La mayoría de los modelos predictivos para la soja mienten y sobrestiman los datos, dicen los científicos
Un equipo internacional de investigadores de China y Estados Unidos ha desarrollado un nuevo modelo de predicción del rendimiento de la soja para identificar los puntos críticos del cambio climático y proporcionar mejor información. Por qué esto es necesario, explicaron en un artículo publicado en la revista Agricultura 2022 en el portal MDPI.
“La soja es el quinto cultivo más cultivado en el mundo. Los fenómenos meteorológicos y climáticos extremos, incluidos los relacionados con el calor y la sequía, pueden tener un impacto significativo en la estabilidad de la producción mundial de soja.
Por lo tanto, se espera que para la década de 2080, el estrés por calor extremo reduzca el rendimiento mundial de soja en una cuarta parte, por ejemplo, para los Estados Unidos, la caída será de más de 0,8 t/ha. Además, la mayoría de las principales regiones productoras de soja son de secano, lo que aumenta la incertidumbre y el riesgo para la producción y el suministro de soja. Comprender cómo cambiarán los rendimientos de la soja en futuros eventos climáticos extremos y su incertidumbre se está volviendo cada vez más importante no solo para los productores sino también para los comerciantes. Pero, ¿cómo se hacen estas predicciones?
El modelo GEPIC se basó en el Modelo Climático de Política Ambiental Integrada (EPIC), que fue capaz de modelar rendimientos basados en indicadores de disponibilidad de agua, así como estimar el costo de la erosión para determinar estrategias de gestión óptimas a escala global. Su desventaja es la tendencia a sobrestimar la cosecha de soja y subestimar los riesgos de eventos climáticos extremos.
Y debido a que el cultivo de soya es sensible a los extremos climáticos, en este estudio construimos modelos híbridos al combinar el modelo GEPIC y las métricas climáticas extremas con seis modelos de aprendizaje automático, que luego comparamos para proporcionar un modelo híbrido sólido para los pronósticos de soya: el híbrido GEPIC. +RF tiene la mayor precisión en comparación con el modelo GEPIC y los otros cinco modelos GEPIC+ML tanto a nivel mundial como nacional.
En comparación, las proyecciones futuras de rendimiento de soja basadas en GEPIC pueden sobreestimarse en un 13,40–27,23 %, con un promedio de 0,42 t/ha, a nivel mundial debido a que se ignoran los eventos climáticos extremos. Cuando se utiliza el modelo GEPIC+RF óptimo, los riesgos de incertidumbre se reducen entre un 28,45% y un 41,83% para las previsiones futuras de rendimiento de la soja.
Por ejemplo, para los tres períodos de 20 años 2040-2059, 2060-2079 y 2080-2099, el modelo GEPIC predice rendimientos más altos que el modelo GEPIC+RF para todo el mundo y para los cinco principales países productores, sobreestimando significativamente los rendimientos de soja. en comparación con la línea de base (rendimiento promedio de 1981 a 2005) y existen pequeñas diferencias en las fluctuaciones del rendimiento promedio entre los tres períodos de 20 años.
El modelo GEPIC+RF muestra cambios que van del -10,89 % al 4,39 % para el mundo en comparación con los rendimientos de referencia, mientras que los cambios del modelo GEPIC van del 5,53 % al 31,75 %.
El modelo GEPIC predice que para los principales países productores de soja, el mayor aumento se encuentra en India con un cambio de rendimiento del 102,68 %, seguido de China con un 45,01 %, mientras que EE.
En cambio, el modelo GEPIC+RF sugiere variaciones de rendimiento de 74,74%, 17,71%, -24,66%, -12,55% y -14,43% para India, China, EE. UU., Argentina y Brasil, respectivamente.
Los futuros modelos de rendimiento de soja GEPIC de 2040 a 2099 muestran un aumento de más de 0,05 t/ha para el este de Brasil, la mayoría de las regiones de China, Nigeria, el norte de India y el centro y norte de Estados Unidos.
Por otro lado, el modelo GEPIC+RF muestra que los rendimientos de soja aumentarán en más de 0,05 t/ha solo en el norte y noreste de China, Nigeria y el norte de Argentina, y una caída significativa en el este de Brasil, el centro de EE. UU. y el sur de China. . .
Para los rendimientos mundiales de soja, así como los rendimientos en Brasil y Argentina, los índices relacionados con el frío son las principales limitaciones, mientras que la sequía es una limitación en los EE. UU. y China, y una ola combinada de sequía y calor en la India.
Tendencias del rendimiento de la soja de 2040 a 2099 en dos modelos de pronóstico
Nuestros resultados indican que los eventos climáticos extremos podrían resultar en más pérdidas de soja en el futuro de lo que esperábamos. Los modelos de pronóstico de soya actualmente están sujetos a incertidumbres significativas y, a veces, predicen tendencias opuestas en los pronósticos futuros. Esto puede deberse a la falta de una comprensión profunda de los mecanismos de impacto de los eventos climáticos extremos en los cultivos y la falta de módulos computacionales apropiados, o los módulos son relativamente simples e insuficientes para calcular con precisión los complejos mecanismos de impacto de los desastres naturales. ”
Basado en un artículo de un grupo de autores (Qing Sun, Yi Zhang, Xianghong Che, Xining Chen, Qing Ying, Xiaohui Zheng, Aixia Feng) publicado en el portal www.mdpi.com.
Foto de fuentes abiertas.
