基于 FAIR 数据的食品系统目标导向指标

在食品供应链的生产、运输、包装与绿色就业等环节中，大量指标涵盖了环境足迹与资源使用。通过界定并追踪食品供应链中较低效的实践及其影响，我们能更好地理解如何改善农业绩效、追踪营养值，并着眼于降低对环境的重大风险，同时促进粮食安全。我们的目标是提出一个致力于零废弃与零排放愿景、并在气候行动内履行包容性绿色经济广泛承诺的食品供应链框架。为构建实现该愿景的智慧城市方案基础，我们引入了主要指标与评估框架，随后在全球与局部层面、以意大利北部案例研究深入剖析最关键问题。甲烷在气候议程中日益凸显，尤其在意大利，农业部门减排难以实现。据此，从通用框架走向联邦化部署，我们提供了食品领域具成本效益用例的论证，以创建有价值的数字孪生。我们提出一种贝叶斯方法来评估用例并优选情景，借助 FAIR 数据实现数字孪生灵活性的潜力，同时理解并行动以达成环境与社会目标，即应对不确定性，并统筹绿色就业与粮食安全。所提框架可依据全球不同地点的组织、金融与政治考量进行调整，在数字孪生的 FAIR 数据语境中重构信息价值。