本節目錄製時間: 2024.11.30

主要內容包含: 智能大米-climate smart rice, 乾濕間歇灌溉-AWD, AI+遥感科技-Remote, 以及Verra 2023.12 啟動的 大米核證碳標準 VSC 方法論  (verified carbon standard).

歡迎來到AMPLIFI |未來不打烊的播客頻道, 本節目是一個探索幾個對於人類會帶來重大變化的領域包含: AI-人工智能, Climate-氣候. Longevity-永生科學, 以及BlockChain-區塊鏈應用 等趨勢的分享及行動呼籲.

Recipro 這個系列, 是在11月初在曼谷參加 「Funding the commons-挹注公共物品」黑客松中, 我们幾位同頻共振的小夥伴們創建的項目, 旨在 傳播在全球 有高度潛力 的 創新實踐, 並在 兼顧推進 除了“可持續生計” 的同時, 重建地球.

Keke | AMPLIFI.tech 主理人, 主理 未来不打烊 及 CSS 播客频道, 從事影响力投資, 也經由播客故事的傳播, 持續推動 AI-Crypto, Climate tech-氣候行動, 以及人類在永生科學中意識及長壽進化的各種行動. Twitter@kekequei

Crystal | 從事創新科技業十年於金融科技獨角獸以及Web3項目經營策略和業務管理。在亞洲各地推進普惠金融及社會創新項目。現為 Climate Tech 公司在亞洲進行業務發展，推進可持續生計。

Lillian | 在紐西蘭的UI UX設計師，設計web3產品，包含DeFi 等去中心化產品。對公共物品/common goods 很有熱情，參與過plurality書的開源設計，在此這領域持續探索, 貢獻所長.。

探討 AI 和 Remote Sensing 技術推進 Climate-Smart Rice Cultivation氣候智慧型水稻生產的科技可以帶來的 氣候/環境/永續生計 的共生效益.

大米不僅對我們亞洲人的飲食文化和傳統扮演非常重要的角色；米是重要的主食，為全球數十億人的生活提供重要的食物来源。在世界排名前10位的稻米出口國家中，有4個在東南亞。 

2023年，泰國大米出口排名第二，其次是越南排名世界第三，柬埔寨為195萬公噸，緬甸為180萬公噸，一共出口約2千萬公噸的大米.

在持續發展的角度，傳統的水稻種植方式涉及持續的漫灌過程，會刺激產生 methane-producing bacteria，使水稻種植成為全球 methane（甲烷）排放量的主要貢獻者，佔全球甲烷排放量的11%。

在捕獲大氣中熱量方面，甲烷的危害性比二氧化碳高 80 倍。 

水稻種植也使用到大量的淡水，佔用了全世界灌溉淡水資源總量的百分之 80 。

The Solution -  AWD (alternative wet/dry  rice cultivation) 

減少這些溫室氣體排放的一項有前景的技術是用間歇灌溉的水稻種植方式，這是廣泛被認證為一種氣候智慧型水稻種植方法。間歇灌溉是採乾濕交替的方式，將田水灌溉至水深約5公分後停止灌溉，接著讓田水自然隨稻株蒸發而慢慢減少, 待土表無積水再次灌溉。這種方式使氧氣到達土壤表面併中斷甲烷的生產過程。 研究表明，採用這種水稻種植方式可以減少 百分之30% 用水量， 並減少高達百分之  70% 的甲烷排放，而不會對產量產生負面影響。

間歇灌溉的水稻種植買，這種氣候智慧型耕作方式對於氣候轉型治理非常重要，但大力推廣以達到相當規模的轉型存在挑戰性。特別是要確定合適的稻田，並滿足科學性的量測/報告/監督 (MRV) 要求獲取項目發展資金時，所需要到的勞動及成本需求很大。

科技: 利用遙感 -遠程感應及AI來確定適合氣候智慧型水稻計畫的實施  AWD- 間歇溉的水稻種植.

創新技術有潛力協助應對擴大這些 Climate-Smart rice cultivation氣候智慧型水稻Shuǐdào專案面臨的挑戰。例如，Mantle Labs（一家remote sensing 和AI技術公司）的案例研究使用AI和remote-sensing在越南 1 萬7千 公頃Gōngqīng 稻田， 在無需人工在地面的情況確定適合氣候智慧型水稻計畫的區域，並自動化執行 科學性的 量測/報告/監督。

利用 衛星影像 中的 地球觀測 資料和基於 AI 的水稻測繪演算法，展示了準確識別稻田特定區域的可能性。

這個原本需要數週甚至數個月的時間人工在地的工作，且準確性不確定，利用AI科技，3天內已能準確預測， 為更迅速尋找項目合適地區提供了可能性。

dMRV of Climate-Smart Rice

從 量測/報告/監督 (MRV: Monitor-Report-Varification) 方面remote-sensing 遙感資料分析有助於簡化資料收集並改善對專案各個方面的分析，包括專案實施期間的“甲烷排放量測”。

如果沒有利用remote-sensing的科技技術，就需要進行勞力密集的現場工作來項目地進行量測，例如，在土壤表面人工抽取甲烷進行排放量測量。

借助AI-driven remote sensing tools，數據收集變得自動化，準確性更高，提供有關環境重要因素的即時數據，利用數據精準估算排放量。

The Potential - 延展使用場景 比如:  其他農業, 海洋(海岸紅樹林-海藻-潮汐.) ,  遠洋系統

本集與大家探討的創新是利用AI和Remote Sensing技術， 推進Climate-Smart Rice Cultivation氣候智慧型水稻生產，減少水的消耗和溫室氣體排放。其好處不僅限於水稻項目，還可能應用於其他項目類型，為更廣泛的氣候變遷緩解和永續發展做出貢獻

這研究開發了再次減少了對昂貴且資源密集型的驗證方法的依賴，提高了科學性的量測/報告/監督的可信度，並降低了項目開發商的MRV 總體成本，為擴大數據驅動的可持續水稻種植提供了可能性。

AWD方法論已經證實 Proven way forward. 而有機農業現況:  挑戰在於-農夫覺得不賺錢/麻煩/沒有足夠的市場消費者 — 需要所有人長期大力的推廣教育..

1.Verra‘s new VCS for rice - https://verra.org/verra-advances-the-development-of-new-vcs-rice-methodology/

2.AI for Sustainable Rice - How AI Can Lower Barriers to Access Carbon Finance

https://mantle-labs.com/public/data/documents/Mantlelabs_AI_For_Sustainable_Rice.pdf3.Soilstack - smart agricultural and environmental sampling - https://www.soilstack.io/4. 100 Million Acres - https://100millionacres.org & Kiss the ground - https://kissthegroundmovie.com/

5.乾濕間歇灌溉-AWD, 農業知識網 -https://shorturl.at/t9YkG

6.泰國綠色氣候基金- 為期5年 - 挹注40,481,810 美元

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Ref：

– Crystal - https://www.linkedin.com/in/crystal-ma-lee/

– Keke -  ⁠https://linktr.ee/⁠kekequei

– Lillian - ⁠https://www.linkedin.com/in/liwenwang511/⁠

– Recipro 社群-協力-共創 , 請聯繫reciproproject@gmail.com

– 創建中: https://substack.com/@recipro/reads

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🎵片頭|片尾：Music from https://icons8.com/music/author/savvier

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