接下来，农民在深床种植作物。深床耕作鼓励农民摆脱马拉维大部分地区的单一作物种植。在单一作物种植中，年复一年地在同一块土地上只种植一种作物，这里指的是玉米。单一作物种植会削弱土壤结构，消耗土壤养分，导致杂草和害虫滋生，难以管理。为了摆脱单一作物种植，深床耕作法通过间作和轮作使作物多样化。

间作是指在同一季节，在种植主粮玉米的同时种植其他作物。这些作物提供了天然的地面覆盖，可以保持土壤水分，还可以保护土地免受大雨的影响，避免造成水土流失。轮作指的是在多个季节里改变一块土地上种植的作物。在深床耕作中，典型的间作选择包括南瓜和坚果等低矮作物。在轮作方面，农民通常会在豆类（如豆子）和谷类（如玉米）之间进行轮作。

间作和轮作都能使土地再生，包括消除单一作物种植造成的一些破坏。多样化的作物可以恢复枯竭的土壤养分，提高土壤肥力，改善土壤结构，防止水土流失，并提供天然的害虫管理。加上使用地膜和堆肥，这一步骤使农民能够过渡到不使用合成肥料。

接下来是深床的建造，深床的设计目的是最大限度地减少径流，最大限度地保持水分，并防止形成新的板结土壤层。土壤硬层被打破后，深床和在深床上种植的作物可以使土地再生，让根系、水和空气无限地渗入土壤。

为了准备建造深床，农民们要仔细测量规划，然后形成与自然地形相协调的标记山脊 。沟渠成为雨水的蓄水池，让雨水慢慢进入土壤，通过一种叫做地下水补给的过程帮助改善当地的地下水位。如果农田位于斜坡上，沟渠就建在山脊的上坡，以便在大雨过后起到拦水坝的作用。 然后通过种植香根草稳定山脊。香根草是一种非入侵性牧草，它能建立深层根系网络，有助于形成坚固的土壤结构，也有助于减轻水土流失。

现在，农民们开始在标记山脊之间建造深床！深床的设计比马拉维传统耕作中使用的田埂更大。每个深床宽一米，足以种植两行玉米或三行较小的作物。床面更宽，床地比就更高，从而可以利用更多的农田进行种植。深床一旦建成，就再也不会被践踏，从而防止了再次压实和形成新的硬板。

深床耕作的第一步是用镐将压实的土壤或硬板打碎。 打碎硬板本身就能带来强大的益处，使根系、水和空气能够深入土壤。这些好处对遏制土壤侵蚀，甚至完全阻止土壤侵蚀产生立竿见影的效果，从而使肥沃健康的土壤开始生长。 根系更深的作物往往更强壮。它们还能成功应对因气候变化而变得越来越常见的长期干旱天气。根系越深，越能深入土壤，也就能在更长的时间内储存更多的水分。更强的储水能力使根系在干旱季节也能滋养作物。

这第一步提供了迅速、切实的好处，是在农民中建立公信力和提高对 Tiyeni 方法的热情的关键。可信度和热情也为农民对深床耕作的其他方面产生兴趣提供了动力。

为加强可持续淡水水产养殖的有利环境，阿萨姆邦和奥迪沙邦启动了州一级的多方利益相关者平台（MSP）。这些平台旨在汇集来自政府、私营部门、合作社、学术界和民间社会的参与者，共同应对特定行业的挑战，并协调各项政策和计划的努力。

阿萨姆邦和奥迪沙邦的 MSP 制定过程历时约 18 个月。首先是渔业部参与的战略规划研讨会，会上介绍了 MSP 的概念、目的和管理结构。收集了反馈意见，以完善结构、明确职责并确保与州优先事项保持一致。

随后的研讨会促进了主要利益相关者之间的对话，从而确定了淡水水产养殖领域的重点挑战和机遇。因此，两个州都成立了专题工作组，如 "统一健康"、饲料和种子、能力建设、金融和保险以及分散式可再生能源。这些工作组为范围界定研究和可能的行动计划制定了建议草案，以解决其专题领域内的关键问题。

除了对野生动物的普通了解，市民还可以参与以下高级活动，成为 "公民科学家"。

1.通过人工智能识别工具 "物种之眼 "确认野生动物的存在；

2.手动估算野生动物的数量；

3.选择野生动物的种类；

4.4. 通过人工智能识别工具 "物种之眼 "找出野生动物的名称；

5.通过标注地理位置确保数据的准确性和一致性。

这个小程序通过扫描或搜索的方式，让每个公民都能获取其所在地理位置的野生动物红外图像，让他们通过这个应用程序以更简单、更直观的方式参与到与野生动物共享自然的活动中来。

迷你计划以人工智能智能识别为底层技术，以濒危物种为核心识别对象，训练出一个能够监测山川、河流、森林、田野、湖泊、草原、沙地等系统的大型生物多样性识别模型。该识别模型拥有一个强大的 "引擎"--"物种之眼"。作为 "野生动物之友 "的基础和通用模型，它的主要特点是学习能力强，即在没有样本或样本很少的情况下进行多模态识别。这表明它可以根据少量样本快速识别多种野生动物的位置和物种信息。举例来说，传统模型识别一个新物种可能需要拍摄数千张照片并进行数天的训练，而 "物种眼 "可以通过少量照片、训练和迭代快速完成这一任务。此外，它还拥有很高的宽容度。它不再局限于特定物种的训练和预测，具有强大的开放词汇识别和零样本识别能力，能够在没有训练数据的情况下准确识别和定位物种。例如，传统模型只能根据训练数据识别物种，如老虎和羚羊；而这种新模型即使没有雪豹和狐狸的训练数据，也能同时识别这两种野生动物。物种之眼 "的另一个优势是成本更低。普通人工智能模型严重依赖高性能加速卡，硬件环境和维护成本较高。

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