This systematic review critically analyzes the literature on the study of energy-use patterns in agricultural crop systems in Iran. We examine the relevant methodologies and research trends from 2008 to 2019, a particularly active and productive period. Initially, we find researchers using energy audits and regression modeling to estimate energy-use patterns. Then economic and environmental-emissions audits are more commonly incorporated into analyses. Finally, the application of different Artificial Intelligence (AI) methods are observed in papers. The main focus of this study is on energy-use patterns, economic modelling, and environmental emissions. We then address critical issues, including sample size, energy equivalents, and additional practical energy-saving recommendations which can be considered by researchers in future analyses. The application of AI in the analysis of agricultural systems, and how it can be used to achieve sustainable agriculture, is discussed with the aim of providing guidelines for researchers interested in energy flow in agricultural systems, especially in Iran. To achieve sustainable agriculture systems, we recommend more attention be given toward considering the impact of social factors in addition to energy, environmental and economic factors. Finally, this review should guide other researchers in choosing appropriate crop types and regions in need study to avoid repetitive studies.

中文翻译：

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作物能源分析的趋势和未来方向：关注伊朗

这篇系统综述批判性地分析了有关伊朗农作物系统能源使用模式研究的文献。我们研究了 2008 年至 2019 年的相关方法论和研究趋势，这是一个特别活跃和富有成效的时期。最初，我们发现研究人员使用能源审计和回归模型来估计能源使用模式。然后经济和环境排放审计更常被纳入分析。最后，在论文中观察了不同人工智能 (AI) 方法的应用。本研究的主要重点是能源使用模式、经济模型和环境排放。然后我们解决关键问题，包括样本大小、能源当量和其他实用的节能建议，研究人员可以在未来的分析中考虑这些问题。讨论了人工智能在农业系统分析中的应用，以及如何使用它来实现可持续农业，目的是为对农业系统能源流动感兴趣的研究人员提供指导，特别是在伊朗。为了实现可持续的农业系统，我们建议除能源、环境和经济因素外，更多地考虑社会因素的影响。最后，这篇综述应该指导其他研究人员选择合适的作物类型和需要研究的区域，以避免重复研究。为了实现可持续的农业系统，我们建议除能源、环境和经济因素外，更多地考虑社会因素的影响。最后，这篇综述应该指导其他研究人员选择合适的作物类型和需要研究的区域，以避免重复研究。为了实现可持续的农业系统，我们建议除能源、环境和经济因素外，更多地考虑社会因素的影响。最后，这篇综述应该指导其他研究人员选择合适的作物类型和需要研究的区域，以避免重复研究。