Un nuevo estudio de la Universidad Estatal de Michigan arroja luz sobre cómo los grandes datos y las tecnologías digitales pueden ayudar a los agricultores a adaptarse mejor a las amenazas, tanto presentes como futuras, de un clima cambiante.
El estudio, publicado en Informes científicos , es el primero en cuantificar con precisión las características del suelo y el paisaje y las variaciones de rendimiento espacial y temporal en respuesta a la variabilidad climática. También es el primero en utilizar grandes datos para identificar áreas dentro de campos individuales donde el rendimiento es inestable.
Entre 2007 y 2016, la economía de EE. UU. Recibió un impacto económico estimado de $ 536 millones debido a la variación de rendimiento en tierras de cultivo inestables causada por la variabilidad climática en el Medio Oeste. Más de una cuarta parte de las tierras de cultivo de maíz y soja en la región es inestable. Los rendimientos fluctúanentre el rendimiento superior y el rendimiento inferior sobre una base anual.
Bruno Basso, profesor de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente de la Fundación MSU, y su investigador postdoctoral, Rafael Martínez-Feria, se propusieron abordar los pilares clave del Proyecto Agrícola Coordinado del Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura que Basso ha liderado desde 2015.
"Primero, queríamos saber por qué, y dónde, los rendimientos de los cultivos variaban de un año a otro en el cinturón de maíz y soja de los Estados Unidos", dijo Basso. "A continuación, queríamos averiguar si era posibleutilizar big data para desarrollar e implementar soluciones agrícolas climáticamente inteligentes para ayudar a los agricultores a reducir los costos, aumentar los rendimientos y limitar el impacto ambiental ".
Basso y Martinez-Feria primero examinaron el suelo y descubrieron que solo, no podía explicar suficientemente tales variaciones de rendimiento tan drásticas.
"El mismo suelo tendría bajo rendimiento un año y alto rendimiento el próximo", dijo Basso. "Entonces, ¿qué está causando esta inestabilidad temporal?"
Utilizando una enorme cantidad de datos obtenidos de satélites, aviones de investigación, drones y sensores remotos, y de los agricultores a través de suites de sensores geoespaciales avanzados presentes en muchas cosechadoras modernas, Basso y Martinez-Feria tejieron grandes datos y experiencia digital juntos.
Lo que encontraron es que la interacción entre la topografía, el clima y el suelo tiene un impacto inmenso en cómo los campos de cultivo responden al clima extremo en áreas inestables. Las variaciones del terreno, como depresiones, cumbres y pendientes, crean áreas localizadas donde el agua se acumula o correAproximadamente dos tercios de las zonas inestables ocurren en estas cumbres y depresiones y el terreno controla el estrés hídrico experimentado por los cultivos.
Con datos completos y la tecnología, el equipo cuantificó el porcentaje de cada campo de maíz o soja en el Medio Oeste que es propenso al exceso de agua o al déficit de agua. Los rendimientos en áreas con deficiencia de agua pueden estar entre un 23 y un 33% por debajo del promedio del campopara temporadas con poca lluvia pero comparables al promedio en años muy húmedos. Las áreas propensas al exceso de agua experimentaron rendimientos de 26 a 33% por debajo del promedio del campo durante los años húmedos.
Basso cree que su trabajo ayudará a determinar el futuro de las tecnologías agrícolas climáticamente inteligentes.
"Nos preocupa principalmente ayudar a los agricultores a ver sus campos de una manera nueva, ayudándoles a tomar mejores decisiones para mejorar el rendimiento, reducir los costos y mejorar el impacto ambiental", dijo Basso. "Sabiendo que usted tiene un área que muestra ser deficiente en agua", planificará sus aplicaciones de fertilizante de manera diferente. La cantidad de fertilizante para esta área debe ser significativamente menor que la que aplicaría en áreas del mismo campo con más agua disponible para las plantas ".
El estudio fue financiado por USDA NIFA premios 2015-68007-23133, 2018- 67003-27406 y AgBioResearch.
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Michigan . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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