CEA SiteScout: application of a data-driven screening tool for controlled environment agriculture site selection and resource estimation in U.S. communities
Arian Aghajanzadeh · Tyler Huntington · Abigayle Hodson 等 5 人
开发CEA SiteScout工具，整合公共数据为美国社区筛选受控环境农业选址并估算资源消耗。
整合多源公共数据集与简化能量-水模型，构建交互式决策支持平台。
在五个美国社区验证，表明区域差异显著影响技术适宜性、资源需求与政策机会。
可扩展至更多地区并耦合实时物联网数据，提升选址模型的动态性与普适性。
美国受控环境农业选址决策支持工具，方法新颖、数据整合度高，对国内设施农业选址与资源评估有借鉴价值。
受控环境农业（Controlled Environment Agriculture, CEA）正在迅速扩张，但为新设施选择合适场址仍是一项复杂挑战，原因在于气候、基础设施、物流、经济、政策等多重因素相互交织。我们提出CEA SiteScout，这是一款交互式决策支持工具，整合了多个公共数据集，可生成特定场址概览和能源分析，用于筛选目的，为美国数据驱动的CEA场址评估提供了关键基础。通过将全国性以及针对选定焦点社区的区域性环境、社会和经济数据集汇聚到一个直观平台中，CEA SiteScout帮助用户可视化与场址选择相关的周边资源和约束条件。该工具以经过验证的简化能源-水模型（Hodson et al., 2026）为支撑，还可为多种代表性CEA配置提供资源消耗的数量级估算。我们展示了CEA SiteScout在美国五个焦点社区的应用：宾夕法尼亚州约克县；加利福尼亚州里弗赛德；佐治亚州奥古斯塔及周边农村地区；夏威夷州考艾岛；以及俄亥俄州和密歇根州西部伊利湖地区。这些社区的结果表明，不同的区域背景如何影响不同技术的适宜性、资源需求和政策机遇。这项工作凸显了集成筛选工具如何降低种植者、投资者和政策制定者的早期风险，填补了当前选址分析中的空白——这些分析往往缺乏全面、易获取且纳入利益相关者意见的方法。