11、可持续发展视角下的农业与建筑革新

可持续发展视角下的农业与建筑革新

1. 农业领域的创新与挑战

在农业领域,一些新兴的农业技术和模式正逐渐崭露头角。垂直农场系统就非常适合低光照(高纬度地区)和干旱地带,比如海湾国家远离种植区的城市。不过,其投资成本较高,每平方米在 1000 至 3000 英镑之间,具体取决于所需的自动化程度,预计投资回报期为 5 - 7 年。这种技术在智慧城市中备受关注,因为其作物生长周期短,信息流动对于把握作物上市时间至关重要,而且还能通过调节光照来控制作物的成熟速度,但这种调节有一定的局限性。

社会对种植食物的态度也呈现出多样化。目前,消费者所能获取的大部分食物是由专业农场生产的,这些农场有时距离销售点很远。虽然农贸市场带来了一定的本地化和手工生产元素,但这只是一个高成本的小众市场,家庭食品购买者更关注便利性和低成本。一直以来,有相当一部分园艺爱好者会自己种植蔬菜和水果,英国的自留地运动持续受欢迎,有 9 万人在等待名单上。在近期的封锁期间,由于社交距离的限制,家庭食品生产的兴趣激增,但 3 月至 6 月北方地区园艺产品供应最少的“饥饿期”限制了人们的期望。

园艺虽然是一项健康的活动,能为城市生活带来乐趣,但它与市场资本主义的消费文化相悖。欧洲的小农经济几乎已经消失,因为它与贫困、繁重的劳动、无知和社会孤立联系在一起。在英国和欧洲,农民的土地常常被城市居民购买用于周末和乡村度假。一些夫妇会尝试园艺,但随着热情消退和困难显现,他们往往会在几年内转向易于管理的草坪和果园。不过,园艺机器人具有巨大的潜力,尽管其资本成本较高,但生活方式带来的好处可以弥补这一点。例如,自动割草机已经问世多年,未来小型电动拖拉机自动完成行作物工作也似乎是必然趋势。

在人类世,控制矿物循环至关重要。农

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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