[预印本] 蒙特卡洛事前评估AI驱动智慧农业平台绿色效益——以海南热带农业为例
用蒙特卡洛模拟评估AI智慧农业平台在海南热带农业中的绿色减排效益。
构建摇篮到农场大门碳核算模型,结合蒙特卡洛模拟参数不确定性。
完全采纳下碳强度降21.5%,化肥减量达标概率90.6%,但总节水≥20%概率仅20%。
可延伸研究AI平台在不同作物场景下的节水短板及多目标优化策略。
预印本以蒙特卡洛量化AI平台在海南三类场景的减药减肥与碳减排概率,方法新颖、数据具体,但尚未经同行评审,属细分领域进展。
以整合大语言模型问答、多模态病虫害诊断、物联网土壤湿度传感、NASA GIBS卫星遥感与闭环田间记录系统的热带农业AI决策平台为对象,构建覆盖农药化肥生产、田间N2O、灌溉电力与稻田CH4的'摇篮到农场大门'农业碳核算模型。在三个海南代表性场景(芒果园、冬季蔬菜、稻/南繁育种田,按面积40%:30%:30%加权)下,通过蒙特卡洛模拟参数不确定性传播:在完全采纳试点情景下,化学农药使用减少23.5%(90%置信区间15.0%–33.2%),化肥施用减少21.0%(13.8%–28.9%),灌溉水减少16.5%(10.9%–23.5%),碳强度降低21.5%(16.1%–27.2%)。达成化肥减量≥15%与碳强度明确下降的概率分别为90.6%与98.1%,而总节水≥20%的概率仅约20%,表明应采用场景化表述。