Международная команда призывает к новому подходу для оценки потенциала урожайности и разрывов в урожайности сельскохозяйственных культур
Международная команда агрономов призывает к новому подходу для оценки потенциала урожайности и разрывов в урожайности — информации, критически важной для планирования удовлетворения растущего спроса на продовольствие.
Исследователи из Университета Небраски-Линкольна внесли значительный вклад в исследование, опубликованное в журнале Nature Food.
"Мы участвуем в гонке, чтобы накормить мир и попытаться прокормить население имеющимися сельскохозяйственными землями", — сказал Патрисио Грассини, выдающийся профессор агрономии Sunkist и один из авторов статьи.
Для этого необходимы оценки, предсказывающие как потенциал урожайности, определяемый погодой и свойствами почвы, так и разрывы в урожайности — разницу между потенциалом и текущей урожайностью ферм, что указывает на существующий резерв для увеличения производства продовольствия на существующих пахотных землях. Эти оценки необходимы для инвестиций в сельскохозяйственные исследования и разработки как из государственных, так и из частных источников.
Вопрос заключается в том, как лучше всего составлять эти оценки.
В статье Nature Food команда, включающая ученых из Небраски и трех других учреждений, ставит под сомнение широко используемые в настоящее время статистические методы. Помимо Грассини, авторами исследования от Университета Небраски были Фатима Тенорио, Фернандо Арамбуру Мерлос и Хуан Ратталино Эдрейра, профессора-исследователи агрономии.
Например, в США текущие статистические модели склонны чрезмерно полагаться на наилучшие сценарии — самые продуктивные округа с наиболее плодородными почвами в год с наиболее благоприятной погодой, сказал Грассини. Методы также экстраполируют единый потенциал урожайности на большие регионы с широким разнообразием климатов и почв, которые, вероятно, дадут столь же широкий диапазон потенциала урожайности.
"Поэтому, если вы используете этот год в качестве ориентира, вы будете переоценивать свой производственный потенциал, потому что лучший округ с лучшими почвами в лучший год на самом деле не представляет ваш средний климат или вашу наиболее типичную почву в масштабах штата", — пояснил Грассини.
Но в других частях мира — например, в Африке — эти модели могут недооценивать урожайность культур. Там у фермеров может быть ограниченный доступ к ресурсам по сравнению с производителями в других регионах, поэтому они получают урожаи, далекие от того, что может поддерживать климат.
Этот статистический подход также приводит к противоречивым результатам: оценки производственного потенциала почти удваиваются от одного метода к другому. Грассини отметил, что этот подход, продвигаемый в основном географами и статистиками, а не агрономами, был в значительной степени принят, и требуется более тщательный анализ.
Выводы исследовательской группы изложены в статье под названием "Статистические подходы неадекватны для точной оценки потенциала урожайности и разрывов на региональном уровне".
В исследовании сравнивались оценки потенциала урожайности и разрывов в урожайности основных богарных культур США — кукурузы, сои и пшеницы, — полученные с помощью четырех статистических моделей, с оценками, полученными с помощью подхода "снизу вверх" (пространственного масштабирования), основанного на надежном моделировании урожая и локальных данных о погоде и почве, таких как Атлас разрывов урожайности и продуктивности водопользования (GYGA), разработанный в Небраске.
Использованные в исследовании процессно-ориентированные модели урожайности были тщательно проверены на их способность оценивать потенциал урожайности на основе экспериментальных данных от хорошо управляемых культур, выращенных в широком диапазоне условий. Команда обнаружила, что этот подход "снизу вверх", который лучше учитывает долгосрочные данные и региональные вариации, явно превосходит статистические методы.
"Я ожидаю некоторых споров", — сказал Грассини о выводах команды, которые бросают вызов общепринятому мнению.
Подход, рекомендованный командой, должен лучше определять разрывы в урожайности, что "может помочь выявить регионы с наибольшим потенциалом для увеличения производства сельскохозяйственных культур, что, в свою очередь, дает основу для ориентации программ сельскохозяйственных исследований и разработок".
"Это призыв восстановить истину, потому что если мы собираемся использовать эту информацию для формирования политики и наших инвестиций, нам лучше убедиться, что информация достоверна и прошла проверку", — заключил Грассини.