农业植物

物联网驱动的无土栽培：全球粮食安全的机遇与挑战

智慧农业无土栽培粮食安全物联网精准农业文章探讨了物联网（IoT）技术在无土栽培（水培、气培、鱼菜共生）中的创新应用及其对全球粮食安全的贡献。研究指出，面对人口增长和耕地减少的挑战，IoT驱动的智能精准农业通过实时监测环境参数（pH值、EC值、温湿度）、自动化资源管理和数据驱动决策，显著提升作物产量（最高达传统耕作3倍）并减少90%的用水量。论文通过文献计量分析揭示了当前研究趋势（中国主导77.2%的出版物），同时指出高初始投资、能源依赖和技术复杂性是主要制约因素。研究为政策制定者提供了垂直农业和可控环境农业（CEA）的可持续发展路径。

基于形状与风格GAN的多光谱数据增强方法

生成对抗网络多光谱图像精准农业语义分割数据增强文章针对精准农业中作物/杂草分割任务的数据集类别不平衡问题，提出了一种基于形状和风格生成对抗网络（GAN）的数据增强方法。该方法利用DCGAN生成新作物形状，并利用条件GAN（cGAN）生成对应的多光谱风格（包括RGB和近红外通道）。在生成过程中，通过编码原始背景的风格信息，确保合成物体与背景的一致性。实验结果表明，使用增强数据训练的分割网络在公开甜菜数据集上取得了更高的mIoU（平均交并比），尤其在杂草（少数类）分割上效果显著提升。

MushBox：利用真菌降解城市固体废物的创新技术

废物管理真菌修复可持续发展文章介绍了一种名为MushBox的创新技术，通过真菌与纤维素废物的结合实现城市固体废物的原位降解。研究测试了多种真菌菌株（如Pestalotiopsis、Aspergillus SP、Pleurotus Ostreatus等）对不同类型废物的降解效果，并评估了多种纤维素废物作为真菌生长基质的适用性。实验结果显示，MushBox在垃圾填埋场测试中每年可降解约1.19吨废物，且真菌在灭菌小麦秸秆上表现出最佳生长效果。该技术不仅减少了垃圾填埋场的空间占用，还能降低环境污染和温室气体排放，为可持续废物管理提供了新思路。

中生代谜题：全球反照率因素解释温度与CO2浓度不相关现象

古气候学中生代反照率效应文章探讨了中生代全球平均表面温度（GMST）与大气CO2浓度缺乏相关性的现象，即“中生代谜题”。通过分析中生代（2.52-0.66亿年前）森林覆盖与温度的关系，研究发现森林覆盖（以碳埋藏通量为代理指标）与GMST呈现强相关性（R²=0.88）。森林扩张导致地表反照率降低（约0.25降至0.15），产生约10.2 W/m²的辐射强迫，解释了观测到的5.5°C升温。这一发现揭示了植被反照率反馈在中生代气候中的主导作用，为理解长期气候演变提供了新视角。