Prevedere e individuare quali pratiche agricole hanno maggiori probabilità di proteggere dai danni ambientali è una proposta complessa, e i ricercatori della Ohio State University stanno lavorando per mettere a punto gli strumenti che potrebbero aiutare gli agricoltori e altri a prevenire le fioriture di alghe dannose.

Questa settimana alla riunione autunnale dell'American Geophysical Union (AGU) a Washington, DC, un team di scienziati della Ohio State University ha condiviso i primi risultati di un trio di studi che mirano a migliorare i modelli progettati per guidare le pratiche agricole per ridurre il rischio di deflusso di azoto e fosforo nelle aziende agricole. Tale deflusso porta alla crescita di alghe tossiche nei corsi d'acqua.

Modelli di base per prevedere le conseguenze di varie decisioni, come quando applicare il fertilizzante, sono disponibili ma devono essere affinati al fine di garantire affidabilità e guadagnare la fiducia delle parti interessate, compresi gli agricoltori e le organizzazioni per la protezione dell'ambiente, ha detto Jay Martin, un professore di ingegneria ecologica all'Ohio State.

Asmita Murumkar, un ricercatore post-dottorato presso l'Ohio State, ha detto che il suo lavoro sta iniziando a chiarire come i tempi dell'applicazione dei fertilizzanti si intersecano con le forti piogge per contribuire al deflusso dei nutrienti. Sta lavorando con l'Ohio Applicator Forecast, uno strumento che utilizza i dati del Servizio meteorologico nazionale per assegnare stime di rischio all'applicazione di fertilizzanti in vari momenti.

Murumkar spera che la sua ricerca aiuterà a quantificare l'impatto che lo strumento avrebbe sull'ambiente in diversi scenari, ad esempio se un quarto degli agricoltori nello spartiacque del fiume Maumee lo utilizzasse, o metà.

"Vogliamo capire meglio quanto deflusso di fosforo ridurrebbe nella regione, "Martin ha detto, aggiungendo che ci sono molte prove che le pratiche agricole individuali influenzano il deflusso da quelle fattorie, ma meno prove in termini di stime su larga scala.

"Sappiamo dal nostro lavoro precedente che la tempistica dei fertilizzanti è importante, ma vogliamo essere in grado di guardare attraverso l'intero bacino del Lago Erie e conoscere gli scenari migliori e peggiori e questa modellazione aiuterà a risolverlo, " Egli ha detto.

Margaret Kalcic, assistente professore in Ohio State's Food, Dipartimento di Ingegneria Agraria e Biologica, ha detto che gli agricoltori sono incoraggiati a seguire le "Quattro R" per il momento giusto, fonte, quantità e luogo durante l'applicazione del fertilizzante.

"Ma 'giusto' non è chiaramente definito, e il nostro team sta lavorando per fornire ai nostri partner in Ohio, compresi gli agricoltori, sostenitori e politici, con risposte migliori, " disse Kalcic.

Aggiunto Martino, "Qui c'è più sottigliezza che guardare semplicemente il tempo e l'umidità del suolo e stiamo cercando di determinare le migliori soluzioni che supportano la produzione agricola e la protezione dell'ambiente".

Gray Evenson, un ricercatore post-dottorato presso l'Ohio State, presenterà i primi risultati sul suo lavoro per identificare i migliori dati da utilizzare nella modellazione, in modo da offrire un quadro più accurato di ciò che accade nei campi e nei corsi d'acqua adiacenti.

"Non vogliamo sottovalutare o sopravvalutare il valore di queste migliori pratiche di gestione. Ad esempio, alcune pratiche possono produrre benefici maggiori di quelli che attribuiamo loro nel modello, come il miglioramento della salute del suolo, che porta a una migliore ritenzione idrica, "Ha detto Evenson.

Aggiunto Kalcic, "Gran parte di questo lavoro riguarda la messa a punto dei modelli esistenti. Migliorando la qualità delle informazioni che vi inseriamo, abbiamo maggiore fiducia nelle informazioni che ne derivano". Ha detto che ci sono molte domande sui maggiori impatti ambientali di pratiche come l'agricoltura senza aratura, che è generalmente considerato rispettoso dell'ambiente.

"Sappiamo che la non lavorazione è utile per prevenire l'erosione del suolo, ma ci sono ancora incertezze sui suoi effetti sulla qualità dell'acqua nella regione, " disse Kalcic.

La dottoranda Anna Apostel ha discusso di un terzo progetto, in cui sta manipolando vari parametri in un modello per cercare di determinare quanto sia affidabile, o meno, il modello. L'obiettivo a lungo termine è avanzare verso stime più solide di come le pratiche contribuiscono alla qualità dell'acqua.

Martin ha affermato che regolare i parametri in modo che le grandezze dei processi corrispondano meglio alla realtà e ai dati delle osservazioni sul campo è una parte fondamentale per migliorare le prestazioni del modello.

"Vogliamo aggiustare le nostre equazioni per rappresentare meglio la realtà, " disse Apostolo.

L'obiettivo principale di tutto il lavoro, i ricercatori hanno detto, è disporre di modelli che si allineino meglio con ciò che i ricercatori hanno osservato negli esperimenti sul campo ma che possano esaminare i problemi in modo ampio, livello regionale.

"Sappiamo che se costruisci un brutto modello non aiuterà nessuno a prendere alcuna decisione, " disse Kalcic.

"Vogliamo davvero creare fiducia in modelli veramente utili che aiuteranno i responsabili politici, agricoltori e altri. La cosa peggiore sarebbe che le persone si fidano di modelli che stanno dicendo loro il messaggio completamente sbagliato, " lei disse.