作者：鄒建美 審核：黃成毅
近日，四川農(nóng)業(yè)大學環(huán)境學院沈飛教授領銜的城鄉(xiāng)廢棄物處理與資源化團隊，在國際環(huán)境科學與工程領域權威期刊《Bioresource Technology》（中國科學院一區(qū)TOP期刊，IF = 9.0）發(fā)表了題為《Comprehensive evaluation framework for compost maturity with biochar amendment》（堆肥成熟度智能評估系統(tǒng)構(gòu)建）的研究論文。該研究首次實現(xiàn)了堆肥成熟度多維度指標的有效融合與量化評價，并同步開發(fā)了堆肥成熟度在線預測與決策支持平臺，為農(nóng)業(yè)廢棄物資源化利用提供了有力的技術支撐與智能化解決方案。
堆肥作為有機廢棄物資源化利用的關鍵途徑，其成熟度的準確判定直接關系到農(nóng)業(yè)施用的安全性與環(huán)境友好性。然而，由于成熟度評價指標來源多樣、閾值差異顯著、影響因素復雜，目前仍缺乏統(tǒng)一、系統(tǒng)的評估方法。針對這一挑戰(zhàn)，本研究融合機器學習建模與統(tǒng)計權重分配等方法，成功構(gòu)建了面向生物炭添加堆肥系統(tǒng)的成熟度智能評估框架。研究團隊系統(tǒng)梳理了1990–2024年間發(fā)表的1400余篇相關文獻，整合構(gòu)建了涵蓋C/N比、發(fā)芽指數(shù)（GI）、銨態(tài)氮、硝態(tài)氮等8類關鍵指標的綜合數(shù)據(jù)集，其數(shù)據(jù)規(guī)模與覆蓋范圍在同類研究中處于領先地位。在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，團隊對比了多種回歸算法，結(jié)果表明非線性算法（如Gradient Boosting和Extra Trees）在關鍵指標預測上表現(xiàn)最優(yōu)，R2值最高可達0.84。通過SHAP算法深入解析，明確了溫度、含水率、初始碳氮比等參數(shù)對成熟度指標的主導作用。研究進一步創(chuàng)新性地引入K-means聚類與AHP層次分析法，科學確定了四項核心成熟度指標的權重，并據(jù)此提出了“綜合成熟度評分（IMS）”新概念，首次實現(xiàn)了堆肥成熟度多指標的有效融合與量化評價。
基于上述理論成果，研究團隊同步開發(fā)了堆肥成熟度在線預測與決策支持平臺。該平臺支持用戶輸入關鍵參數(shù)，實時獲取成熟度評估結(jié)果及針對性管理建議，為農(nóng)業(yè)廢棄物資源化利用提供了有力的技術支撐與智能化解決方案。本研究不僅為生物炭在堆肥過程中的科學調(diào)控奠定了理論基礎，也為生物質(zhì)廢棄物高效處理與可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展貢獻了重要的實踐參考價值。
據(jù)悉，論文第一作者為鄒建美副教授，通訊作者為張慧春教授和沈飛教授。四川農(nóng)業(yè)大學系論文第一署名單位，美國凱斯西儲大學和香港大學為共同合作單位。論文研究得到了國家重點研發(fā)計劃與四川省重點科技項目的聯(lián)合資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.biortech.2025.132970