通过土壤碳Copilot实现可持续农业的普及
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2024-11-28 v2 人工智能
新兴技术
摘要
应对气候变化需要转变农业以最小化环境影响并构建气候韧性。再生农业实践提高土壤有机碳（SOC）水平，从而改善土壤健康并捕获碳。增加再生农业实践的挑战之一是以经济成本低的方式持续监测SOC，并了解SOC如何受到再生农业实践以及其他环境因素和农场管理实践的影响。为此，我们引入一个由AI驱动的土壤有机碳Copilot，通过自动化处理复杂多分辨率、多模态数据，为土壤健康和再生实践提供大规模洞察。我们的数据包括极端天气事件数据（如干旱和野火事件）、农场管理数据（如农田信息和耕作预测）以及SOC预测。我们发现，整合公共数据和专用模型可实现大规模、局部化的可持续农业分析。在加州县份之间的农业实践比较中，我们发现多样化的农业活动可能缓解耕作的负面影响；而且尽管极端天气条件严重影响SOC，堆肥可能缓解SOC损失。最后，通过实施特定于角色的persona，使作物学家、农场顾问、政策制定者及其他利益相关者能够实施基于证据的策略，以促进可持续农业并构建气候韧性。
引用
@article{arxiv.2411.16872,
title = {Enabling Adoption of Regenerative Agriculture through Soil Carbon Copilots},
author = {Margaret Capetz and Swati Sharma and Rafael Padilha and Peder Olsen and Jessica Wolk and Emre Kiciman and Ranveer Chandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.16872},
year = {2024}
}