生物炭堆肥成熟度的机器学习预测框架：驱动因子解析与权重整合

推荐理由 本研究针对生物炭改良堆肥的成熟度评估不一致性问题，构建了融合机器学习与权重整合的预测框架。通过分析1,474篇文献的8类指标数据集（C/N比、GI、NO3–-N等），开发非线性模型（GB/ET/XGB）实现高精度预测（R2达0.64–0.84）。SHAP技术解析出含水率(MC_P)、温度(TEMP_P)、pH(pH_P)为成熟度关键驱动因子，并基于AHP权重确立发芽指数(GI)为核心指标（权重47.62%）。该框架通过余弦相似度与实地实验验证，为堆肥智能化管理及农业安全应用提供系统性解决方案。

　　

堆肥作为有机废弃物资源化的核心途径，在实现碳循环和减少污染方面具有显著优势。然而，堆肥的农业安全应用长期受制于成熟度评估难题——未充分腐熟的堆肥不仅会释放植物毒性物质，还会争夺土壤氮氧资源，产生氨气、有机酸等有害副产物，直接抑制种子萌发与作物生长。更复杂的是，生物炭的添加虽能加速腐殖化、延长高温期并减少温室气体排放，却因其多孔结构、原料差异和堆体微环境的动态交互作用，使得传统基于单一指标（如C/N比≤20或GI≥80%）的评估方法可靠性骤降。面对物理指标主观性强、化学指标阈值多变、生物指标受种子类型干扰等困境，亟需建立一套适应生物炭堆肥特性的智能评估体系。

针对这一挑战，中国的研究团队通过整合机器学习与多指标权重分析，在《Bioresource Technology》发表了突破性解决方案。该研究系统检索了1990–2024年间1,474篇文献，构建了涵盖8类成熟度指标（C/N比、GI、NO₃^–-N、NH₄⁺-N及温室气体）的数据库，样本量最高达1,210条。基于K-means聚类与层次分析法(AHP)确定指标权重，并采用集成学习模型预测关键参数，最终通过遗传算法(GA)估算堆肥成熟周期。

核心技术方法

1. 数据驱动建模：收集全球82项研究的堆肥参数（包括生物炭特性、温湿度、pH等过程变量），建立949–1,210条样本的数据集
2. 机器学习优选：对比梯度提升(GB)、极端随机树(ET)、XGBoost(XGB)等模型，选用非线性算法预测成熟指标
3. 权重整合：基于K-means聚类划分指标层级，经AHP加权计算综合成熟度评分(IMS)
4. 可解释性分析：应用SHAP值解析堆体参数对酶活性与微生物演替的驱动机制
5. 模型验证：通过余弦相似度比对预测值与实测值，并开展实地堆肥实验验证

核心研究结果

1. 文献搜索与数据收集

构建了目前最全面的生物炭堆肥数据库，覆盖畜禽粪、污泥等6类废弃物，揭示C/N比阈值波动（12–23）、GI临界值差异（50–80%）等评估矛盾点。

2. 堆肥成熟度预测模型开发

• 非线性模型优势：GB模型预测C/N比的R²=0.84，ET模型对GI和NO₃^–-N的R²分别为0.64/0.77，XGB预测NH₄⁺-N达R²=0.81
• 关键驱动因子：SHAP分析锁定含水率(MC_P)、温度(TEMP_P)、pH(pH_P)为微生物群落演替与腐殖化的核心调控参数

3. 综合成熟度评分(IMS)构建

• 权重分配：GI以47.62%占比成为首要指标，其次为C/N比(22.37%)、NO₃^–-N(18.45%)、NH₄⁺-N(11.56%)
• 阈值判定：基于统计分布确立各指标成熟临界值（如GI≥72.3%）
• 验证结果：IMS与实地堆肥成熟状态余弦相似度达0.91，显著优于传统单指标法

结论与意义

本研究首创的"机器学习-权重整合"双轨框架，成功解决了生物炭堆肥多参数评估的三大瓶颈：

1. 评估标准化：通过1,474篇文献的数据挖掘，确立基于统计规律的动态阈值体系，克服了传统经验值的材料局限性
2. 过程可控性：SHAP模型首次揭示MC_P、TEMP_P、pH_P通过调控β-葡萄糖苷酶活性与放线菌丰度，直接驱动腐殖化进程
3. 决策智能化：IMS评分整合GI等核心指标权重，使成熟度判断准确率提升35%，结合GA算法可提前7–9天预测最佳施用期

该框架不仅为堆肥厂提供了实时监测工具（如通过温度-pH联动调控缩短腐熟周期），更开创了复杂生物系统多参数评估的新范式。其在降低有机肥植物毒性风险、减少温室气体排放方面的应用，直接支持"氨/温室气体协同减排"国家战略（2023YFD1701600项目）。未来可扩展至沼渣处理、土壤修复等领域，推动农业废弃物资源化的精准智能管理。