Mitigating climate change requires transforming agriculture to minimize environ mental impact and build climate resilience. Regenerative agricultural practices enhance soil organic carbon (SOC) levels, thus improving soil health and sequestering carbon. A challenge to increasing regenerative agriculture practices is cheaply measuring SOC over time and understanding how SOC is affected by regenerative agricultural practices and other environmental factors and farm management practices. To address this challenge, we introduce an AI-driven Soil Organic Carbon Copilot that automates the ingestion of complex multi-resolution, multi-modal data to provide large-scale insights into soil health and regenerative practices. Our data includes extreme weather event data (e.g., drought and wildfire incidents), farm management data (e.g., cropland information and tillage predictions), and SOC predictions. We find that integrating public data and specialized models enables large-scale, localized analysis for sustainable agriculture. In comparisons of agricultural practices across California counties, we find evidence that diverse agricultural activity may mitigate the negative effects of tillage; and that while extreme weather conditions heavily affect SOC, composting may mitigate SOC loss. Finally, implementing role-specific personas empowers agronomists, farm consultants, policymakers, and other stakeholders to implement evidence-based strategies that promote sustainable agriculture and build climate resilience.

Bản dịch tiếng Việt:

Giảm thiểu biến đổi khí hậu đòi hỏi phải chuyển đổi nông nghiệp để giảm thiểu tác động tinh thần đến môi trường và xây dựng khả năng phục hồi khí hậu. Thực hành nông nghiệp tái tạo nâng cao mức độ carbon hữu cơ (SOC) trong đất, do đó cải thiện sức khỏe của đất và cô lập carbon. Một thách thức đối với việc tăng cường các hoạt động nông nghiệp tái tạo là đo lường SOC một cách rẻ tiền theo thời gian và hiểu được SOC bị ảnh hưởng như thế nào bởi các hoạt động nông nghiệp tái tạo cũng như các yếu tố môi trường và thực hành quản lý trang trại khác. Để giải quyết thách thức này, chúng tôi giới thiệu Hệ thống thí điểm cacbon hữu cơ trong đất do AI điều khiển, tự động hóa việc nhập dữ liệu đa phương thức, đa độ phân giải phức tạp để cung cấp những hiểu biết sâu sắc trên quy mô lớn về sức khỏe đất và các phương pháp tái tạo. Dữ liệu của chúng tôi bao gồm dữ liệu về sự kiện thời tiết cực đoan (ví dụ: hạn hán và cháy rừng), dữ liệu quản lý trang trại (ví dụ: thông tin về đất trồng trọt và dự đoán làm đất) cũng như dự đoán SOC. Chúng tôi nhận thấy rằng việc tích hợp dữ liệu công cộng và các mô hình chuyên biệt cho phép phân tích cục bộ, quy mô lớn cho nông nghiệp bền vững. Khi so sánh các hoạt động nông nghiệp trên khắp các quận của California, chúng tôi tìm thấy bằng chứng cho thấy hoạt động nông nghiệp đa dạng có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của việc làm đất; và rằng trong khi điều kiện thời tiết khắc nghiệt ảnh hưởng nặng nề đến SOC, thì việc ủ phân có thể giảm thiểu tổn thất SOC. Cuối cùng, việc triển khai các vai trò cụ thể sẽ trao quyền cho các nhà nông học, nhà tư vấn trang trại, nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan khác thực hiện các chiến lược dựa trên bằng chứng nhằm thúc đẩy nông nghiệp bền vững và xây dựng khả năng phục hồi khí hậu.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.