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.
2026
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Innlegget begynner på 25:55 i opptaket det er lenket til.
Forfattere
Lampros LamprinakisSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Anne Linn HykkerudSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Anne Linn Hykkerud Mirjana Sadojevic Inger Martinussen Siv Fagertun Remberg Anita SønstebySammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Prosjektet har undersøkt i hvilken grad ulike systemer for håndtering og lagring av husdyrgjødsel i moderne storfefjøs påvirker gjødselas egenskaper som biogassubstrat. Det ble samlet inn 92 gjødselprøver fra 23 melkebruk med ulike gjødselsystemer, inkludert gjødselkjeller, kanalomrøring, aeration-/bobleanlegg, skrapesystemer og gjødselrobot med oppsamling. I tillegg ble det registrert noe driftsrelatert informasjon om blant annet lagringsløsninger, prøveuttak og fôringsregime. Prøvene ble analysert for tørrstoff, organisk materiale, kjemisk oksygenforbruk, biogasspotensiale - BMP, nitrogen, fosfor og flyktige fettsyrer. Resultatene viser betydelig variasjon mellom gårdene, mest sannsynlig knyttet til vanninnblanding og driftsforhold. Basert på de innhentede prøvene og analysene ble det ikke påvist tydelige forskjeller mellom gjødselsystemene når det gjelder nedbrytning av gjødsel eller forventet biogasspotensial basert på de analyserte prøvene.
Forfattere
Linghan Huang Tingxuan Zhuang Meiqi Zhang Syed Tahir Ata-Ul-Karim Kang Yu Krzysztof Kusnierek Wei Li Xiaojun Liu Yongchao Tian Yan Zhu Weixing Cao Qiang CaoSammendrag
Early-season prediction of winter wheat yield and grain protein content is essential for guiding fertilizer and irrigation decisions and reducing uncertainty in variable agroecosystems, as yield affects profitability and quality affects market value and nutrition. Although multi-source data and both single-task learning (STL) and multi-task learning (MTL) are widely used for predicting grain yield and quality, the conditions under which each approach performs best remain poorly understood, especially when data availability, noise, and measurement or computational constraints vary. To address this gap, we conducted a three-year field experiment in Henan Province, China, compiling environmental, agronomic, and proximal-sensing variables across five growth stages. Seven subsets were constructed, including environmental, agronomic, sensor, and combined subsets, and STL/MTL variants of Multilayer Perceptron (MLP), Transformer, and Random Forest (RF) were benchmarked. SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis quantified feature- and stage-level contributions and guided construction of compact Top-K subsets for accuracy–efficiency trade-offs. Multi-source fusion substantially improved accuracy over single-source inputs, with the combined agronomic-sensor subset providing the best performance (yield R2 = 0.823; GPC R2 = 0.743). Under the current stage-aggregated multi-source representation, MLPs outperformed Transformers and RFs across configurations, indicating that compact nonlinear models were better suited to the present medium-dimensional tabular setting. MTL provided the greatest benefit with sparse feature sets or imbalanced predictive difficulty, whereas STL performed better when information was abundant and signals were strong. SHAP analysis showed that agronomic and sensor features associated with biomass accumulation, nitrogen status, water availability, and canopy light interception were key drivers of model predictions, particularly during erecting and early grain filling. These findings further show that the value of STL versus MTL depends on data-source composition and information richness, and that SHAP can be used not only for interpretation but also for reduced-feature subset design. Within the present plot-scale setting, this study therefore provides a decision-oriented framework for identifying both accuracy-oriented and efficiency-oriented configurations, with efficiency referring to feature parsimony, reduced input and preprocessing burden, and computational time for winter wheat yield and GPC.