Fuente: MSU.
Un equipo internacional de científicos ha desarrollado un modelo de cultivos que podría mejorar la producción de alimentos, con vistas a garantizar el suministro de una población cada vez más extensa -se prevé que en el mundo habrá nueve mil millones de personas a mediados de este siglo-, en una situación de cambio climático.
En un artículo que aparece en Nature Climate Change, los miembros del llamado Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) han dado a conocer un sistema que integra tanto múltiples simulaciones de cultivos como modelos de cambio climático mejorados.
Este esfuerzo ha generado nuevos conocimientos que predicen con mayor exactitud la producción mundial de trigo, reduciendo los sesgos informativos que generan determinados factores políticos y socio-económicos o los esfuerzos de planificación, explica Bruno Basso, científico de ecosistemas de la Michigan State University (MSU) de Estados Unidos y miembro del AgMIP, en un comunicado de dicha Universidad.
"La cuantificación de incertidumbres es un paso importante para fomentar la confianza en los pronósticos de rendimiento futuros arrojados por los modelos de cultivos", señala Basso.
"Mediante el uso de un conjunto de modelos climáticos y de cultivos, podemos comprender cómo afectarán al rendimiento mundial del trigo el aumento de los gases de efecto invernadero atmosféricos, el aumento de la temperatura o los cambios en las precipitaciones”, añade el investigador.
Los modelos mejorados de cultivos podrían ayudar a orientar a los países desarrollados y en vías de desarrollo del mundo a adaptarse al cambio climático y a desarrollar políticas que mejoren la seguridad alimentaria y que permitan alimentar a más personas.
En un artículo que aparece en Nature Climate Change, los miembros del llamado Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) han dado a conocer un sistema que integra tanto múltiples simulaciones de cultivos como modelos de cambio climático mejorados.
Este esfuerzo ha generado nuevos conocimientos que predicen con mayor exactitud la producción mundial de trigo, reduciendo los sesgos informativos que generan determinados factores políticos y socio-económicos o los esfuerzos de planificación, explica Bruno Basso, científico de ecosistemas de la Michigan State University (MSU) de Estados Unidos y miembro del AgMIP, en un comunicado de dicha Universidad.
"La cuantificación de incertidumbres es un paso importante para fomentar la confianza en los pronósticos de rendimiento futuros arrojados por los modelos de cultivos", señala Basso.
"Mediante el uso de un conjunto de modelos climáticos y de cultivos, podemos comprender cómo afectarán al rendimiento mundial del trigo el aumento de los gases de efecto invernadero atmosféricos, el aumento de la temperatura o los cambios en las precipitaciones”, añade el investigador.
Los modelos mejorados de cultivos podrían ayudar a orientar a los países desarrollados y en vías de desarrollo del mundo a adaptarse al cambio climático y a desarrollar políticas que mejoren la seguridad alimentaria y que permitan alimentar a más personas.
Ventajas de SALUS
El modelo de Basso y su equipo ha sido bautizado como “System Approach for Land-Use Sustainability” (SALUS), y pertenece a una nueva generación de herramientas de pronóstico de cosechas, suelo, agua y condiciones nutricionales en situaciones climáticas actuales y futuras.
El modelo permite la evaluación de la rotación de cultivos (que consiste en alternar plantas de diferentes familias y con necesidades nutritivas diferentes en un mismo lugar durante distintos ciclos), de las fechas de siembra, del riego, del uso de fertilizantes y de los rendimientos de los cultivos y su impacto en la tierra.
Este sistema hace posible “modificar escenarios, ejecutar los diversos escenarios simultáneamente y comparar sus resultados", explica Basso. Ofrece así “un gran marco de referencia para comparar con facilidad distintos enfoques de gestión de la tierra, y para seleccionar las estrategias más eficaces para aumentar la producción agrícola y reducir el impacto medioambiental".
Garantizar el alimento de la población
Para su estudio, el equipo analizó el rendimiento simulado de 27 modelos distintos de cultivo del trigo. A través de SALUS, Basso pronosticó el impacto de los cambios en la temperatura, las precipitaciones y las emisiones de CO2 en el rendimiento de estos cultivos en entornos diversos, de todo el planeta.
SALUS se ha empleado ya en varios proyectos de seguimiento del rendimiento de la producción del trigo y del uso del agua en zonas como la del acuífero de Ogallala (en Dakota del Sur, EEUU), de Siberia, India o África.
"Tengo el ambicioso objetivo de mejorar el conocimiento científico para vivir en un mundo mejor, y espero que con menos pobreza y suficiente comida para todo el planeta", afirma Basso.
El modelo de Basso y su equipo ha sido bautizado como “System Approach for Land-Use Sustainability” (SALUS), y pertenece a una nueva generación de herramientas de pronóstico de cosechas, suelo, agua y condiciones nutricionales en situaciones climáticas actuales y futuras.
El modelo permite la evaluación de la rotación de cultivos (que consiste en alternar plantas de diferentes familias y con necesidades nutritivas diferentes en un mismo lugar durante distintos ciclos), de las fechas de siembra, del riego, del uso de fertilizantes y de los rendimientos de los cultivos y su impacto en la tierra.
Este sistema hace posible “modificar escenarios, ejecutar los diversos escenarios simultáneamente y comparar sus resultados", explica Basso. Ofrece así “un gran marco de referencia para comparar con facilidad distintos enfoques de gestión de la tierra, y para seleccionar las estrategias más eficaces para aumentar la producción agrícola y reducir el impacto medioambiental".
Garantizar el alimento de la población
Para su estudio, el equipo analizó el rendimiento simulado de 27 modelos distintos de cultivo del trigo. A través de SALUS, Basso pronosticó el impacto de los cambios en la temperatura, las precipitaciones y las emisiones de CO2 en el rendimiento de estos cultivos en entornos diversos, de todo el planeta.
SALUS se ha empleado ya en varios proyectos de seguimiento del rendimiento de la producción del trigo y del uso del agua en zonas como la del acuífero de Ogallala (en Dakota del Sur, EEUU), de Siberia, India o África.
"Tengo el ambicioso objetivo de mejorar el conocimiento científico para vivir en un mundo mejor, y espero que con menos pobreza y suficiente comida para todo el planeta", afirma Basso.
Referencia bibliográfica:
S. Asseng, F. Ewert, C. Rosenzweig, J. W. Jones, J. L. Hatfield, A. C. Ruane, K. J. Boote, P. J. Thorburn, R. P. Rötter, D. Cammarano, N. Brisson, B. Basso, P. Martre, P. K. Aggarwal, C. Angulo, P. Bertuzzi, C. Biernath, A. J. Challinor, J. Doltra, S. Gayler, R. Goldberg, R. Grant, L. Heng, J. Hooker, L. A. Hunt, J. Ingwersen, R. C. Izaurralde, K. C. Kersebaum, C. Müller, S. Naresh Kumar, C. Nendel, G. O’Leary, J. E. Olesen, T. M. Osborne, T. Palosuo, E. Priesack, D. Ripoche, M. A. Semenov, I. Shcherbak, P. Steduto, C. Stöckle, P. Stratonovitch, T. Streck, I. Supit, F. Tao, M. Travasso, K. Waha, D. Wallach, J. W. White, J. R. Williams, J. Wolf. Uncertainty in simulating wheat yields under climate change. Nature Climate Change (2013). DOI: 10.1038/nclimate1916.
S. Asseng, F. Ewert, C. Rosenzweig, J. W. Jones, J. L. Hatfield, A. C. Ruane, K. J. Boote, P. J. Thorburn, R. P. Rötter, D. Cammarano, N. Brisson, B. Basso, P. Martre, P. K. Aggarwal, C. Angulo, P. Bertuzzi, C. Biernath, A. J. Challinor, J. Doltra, S. Gayler, R. Goldberg, R. Grant, L. Heng, J. Hooker, L. A. Hunt, J. Ingwersen, R. C. Izaurralde, K. C. Kersebaum, C. Müller, S. Naresh Kumar, C. Nendel, G. O’Leary, J. E. Olesen, T. M. Osborne, T. Palosuo, E. Priesack, D. Ripoche, M. A. Semenov, I. Shcherbak, P. Steduto, C. Stöckle, P. Stratonovitch, T. Streck, I. Supit, F. Tao, M. Travasso, K. Waha, D. Wallach, J. W. White, J. R. Williams, J. Wolf. Uncertainty in simulating wheat yields under climate change. Nature Climate Change (2013). DOI: 10.1038/nclimate1916.