एक नए अध्ययन में शोधकर्ताओं ने National Ecological Observatory Network (NEON) की 20 साइटों से मृदा के नमूने लिए और उन्हें सुसंगत प्रयोगशाला परिस्थितियों में 18 महीने तक इनक्यूबेट किया। इस अवधि में उन्होंने CO2 उत्सर्जन और 26 मृदा गुण मापकर प्रत्येक नमूने की अपघटन दर और कार्बन उपयोग दक्षता का अनुमान लगाया। यह अध्ययन One Earth में प्रकाशित हुआ है।
मशीन-लर्निंग विश्लेषण ने दिखाया कि मृदा प्रकार, pH और नाइट्रोजन महत्वपूर्ण थे। साथ ही फफूंद की प्रचुरता और लोहा व एल्युमिनियम के कुछ रूपों का भी मजबूत संबंध पाया गया। ये खनिज जैविक कार्बन को खनिज-संबंधित रूप में स्थिर करते हैं, जो दशकों या सदियों तक बनी रह सकती है।
शोधकर्ताओं ने मापों और मूल-दर के अनुमानों से AI मॉडल बनाए जिन्होंने 156 मृदा नमूनों के बीच भिन्नता को दोहराया। मॉडलों को महाद्वीपीय अमेरिका पर लागू कर लगभग 2.5 मील प्रतिपार्श्व वाले ग्रिड के लिए मानचित्र बनाए गए, जो क्षेत्रीय स्तर पर बड़े अंतर दिखाते हैं।
Iowa State University के सहायक प्रोफेसर Chaoqun Lu ने कहा कि प्रचलित मॉडल अक्सर मानते हैं कि समान मृदा समान मूल-दर पर अपघटित होती है, जबकि परिणाम बताते हैं कि यही मृदा या बायोम के भीतर भी व्यापक भिन्नता हो सकती है।
कठिन शब्द
- अपघटन — जैविक पदार्थ के टूटने की गतिअपघटन दर
- कार्बन उपयोग दक्षता — जीवों द्वारा कार्बन को उपयोग में बदलने की क्षमता
- फफूंद — सूक्ष्मजीव जो मृदा में पदार्थ सड़ाते हैं
- खनिज — प्राकृतिक ठोस पदार्थ जो चट्टान में होते हैं
- स्थिर — लंबे समय तक न बदलने वाला
- प्रचुरता — किसी चीज की बहुत अधिक मात्रा
- मूल-दर — प्रारंभिक या सामान्य अपघटन की गति
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चर्चा के प्रश्न
- अगर मृदा के भीतर और क्षेत्रीय स्तर पर इतनी भिन्नता है, तो किसानों या भूमि प्रबंधकों के लिए यह क्या मायने रखता है?
- खनिजों द्वारा कार्बन का स्थिरीकरण क्लाइमेट नीति या कार्बन भंडारण के बारे में हमारी सोच को कैसे बदल सकता है?
- आप अपने इलाके में मृदा गुणों के बारे में कैसे जानकारी इकट्ठा कर सकते हैं और वह जानकारी किस काम आ सकती है?
