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AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统是一种强大的工具，它利用人工智能，机器学习和数据分析来解决农业最重要的疾病管理疾病管理之一。通过利用AI，该系统提供了早期检测，准确的预测和对作物疾病的有效管理，所有这些都会有助于提高农作物产量，降低成本和可持续的农业实践。AI驱动的农作物疾病预测和管理系统的未来是有希望的。随着AI，机器学习，遥感和数据分析的持续进步，这些系统将变得更加准确，高效且用户友好。随着农业行业朝着精确农业和智能农业发展，AI驱动的解决方案将在解决与粮食安全，可持续性和气候变化有关的全球挑战方面发挥关键作用。总而言之，AI驱动的作物疾病预测和
茄式泛基因组的关键作物为更好的繁殖铺平了道路
他们的研究揭示了理解旁系同源基因演变的重要性（通过基因复制而产生的）在预测基因组编辑结果中的重要性。CSHL教授和HHMI研究员Zachary Lippman领导了这项研究。“那里有很多很棒的食物作物，”他说。“与'主要的'农作物相比，他们中有多少人没有受益？”
c-序列和对地球朝鲜蓟种植系统气候变化的韧性取决于作物残留物管理
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一个综合数字平台，用于优化作物生产和气候智能农业
FARMTECH的主要组成部分是疾病管理，它可以尽早发现作物疾病并建议有效的治疗方法，从而最大程度地减少昂贵的干预措施。当地市场见解模块提供了及时的市场趋势更新，从而帮助农民做出明智的销售决策。此外，综合的电子营销公司Farmmart促进了农民与买家之间的直接交易，从而确保了公平的定价和提高的盈利能力。为了解决劳动力短缺，FarmTech提供了劳动力提供服务，在高峰季节将农民与熟练的农民联系起来，以维持运营效率。总体而言，FarmTech是一种全面的农业解决方案，减轻风险，同时提高现代农业的市场获取，生产力和可持续性。
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。
气候变化对综合作物的性别影响 -
农业是肯尼亚经济的经济引擎，因为它占了实际GDP的24％。然而，由于气候变化影响了负面的作物，牧场和动物，其贡献大大降低了。在Elgeyo Marakwet县的Endo Ward的201个家庭中进行了横断面调查，以了解气候变化和饲料多样性的影响。气候变化沿着综合价值链深刻影响了个体，不可靠的降雨量是99.5％的受访者报告的最显着的问题。相反，雨季的流量占15.9％，而害虫和疾病仅报告了1.5％的受访者。发现在气候变化沿综合价值链的影响中，重点介绍了性别差异的显着差异，从而带来了变化和挑战，这些挑战以不同的方式影响了女性，男人和青年。妇女，尤其是35岁以上的妇女面临严重的后果，例如粮食短缺和营养不良（56.2％），以及由于环境灾难而造成的生命丧生（39.8％）。年轻的女性承担了国内责任的增加，包括取水（86.6％），这在气候压力期间加剧了。35岁以上的男性报告了大量经济损失以及由于害虫和疾病引起的农业生产力的影响。尽管年轻的男性受到影响，但与老年男性和女性相比，他们的经历不那么严重。在乳制山羊种植的背景下，有基于性别的任务专业化。年轻的男性，35岁以下的男性主要负责运输（62.2％）。35岁以上的男性主要处理诸如棚结构（60％），营销（54.2％），害虫和疾病控制（57.2％），企业决策（58.7％），育种（58.7％）和屠杀（64.7％）。另一方面，35岁以下的妇女积极参与喂养山羊（62.7％），清洁棚子（57.7％），并提供水（56.7％），并显着关注这个年轻的妇女群体。该研究强调了对性别敏感的适应策略的需求，以解决气候变化的不同影响。通过了解各种人口群体所面临的特定挑战，决策者和发展从业人员可以设计更有效的干预措施，以增强弹性，并确保沿整合的农业系统沿岸的公平成果。
在秘鲁安第斯山脉Ancash地区气候变化期间与水曲台上的作物建模
秘鲁安第斯山脉农村农民经常有不稳定的生计，并且已经经历了比最近几十年的可预测天气状况。的目的是研究一个具有不确定气候未来的地区的水文和农业弹性（关于温度和降水量），我们在这里介绍了从使用Aquacrop软件来模拟农作物生长和随之而来的收获产量，从而在秘密和秘密的山谷中产生收获的产量，包括秘密和秘书的收获产量。使用RCP2.6＆RCP8.5区域气候模型（RCMS）以0.22度的空间分辨率提出了1970 - 2099年（气候变化期间的历史与未来）（在气候变化期间的历史与未来）。我们选择了从CMIP5 GCMS动态降低的CORDEX RCM数据，而不是Chelsa统计上缩减的数据，因为Cordex RCM数据的降低尺度会产生更局部的气候平均值，这与可变的平台更加一致。cordex RCM模型数据随后被偏向于1981 - 2005年的ANCASH地区（包括Yungay and Aija）的每月chirps降水和每月ECMWF ERA-INTERIM温度极端。对于我们建模的各种农作物（玉米/玉米，土豆，干豆，藜麦，小麦），我们发现了重要的年际
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
全球变化时期作物改善的表观遗传学
1分子生命科学系，慕尼黑技术大学，Liesel-Beckmann-STR。2，85354德国弗莱明； i.kakoulidou@tum.de（i.k.）; frank@johanneslab.org（F.J.）2森林遗传学和生物技术实验室，地中海森林生态系统研究所，希腊农业组织 - 迪米特拉（Elgo-dimitra），11528年，希腊雅典，希腊； avramidou@fria.gr 3园艺学院，孟德勒姆 - 遗传学，遗传学，孟德尔大学的遗传学，valtická334，69144，捷克共和国莱德尼斯； baranek@mendelu.cz 4 Umr 950 Ecophysiologievégétale，Agronomie et Nutritions N，C，S，Unicaen，Inrae，Inrae，Normandie Université，Cedex，F-14032 Caen，法国； sophie.brunel-muguet@inrae.fr 5植物和农业科学中心，爱尔兰国立大学（NUI）Galway瑞安研究所，爱尔兰H91 TK33 Galway； sara.farrona@nuigalway.ie 6 Lichtenberg Str。2A，85748 Garching，德国7分子，细胞与系统生物学研究所，医学，兽医与生命科学学院，鲍尔大厦，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G12 8QQ，英国； eirini.kaiserli@glasgow.ac.uk 8植物科学研究所，农业研究组织，火山中心，里尚·莱齐恩（Rishon Lezion）7505101，以色列； Michall@volcani.agri.gov.il 9佛罗伦萨大学生物学系，意大利Sesto Fiorentino 50019； federico.martinelli@uni.it。10农业学院，诺维·萨德大学 Georgi Bonchev Str。，Bldg。 21，1113 Sofifa，保加利亚； valyavassileva@bio21.bas.bg 13 Laboratoire de Biologie des Ligneux et des Grandes Cultures，Inrae，ea1207 USC1328，Universitéd'Orléans，F-45067Orlléans，F-45067Orléans，法国电话。2A，85748 Garching，德国7分子，细胞与系统生物学研究所，医学，兽医与生命科学学院，鲍尔大厦，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥G12 8QQ，英国； eirini.kaiserli@glasgow.ac.uk 8植物科学研究所，农业研究组织，火山中心，里尚·莱齐恩（Rishon Lezion）7505101，以色列； Michall@volcani.agri.gov.il 9佛罗伦萨大学生物学系，意大利Sesto Fiorentino 50019； federico.martinelli@uni.it。10农业学院，诺维·萨德大学Georgi Bonchev Str。，Bldg。21，1113 Sofifa，保加利亚； valyavassileva@bio21.bas.bg 13 Laboratoire de Biologie des Ligneux et des Grandes Cultures，Inrae，ea1207 USC1328，Universitéd'Orléans，F-45067Orlléans，F-45067Orléans，法国电话。21，1113 Sofifa，保加利亚； valyavassileva@bio21.bas.bg 13 Laboratoire de Biologie des Ligneux et des Grandes Cultures，Inrae，ea1207 USC1328，Universitéd'Orléans，F-45067Orlléans，F-45067Orléans，法国电话。dositeobradaviôca8，11波伦。科学，植物植物学院。： +33-28-41-70-22