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精准农业手册 - GRDC
十多年来，PA 所需的基本工具已经问世，但谷物行业对这项新技术的采用一直很慢，尤其是涉及绘制作物或土壤特征的更复杂技术。在 GRDC 和其他机构的调查中，种植者报告了采用缓慢的几个原因。其中一个原因是，投资全套 PA 方法的设备成本高昂，种植者不确定是否会有回报，也不清楚 PA 是否能有效提高所有农场或种植区的利润率。此外，要充分利用 PA，需要具备数据收集和集成技能，以及解释 PA 数据的技能，以便做出更好的管理决策。到目前为止，很少有人具备这些技能，能够支持谷物种植者在实践中使用 PA。
谷物自动化和数字农学
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RDA 对人工智能的价值
2024 年 9 月，两场研讨会强调了 AI 在各个领域的变革作用。ReSA 的 Daniel S. Katz（美国）强调了可持续研究软件，BBSRC-UKRI 的 Daniela Hensen（英国）讨论了 AI 对生物科学的影响，EGI 基金会的 Ville Tenhunen（芬兰）展示了欧洲的 AI-on-Demand 平台，Reyna Jenkyns（加拿大）强调了 FAIR 一致的数据。来自澳大利亚的 ARDC 的 Gnana K. Bharathy 介绍了医疗保健的高级分析框架，GRDC 的 Jeff Cumpston 探讨了农学中的 AI，TERN 的 Siddeswara Guru 讨论了使用生态系统数据和本土知识的 AI 模型。RDA 小组联合主席的见解：FAIR4ML-IG 探讨了机器学习的 FAIR 原则，AIDV-WG 讨论了道德 AI 治理，SDG-IG 强调了 SDG 数据的 AI 准备情况。
EYRE半岛农业系统摘要2023
摘要中记录的研究是研究人员和投资者共同努力的结果。I thank the contributions from the MAC staff, PIRSA-SARDI, the Grains Research and Development Corporation (GRDC), the South Australian Grains Industry Trust (SAGIT), Ag Innovation & Research Eyre Peninsula (AIR EP), Buckleboo Farm Improvement Group (BFIG), the Australian Government (National Landcare Program, Rural R&D for Profit, Soil CRC, Future Drought Fund and SA Drought Hub), NSW Department of Primary Industries（NSW DPI），初级产业与区域发展系（DPIRD），阿德莱德大学，南澳大利亚大学，景观委员会，CSIRO和植物育种者。感谢SAGIT的投资和对EP农业系统摘要的印刷的持续支持。
Mahaveer D kurkuri
VGST : Award for best publications 2018: Rs 25,000/- ARCNN Young Nanotechnology Ambassador for South Australia Award 2009, (2,000 AUD) Jain University: Award for the research project sanctioned (2015) Best Poster Presentation: International Conference on “Advanced Materials for Technological Applications” PSGR Krishnammal College for Women, Coimbatore, 3 rd -5 th Jan, 2018. Best Poster Presentation: International Conference on “Advanced Ceramic and nanomaterials for sustainable development” ACeND, CHRIST University: 19 th -21 st Sept 2018 Best Poster Presentation: Recent Advances in Material Science and its Applications (RAMSA- 2016), SET, Jain University, Bangalore (September 24 th 2016) Best Poster Presentation: National conference JNANA CHILUME-2017, Jain University Brain Korea 21韩国博士后奖学金共同投资者：谷物研究开发公司（GRDC）项目“改善了存储的谷物产品的功能”大学赠款委员会在博士研究编辑期间的奖学金委员会的奖学金
人为气候变化影响了全球河流流量季节性
基于材料和方法观察数据集1月1个月度流动时间序列（根据每日记录计算）是从2个全球流量指数和元数据存档（GSIM）获得的（18，47）。全球径流数据3中心（48）（GRDC）数据库，以每月规模提供河流流量，该数据库被4 GSIM排除，用作补充数据集。要计算具有最小偏差的RF，制定了两个5个选择标准：i）研究期限从1965年到2014年，以确保6个足够的站点进行空间覆盖范围的足够分析； ii）每月排放量仅在每年8个月可用10个月或更长时间的数据时才能计算年度季节性指数。鉴于气候迅速变化，我们通过将五个定期更新的河流流量数据集（表S3）从国民到2017 - 2019年全球水平结合在一起，扩展了分析，以包括最近的9年。拥有国家或11个大陆数据库的国家/地区的所有GRDC站（例如USGS数据）被替换，以避免重复的时间12系列河流。13为了获得全球范围的覆盖范围，使用了最近发表的全球栅格每月14个径流（Grun）数据集的重建（19）。Grun是从GSIM的原地15个月度河流流量观测到的，其空间分辨率为0.5°，涵盖了1902年至2014年的16个时期（19）。它是通过训练基于全球土壤湿度的降水和温度观察的机器学习算法的17阶段（GSWP3）数据集（19）的训练，因此，Grun无法明确考虑19的效果。S17）。观察到来自GRDC数据集的每月河流排放，并从部门间影响模型对比21项目（ISIMIP2A）重建的2A阶段的20个多模型模拟用于验证（19）。在新出版的G-Run合奏中的另外四个成员22在1965 - 2014年重叠，用来23个说明了径流上大气强迫数据集的不确定性，包括径流24次被CRUTSV4.04，GSWP3-W5E5，GSW3-W5E5，GSWP3-EEMBI和PGFFV3 25（49）强迫。与G-Run合奏的AE趋势的空间模式与Grun 26支持使用Grun进行气候变化检测和归因分析，而27进一步证实了我们结果的鲁棒性（图总而言之，原位观察结果28结合了气候变化的影响（包括ACC，自然强迫和自然29气候变化）和人类活动（例如储层，人类水管理和30种土地利用变化，缩写为HWLU）。相反，Grun和G-Run Ensemble仅31个说明了气候变化的影响。为了排除储层对原位观测值的RFS趋势的空间32模式的影响，水合物subbasin单元（PFAFSTETETER 33级别12）（50）与Grill等人提供的调节程度（DOR）集成在一起。（51）至34个将量规站区分为受储层影响（DOR> 0）的量规站，以及由储层（dor = 0）受到影响的35个。subbasin单位水平的DOR通过在河流范围内选择DOR的36个最大值来表示。使用了1965年至2014年期间的5×5°分辨率的crutem5数据集的平均空气温度数据（55）。有6,150个站点从储层影响中确定为37个，而3,914个站位于sibbasins或38个水库的下游（有49个车站由于在39个岛屿上的存在，而另外7个缺乏DOR信息的车站，因此位于水力发生范围外的49个站点）。在1979 - 2000年的平均降雪与降水量41的比例（52）时，全球范围内的40个降雪区域（52）都在全球范围内确定，其中包含0.5°的全球42降水量和降雪通量。2014年降雪时间序列的时间序列是根据全日制44覆盖率的第五代大气再分析（ERA5）计算得出的（53）。为排除降水季节性，观察到的每月栅格降水45来自全球降水气候中心（GPCC）（54）的数据以2.5×46 2.5°的分辨率在1965-2014时以每月量表为单位。48
研究报告
CBD Central Business District DRRP Disaster Risk Reduction Plan 2023 -2025 DEM Digital Elevation Model DSPD Department of Spatial Planning and Development ELB Epworth Local Board EMA Environmental Management Agency FGD Focus Group Discussion GEE Google Earth Engine GIS Geographic Information System GRDC Goromonzi Rural District Council KII Key Informant Interview LEAP Local Environmental Action Plan 2021 - 2025 LPA Local Planning Authority LULC Land Use and Land Cover MLGPW地方政府和公共工程部NDS1国家发展战略I NDVI标准化差异植被指数NDWI标准化差异差异水指数非政府组织RDC农村地区理事会RLB RUWA RUWA RUWA RUWA RUWA RUWA RUS RUS ROS ROS ROS研究RTCP地区城镇和国家 /地区规划法第29:12章。UC城市委员会UCA UCA URBAN CORMENS法律[第29:15] UDCORP URBAN DEVELECT CORPORATION WS书面声明Zimstat Zimstat Zimstat Zimbabwe国家统计局Zinara Zimbabwe国家道路ZINWA ZIMBABWA ZIMBABWE国家水务局国家水务局国家水务局
Georgika
分别在两个大型合作项目上，分别由谷物研究开发公司（GRDC）和国际玉米和小麦改善中心（CIMMYT）资助。这些项目现在都在第二年，试图更好地理解由同事理查德·特雷斯旺（Richard Trethowan）教授和悉尼大学的丽贝卡·特雷斯托（Rebecca Thistlethwaite）教授开发的澳大利亚小麦种群的生理基础。在这些项目中的作品集中在气孔上，植物表面上的小毛孔负责交换二氧化碳和水与大气。他正在使用手持显微镜和经过定制的深度学习模型来捕获这些毛孔在现场的解剖学特性。与此一起，他还使用新的高吞吐量工具进行了耦合的气体交换测量，以衡量碳吸收和水分流失的速率。然后，他将将它们与被无人机，相关性状，谷物质量特征和遗传学捕获的树冠量表特征联系起来，以识别未来的植物育种目标。这些新型方法比常规技术更高，从而使生理特征可以在空前数量的基因型中进行大规模评估。对这些特征的更深入的理解有可能逐步实现生产率的变化。我们还将与悉尼大学，澳大利亚国立大学，西澳大利亚大学，新英格兰大学，Intergrain大学和英国和墨西哥的海外合作伙伴的合作者紧密合作，以确保我们的研究产生远远的影响。