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World File Search System耕种
耕种，自然和气候
我们的自然世界正在危机。现在，在英国四个国家中，气候变化的后果对我们的健康，生产食物的能力以及承受洪水，干旱和热量的能力产生了重大影响。自然是自由落体的，去年的自然状况报告揭示了野生动植物的灾难性下降，其中有六种有灭绝风险在英国的风险。必须共同解决这一双重危机，因为气候变化所带来的问题因降解的栖息地，贫穷的土壤和昆虫种群下降而加剧。英国的2021年粮食安全报告还发现，气候变化和生物多样性损失是对英国粮食安全的两个最大威胁[ii]。新的威斯敏斯特政府必须采取紧急行动才能在环境中取得成功 - 不仅是因为它有法律责任到2030年扭转自然的衰落并在2050年遇到零净额，而且由于经济意义很高。预计自然界的下降将导致未来几年英国GDP损失12％，这不仅仅是2008年金融危机和Covid-19-19的大流行的影响。未经许可的气候变化设置为每年英国数十亿美元[iii]。随着大多数专家预测气候会急剧[iv]，这些经济影响只会增加，并且很可能超过当前的估计。增加对自然和气候友好的农业和土地管理的预算是满足在英国四个国家设定的具有法律约束力的性质和气候目标的一种经济高效的方式，并确保了我们对未来的粮食生产的弹性。新的威斯敏斯特政府将面临对公共财政的巨大压力，但必须将适当的投资以恢复自然和战斗气候变化是一项关键投资，以确保节省长期的成本，并有机会振兴自然界充满活力的农村社区，并支持充满活力的充满活力和自然的当地经济体的产生。分析表明，每花费1英镑用于自然恢复，回报至少是投资的三倍。
Agarwood及其耕种前景的经济价值
Aquilaria是热带树的属，它们产生了一种有价值的树脂木材，称为Agarwood。agarwood植物已被广泛用作传统药物和阿育吠陀药物。它们用于治疗关节炎，哮喘，腹泻等作用。它包含生物活性植物化学倍半萜类化合物，2（-2-苯基乙基）-4H-Chromen-4-衍生物，Genkwanins，mangiferins，cucurbitacins，cucurbitacins，其他terpenoids和其他terpenoids和tocolications。许多药理学研究已经在抗过敏，抗癌，抗炎性，抗疫苗，抗微生物，抗糖尿病，抗氧化剂等上进行。燃烧或蒸馏时，阿加伍德的芳香特性是非凡的，对树脂木材的需求很高，以制作香，香水和传统药物。Aquilaria原产于印度北部，但在收获这棵树以及过去的其他林木之后都破坏了山丘国家。借助已开发的新技术来诱导树木中的agarwood，现在有可能在年轻的种植园中产生可持续的高价值琼脂。使用新技术，尼泊尔山丘生态系统的Aquorilaria在农业生态系统中的发展可能为该地区提供新的经济。
在受保护的景观中耕种
利用农民的创造力专门的赠款资金帮助农民和土地经理创建定制，适当的，综合的多福利解决方案，并专注于利用自己的土地恢复自然，并为解决环境问题（例如减轻洪水风险）做出贡献，例如与经营农场的持续业务关注，并与之息息相关。
耕种北极收费Salvelinus
孵化后，将Alevins（Yolk Sac幼虫）转移到苗圃中，在该苗圃中，将鱼在淡水中饲养到70-150g，然后转移到生长的地点。在那里，Charr是在最佳可用条件下在高质量的咸水中耕种的，直接从现场的钻孔中抽出。钻孔的水已经通过冰岛熔岩自然过滤。萨默吉（Samherji）成长的农场的合并生产能力每年约为4000吨北极Charr。在所有农场中，环境因素，例如氧气水平，盐度，密度（最大50kg/m3）和温度，并经常监测和调整，以最适合每个阶段鱼类的最佳生活条件。喂养和氧合是自动的，并且可以控制计算机，因此可以从任何地方进行监控和控制。根据我们在北极Charr农业方面的丰富经验，我们的喂养方法特别适合北极Charr的喂养习惯。来自冰岛的LaxáfefMill Ltd.（由Samherji拥有）的Feed是北极Charr野生生产中唯一使用的饲料。用于生产Laxá饲料的鱼粉和鱼油来自冰岛水域的可持续托管（MSC）鱼类种群。海洋蛋白约为饲料中总蛋白的50％，并且含有鱼类和菜籽油。没有使用动物界的其他蛋白质来源，也没有将药物添加到饲料中。唯一使用的色素是天然物质。
保护景观计划中的耕种
•环境管理•乡村管理计划•农业投资基金•受保护的景观计划•增长计划•领导者•乡村生产力•绿色恢复挑战基金是否有您（或受申请影响的土地的所有者或租户）收到或申请任何其他资金，以供您在此计划中申请的相同的活动或工作？如果是，您的受保护的景观将需要探索您与您的回应的原因。请勾选
Astro耕种者：垂直农业
•优化农业技术，以生长富含养分的农产品对于在扩展太空任务期间维持宇航员的健康和福祉至关重要。该系统还将通过将自主系统调整为诸如垂直农场和城市农业环境之类的受控环境来解决地面农业挑战。•实施和训练机器学习模型，可促进自动作物监测和植物健康评估。这些模型将使系统能够独立运行，根据图像分类，对象检测和植物健康做出实时决策，以实现空间和陆地应用。•训练深度学习模型，负责在整个收获运动中对机器人组的轨迹和路径预测。该模型将根据机器人臂和最终效应器的定位来解释和训练。