一氧化二氮(N2O)是人类排放总量的70%，这是一种有效的污染气体，也是造成臭氧层空洞的原因之一。这个问题的根源在于化学肥料的广泛使用，例如尿素和硝酸铵。一旦这些产品用于农作物的土壤中，其中一部分就会以N2O的形式流失，直接进入大气。随着对需要这些肥料的食品需求的不断增长以实现有利可图的农业生产，肥料的污染问题得到了加强。
该行业继续寻找减少这种污染而不会对生产产生负面影响的配方。然而，它面临着一个核心问题。肥料污染物的排放很难预测，因为它取决于难以控制的因素，如湿度，温度，土壤中微生物的活动以及时间和空间的变化等。如果无法对这些污染物的排放进行实际估算，则很难制定出减少这些排放的策略。
包括科尔多瓦大学研究员AntonioRafaelSánchezRodríguez在内的一个国际研究小组研究了不同的数学预测方法，以测量尿素和硝酸铵等肥料污染物的排放量，以找出哪一种方法能够提供与现实最相似的数据。 。这项研究得到了英中改良氮农学虚拟联合中心(CINAg)的支持，英国，葡萄牙，澳大利亚和西班牙的大学成员也参与了此项研究。其中包括英国研究员Ute Skiba，他与政府间气候变化专门委员会(IPCC)合作，减少农业污染物的排放因子。
为了找到更有效的方法，研究小组测试并比较了两种统计模型。第一种，称为贝叶斯方法，基于概率，并在一系列值内提供结果，允许推断可能的结果。第二种是梯形方法，它被更广泛地使用，但无法预测排放因子的变化，因为它估计排放量是线性的，实际上并非如此。排放取决于许多因素，每个因素的变化都会影响排放污染气体所涉及的反应。
该实验在英国的四个实验场进行。肥料以硝酸铵，尿素和第三种肥料的形式施用，它是尿素和脲酶的潜在抑制剂的混合物，可以最大限度地减少氨排放，但是，根据一些研究，增加了另一种污染物N2O的排放。
结果表明，与使用尿素相比，使用硝酸铵时N2O排放量更大。此外，抑制剂的使用在这种意义上没有显示出任何显着差异。该研究得出结论，贝叶斯方法提供了关于氧化亚氮排放的更现实的预测，因此在选择更可持续的农业战略时它具有很大的用途。
在目前的情况下，贝叶斯方法仅限于受精产生排放峰值然后大幅下降的情况。然而，同样地，当选择向大气中排放较少污染气体的施肥策略时，它比传统方法更有用。从现在开始，该研究小组将尝试应用这种方法来测量有机氮肥的排放量。
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