Los sistemas de cultivo son uno de los componentes más importantes en el sistema de producción de cultivos, que se intensifica para alimentar a una población mundial en crecimiento.
por Prensa de educación superior
Los estudios anteriores se centraron en el alto rendimiento con menos atención a la producción de nutrientes y vitaminas para la dieta humana. Desde la Revolución Verde, un sistema de doble cultivo de trigo de invierno y maíz de verano ha dominado la Llanura del Norte de China (NCP, por sus siglas en inglés), con el aumento de los insumos de fertilizantes, pesticidas e irrigación para una alta producción de granos para la seguridad alimentaria, lo que ha resultado en un fuerte agotamiento de las aguas subterráneas y una serie de problemas ambientales como la contaminación del agua.
Con el fin de cumplir múltiples objetivos de alto rendimiento y buena calidad, además de una menor extracción de agua subterránea, los científicos de la Universidad e Investigación de Wageningen y la Universidad Agrícola de China cooperaron y establecieron un modelo de optimización multiobjetivo para crear una nueva configuración para los 30 tipos de sistemas de cultivo diversificados practicados. en el PNC a nivel regional para coordinar las compensaciones entre indicadores de desempeño económico, de seguridad alimentaria y ambiental. Su estudio fue publicado en Frontiers of Agricultural Science and Engineering .
Basado en la base de datos de sistemas de cultivo establecida compilada por Yang et al. (2021) , Jeroen CJ Groot (Universidad e Investigación de Wageningen) y Yang (Universidad Agrícola de China) evaluaron exhaustivamente el rendimiento de 30 rotaciones de cultivos para múltiples indicadores, incluido el rendimiento y los beneficios económicos., consumo de agua subterránea, vitamina C, energía dietética y rendimiento de alimento. Se utilizaron análisis de componentes principales (PCA) y análisis de conglomerados jerárquicos (HCA) para obtener los posibles sistemas de cultivo cooperativo de objetivos múltiples. El algoritmo evolutivo de evolución diferencial y el modelo de optimización de Pareto se utilizaron para la optimización de objetivos múltiples para obtener la reconfiguración de sistemas de cultivo diversificados con compensaciones y sinergias de objetivos múltiples a nivel regional.
Sus resultados indicaron que los rendimientos son diferentes entre los diferentes sistemas de cultivo en los indicadores evaluados mencionados anteriormente. Hubo una relación sinérgica entre los ingresos económicos y la nutrición dietética, la energía de la dieta y el producto alimenticio, pero ocurrió con la disminución de las aguas subterráneas. La vitamina C tuvo una correlación negativa con los productos forrajeros. Por lo tanto, es crucial para el ajuste y la optimización de la estructura de plantación regional considerar las compensaciones multiobjetivo y la evaluación sinérgica para cumplir con los requisitos de las personas para una vida mejor y más saludable.
Teniendo en cuenta la compensación multiobjetivo y la sinergia de la disminución del nivel de las aguas subterráneas, la energía dietética, los beneficios económicos, la vitamina C y la producción de alimentos, los investigadores propusieron soluciones de optimización para la reconfiguración de la estructura de plantación basadas en sistemas de cultivo diversificados en lugar de la simple superficie de plantación de un determinado cultivo. . Este es un punto de vista novedoso e importante de su estudio. Se sugiere que la optimización de la estructura de siembra debe enfocarse directamente y actuar sobre los sistemas de cultivo potenciales en lugar del área de siembra de cultivos simplex en el estudio futuro. China es un país típico para sistemas de cultivo múltiple, lo que mejora la productividad del sistema al aumentar el índice de cultivo. Es significativamente importante considerar completamente la configuración temporal y espacial de las diferentes rotaciones de cultivos y combinaciones de cultivos.
Por lo tanto, propusieron una nueva perspectiva para el ajuste de la estructura de plantación regional.
(1) Debe realizar una evaluación integrada de objetivos múltiples sobre los sistemas de cultivo, considerando múltiples dimensiones de rendimiento de grano, beneficio económico, medio ambiente verde, dieta saludable y salud del suelo, lo que promueve positivamente el desarrollo sostenible del sistema agrícola.
(2) Debería mejorar y actualizar cada vez más el algoritmo de optimización, como los algoritmos genéticos, las simulaciones de Monte Carlo, los algoritmos de programación difusa y la optimización multiobjetivo de Pareto, dirigidos directamente al sistema de cultivo en lugar de la simple área de plantación de un determinado cultivo. El objeto de estudio se centra en la optimización del sistema de cultivo diversificado que implica la configuración a escala espacial y temporal de los cultivos a escala regional. El modelo de diseño de fincas (Groot et al., 2012), basado en la optimización de Pareto empleada en su estudio, ha demostrado ser una buena herramienta para la reconfiguración de cultivos, lo que proporciona referencias importantes para que los responsables políticos ajusten la estructura de plantación a diferentes escalas.
(3) También es urgente prestar atención a la optimización multiobjetivo y la reconfiguración de los sistemas de cultivo en escenarios futuros de cambio climático para aumentar la resiliencia del sistema agrícola.
Más información: Jeroen CJ Groot y Xiaolin Yang, Compensaciones en el diseño de sistemas de cultivo sostenibles a nivel regional: un estudio de caso en la llanura del norte de China,
fronteras de la ciencia y la ingeniería agrícolas (2022). DOI: 10.15302/J-FASE-2021434
