7、智慧城市中的城市农业:机遇与挑战

智慧城市中的城市农业:机遇与挑战

1. 农业现状与未来走向

当前农业和食品分配系统存在诸多问题,它不仅无法满足全球的粮食需求,还导致了约26%与气候变化相关的温室气体排放,同时造成了土壤退化、水污染、生物多样性丧失等环境问题,并且存在许多道德存疑的做法。

我们正站在农业4.0的黎明边缘,第四次农业革命可能带来两种走向,一是进一步追求技术进步,二是由粮食主权驱动、农民主导的农业复兴。这两种意识形态的分歧在不同文献、不同人群和不同研究与实施机制中体现。不过,通过城市农业实验室,有可能将二者结合起来,找到相互支持之处,并充分利用政治和经济意愿。

2. 城市农业概述

城市食品生产和分配具有异质性,受多种因素影响。城市食品系统涵盖了城市中食品的生产、加工、分配和零售等多种方式,包括工业生产并在远方包装的食品、城市周边农村种植的食品以及城市内农业项目生产的食品。

城市农业可定义为在城市或建成区进行的涉及粮食种植或动物饲养(如家禽、牲畜、蜜蜂)的农业景观生产。由于这些地区土地需求高且空间不适合机械化 farming,城市农业通常依赖小规模种植和手工操作。

城市农业活动和分配系统在世界各国的城市中多种多样,包括阳台或屋顶种植、城市农场、小块土地分配、游击园艺、城市养羊、养鸡、养蜂、觅食和拾穗等。这些活动可以是住宅、机构、社区、集体、非营利、教育或商业性质的。食品可以直接食用、出售、交易、交换或赠送,它们可能挑战现有系统,也可能顺应现状。城市农业的当前和潜在产量因地理位置、文化规范、土地利用规划和分配系统而异,对一个城市蔬菜需求的潜在生产能力预测在1.5% - 77%之间。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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