一种基于实时传感器监测数据的稻田甲烷周排放通量预测方法

本发明涉及农业生态环境技术领域，涉及一种基于实时传感器监测数据的稻田甲烷周排放通量预测方法。通过融合一系列土壤实时传感设备，通过采集稻田基础数据、实时气候数据、实时根（际）区土壤理化特征数据、实时水稻长势，结合机器学习算法，研发了一套可以实现稻田小尺度实时甲烷排放的检测系统。这不仅能够克服传统静态箱法的局限，如采样频率低、数据代表性受限等，还能为稻田甲烷减排策略的制定提供更为精确、及时的信息支持。通过连续监测和快速响应田间环境变化，农业生产者可以更加高效地调整管理措施，如优化灌溉计划、调整肥料施用策略，从而在保障粮食安全的同时，有效减轻稻田对全球温室效应的贡献。