In cima alla lista delle principali colture australiane, il grano viene coltivato su più della metà delle terre coltivate del paese ed è un prodotto chiave di esportazione. Con così tanto a cavallo sul grano, è necessaria una previsione accurata del rendimento per prevedere la sicurezza alimentare regionale e globale e i mercati delle materie prime. Un nuovo studio pubblicato su Meteorologia agraria e forestale mostra che i metodi di apprendimento automatico possono prevedere con precisione la resa del grano per il paese due mesi prima che il raccolto maturi.

"Abbiamo testato vari approcci di apprendimento automatico e integrato dati climatici e satellitari su larga scala per ottenere una previsione affidabile e accurata della produzione di grano per l'intera Australia, "dice Kaiyu Guan, professore assistente presso il Dipartimento di Risorse Naturali e Scienze Ambientali dell'Università dell'Illinois, Professore di Blue Waters presso il National Center for Supercomputing Applications, e ricercatore principale dello studio. "L'incredibile team di collaboratori internazionali che ha contribuito a questo studio ha notevolmente migliorato la nostra capacità di prevedere la resa del grano per l'Australia".

Le persone hanno cercato di prevedere la resa dei raccolti quasi da quando ci sono stati raccolti. Con l'aumento della potenza di calcolo e dell'accesso a varie fonti di dati, le previsioni continuano a migliorare. Negli ultimi anni, gli scienziati hanno sviluppato stime abbastanza accurate della resa delle colture utilizzando i dati climatici, dati satellitari, o entrambi, ma Guan dice che non era chiaro se un set di dati fosse più utile dell'altro.

"In questo studio, utilizziamo un'analisi completa per identificare il potere predittivo del clima e dei dati satellitari. Volevamo sapere cosa contribuisce ciascuno, " dice. "Abbiamo scoperto che i dati climatici da soli sono abbastanza buoni, ma i dati satellitari forniscono informazioni extra e portano le prestazioni di previsione del rendimento a un livello superiore."

Utilizzando sia i set di dati climatici che quelli satellitari, i ricercatori sono stati in grado di prevedere la resa del grano con circa il 75% di precisione due mesi prima della fine della stagione di crescita.

"In particolare, abbiamo scoperto che i dati satellitari possono catturare gradualmente la variabilità della resa delle colture, che riflette anche le informazioni climatiche accumulate. Le informazioni sul clima che non possono essere catturate dai dati satellitari servono come contributo unico alla previsione della resa del grano durante l'intera stagione di crescita, "dice Yaping Cai, dottorando e autore principale dello studio.

Il coautore David Lobell della Stanford University aggiunge, "Abbiamo anche confrontato il potere predittivo di un metodo statistico tradizionale con tre algoritmi di apprendimento automatico, e gli algoritmi di apprendimento automatico hanno superato in ogni caso il metodo tradizionale." Lobell ha avviato il progetto durante un anno sabbatico del 2015 in Australia.

I ricercatori affermano che i risultati possono essere utilizzati per migliorare le previsioni sul raccolto di grano in Australia in futuro, con potenziali effetti a catena sull'economia australiana e regionale. Per di più, sono ottimisti sul fatto che il metodo stesso possa essere tradotto in altre colture in altre parti del mondo.

L'articolo, "Integrare dati satellitari e climatici per prevedere la resa del grano in Australia utilizzando approcci di apprendimento automatico, " è pubblicato in Meteorologia agraria e forestale .