这篇文档属于类型a，是一篇关于区块链与机器学习技术在花生供应链中追踪温室气体排放的原创研究论文。以下是针对该研究的学术报告：

主要作者及机构

本研究由Zakaria El Hathat（摩洛哥拉巴特国际大学Rabat Business School）、V. G. Venkatesh（法国诺曼底商学院EM Normandie Business School）、V. Raja Sreedharan（英国卡迪夫城市大学Cardiff Metropolitan University）等7位作者合作完成，发表于期刊Information Systems Frontiers（2024年7月在线出版），标题为《Leveraging Greenhouse Gas Emissions Traceability in the Groundnut Supply Chain: Blockchain-Enabled Off-Chain Machine Learning as a Driver of Sustainability》。

学术背景

研究领域：本研究属于可持续农业与供应链管理的交叉领域，结合了区块链技术（blockchain technology）、机器学习（machine learning, ML）和温室气体（Greenhouse Gas, GHG）排放追踪。
研究动机：联合国可持续发展目标（SDG 2）强调可持续农业的重要性，而塞内加尔作为非洲主要花生生产国，其供应链中的GHG排放问题亟待解决。传统农业依赖机械与化肥，导致土壤退化与全球变暖，需通过技术创新提升透明度和减排效率。
研究目标：
1. 通过机器学习模型预测花生供应链各环节（种植、收获、加工/运输）的GHG排放；
2. 利用基于Hyperledger Fabric的私有区块链技术确保数据安全性与防篡改；
3. 开发动态决策仪表盘，为政策制定者提供减排策略支持。

研究流程与方法

研究分为四个核心步骤：

1. 数据收集与预处理

• 数据来源：采用联合国粮农组织数据库（FAOSTAT）和全球大气研究排放数据库（EDGAR），覆盖1990–2020年塞内加尔Diourbel & Niakhar地区至达喀尔港的花生供应链数据。
  
• 预处理：使用Python的Scikit-learn库处理缺失值，数据涵盖CO₂、CH₄、N₂O等GHG排放指标。
  

2. 机器学习建模与预测

• 种植阶段：
  
  • 模型：回归学习（Regression Learner）分析产量（tonnes/ha）与GHG排放的关系，R²=0.7002。
    
  • 发现：N₂O对产量的影响最大（Wald统计量排序：N₂O > CH₄ > CO₂ > CO₂eq）。
    
• 收获阶段：
  
  • 分类模型：随机森林（Random Forest）分类器（AUC=0.9744）评估土地利用变化（LULUCF）和工业过程（IPPU）的排放贡献。
    
  • 关键问题：LULUCF本应作为碳汇，但因森林退化成为排放源。
    
• 加工与运输阶段：
  
  • 聚类分析：K-means聚类显示燃料消耗中，柴油（Gas Diesel Oil）占比最高，运输环节CO₂排放达181.53 kg/km。
    

3. 区块链框架开发

• 技术栈：基于Hyperledger Fabric的私有区块链，包含智能合约（Smart Contracts）和链下机器学习（Off-Chain ML）集成。
  
  • 架构：三个组织节点（种植、收获、加工/运输），各含背书节点（Endorsing Peer）和提交节点（Committing Peer）。
    
  • 智能合约算法：用Go语言编写，实现GHG数据存储（Algorithm 1）、链下ML数据传输（Algorithm 2）及预测结果回传（Algorithm 3）。
    

4. 决策仪表盘开发

• 功能：动态监测供应链各环节GHG排放，基于联合国气候变化指南（测量-减排-报告）设计，展示关键绩效指标（KPIs）如农业土壤碳排放、燃料消耗等。
  

主要结果

1. 种植阶段：过量施肥导致N₂O排放显著，产量预测模型为政策优化提供依据（如协调病虫害管理可减少农药使用）。
   
2. 收获阶段：合成肥料和粪肥是N₂O主要来源，需改进耕作技术。
   
3. 运输阶段：柴油依赖导致高CO₂排放，建议转向电动或低碳燃料。
   
4. 区块链验证：Hyperledger Fabric成功实现数据不可篡改，智能合约自动化执行ML预测与存储。
   

结论与价值

科学价值：
- 首次将区块链与链下ML结合用于农业GHG追踪，填补了可持续农业中技术协同的研究空白。
- 提出的三阶段供应链分析框架（种植-收获-加工）可扩展至其他作物。
应用价值：
- 为发展中国家（如塞内加尔）提供低成本、高透明度的减排工具；
- 动态仪表盘助力政策制定者实时监控碳排放，符合SDG 2目标。

研究亮点

1. 方法创新：区块链与ML的融合解决了传统供应链中数据碎片化和隐私问题。
   
2. 技术落地：Hyperledger Fabric的模块化设计支持自定义共识机制，适合农业多利益相关方场景。
   
3. 跨学科贡献：结合环境科学（GHG核算）、计算机科学（区块链算法）和运筹学（供应链优化）。
   

其他有价值内容

• 局限性：FAOSTAT数据精度依赖国家统计标准，未来需结合实地传感器数据；链下ML可能引入延迟，需探索链上ML方案。
  
• 未来方向：扩展至其他经济作物（如棕榈油），研究集装箱码头装卸环节的碳排放。
  

此研究为可持续农业中的数字技术应用提供了范式，兼具学术前瞻性与实践指导意义。