arXiv 2609.06740v1 (2026-09)·9月15日 · 周二论文农业绿色发展与碳精选阅读 0
[预印本] 智慧农业平台AI模块的边际绿色贡献模拟——两项蒙特卡洛实验证据
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通过两项蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台AI模块对农药化肥减量和灌溉节水减碳的边际绿色贡献。
方法
蒙特卡洛模拟，构建AI能力到农户行为再到农化投入减少的链路模型，对比经验推广与A
发现
AI模式使农药减量20%概率从近0升至20.7%-49%，化肥减量15%概率升至52%，灌溉节水额外
机会点
可进一步实证检验AI诊断精度与农户采纳率对减量减碳效果的交互影响及区域异质性。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威9
时效性8
预印本以两项蒙特卡洛模拟量化AI模块在农化减量与稻田减排上的边际绿色贡献，方法新颖、数据具体，但尚未经同行评审，属细分领域前沿进展。
原文摘要
在前期平台级评估基础上，本研究将组件显性化并设计两项受控模拟实验。实验1沿'AI能力→农户行为→农化投入减少'链路建模，将农药/化肥减量建模为可避免盲施份额、处方有效性、决策触达覆盖率与采纳率的乘积；对比经验推广模式与AI模式：AI模式下达成农药减量20%的概率从推广模式下的接近0上升至基线20.7%，并在诊断精度0.95、采纳率0.85下最高达49%；化肥减量15%的概率从接近0升至52.0%。实验2对比现行做法（P0）、IoT工程改造（P1）及P1+AI灌溉调度（P2）：灌溉水节水由7.8%（P0）升至11.0%（P1）与16.0%（P2），AI在工程之外再增加5.0个百分点；稻田CH4在AI调度下减幅达30.5%，碳强度降低27.9%。