Enhancing sustainable agriculture through optimized polyculture hydroponic operating strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study develops an optimization framework to determine optimal operating strategies in monoculture and polyculture hydroponic systems considering uncertainty and disturbances. A key novelty of this work is the development of a polyculture hydroponic model incorporating interspecies nutrient interactions and dynamic environmental factors into the optimization problem, offering insights for system management and sustainability. A mechanistic nutrient uptake and growth model captures system dynamics and improves resource efficiency while accounting for parameter uncertainty and external disturbances to enhance system resilience. A case study of hydroponic polyculture soybean and tomato plants demonstrates the benefits of this approach. Results show that hydroponic systems increase yield by over 60% compared to traditional farming. Compared to monoculture hydroponics, polyculture methods reduce nitrogen consumption by 40% and increase annual profit by 3.91% per kilogram of fruit. These findings highlight the importance of nitrogen supply management and demonstrate how computational optimization can advance sustainable agriculture. • Hydroponic cultivation is a form of agricultural process intensification. • Polyculture systems offer interspecies benefits compared to monoculture systems. • Optimization framework determines optimal operating strategies under uncertainty. • Mechanistic nutrient uptake and growth models are used to capture system dynamics. • Case study of polyculture hydroponic system demonstrates improved sustainability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle