Feb, 2024
考虑不确定性的气候变异和 N$_2$O 排放的智能农业管理
Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and Climate Variability with Uncertainties
Zhaoan Wang, Shaoping Xiao, Jun Wang, Ashwin Parab, Shivam Patel
TL;DR本研究探讨了人工智能（AI），尤其是强化学习（RL）在农业中的应用，以提高作物产量、精确调整氮肥使用和浇水量、减少硝酸盐径流和温室气体排放为重点，特别关注来自土壤的氧化亚氮（N2O）排放。通过使用部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）和作物模拟器来模拟 AI 智能体与农业环境的互动，应用基于循环神经网络（RNN）的深度 Q 学习和 Q 网络进行智能体的训练，在模拟器中整合了机器学习（ML）模型来预测 N2O 排放。我们通过概率机器学习方法处理了 N2O 排放估算中的不确定性，并通过随机天气模型应对气候变异，提供一系列排放结果以提高预测可靠性和决策能力。通过纳入气候变化因素，提升了智能体的气候适应能力，旨在实现可持续农业实践。研究结果表明，通过惩罚 N2O 排放，在气候变暖和降水减少等气候变化条件下，这些智能体能够平衡作物生产和环境问题。这种策略改善了气候变化下的农业管理，突出了人工智能在可持续农业中的作用。