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0本节目录制时间: 2024.11.30
主要内容包含: 智能大米-climate smart rice, 干湿间歇灌溉-AWD, AI+遥感科技-Remote, 以及Verra 2023.12 启动的 大米核证碳标准 VSC 方法论 (verified carbon standard).
欢迎来到AMPLIFI |未来不打烊的播客频道, 本节目是一个探索几个对于人类会带来重大变化的领域包含: AI-人工智能, Climate-气候. Longevity-永生科学, 以及BlockChain-区块链应用等趋势的分享及行动呼吁.
Recipro 这个系列, 是在11月初在曼谷参加「Funding the commons-挹注公共物品」黑客松中, 我们几位同频共振的小伙伴们创建的项目, 旨在传播在全球有高度潜力的创新实践, 并在兼顾推进除了“可持续生计” 的同时, 重建地球.
Keke | AMPLIFI.tech 主理人, 主理未来不打烊及CSS 播客频道, 从事影响力投资, 也经由播客故事的传播, 持续推动AI-Crypto, Climate tech-气候行动, 以及人类在永生科学中意识及长寿进化的各种行动. Twitter@kekequei
Crystal | 从事创新科技业十年于金融科技独角兽以及Web3项目经营策略和业务管理。在亚洲各地推进普惠金融及社会创新项目。现为 Climate Tech 公司在亚洲进行业务发展，推进可持续生计。
Lillian | 在纽西兰的UI UX设计师，设计web3产品，包含DeFi 等去中心化产品。对公共物品/common goods 很有热情，参与过plurality书的开源设计，在此这领域持续探索, 贡献所长.。
1.为什么聊“Smart Rice -智能大米“?
探讨 AI 和 Remote Sensing 技术推进 Climate-Smart Rice Cultivation气候智慧型水稻生产的科技可以带来的 气候/环境/永续生计 的共生效益.
大米不仅对我们亚洲人的饮食文化和传统扮演非常重要的角色；米是重要的主食，为全球数十亿人的生活提供重要的食物来源。在世界排名前10位的稻米出口国家中，有4个在东南亚。
2023年，泰国大米出口排名第二，其次是越南排名世界第三，柬埔寨为195万公吨，缅甸为180万公吨，一共出口约2千万公吨的大米.
在持续发展的角度，传统的水稻种植方式涉及持续的漫灌过程，会刺激产生 methane-producing bacteria，使水稻种植成为全球 methane（甲烷）排放量的主要贡献者，占全球甲烷排放量的11%。
在捕获大气中热量方面，甲烷的危害性比二氧化碳高 80 倍。
水稻种植也使用到大量的淡水，占用了全世界灌溉淡水资源总量的百分之 80 。
2. Smart rice 智慧大米 的科技应用
解决方案 - AWD（湿/干水稻交替种植）
减少这些温室气体排放的一项有前景的技术是用间歇灌溉的水稻种植方式，这是广泛被认证为一种气候智慧型水稻种植方法。间歇灌溉是采干湿交替的方式，将田水灌溉至水深约5公分后停止灌溉，接着让田水自然随稻株蒸发而慢慢减少, 待土表无积水再次灌溉。这种方式使氧气到达土壤表面并中断甲烷的生产过程。 研究表明，采用这种水稻种植方式可以减少 百分之30% 用水量， 并减少高达百分之 70% 的甲烷排放，而不会对产量产生负面影响。
间歇灌溉的水稻种植买，这种气候智慧型耕作方式对于气候转型治理非常重要，但大力推广以达到相当规模的转型存在挑战性。特别是要确定合适的稻田，并满足科学性的量测/报告/监督 (MRV) 要求获取项目发展资金时，所需要到的劳动及成本需求很大。
科技: 利用遥感 -远程感应及AI来确定适合气候智慧型水稻计画的实施 AWD- 间歇溉的水稻种植.
创新技术有潜力协助应对扩大这些 Climate-Smart rice cultivation气候智慧型水稻Shuǐdào专案面临的挑战。例如，Mantle Labs（一家remote sensing 和AI技术公司）的案例研究使用AI和remote-sensing在越南1 万7千公顷Gōngqīng 稻田， 在无需人工在地面的情况确定适合气候智慧型水稻计画的区域，并自动化执行科学性的量测/报告/监督。
使用 卫星影像 中的 地球观测 资料和基于 AI 的水稻测绘演算法，展示了准确识别稻田特定区域的可能性。
这个原本需要数周甚至数个月的时间人工在地的工作，且准确性不确定，利用AI科技，3天内已能准确预测， 为更迅速寻找项目合适地区提供了可能性。
气候智能型水稻的 dMRV
从 量测/报告/监督 (MRV: Monitor-Report-Varification) 方面remote-sensing 遥感资料分析有助于简化资料收集并改善对专案各个方面的分析，包括专案实施期间的“甲烷排放量测”。
如果没有利用remote-sensing的科技技术，就需要进行劳力密集的现场工作来项目地进行量测，例如，在土壤表面人工抽取甲烷进行排放量测量。
借助AI-driven remote sensing tools，数据收集变得自动化，准确性更高，提供有关环境重要因素的即时数据，利用数据精准估算排放量。
3.”智能大米“ 延伸想法...
The Potential - 延展使用场景 比如: 其他农业, 海洋(海岸红树林-海藻-潮汐.) , 远洋系统
本集与大家探讨的创新是利用AI和Remote Sensing技术， 推进Climate-Smart Rice Cultivation气候智慧型水稻生产，减少水的消耗和温室气体排放。其好处不仅限于水稻项目，还可能应用于其他项目类型，为更广泛的气候变迁缓解和永续发展做出贡献
这研究开发了再次减少了对昂贵且资源密集型的验证方法的依赖，提高了科学性的量测/报告/监督的可信度，并降低了项目开发商的MRV 总体成本，为扩大数据驱动的可持续水稻种植提供了可能性。
4.行动呼吁 - Recipro..持续引进Regerative 再生农业资料参考
AWD方法论已经证实 Proven way forward. 而有机农业现况: 挑战在于-农夫觉得不赚钱/麻烦/没有足够的市场消费者 — 需要所有人长期大力的推广教育..
1.Verra 的新型水稻 VCS - verra.org
2.人工智能促进可持续水稻 - 人工智能如何降低获取碳金融的障碍
3.Soilstack - smart agricultural and environmental sampling/智能农业和环境采样 - www.soilstack.io
4. 1亿英亩 - 100millionacres.org & 亲吻大地 - kissthegroundmovie.com
5.干湿间歇灌溉-AWD, 农业知识网 -shorturl.at
6.泰国绿色气候基金- 为期5年 - 挹注40,481,810 美元
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参考号：
– 水晶 - www.linkedin.com
- 蛋糕 - linktr.eekekequei
– 莉莲 – www.linkedin.com
– Recipro 社群-协力-共创 , 请联系reciproproject@gmail.com
– 创建中: substack.com
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