Un nuovo studio della Michigan State University fa luce su come i big data e le tecnologie digitali possono aiutare gli agricoltori ad adattarsi meglio alle minacce, sia presenti che future, derivanti da un clima che cambia.

Lo studio, pubblicato in Rapporti scientifici , è il primo a quantificare con precisione le caratteristiche del suolo e del paesaggio e le variazioni spaziali e temporali della resa in risposta alla variabilità climatica. È anche il primo ad utilizzare i big data per identificare le aree all'interno dei singoli campi in cui la resa è instabile.

Tra il 2007 e il 2016, l'economia degli Stati Uniti ha subito un colpo economico stimato di $ 536 milioni a causa della variazione della resa nei terreni agricoli instabili causata dalla variabilità climatica in tutto il Midwest. Più di un quarto delle terre coltivate a mais e soia nella regione è instabile. I rendimenti oscillano tra over-performing e underperforming su base annua.

Bruno Basso, Professore della Fondazione MSU di scienze della terra e dell'ambiente, e il suo assegnista di ricerca post-dottorato, Rafael Martinez-Feria, si proponeva di affrontare i pilastri fondamentali del Progetto di agricoltura coordinata dell'Istituto nazionale per l'alimentazione e l'agricoltura che Basso ha guidato dal 2015.

"Primo, volevamo sapere perché e dove i raccolti variavano di anno in anno nella fascia di mais e soia degli Stati Uniti, " disse Basso. "Avanti, volevamo scoprire se era possibile utilizzare i big data per sviluppare e implementare soluzioni agricole intelligenti per il clima per aiutare gli agricoltori a ridurre i costi, aumentare le rese e limitare l'impatto ambientale."

Basso e Martinez-Feria esaminarono per primi il suolo e scoprirono che da soli, non poteva spiegare sufficientemente variazioni di resa così drastiche.

"Lo stesso terreno avrebbe una resa bassa un anno e un'alta resa l'anno successivo, " disse Basso. "Allora, che cosa sta causando questa instabilità temporale?"

Utilizzando un'enorme quantità di dati ottenuti dai satelliti, aereo da ricerca, droni e sensori remoti, e dagli agricoltori tramite suite di sensori geospaziali avanzati presenti in molte moderne mietitrebbie, Basso e Martinez-Feria hanno intrecciato big data e competenze digitali.

Quello che hanno scoperto è che l'interazione tra topografia, il tempo e il suolo hanno un impatto enorme sul modo in cui i campi coltivati ​​rispondono a condizioni meteorologiche estreme in aree instabili. Variazioni del terreno, come depressioni, cime e pendii, creare aree localizzate dove l'acqua ristagna o defluisce. Circa i due terzi delle zone instabili si verificano in queste vette e depressioni e il terreno controlla lo stress idrico sperimentato dalle colture.

Con dati completi e la tecnologia, il team ha quantificato la percentuale di ogni singolo campo di mais o di soia nel Midwest che è soggetto a eccesso o deficit idrico. I rendimenti nelle aree con carenza idrica possono essere dal 23 al 33% inferiori alla media del campo per le stagioni con scarse precipitazioni, ma sono paragonabili alla media negli anni molto piovosi. Le aree soggette a un eccesso di acqua hanno avuto rese dal 26 al 33% al di sotto della media del campo durante gli anni piovosi.

Basso crede che il loro lavoro contribuirà a determinare il futuro delle tecnologie agricole intelligenti per il clima.

"Ci preoccupiamo principalmente di aiutare gli agricoltori a vedere i loro campi in un modo nuovo, aiutandoli a prendere decisioni migliori per migliorare la resa, ridurre i costi e migliorare l'impatto ambientale, " disse Basso. "Sapendo che hai un'area che si è rivelata carente d'acqua, pianificherai le tue applicazioni di fertilizzante in modo diverso. La quantità di fertilizzante per quest'area dovrebbe essere significativamente inferiore a quella che applicheresti in aree dello stesso campo con più acqua a disposizione delle piante".