Discrete Fractional Order Modeling of Plant Capture Carbon Dioxide Dynamical Analysis with Neural Networking

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel discrete fractional modeling approach combined with neural networks for analyzing CO2 sequestration dynamics.

🏛政策担当者:Highlights the importance of plant growth rates and harvesting in carbon sequestration, informing land-use and carbon credit policies.

大気中の二酸化炭素（CO2）を吸収する植物の能力の差異が生態系に及ぼす影響を調べるために、非線形数学モデルが提案されている。様々な植物種はCO2を吸収・捕捉する明確な能力を示し、それが大気中のCO2量の全体的な削減に影響を及ぼし得る。本研究の目的は、CO2吸収における植物の能力の差異が大気中のCO2濃度にどのように影響するかを考察することである。植物の成長率と収穫率がCO2濃度に及ぼす影響の特定に焦点を当てている。モデルは、数値的探索を容易にするために差分作用素を用いて定式化されている。これは、ニューラルネットワーク、特にLevenberg-Marquardt（LM）アルゴリズムと組み合わせた離散数値反復法（DNIM）を採用しており、DNIM-LMとして知られている。モデルの性能、学習状態、誤差分布、回帰、適合性は、人工知能的手法を用いて計算される。データセットは、学習用に70%、検証用に15%、テスト用に15%に分割される。分析により、CO2吸収能力が高い植物は、成長率が増加するにつれて、大気中のCO2量のより迅速な削減を達成することが示される。一方、収穫率係数の増加は、CO2濃度の増加と関連している。本研究は、植物の吸収能力の変動が、環境における大気中のCO2削減の動的コントラストに顕著に影響することを決定づけている。この発見は、CO2レベルの管理における植物の成長率と収穫の実施の重要性を浮き彫りにし、生態系管理と炭素隔離政策への洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

A nonlinear mathematical model is suggested to examine the role of varying abilities of plants in absorbing atmospheric Carbon Dioxide (CO2) and its impact on the ecosystem. Various plant species show distinct abilities to absorb and capture CO2, which can affect the overall reduction in atmospheric CO2 quantities. The study objectives to consider how differences in plant capacities for CO2 absorption influence atmospheric CO2 levels. The focus is on identification the impact of plant growth rates and reaping rates on CO2 concentration. The model is formulated using a difference operator to facilitate numerical exploration. It employs the Discrete Numerical Iterative Method (DNIM) joint with neural networks, particularly the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm, known as DNIM-LM. The model's performance, training status, error distribution, regression, and suitability are calculated using artificial intelligence procedures. The dataset is split into 70% for training, 15% for authentication, and 15% for testing. The analysis shows that plants with higher CO2 absorption capacities attain faster reductions in atmospheric CO2 quantities as their growth rate increases. On the other hand, an increase in the harvesting rate coefficient is related to an increase in CO2 concentration. The study determines that variations in plant absorption capacities expressively influence the dynamic contrast of atmospheric CO2 reduction in the environment. This finding highlights the importance of plant growth rates and harvesting performs in managing CO2 levels, present insights into ecosystem management and carbon sequestration policies.

• openalex https://doi.org/10.37256/cm.7320269264first seen 2026-05-17 06:36:47 · last seen 2026-06-12 05:19:19