兰州大学：使用技术帮助新能源基础成为“绿洲”

原始标题：兰州大学：最近使用技术帮助新的能源场成为“绿洲”，在兰州大学的YIFU生物建筑实验室中，土壤样品平均以清洁的孔口排列。草原农业科学技术学院的Bao Aike教授团队指的是有机碳土壤样品的组成部分。 这些土壤来自新的能量基地“ Shagohuang”。研究小组试图进一步探索有机土壤碳中光伏电站内外植物的影响和恢复植物的影响。 对于三种具有脆弱的生态环境和恶劣自然状况的区域，包括沙漠，戈壁和沙漠，“ Shago Wilderness”是一个一般术语。这些区域的太阳能，太阳能和热和理想区域的源泉，用于开发大型新能源基地。如何探索新能源和生态基础协调发展的新途径？兰州大学的研究人员是缺点泰恩探索。 跟踪科学会导致准确的安排 在美穆萨沙漠（MU US Desert）南部边缘的Yulin的Jingbian县，年降雨量低于440毫米，每年的阳光时间超过2,600小时。自2022年以来，Bao Aike教授的团队已经到达这里，并开始在Huaneng Dongsheng Photovoltaic Power Station进行生态监测和开发植物修复技术。他们已经建立了集成监测设备，用于进出光伏电站的多种环境元素，以系统地监视微气候，土壤和空气侵蚀的电站的Epekto构造。 监测发现，光伏面板阵列可以通过增加表面粗糙度大大降低空气速度和沙子传输。到达发电站主要区域的沙子递送减少了46％，在下风的南端，下降高达77％。同样时间，光伏面板的阴影可以有效地减少蒸发量并保持土壤水分，这与微生物殖民化和银行银行护理相对应。 在掌握了环境变化定律之后，团队反复 - 重复了光伏野外区域的“分区植被配置模型”。在播种板块下，在盘子上，耐阳光的豆类和草药在道路任一侧的盘子，耐压力的植物和低矮的灌木丛上，耐遮荫和耐旱的杂草，并在现场的开放空间中采用草烤架组合模型，以最大程度地提高植物范围和生物群。 该模型是“接近自然恢复 +出色的饲料种植”，即，土壤种子的堤岸被适度的灌溉和受精激活，重点是播种具有高度添加价值和强烈压力的优秀饲料杂草，以增加土壤经济经济经济的潜在产量omy随着它的成长。 经过三年的植物恢复后，Jingbian Dongsheng发电站的平均植物发生率显着跳跃，土地碳储量比降级以外的碳储备优越，并且碳-in -law的容量增加了88％以上。现场植物每年可以节省829立方水表，每平方米可以维持16.8公斤的沙子和灰尘，从而有效地改善了当地环境。 种质变化有助于控制沙漠 今天，在兰州大学，一组科学力量植根于沙漠，追逐风和沙子，探索了可复制和人口的技术派系，以协调一致，以在“ Shago Wilderness”地区开发新的能源开发和生态保护。 在豪丹县的路普县，在塔克拉曼卡沙漠南部边缘的新疆县，戈壁沙漠无穷无尽，年降雨量仅为30毫米。 CNN推出了沙漠沙漠展示y项目。 “这里的生态恢复面临的最大挑战是水资源短缺和强风。在从6月到8月的关键季节中，风和沙子干扰尤为严重。当流动的沙丘被强风吹走时，收获就可以坐下。” Zhang Feng Team具有迅速种植草药和当地草种子混合播种的创新技术。 Zhang Feng解释说：“每年的燕麦质量可以在两周内种植，表面可以迅速重新绿化。它们降低了空气速度并为长期杂草生长的'保护盖'开发。这种混合技术有效地降低了沙丘的流动，并可以大大提高作物的安全速度。” 据了解，这项技术也已晋升为四个示范地点，包括贾亚瓜恩，甘努，德林哈，青海，青海，达拉特·班纳，内蒙古和宁安联盟，涵盖了我国家的八个主要沙漠和四个主要沙滩。 粉碎项目实施的T非常重要。在使用“中等水消耗”方案后，在没有降雨的情况下，每个示范地点的草盖大大改善。 多学科合作，以帮助恢复科学 “为了对新能源基础进行生态恢复，我们必须遵守环境因素和经济成本的科学和全面定律。” Bao Aike说，它需要多学科合作。目前，该团队将专家结合在一起，包括生态学，生理生态学生态学，空气调节和沙子控制，环境监测和生态福利评估，并专注于对环境影响的评估以及研究“ Shago Wilderness”领域中新能源发展的生态恢复。 种质资源的创新使用被认为是恢复植物和生态管理的关键。对四倍体白色荆棘的耐旱性选择l Liu Jianquan教授的兰州大学生态学院团队表现出极好的压力性能；为了应对荒漠项目的需求，并选择了新的“光伏”捕获苜蓿系列的新“光伏”……“这些创新的成就促进了繁殖过程和新生态学类型的变化的结果，并有效地促进了光伏脉络性散发性的实施。” Zhang Feng说。 研究未来，生态管理深深地包含了智力。 Zhang Feng Team包括从中国北部的许多光伏沙漠控制项目中获得的大量跟踪数据。使用兰州大学独立开发的“中国草地发展与生态建筑专家系统”数据库的数据库，在人工智能的帮助下，它成功地开发了“光伏沙漠控制智能决策”您的系统”，它意识到“地点”草种子。 Bao Aike的团队也将注意力转移到智力上。他们计划使用AI技术基于现有的实验数据来生成自适应的Intelije决策系统，并不断更新实时数据，以为新能源基础的生态管理提供支持。 “我们希望利用人工智能的力量使生态管理更加节省时间和节省劳动，科学和有效性。” Bao Aike充满了期望。 （记者Wang Bingya Shang Jie通讯员Wang Yaohui） （编辑：李·法，李Yihuan） 分享让许多人看到