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密苏里作物生产者的经济援助
_________________________________________________________________________________________________ Recommended citation format: Plastina, A., and M. Rosenbohm.“美国救济法，2025年：密苏里作物生产者的经济援助。”拉夫政策摘要2024-12（3），密苏里大学哥伦比亚大学应用社会科学司，2024年12月23日。Available at www.RaFF.missouri.edu _________________________________________________________________________________________________ This Policy Brief provides preliminary estimates of the disaster relief payments for major crop producers in Missouri approved by the U.S. Congress on December 20, 2024.2024年12月20日，美国国会批准了2025年的《美国救济法》，该法案将保留的联邦政府资助到2025年3月14日；将2018年的农业账单延长到2025年9月；并为作物农民提供100亿美元的经济援助。国会要求农业部长在本法制定数据后的90天内向作物生产者提供经济援助付款。通过商品对每个人或法人实体的经济援助计算为每英亩的经济援助乘以每种作物中合格的英亩数量。每英亩的经济援助（表1）被确定为：
作物基于机器学习模型的预测
全球农业生产是负责营养的主要国际组织越来越关注的。由于人口前所未有的人口增长，全球对粮食的需求不断上升，导致一些人口稠密地区（例如非洲）的粮食不安全。对全球粮食不安全性的另一个促成因素是气候变化及其变异性。世界和非洲农业生产尤其是负责营养的主要国际组织越来越关注。世界粮食计划署报道说，全球人口增长，尤其是近年来在非洲，正在导致粮食安全提高。此外，农民和农业决策者需要先进的工具来帮助他们做出快速决策，以影响农业产量的质量。气候变化一直是近几十年来全世界的主要现象。已经观察到气候变化对农业生产质量的影响。大数据技术的到来导致了新的强大分析工具，例如机器学习，这些工具在许多领域（例如医学，财务和生物学）都证明了自己。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的预测系统，以预测六种农作物的产量：米，玉米，木薯，种子棉，山药和香蕉，在整个一年中西非国家地区的国家层面。我们结合了气候数据，天气数据，农业产量和化学数据，以帮助决策者和农民预测其国家的每年农作物产量。15％和𝑅2= 89。78％。我们使用了决策树，多元逻辑回归和k-neart的邻居模型来构建我们的系统。使用三个机器学习模型时，我们都有两个模型的结果。我们在整个交叉验证过程中应用了一项超参数调谐技术，以获得更好的模型，该模型不会面临过度拟合。我们发现，决策树模型的性能很好，可以确定（𝑅2）为95。3％，而K-Nearest邻居模型和Logistic回归分别用𝑅2= 93进行。我们还研究了预测结果与预期结果之间的相关性。我们发现，决策树模型的预测结果和K-neartime邻居模型与预期数据相关，这证明了模型的效率。
基于高产的作物推荐系统
在此处完成的数据聚合过程将需要应计并集成各种类型的数据，以制造一个总体数据集，从而进一步增强并增加了作物建议的信誉。在这里，它始于输入用户提供的地理数据，以更具体地规范作物建议的位置。因此，在这方面，将整理壤土，沙质和粘土土壤类型信息，以便在此过程中包括局部土壤条件。汇总了当前有关温度，降雨，湿度，风速和高度的实时天气信息，可以完善建议，以尽可能地呈现出主要的环境条件的变化。历史收益信息还用于各种农作物，以确定生成的农作物是否适合那些特定的当地环境条件。季节性数据，以便提出的农作物将属于适当的生长季节。这种综合方法允许根据精确条件提出非常精确的作物建议。
2025作物有机系统计划
ARM Aquatic Resource Management (Division) BLM Bureau of Land Management BMP Best Management Practice CM Compensatory Mitigation CWM Compensatory Wetland Mitigation Corps U.S. Army Corps of Engineers DEM Digital Elevation Model DEQ Department of Environmental Quality DLCD Department of Land Conservation and Development DSL Department of State Lands EP Emergency Permit EFU Exclusive Farm Use EPA Environmental Protection Agency ESA Endangered Species Act ESH Essential (Indigenous Anadromous) Salmonid Habitat FEMA Federal Emergency Management Administration FPA Forest Practices Act GA General Authorization GIS Geographical Information System GP General Permit HGM Hydrogeomorphic (Method) HMT Highest Measured Tide ICCTA Interstate Commerce Commission Termination Act IP Individual Permit ILF In-Lieu-Fee JPA Joint Permit Application LiDAR Light Detection and Ranging LLC Limited Liability Corporation LWI Local Wetland Inventory MLW Mean Low Water MLLW Mean Lower Low Water NAVD 88 North American Vertical Datum of 1988 NMFS National Marine Fisheries Service NOAA National Oceanographic and Atmospheric Administration NOS National Ocean Service NPDES National Pollution Discharge Elimination System NRCS Natural Resource Conservation Service NWI National Wetlands Inventory OAR Oregon Administrative Rule ODF Oregon Department of Forestry ODFW Oregon Department of Fish and Wildlife ODOT Oregon Department of Transportation OHW Ordinary High水OHWL普通高水线
在基因编辑的作物繁荣的基因中对基因修饰的作物的全球调节 - 综述
确保在可变可再生能源的高渗透率下的电力系统可靠性是系统操作员的关键任务。在这项研究中，我们使用负载概率模型的损失来估计太阳能光伏和能源存储在两种技术的渗透率增加，孤立和同时的渗透率下，以对其潜在的协同作用提供新的了解。增加太阳能光伏的穿透性改变了网格上的净负载量，将峰值净负载转移到小时，几乎没有太阳能产生，并导致每种太阳能增加的能力降低。然而，太阳能光伏的存在减少了每日峰值需求的持续时间，从而允许在高峰需求小时内发电能量的存储能力。因此，当串联使用时，太阳能PV和存储表现出共生关系。我们发现，与系统可靠性相比，与单独部署这两种技术相比，在高峰需求时间内可以计数多达40％的合并容量的合并容量可以计算出多达40％的合并容量。我们的测试案例证明了冬季和夏季峰系统之间的重要区别，从而导致太阳能PV的季节性容量显着不同。这些发现是及时的，因为公用事业取代了其老化的峰值植物，并将能源存储作为低碳途径的一部分。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
作物buddy：可持续建筑中的疾病检测平台，肥料预测和作物建议
该倡议为农民提供了数据驱动的见解，这是最好的农作物，正确的肥料和植物作物疾病的检测。它有助于做出明智的决定，减少反复试验并提高产出。该系统使用CNN可靠地从叶片照片中识别疾病，减少农作物的损失和增加产量。主动性通过建议适当的作物和肥料来最大程度地利用资源的使用，从而确保可持续的农业方法。ML和DL型号，使小型农民负担得起。该项目的基于Web的接口允许用户输入土壤，天气或图像数据，并提供精确的预测和建议。“下载作为图像”功能允许用户将预测和建议作为图像文件保存，使其可用于离线访问，尤其是对于Internet连接有限的地区的农民而言。
水稻作物保护指南 2019-20
本书总结了目前批准用于控制新南威尔士州水稻作物杂草和害虫的农药，以及这些农药安全有效使用过程中的一些重要问题。致谢 本手册中概述的水稻杂草管理策略和计划是与代表新南威尔士州初级产业部的稻米作物保护工作组共同制定的；John Fowler Murray LLS、Rice Research Australia Pty Ltd、Bayer Crop Science Pty Limited、BASF Australia Ltd、Dow AgroSciences Australia Ltd、DuPont (Australia) Ltd、FMC Chemicals Pty Ltd、Nufarm Australia Ltd、Agropraisals Pty Ltd、Charles Sturt University、Rice Extension、AgriFutures Australia 水稻咨询小组主席、航空操作员、新南威尔士州 DPI 农用化学品部门以及 MIA、CIA 和 Murray Valley 的农业综合企业。
通过 CRISPR 技术促进作物改良......
CRISPR（成簇规律间隔短回文重复序列）技术的出现开启了农业生物技术的新纪元，为靶向基因组编辑和作物改良提供了前所未有的机会。这篇综述文章全面介绍了 CRISPR 技术在精准农业背景下的进步、应用、挑战和未来前景。CRISPR 与精准农业技术的结合标志着向更高效和可持续的农业实践的重大转变，强调对作物进行精准改造以提高产量、抗病性和环境压力耐受性。农业生物技术的历史背景和精准农业的发展为理解 CRISPR 技术的变革性影响奠定了基础。CRISPR 优于传统育种和基因改造技术之处在于其精确性、速度和成本效益。抗病小麦、耐旱水稻和营养高效玉米等 CRISPR 改良作物的详细案例研究突出了该技术的实际意义。这些修改不仅提高了作物产量，还有助于生态可持续性和增加农民收入，证明了 CRISPR 在应对全球粮食安全挑战方面的重要作用。CRISPR 在农业中的应用并非没有挑战。监管障碍、公众认知、技术限制和道德考虑对 CRISPR 改良作物的广泛采用构成了重大障碍。该评论解决了这些挑战，深入了解了技术创新与社会接受之间的复杂相互作用。进一步探讨了 CRISPR 技术的潜在发展，包括下一代基因组编辑工具和合成生物学的整合。它强调了跨学科合作和适应性政策框架在不断发展的技术和监管环境中的重要性。CRISPR 在精准农业中的未来不仅有望增强作物品种，而且还有望实现向更加数据驱动、定制化和环保的农业实践的范式转变。这篇评论的结论是，尽管 CRISPR 技术面临挑战，但它在农业革命中具有巨大的前景。持续发展和负责任地实施精准农业是充分发挥其潜力、为可持续和安全的农业未来做出贡献的关键。关键词：CRISPR；生物技术；基因组学；育种；效率。1. 引言精准农业代表了农业领域的一种革命性方法，从根本上改变了传统做法。这一概念植根于技术与数据分析的融合，旨在优化与农作物种植有关的田间管理 [1]。它涉及使用 GPS 导航、控制系统、传感器、机器人、无人机、自动驾驶汽车、自动化硬件和可变速率技术等先进技术，使农民能够做出明智的决策，从而提高生产力，同时最大限度地减少浪费和对环境的影响 [2]。精准农业的发展标志着从一刀切的方法转变为更有针对性的、针对特定地点的农作物管理 [3]。这种对农业实践的微调带来了巨大的好处，包括提高作物产量、减少水、农药和化肥的使用，以及提高效率和盈利能力 [4]。精准
国家计划304作物生产和隔离...
国家计划304（NP304）行动计划整合了敏捷性，创新和弹性的原则，以确保NP304研究在满足美国农作物生产和保护的不断发展的需求方面保持相关，响应能力和有效。敏捷性，创新和弹性（空气）是执行2025-2030 NP304行动计划的指导原则。项目协调，跨学科研究和利益相关者的参与将有助于迅速而敏捷的反应对虫害，昆虫媒介传播疾病和杂草构成的新兴威胁。NP304科学家将通过整合先进的分子和育种技术，收集，计算生物学，机器学习，人工智能和/或数字农业中的制定作物保护和生产的开创性解决方案。这种创新将减少害虫和杂草对农业生产的影响，而负面影响控制策略对生态系统健康的影响负面影响。预期的产品和结果包括开发农业生产实践和害虫管理策略，这些策略对气候变化，入侵物种的影响以及害虫昆虫和杂草种群的适应性更大。NP304在空中原则的指导下的科学家的研究将提供支持美国农业的农民和利益相关者的工具和资源：
2025 年作物计划 - CT.gov
我保证此作物计划真实准确，准确反映了我农场的生产区域。我理解我有责任向康涅狄格州农业部提供最新的作物计划，并向我农场参与的每个农贸市场提供一份副本。我理解，要有效参与农贸市场营养计划和认证农贸市场，必须有最新的作物计划。未能维护最新的作物计划可能会导致被该计划开除。我理解，任何不是我种植的康涅狄格州农产品（由 CGS 第 22-6r (7) 条定义）如果运往认证的康涅狄格州农贸市场，则应根据 CGS 第 22-38 条贴上相应的标签。