Investigadores proponen un marco unificado y escalable para medir las emisiones agrícolas de gases de efecto invernadero


La mayor inversión gubernamental en la mitigación del cambio climático está impulsando a los sectores agrícolas a encontrar métodos confiables para medir su contribución al cambio climático. 


por Lois Yoksoulian, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign


Con eso en mente, un equipo dirigido por científicos de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign propuso una solución de supercomputación para ayudar a medir las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel de campo de granjas individuales.

Aunque se ha probado localmente en el Medio Oeste, el nuevo enfoque se puede ampliar a niveles nacional y global y ayudar a la industria a comprender las mejores prácticas para reducir las emisiones.

El nuevo estudio , dirigido por el profesor de recursos naturales y ciencias ambientales Kaiyu Guan, sintetizó más de 25 de los estudios anteriores del grupo para cuantificar las emisiones de gases de efecto invernadero producidas por las tierras agrícolas estadounidenses. Los hallazgos, completados en colaboración con socios de la Universidad de Minnesota, el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y Project Drawdown, una organización sin fines de lucro de soluciones climáticas, se publican en la revista Earth Science Reviews .

“Hay muchas prácticas agrícolas que pueden contribuir en gran medida a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, pero la comunidad científica ha luchado por encontrar un método consistente para medir qué tan bien funcionan estas prácticas”, dijo Guan.

Los investigadores proponen un marco unificado y escalable para medir las emisiones agrícolas de gases de efecto invernadero

Diagrama conceptual de cuantificación de los resultados de carbono de los agroecosistemas a nivel de campo para los agroecosistemas. Crédito: Reseñas de ciencias de la tierra (2023). DOI: 10.1016/j.earscirev.2023.104462

El equipo de Guan creó una solución basada en los “resultados de carbono agrícola”, que define como los cambios relacionados en las emisiones de gases de efecto invernadero de los agricultores que adoptan prácticas de mitigación del clima como cultivos de cobertura, gestión precisa de fertilizantes nitrogenados y uso de técnicas de drenaje controlado.

Crédito: Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

“Desarrollamos lo que llamamos una solución de ‘sistema de sistemas’, lo que significa que integramos una variedad de técnicas de detección y las combinamos con modelos avanzados de ecosistemas”, dijo Bin Peng, coautor del estudio e investigador científico senior de la U. .del I. Instituto de Sostenibilidad, Energía y Medio Ambiente. “Por ejemplo, fusionamos imágenes terrestres con imágenes satelitales y procesamos esos datos con algoritmos para generar información sobre las emisiones de los cultivos antes y después de que los agricultores adopten diversas prácticas de mitigación”.

“La inteligencia artificial también juega un papel fundamental en la realización de nuestros ambiciosos objetivos de cuantificar las emisiones de carbono de cada campo”, dijo Zhenong Jin, profesor de la Universidad de Minnesota, quien codirigió el estudio. “A diferencia de los enfoques tradicionales de fusión de datos y modelos, utilizamos aprendizaje automático guiado por el conocimiento, que es una nueva forma de combinar el poder de los datos de detección, el conocimiento del dominio y las técnicas de inteligencia artificial “.

El estudio también detalla cómo los datos sobre emisiones y prácticas agrícolas pueden cotejarse con datos económicos, políticos y del mercado de carbono para encontrar mejores prácticas y soluciones realistas de mitigación de gases de efecto invernadero a nivel local y global, especialmente en economías que luchan por cultivar de manera ambientalmente consciente.

Para calcular la gran cantidad de información de millones de granjas individuales, el equipo está utilizando plataformas de supercomputación disponibles en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación. “El acceso a los recursos del NCSA permite realizar esta tarea monumental”, dijo Guan.

Los investigadores proponen un marco unificado y escalable para medir las emisiones agrícolas de gases de efecto invernadero

Kaiyu Guan, profesor de recursos naturales y ciencias ambientales de Illinois, dice que hay muchas prácticas agrícolas que pueden contribuir en gran medida a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, pero la comunidad científica ha luchado por encontrar un método consistente para medir qué tan bien funcionan estas prácticas. Su nuevo estudio presenta un enfoque integral para ayudar a las partes interesadas de la industria agrícola a “hablar el mismo idioma” cuando discuten las emisiones de gases de efecto invernadero. Crédito: Chris Brown Photography, cortesía de NCSA

“La verdadera belleza de nuestra herramienta es que es muy genérica y escalable, lo que significa que puede aplicarse a prácticamente cualquier sistema agrícola en cualquier país para obtener datos confiables de emisiones utilizando nuestros procedimientos y técnicas específicos”, dijo Peng.

El desafío de este trabajo será fomentar la adopción generalizada del sistema, dijeron los investigadores.

“Dada la inversión de 19.000 millones de dólares del gobierno estadounidense en la Ley de Reducción de la Inflación y la próxima Ley Agrícola, los agricultores podrán adoptar más prácticas de conservación”, afirmó Guan. “Este trabajo ayudará a investigadores y formuladores de políticas a ‘hablar el mismo idioma’ mediante el uso de esta herramienta que creemos que es muy valiosa en esta época de aumento de la inversión gubernamental en la mitigación del clima”.

“Aportar más rigor científico a la estimación de emisiones en las tierras agrícolas es una tarea enorme. Necesitamos herramientas creíbles que sean simples y prácticas”, dijo Paul West, científico principal del Proyecto Drawdown y colaborador de esta investigación. “Nuestra investigación supone un gran paso más para afrontar el desafío”.

Más información: Kaiyu Guan et al, Un marco escalable para cuantificar los resultados de carbono agrícola a nivel de campo, Earth-Science Reviews (2023). DOI: 10.1016/j.earscirev.2023.104462



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