Вычислительные модели, отслеживающие круговорот углерода в агроэкосистеме, обладают огромным потенциалом для развития точного земледелия, повышения урожайности сельскохозяйственных культур и информирования об устойчивых методах ведения сельского хозяйства. Поэтому американские ученые разработали модель, которая отслеживает циклические потоки энергии, воды, углерода и питательных веществ в агроэкосистеме. Исследование опубликовано в журнале Agricultural and Forest Meteorology.
Ученые из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США) использовали передовую агроэкосистемную модель ecosys, которая учитывает самые сложные механизмы для моделирования циклических потоков энергии, воды, углерода и питательных веществ в агроэкосистеме. Исследователи применили инновационный подход слияния данных, который объединяет передовые модели с данными наблюдений. Этот метод позволил им перепроверить результаты моделирования, ограничить неопределенные параметры и гарантировать, что модель может сохранять данные о процессах, управляющих углеродным циклом на всех этапах.
При разработке модели специалисты использовали подробные данные о распределении углерода, полученные за 10 лет. Эти данные показывают, как растения выделяют углерод, который поступает к ним в процессе фотосинтеза, — сколько идет к стеблю, сколько к корням, сколько к листьям. Особого внимания заслуживает тот факт, что исследователи также использовали данные спутникового наблюдения. Немного ранее они разработали алгоритм оценки фотосинтеза по спутниковым данным.
Цель команды состоит в том, чтобы использовать этот разработанный метод слияния данных в качестве основы для точной количественной оценки углеродного бюджета в любом масштабе, а также для реализации грамотного управления ресурсами на фермах. Благодаря своей разработке они надеются помочь фермерам не только максимизировать свою урожайность, но и лучше поддерживать свою землю и ее углеродный уровень.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
