Gli scienziati ora dispongono di un nuovo strumento per prevedere gli effetti futuri dei cambiamenti climatici sui raccolti.

I ricercatori dell'Università dell'Illinois stanno tentando di collegare due tipi di modelli computazionali delle colture per diventare predittori più affidabili della produzione agricola nella cintura di mais degli Stati Uniti.

"Una classe di modelli colturali è basata sull'agronomia e l'altra è incorporata nei modelli climatici o nei modelli del sistema terrestre. Sono sviluppati per scopi diversi e applicati a scale diverse, "dice Kaiyu Guan, uno scienziato ambientale presso l'Università dell'Illinois e il principale investigatore della ricerca. "Perché ognuno ha i suoi punti di forza e di debolezza, la nostra semplice idea è combinare i punti di forza di entrambi i tipi di modelli per creare un nuovo modello di coltura con prestazioni di previsione migliorate".

Guan e il suo team di ricerca hanno implementato e valutato un nuovo modello di crescita del mais, rappresentato come il modello CLM-APSIM, combinando caratteristiche superiori sia nel Community Land Model (CLM) che nel simulatore dei sistemi di produzione agricola (APSIM).

"Il modello di mais originale in CLM ha solo tre fasi fenologiche, o cicli di vita. Mancano alcune importanti fasi di sviluppo come la fioritura, rendendo impossibile applicare alcune sollecitazioni critiche, come lo stress idrico o l'alta temperatura in queste specifiche fasi di sviluppo, "dice Bin Peng, un ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Guan e anche l'autore principale. "La nostra soluzione sta incorporando lo schema di sviluppo del ciclo di vita di APSIM, che ha 12 fasi, nel modello CLM. Attraverso questa integrazione, sollecitazioni indotte dall'alta temperatura, deficit idrico e azotato del suolo, può essere preso in considerazione nel nuovo modello."

Peng afferma di aver scelto CLM come framework di hosting per implementare il nuovo modello perché è più basato sui processi e può essere accoppiato con i modelli climatici.

"Questo è importante in quanto il nuovo strumento può essere utilizzato per studiare il feedback bidirezionale tra un agroecosistema e un sistema climatico nei nostri studi futuri".

Oltre a sostituire il modello fenologico originale del mais in CLM con quello del modello APSIM, i ricercatori hanno apportato diversi altri miglioramenti innovativi al nuovo modello. Sono stati aggiunti un nuovo schema di allocazione del carbonio e uno schema di simulazione del numero di grani, così come un perfezionamento allo schema originale della struttura del baldacchino.

"Il miglioramento più allettante è che il nostro nuovo modello è più vicino a ottenere il giusto rendimento con il meccanismo giusto, " dice Guan. "Il modello CLM originale sottovaluta la biomassa fuori terra ma sopravvaluta l'indice di raccolta del mais, portando a un'apparente simulazione del rendimento giusto con il meccanismo sbagliato. Il nostro nuovo modello ha corretto questa carenza nel modello CLM originale".

Peng aggiunge che lo schema fenologico di APSIM è abbastanza generico. "Possiamo facilmente estendere il nostro nuovo modello per simulare i processi di crescita di altre colture di base, come soia e grano. Questo è sicuramente nel nostro piano e ci stiamo già lavorando.

"Tutto il lavoro è stato condotto su Blue Waters, un potente supercomputer a petascala presso il National Center for Supercomputing Applications (NCSA) nel campus dell'Università dell'Illinois, ", afferma Peng. "Attualmente stiamo lavorando sull'analisi della sensibilità dei parametri e sulla calibrazione bayesiana di questo nuovo modello e anche su una simulazione regionale ad alta risoluzione sul Corn Belt degli Stati Uniti, tutto ciò non sarebbe possibile senza le preziose risorse di calcolo fornite da Blue Waters."