等级 A2 – 基础CEFR A2
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研究人员从美国20个地点采集土壤样本,并在实验室中孵育了18个月。他们在统一条件下测量了二氧化碳排放,并记录了多项土壤性质。
研究使用机器学习来找出哪些测量项和分解速率有关。结果显示土壤类型、pH值、氮含量、真菌丰度以及某些形式的铁和铝都与分解速率有关。
研究者还把模型应用到美国本土,绘制了不同地区的分解速率地图,指出这些差异会影响气候模型和碳管理项目。
难词
- 孵育 — 在控制条件下保存样本孵育了18个月
- 二氧化碳排放 — 土壤向空气释放的温室气体
- 分解速率 — 有机物变成简单物质的快慢
- 机器学习 — 用计算机找数据规律的方法
- 真菌丰度 — 土壤中真菌的数量多少
- 氮含量 — 土壤中氮元素的多少
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讨论问题
- 你觉得把实验室模型画成地图有什么好处?为什么?
- 你家附近的土壤类型会影响二氧化碳排放吗?说明原因。
- 研究使用机器学习,你认为为什么要用机器学习来找规律?