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问题背景：
- 在全球气候变化与人口增长的双重压力下,农业生产和食品供应链面临前所未有的挑战｡传统农业依赖经验性决策,导致资源利用效率低下,而食品物流环节的腐损问题每年造成数百亿美元的经济损失｡与此同时,极端气候事件频发进一步加剧了供应链的不稳定性,而有机农业的推广在环境效益与经济可行性之间亟需科学权衡｡为应对上述问题,现代智慧农业亟需构建数据驱动的决策系统,整合土壤､气象､物流及经济等多源异构数据,通过数学建模与机器学习方法优化农业生产的精准化管理,并提升食品供应链的气候韧性｡本题要求参赛者基于提供的多模态数据集,完成从农田到餐桌的全链条分析,具体涵盖以下关键环节问题:
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表格数据：
- 无表格数据
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提取的各项问题：
- 问题 1：
- 请从土壤电导率､pH 值等传感器数据中提取肥力指数
- 问题 2：
- 请结合气象数据预测灌溉需求,对比传统ET 公式与LSTM 模型的精度差异
- 问题 3：
- 请分析不同包装材料对果蔬保质期的影响
- 问题 4：
- 请使用机器学习模型预测物流中断导致的腐损率
- 问题 5：
- 请量化气候变化对供应链弹性的冲击
- 问题 6：
- 请评估有机农业转型对经济收益与碳排放的影响
