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2025/8 - Advanced
Science【摘譯文章】
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增進土壤有機碳預測:技術、人工智慧、流程和混合建模方法的整體回顧
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本研究綜整土壤有機碳(SOC)在氣候變遷緩解與永續農業管理中的量測、監測與預測技術。文章系統性分析近年主要方法,評比各技術的精準度、尺度、成本與可解釋性,包括遙測、地面土壤感測、人工智慧模型(尤其是機器學習與深度學習)、生物地球化學模型(如
CENTURY、RothC、DNDC
等)及資料融合策略。作者指出,單一技術難以應付不同地區、不同氣候的複雜情況,真正有效的方法是「整合」──例如把感測資料與模型模擬結果結合,建立混合式的預測系統。文中也說明,若在
AI
模型裡加入遙測影像的變數,預測精準度會大幅提升。以過程模型模擬資料作為
AI
的訓練集,可同時保留碳循環的生理基礎與預測能力。作者提出六項未來方向:感測技術整合、強化
AI
應用、改進過程模型假設與參數化、擴充
SOC
開放資料、納入微生物研究,以及促進跨領域合作,顯示多源資料與智慧模型的結合是未來
SOC
評估及國家監測的主要發展方向。
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更正與澄清:VM0032, VM0042,
VT0014 Corrections and
Clarifications: VM0032,
VM0042, VT0014
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Verra
發布兩個農業方法學
VM0032、VM0042和一個工具
VT0014
的更正與澄清,以支持土壤碳固存活動的擴展。核心修訂包括:允許
VM0032 和 VM0042
在測量方法中透過應用 VT0014
進行數位土壤製圖來估算和監測土壤有機碳
SOC 儲量變化;同時,對 VT0014
中的方程式和參數進行了修正,以準確估算
SOC
儲量的平均變化。這些更新旨在提高碳信用專案的準確性和可行性,促進自然基礎氣候緩解方案。
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2025/10/27 - Beef
Central【土壤】
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2026年威爾莫特田間日:美國再生農業大師
Allen Williams將領銜主講
Wilmot Field Day 2026:
US guru of regenerative
ag, Allen Williams to
headline
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2026
年威爾莫特田間日 (WFD)
將邀請美國再生農業大師
Allen Williams
主講,旨在探討澳洲農業如何利用再生實踐來應對新的碳排放目標並實現生態效益。
Williams
強調健康土壤是具韌性食物系統的基礎,並將分享以證據為基礎的放牧管理框架,以改善土壤健康、提升農場盈利能力及增強生態復原力。此活動旨在促進跨產業對話,推動食物與農業部門朝向永續、盈利、與自然和諧共存的未來轉型。
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