Utilizan la IA para predecir cómo puede cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas para 2050


Para 2050, los científicos predicen que la demanda mundial de alimentos aumentará en un 110%, mientras que hoy alrededor del 40% de las tierras de cultivo y pastos están amenazadas debido al aumento de la temperatura promedio en el planeta, las altas concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera y muchas otras cosas. factores.


por Oleg Sherbakov, Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnología


Los investigadores utilizaron IA para predecir cómo podría cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas para 2050
Mapa de calor de las probabilidades de clase del modelo de conjunto para clases de tierras no agrícolas para 2050 en el escenario de trayectoria “sin cambios” con emisiones moderadas. Crédito: Impacto del cambio climático en la idoneidad de las tierras agrícolas: un estudio de caso de Eurasia interpretable basado en el aprendizaje automático.

Un equipo de investigación de Skoltech, el Instituto de Geografía de la Academia de Ciencias de Rusia y otras organizaciones de investigación líderes, utilizó una gran cantidad de datos abiertos e inteligencia artificial para analizar cómo puede cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas en 25 años. Concluyeron que el número de tierras de cultivo aumentaría en los territorios del norte. El estudio se publica en IEEE Access .

La metodología de investigación incluyó tres etapas: recopilación y preprocesamiento de datos, entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático y evaluación de resultados mediante la predicción de la distribución de tierras de cultivo en función de varios modelos climáticos y escenarios de rutas socioeconómicas compartidas. El estudio se centró en las regiones de Europa del Este y el Norte de Asia.

Los investigadores utilizaron IA para predecir cómo podría cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas para 2050
Mapa de calor de probabilidades de clase del modelo conjunto para clases de tierras cultivables de secano para 2050 en el escenario de trayectoria “sin cambios” con emisiones moderadas. Crédito: Impacto del cambio climático en la idoneidad de las tierras agrícolas: un estudio de caso de Eurasia interpretable basado en el aprendizaje automático.

“Los datos que utilizamos en nuestro trabajo son abiertos, cualquiera puede utilizarlos: ERA5 son los datos del análisis climático del Centro Europeo de Predicción Meteorológica, una combinación de mediciones reales de estaciones meteorológicas y modelos que ayudan a obtener una cuadrícula común de 30 x 30 kilómetros cuadrados en todo el mundo. Se pueden obtener desde 1950 hasta la actualidad. Otros datos, los modelos CMIP, tienen como objetivo predecir el cambio climático hasta 2100. Se trata de modelos climáticos que se elaboran en varios institutos de todo el mundo, incluso en Rusia”, dijo Valery Shevchenko, el primer autor del trabajo, ingeniero de investigación en el Centro de IA Aplicada de Skoltech.

Dado que los modelos CMIP tienen diferente precisión para diferentes parámetros climáticos (temperatura del aire, velocidad del viento y otros), los investigadores obtuvieron tres conjuntos de datos y los analizaron para tres escenarios de cambio climático diferentes : un futuro de energía verde sostenible y con bajas emisiones, un ‘negocio una trayectoria “normal” con emisiones moderadas y un escenario de alta dependencia de los combustibles fósiles con un aumento significativo de las emisiones de gases de efecto invernadero. Para estudiar en profundidad las condiciones de riego de las tierras cultivables, el equipo integró los datos del análisis global de apoyo a la seguridad alimentaria con una resolución de 1 km x 1 km.

“Hemos obtenido un modelo que predice con buena precisión lo que es ahora, y utilizamos este modelo para predecir lo que sucederá en 2050 utilizando los datos recopilados de los modelos CMIP. No podemos decir que esto será 100% así, porque es importante “Hay que tener en cuenta muchos parámetros, por ejemplo, el tipo de terreno, la erosión del suelo. Sólo podemos predecir las tendencias en función de diferentes escenarios de desarrollo climático y llamar la atención de la gente sobre el desarrollo de estrategias para el futuro hoy”, continuó Valeri Shevchenko.

  • Los investigadores utilizaron IA para predecir cómo podría cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas para 2050Mapa de calor de probabilidades de clase del modelo de conjunto para clases menores de tierras cultivables de regadío para 2050 en el escenario de trayectoria “sin cambios” con emisiones moderadas. Crédito: Impacto del cambio climático en la idoneidad de las tierras agrícolas: un estudio de caso de Eurasia interpretable basado en el aprendizaje automático.
  • Los investigadores utilizaron IA para predecir cómo podría cambiar la idoneidad de las tierras agrícolas para 2050Mapa de calor de probabilidades de clase del modelo de conjunto para las principales clases de tierras cultivables de regadío para 2050 en el escenario de trayectoria “sin cambios” con emisiones moderadas. Crédito: Impacto del cambio climático en la idoneidad de las tierras agrícolas: un estudio de caso de Eurasia interpretable basado en el aprendizaje automático.

Los autores concluyen que en 25 años la cantidad de tierra cultivable aumentará, pero se desplazará hacia el norte, y algunas regiones agrícolas actualmente explotadas pueden requerir un mayor riego, lo que plantea riesgos potenciales.

Los autores enfatizan que sus hallazgos se alinean y complementan las recomendaciones del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático, que resaltan la importancia de evaluaciones regionales detalladas para adaptarse a la variabilidad climática y garantizar el suministro de alimentos.

Más información: Valeriy Shevchenko et al, Impacto del cambio climático en la idoneidad de las tierras agrícolas: un estudio de caso de Eurasia interpretable basado en el aprendizaje automático, IEEE Access (2024). DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3358865