La riduzione delle emissioni di gas serra (GHG) e dell'inquinamento idrico da azoto dall'agricoltura sono le principali priorità ambientali negli Stati Uniti. La chiave per raggiungere gli obiettivi climatici è aiutare i produttori a navigare nei mercati del carbonio, aiutando anche l'ambiente e migliorando il reddito agricolo.

Un nuovo strumento sviluppato da un team di ricerca dell'Università del Minnesota consente agli agricoltori di creare un bilancio di bilancio di eventuali piani di riduzione dell'azoto e vedere il costo economico e ambientale, rendimento e margini, il tutto personalizzato per i campi sotto la loro gestione.

"Con questi numeri in mente, gli agricoltori possono prendere decisioni più informate sulla mitigazione dell'azoto che non solo fanno risparmiare loro denaro, ma riduce significativamente anche gli inquinanti per l'ambiente, " disse Zhenong Jin, che ha guidato la ricerca ed è assistente professore presso il Dipartimento di Bioprodotti e Ingegneria dei Biosistemi (BBE) presso il College of Food, Scienze agrarie e delle risorse naturali (CFANS).

Gli strumenti precedenti non consentivano previsioni personalizzate per ogni campo nella cintura di mais degli Stati Uniti, poiché i costi di calcolo e di archiviazione per l'esecuzione di questi modelli di colture su larga scala sarebbero molto elevati.

Come indicato in un articolo pubblicato su IOPscienza , il team di ricerca ha costruito una serie di metamodelli basati sull'apprendimento automatico che possono imitare quasi perfettamente un modello di coltura ben collaudato a velocità molto più elevate. Utilizzando i metamodelli, hanno generato milioni di simulazioni di scenari e hanno indagato su due questioni fondamentali sulla sostenibilità:dove sono gli hotspot di mitigazione, e quanta mitigazione ci si può aspettare in diversi scenari di gestione.

"Abbiamo sintetizzato quattro indicatori simulati di sostenibilità dell'agroecosistema:rendimento, n ₂ O emissioni, lisciviazione di azoto, e cambiamenti nel carbonio organico del suolo, in benefici economici netti per la società come base per identificare i punti caldi e i terreni impraticabili per la mitigazione, " disse Taegon Kim, Associato di ricerca CFANS nel dipartimento BBE. I vantaggi per la società includono risparmi sui costi derivanti dalla mitigazione dei gas serra, nonché una migliore qualità dell'acqua e dell'aria.

"Fornendo indicatori chiave di sostenibilità relativi alla produzione agricola a monte, i nostri metamodelli possono essere uno strumento utile per le aziende alimentari per quantificare le emissioni nella loro catena di approvvigionamento e distinguere le opzioni di mitigazione per fissare obiettivi di sostenibilità, " disse Timothy Smith, professore di Sustainable Systems Management e International Business Management nel dipartimento BBE di CFANS.

Lo studio, condotta nella cintura di mais del Midwest degli Stati Uniti, scoperto che:

• La riduzione del fertilizzante azotato del 10% porta al 9,8% in meno di N ₂ O emissioni e 9,6% in meno di lisciviazione di azoto, al costo del 4,9% in più di esaurimento del carbonio organico nel suolo, ma solo una riduzione del rendimento dello 0,6% nella regione di studio.
• I benefici sociali annuali netti stimati valgono $ 395 milioni (l'incertezza varia da $ 114 milioni a quasi $ 1,3 miliardi), compreso un risparmio di 334 milioni di dollari evitando le emissioni di gas serra e l'inquinamento idrico, $ 100 milioni usando meno fertilizzante, e un negativo di $ 40 milioni a causa di perdite di rendimento.
• Più del 50% dei benefici sociali netti proviene dal 20% delle aree di studio, che quindi possono essere visti come punti caldi in cui le azioni dovrebbero essere prioritarie.

"La nostra analisi ha rivelato punti caldi in cui è possibile tagliare un fertilizzante azotato in eccesso senza penalizzare la resa, "ha detto Jin. "Abbiamo notato in alcuni luoghi che la riduzione dell'inquinamento legato all'azoto ha un costo nell'esaurimento del carbonio organico nel suolo, suggerendo che altre pratiche rigenerative, come il ritaglio di copertura, devono essere abbinati alla gestione dell'azoto."

Nel futuro, il team amplierà il quadro presentato in questo studio e svilupperà modelli di qualificazione del carbonio più avanzati e accurati attraverso una combinazione di modelli basati sui processi, intelligenza artificiale e telerilevamento.