Digital-enabled life cycle thinking for sustainable food systems: aligning with sustainable development goals
S. U. Parvathy · Vysakh Kani Kolil · Raghu Raman 等 6 人
提出融合AI、区块链、物联网与遥感的数字生命周期思维框架，用于食品系统可持续性评估。
整合AI、区块链、IoT与遥感，构建数字信任指数和气候影响证明，用情景分析与蒙特
数字与治理结合可使气候影响降低最高34%，平均约20%；SDG12和SDG9主导相关研究。
可探索数字信任指数与气候影响证明在农业食品供应链中的实证验证及生物多样性目标监测。
提出数字信任指数与气候影响证明等新构念，量化数字技术对食物系统可持续性的减排贡献，方法新颖、结论可靠，对农业信息化与绿色转型具有较强参考价值。
全球粮食系统日益复杂，加之气候变化、资源稀缺和社会经济压力，迫切需要先进的可持续性评估方法。尽管生命周期思维（LCT）提供了全面的框架，但其实际应用受到数据限制、方法学不确定性以及传统模型捕捉动态运行条件能力有限的制约。本研究提出了一种数字化集成的LCT框架，将人工智能（AI）、区块链、物联网（IoT）和遥感相结合，以提升食品供应链中的数据准确性、透明度和实时决策能力。本研究的一项关键贡献是引入了两个新颖构念——数字信任指数（DTI）和气候影响证明（PCI），用以量化利益相关者信任，并提供可验证的证据，将数字干预与可衡量的环境成果相联系。DTI被概念化为利益相关者信任的综合度量，整合了数字基础设施能力和基于治理的信任机制。情景分析表明，集成的数字与治理系统可实现高达34%的气候影响减排（CIR），而蒙特卡洛模拟结果显示平均CIR约为20%，证实了该框架在不确定性下的稳健性。研究揭示，SDG 12（23%）和SDG 9（20%）在食品系统中的数字LCT研究中占主导地位，其次是SDG 2和SDG 13，而聚焦生物多样性的目标（SDG 14和SDG 15）受到的关注较少。所提出的面向SDG的框架将数字技术整合到LCT各阶段，实现实时、透明的可持续性评估，同时增强对生物多样性影响的监测。研究结果表明，数字化在与治理和面向可持续发展目标的指标相结合时，能够在食品系统中实现更透明、更具适应性和以影响为导向的可持续性评估。