原始标题：兰州大学：最近，在兰州大学的YIFU生物建筑物实验室中，土壤样品均匀地放在干净的孔中，利用技术帮助新的能量基础成为“ Oasis”。草原农业科学技术学院的Bao Aike教授确定了土壤样品中有机碳的组成部分。
这些土壤来自新的“ Shagohuang”能源基础。研究人员试图更彻底地探索如何在土壤的太阳能碳能植物内部和外部进行植被修复的影响和方法。
对于三个具有脆弱的生态环境和艰难自然条件的地区，例如沙漠，戈壁和沙漠，“ Shago Wilderness”是一个一般术语。这些地区具有丰富的太阳能和热资源，这使它们成为建立大型新能源基础的想法。如何探索新能源协调开发的新道路弗拉图和生态学？兰州大学的研究人员一直在探索。
科学监视导致精确的维修
位于Musau沙漠南端的Shaankshi省尤林的金比安格县，年度降水量小于440毫米，每年的阳光超过2600小时。自2022年以来，Bao Aike教授的团队来这里开始在Huaneng Dongsheng Photovoltaic站开始实施生态监测和植被修复技术的发展。他们为太阳能工厂内外的多种环境元素建立了集成的监测设备，以系统地监测工厂建设对微气候，土壤和风侵蚀的影响。
监测的具有Demostrado，认为光伏面板的规定通过增加表面粗糙度来显着降低风速和沙子传输。能源厂中央区域的砂渗透率减少了46％，而减小点的东南边缘的减少为77％。同时，太阳能电池板的阴影可以有效地减少蒸发量并保持土壤水分。这鼓励了微生物定殖并保存种子库。
在主导环境变化定律之后，该团队反复检查了适当的植物，并为太阳能能源工厂区域提出了“分区植被组成模型”。耐气，耐轻质的，drough到草地上位于太阳能电池板下方，阳光的混合爱好者和桌子的草，在道路两侧种植杂物和低的高度系统，并在现场的开放空间中采用合并的草料模型，以最大程度地覆盖植物的封面和生物型。
该模型总结为“自然赔偿 +出色的食品种植园”。因此，土壤种子库通过中等灌溉和受精被激活，方法是播种。具有高附加值和强烈压力的觅食牧场，以增加地球的潜在经济能力，同时迅速增加植被的范围。
经过三年的植被恢复后，辛比安顿宁能源厂的平均植被覆盖率显着增加，土壤的有机碳储备明显大于车站外的碳储备，碳绑架能力增加了88％以上。场地内的植被每年可以节省829立方米的水，每平方米保留16.8公斤的沙子和灰尘，从而有效地改善了当地环境。
Gerloplasma创新有助于控制沙漠
今天，在兰州大学，一组科学研究部队正在扎根于沙漠，追逐风和沙子，探索可复制和流行的技术范式，以协调新的能源开发和生态保护的发展E“ Shago Wilderness”地区。
在卢普县的鲁普县，位于塔克拉马坎沙漠南端的鲁普县，戈比的沙漠每年只有30毫米。美国有线电视新闻网（CNN）在此处启动了其太阳沙漠控制示范项目。
“这里的生态恢复面临的最大挑战是缺乏水和强风。在截至八月至8月的农作物生长的关键时期，风和沙子干扰尤为严重。如果流动的鲜花被强风留下了深刻的印象，则可以将作物拔起。”
Zhang Feng设备正在使用创新的快速草种子和当地草种子的混合种植技术的技术。 “每年的燕麦可以在两周内种植，并且表面可以迅速吸收。降低风速并为多年生牧场的生长建立'保护性覆盖率'。这种混合种植技术可以有效地减少F沙丘低，并显着增加农作物的存活率。”张冯说。
这项技术涵盖了我国家的八个主要沙漠和四个主要沙滩，据了解，这项技术还促进了四个示范地点，包括柔术，ungshu，gunshu，delinga，delinga，delinga，Qinghai，Qinghai，Qinghai，Dalat Banner，Dalat Banner，Mongolia Inter和Xing'an League。
项目实施的有效性很重要。在采用“中等水消耗”方案后，在没有降雨的情况下，每个示范地点的草覆盖物得到了显着改善。
跨学科合作以支持科学恢复
“要在一个新的能源基础上实施生态恢复，我们必须遵循科学法律并考虑环境因素和经济成本，鲍·艾克（Bao Aike），这需要跨学科的合作。目前，该团队已将许多领域的专家聚集在一起监测和生态益处评估，环境影响评估中的工作以及Shago Wilderness地区新的Dearenergy Rrolls的生态恢复研究。
种质资源的创新使用被认为是恢复植被和生态治理的关键。由兰州大学刘Jiolatequan教授选出的支持干旱的四倍白人和角蛋白表现出极好的压力性能。 Du Yanlei教授选择并喂食了新的“太阳能”苜蓿系列，以应对荒漠化控制项目的需求……“这些创新的成就促进了生态工厂新品种结果的转化，从而有效地促进了Solar Energy Deserta Dortherica Destractification Control的实施。变化。变化。
看看未来，生态治理深深地采用了情报。 Zhang Feng Team拥有INT中国北部的多个项目控制项目的大型大规模监视数据。 Lanzhou大学使用中国生态建筑专家系统的数据库独立。在人工智能的帮助下，我们成功地制定了“太阳荒漠化控制的智能决定”，并意识到了“政策，一项荒漠化控制和草种的选择”。
Bao Aike的团队还将他们的注意力转移到智力上。他们将使用人工智能技术基于现有的实验数据来构建适应性且智能的决策系统，并不断更新真实的时间数据，以提供新的基于能源的生态治理的决策支持。 “我们想利用人工智能的力量使生态治理更加储蓄，节省工作，科学家和有效。” Bao Aike充满了希望。
（Wang Binya Shan Jih记者国王Yaohui）
（编辑：lib fang，li yihuan）
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