Investigadores de la Universidad de Kyushu han desarrollado un nuevo modelo numérico para explicar el comportamiento de la luz solar en diversas condiciones climáticas.
A diferencia de los métodos anteriores, que se centraban en cómo las plantas perciben la luz solar como fuente pura de energía, este estudio introduce una métrica para cuantificar la intensidad de la luz solar y su influencia en el crecimiento y los patrones de floración de las plantas.
Publicado en Ecological Informatics , el equipo espera que su investigación beneficie a la industria agrícola y ayude a los agricultores a tomar mejores decisiones sobre el crecimiento de sus cultivos. Este avance es crucial para comprender las variaciones en la fotosíntesis de las plantas en respuesta a diferentes patrones de luz solar y clima . Además, también podría proporcionar nuevos conocimientos sobre cómo los cambios en la nubosidad debidos al cambio climático afectan la absorción de dióxido de carbono por la vegetación.
Sabemos que las plantas necesitan el sol para vivir porque les proporciona la energía para la fotosíntesis. Y aunque la creencia popular sugiere que cuanto más sol reciba una planta, mejor, no siempre es así.
De hecho, debido a la forma en que se dispersa la luz , el clima nublado puede beneficiar enormemente el crecimiento de una planta. En días nublados, la luz solar se distribuye de manera más uniforme, lo que permite que llegue a las partes inferiores de la planta. En cambio, en días soleados, la energía solar es más intensa, pero proviene de una sola dirección, lo que provoca que las hojas de las partes inferiores de la planta permanezcan a la sombra y, por lo tanto, no absorban tanta luz solar.
Las plantas también responden a diferentes longitudes de onda de la luz solar. Si alguna vez has visto un arcoíris, sabes que la luz solar se compone de muchas longitudes de onda. Las plantas perciben estas diferentes longitudes de onda de luz y modifican sus respuestas de crecimiento, explica Amila Siriwardana, primera autora y estudiante de doctorado en la Facultad de Agricultura de la Universidad de Kyushu.
Las plantas pueden detectar la proporción de longitudes de onda para comprender su entorno. Estas proporciones se ven afectadas por muchos factores, como la densidad atmosférica, la nubosidad o la altitud del sol. Sin embargo, esta información no se había categorizado en el contexto de la fisiología y la ecología vegetal. Por lo tanto, para observar cómo cambia la luz solar diaria en diferentes condiciones climáticas, el equipo de investigación inició un proyecto para recopilar datos de la luz solar a lo largo de un año.
Si bien muchos proyectos se centran únicamente en la energía producida por el sol, nuestros métodos buscan categorizar tanto la energía como la calidad de la luz. Al clasificar la luz solar en cinco categorías, desde cielos despejados hasta nublados, podemos comprender mejor cómo las plantas se adaptan y responden a diferentes condiciones de luz, añade el profesor Atsushi Kume, quien dirigió el equipo.
Para registrar la luz solar en diferentes momentos del día y condiciones climáticas, los investigadores utilizaron un dispositivo llamado espectrorradiómetro, que mide todo el espectro solar. El espectrorradiómetro se instaló en la azotea del edificio de la Facultad de Agricultura de la Universidad de Kyushu, en el campus de Ito, donde recopiló datos desde el amanecer hasta el atardecer todos los días de 2021.
Con los datos recopilados, los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático para clasificar y predecir los cambios en la luz solar. El modelo detecta patrones en los datos meteorológicos, como la cantidad de luz solar que llega al suelo, su dispersión, el grado de contaminación o despejado del clima y la humedad. A partir de estos patrones, el modelo clasificó la luz solar en cinco grupos según una escala móvil. Por ejemplo, el grupo uno se clasificó como un día despejado y soleado, mientras que el grupo cinco describió los días nublados.
El equipo observó que en días despejados, como los del grupo uno, llega más luz solar al suelo. Por el contrario, a medida que el cielo se nublaba, la luz solar disminuía, pero al mismo tiempo, la dispersión de la luz y la proporción de luz ultravioleta aumentaban. Además, el color de la luz solar cambia ligeramente, pasando de tonos rojizos en días soleados a tonos azules en días nublados.
Una vez entrenado el modelo numérico, pudo realizar predicciones muy precisas de los patrones de luz solar utilizando datos meteorológicos más simples.
«Nuestro método logró una precisión del 94 % al predecir la categoría de luz solar sin necesidad de equipos avanzados y costosos», afirma Siriwardana. «Nuestro modelo es especialmente relevante para regiones con cuatro estaciones distintas, como las de Japón».
«Esperamos que nuestro modelo pueda utilizarse para abordar los desafíos de la agricultura moderna. Los agricultores pueden usar esta información para mejorar las condiciones de los invernaderos y los calendarios de siembra a lo largo del año», explica Kume.
Por ejemplo, durante la temporada nublada y lluviosa de junio en Japón, los agricultores pueden ajustar sus operaciones de invernadero o el espaciamiento de los cultivos para maximizar la luz disponible. Incluso en otoño e invierno, cuando los patrones de luz solar cambian, los agricultores pueden adaptar sus estrategias basándose en nuestro modelo.
En el futuro, el equipo espera ampliar el modelo para cubrir más tipos de clima, como regiones de gran altitud o tropicales, y comprender mejor cómo la luz solar afecta el medio ambiente.
Más información: Amila Nuwan Siriwardana et al., Introducción al índice de características espectrales: Un nuevo método para agrupar las fluctuaciones de la radiación solar desde una perspectiva ecofisiológica vegetal, Ecological Informatics (2024). DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102940
