AI-Driven Transformation in Sustainable Agriculture: A Systematic Review
系统综述AI在可持续农业中的应用,分析生产力与可持续性影响及推广障碍。
可持续生产模式与保护性耕作
系统综述AI在可持续农业中的应用,分析生产力与可持续性影响及推广障碍。
提出碳整合气候智慧金融模型,将碳收益作为内生投资变量纳入农业项目财务评估。
综述422篇文献,综合评估保护性农业三原则及合理施肥对温室气体排放的混合影响。
提出AI驱动的Arduino和树莓派灌溉系统,实现实时监测与自动灌溉,节水35%。
论文主张将人因工程融入农业4.0,以实现工业5.0以人为本的愿景,促进技术采纳。
研究马来西亚菠萝种植者感知易用性对精准农业技术接受度的影响。
开发基于IoT的土壤监测系统,支持西爪哇精准可持续农业,提高灌溉效率并增产。
综述农业生物多样性监测的概念、方法、原则及权衡,强调监测目的与尺度。
研究农村中小企业主金融素养对绿色技术采纳的影响及机制。
Frontiers in Conservation Science发表的气候智能型农业(CSA)系统综述。CSA为应对气候变化提供改善农业生产力、恢复力与碳固存的途径。文献检索自Web of Science与Scopus数据库,检索遵循PRISMA指南直至2026年3月,并通过混合方法评价工具(MMAT)进行质量评价。随后,研究采用理论-情境-方法(TCM)与前置因素-决策-结果(ADO)框架对文献进行文献计量分析,以映射CSA文献中的主题演变与关键研究问题。结果显示CSA研究正在快速扩展,碳固存、再生农业与低排放农业已形成明确的主题集群。CSA在粮食安全、农场收入与产量方面持续表现出效益,并有助于多项可持续发展目标(SDGs)。
原文标题: Digitalisation and Sustainable Agriculture: A PRISMA-Based Systematic Literature Review。作者: Zhanna Smagulova、Urpash Shalbolova、Aigul Mukhanova、Gulshat Duzelbayeva(哈萨克斯坦Korkyt Ata Kyzylorda大学、L.N. Gumilyov欧亚国立大学、纳尔霍兹大学)。本研究基于PRISMA 2020指南对2015-2026年间发表的实证证据进行批判性综合分析,考察数字化对可持续农业发展的影响。在Scopus和Web of Science数据库中识别并分析62项实证研究,采用演绎与归纳相结合的主题分析方法,围绕「三重底线」(经济、环境、社会)框架展开。研究发现2022年后学术关注度显著上升,研究高度集中在亚洲(特别是中国,占42%)、欧洲(22.58%)和非洲(17.7%);现有研究主要凸显数字化在生产力提升、效率改善、收入增长与资源优化配置、排放减少方面的积极影响,但也记录了劳动力替代、不平等加剧、数字工资不透明等不均衡、情境依赖的社会维度负面结果;整合性分析极其匮乏——仅不到5%的研究同时考察经济、环境和社会三个维度。本综述识别出数字化对可持续农业复杂、不均衡且情境依赖影响的四个未来研究优先方向。