить, какой из них даёт данные, наиболее близкие к реальности. Исследование поддержано виртуальным совместным центром Великобритании и Китая (CINAg), в нём участвовали учёные из университетов Великобритании, Португалии, Австралии и Испании.

Команда протестировала и сравнила две статистические модели. Первая, байесовский метод, основана на вероятности и предоставляет результаты в диапазоне значений. Вторая, более широко используемая трапециевидная методология, не способна предсказать изменчивость факторов эмиссии, так как предполагает линейную выработку выбросов, что не соответствует действительности.

Эксперимент проводился на четырёх опытных полях в Великобритании с применением нитрата аммония, мочевины и смеси мочевины с потенциальным ингибитором уреазы. Результаты показали, что выбросы N₂O были выше при использовании нитрата аммония по сравнению с мочевиной. Использование ингибитора не показало значимых различий.

Исследование делает вывод, что байесовский метод предлагает более реалистичные прогнозы по выбросам закиси азота и поэтому крайне полезен для выбора более устойчивых стратегий в сельском хозяйстве. В дальнейшем группа планирует применить этот метод для измерения выбросов от органических азотных удобрений.