Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2023
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Metangassutslipp fra sau, storfe og geit utgjør rundt fire prosent av det totale norske klimagassutslippet. Mange av beregningene som utgjør grunnlaget for dette tallet, er imidlertid basert på utenlandske data, og det er flere forhold som ikke er tatt hensyn til.
Forfattere
Yi Zhang Zhangmu Jing Yijing Feng Shuo Chen Yeqing Li Yongming Han Lu Feng Junting Pan Mahmoud Mazarji Hongjun Zhou Xiaonan Wang Chunming XuSammendrag
Exploring key factors has important guidance for understanding complex anaerobic digestion (AD) systems. This study proposed a multi-layer automated machine learning framework to understand the complex interactions in AD systems and explore key factors at the environmental factor, microorganisms and system levels. The first layer of the framework identified hydraulic residence time (HRT) as the most important environmental factor, with an optimal range of 33–45 d. In the second layer of the framework, Methanocelleus (optimal relative abundance (ORA) = 3.0%) and Candidatus_Caldatribacterium (ORA = 1.7%) were found to be the key archaea and bacteria, respectively. Furthermore, the prediction of key microorganisms based on environmental factors and remaining microbial data showed the essential roles of Methanothermobacter and Acetomicrobium. The third layer for finding the optimal combination of data variables for predicting biogas production demonstrated that combined Archaea genera and environmental factors should be achieved for the most accurate prediction (root mean square error (RMSE) = 84.21). GBM had the best model performance and prediction accuracy among all the built-in models. Based on the optimal GBM model, the analysis at the system level showed that HRT was the most important variable. However the most important microorganism, Methanocelleus, within the appropriate survival range is also essential to achieve optimal biogas production. This research explores key parameters at various levels through automated machine learning techniques, which are expected to provide guidance in understanding the complex architecture of industrial and laboratory AD systems.
Forfattere
Simon BergSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Johannes BreidenbachSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Gunnhild JaastadSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
På oppdrag fra Bane NOR har NIBIO overvåket vannkvalitet i resipienter som kan motta avrenning fra anleggsarbeider i forbindelse med utbygging av Follobanen. NIBIO har driftet opptil 10 målestasjoner utstyrt med multiparametersensorer for automatisk overvåking av vannkvalitet. I tillegg har det blitt tatt ut vannprøver ved opptil 15 stasjoner og utført biologiske undersøkelser ved opptil seks stasjoner. Overvåkingen har pågått i vannforekomster nedstrøms riggområdet på Åsland og i Alna i Oslo, i bekker sør for stasjonsområdet på Ski, langs anleggsområdet mellom Ski og Langhus, samt ved Sagdalsbekken i Langhus. Årsrapporten omfatter alle resultater samlet inn på disse stasjonene i 2022 og har blitt sammenlignet med tidligere resultater.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Gunnhild JaastadSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag