氮肥是使用最广泛的肥料类型。迄今为止，过度施肥已导致全球12%的曾经可耕地无法使用，氮肥的使用在过去50年里增加了600%。然而，作物种植者很难精确地调整他们自己的肥料使用:太多，他们有破坏环境和浪费金钱的风险；太少的话，作物产量就会下降。这项新的传感技术背后的研究人员表示，它可以为环境和种植者带来好处。

这种名为化学功能化纸基电气体传感器(chempEGS)的传感器测量土壤中铵的水平，铵是一种被土壤细菌转化为亚硝酸盐和硝酸盐的化合物。传感器利用能机器学习的人工智能，将这些数据与天气数据、施肥时间、pH值和土壤电导率测量数据结合起来。它利用这些数据来预测土壤现在的总氮含量以及未来12天的总氮含量，并预测最佳施肥时间。

这项研究确定了这种新的低成本解决方案如何能够帮助种植者在最少施肥的情况下收获最多的作物，尤其是对小麦这样需要化肥的作物。这项技术可以同时减少种植者的开支和氮肥对环境的�：�。

该研究的首席研究员、伦敦帝国理工学院生物工程系的马克斯·格雷尔博士(Dr Max Grell)是这项技术的共同开发者，他说:“无论在环境还是经济方面，过度施肥的问题都很严重。产量和由此产生的收入逐年下降，而种植者目前没有必要的工具来应对这一问题。我们的技术可以帮助解决这个问题，使种植者能够知道目前土壤中有多少氨和硝酸盐，并根据天气状况预测未来会有多少。这可以让他们根据土壤和作物的特定需求微调施肥。”

氮污染

过量的氮肥向空气中释放一氧化二氮，这是一种比二氧化碳强300倍的温室气体，是导致气候危机的原因之一。雨水还会将过量的化肥冲进水道，剥夺水生生物的氧气，导致藻类大量繁殖，降低生物多样性。然而，根据土壤和作物的需要精确调整施肥水平仍然很困难。检测是非常罕见的，目前测量土壤氮的方法包括将土壤样本送到实验室，这是一个漫长而昂贵的过程，其结果在到达种植者手中时用处有限。这种新的低成本方法可以加快测试土壤的过程。虽然chempEGS只测量铵态氮，但机器学习成分允许它预测当前和未来土壤中硝酸盐和铵态氮的水平。

资深作者兼首席研究员菲拉特·古德博士来自帝国理工学院生物工程系，他说:“我们的大部分食物来自土壤，这是一种不可再生的资源，如果我们不好好保护它，就会失去它。”再加上农业带来的氮污染，给地球带来了一个难题——我们希望通过精准农业帮助解决这个难题。“我们的传感技术可以足够精确地测量和预测土壤氮，以预测天气对施肥计划的影响，并调整作物需求的时间，我们希望这将有助于减少过度施肥，同时提高作物产量和种植者的利润。”研究人员预计，目前处于原型阶段的chempeg和相关的人工智能技术将在三到五年内实现商业化，并实现更多的测试和制造标准化。