Os cientistas agora têm uma nova ferramenta para prever os efeitos futuros das mudanças climáticas na produtividade das safras.

Pesquisadores da Universidade de Illinois estão tentando unir dois tipos de modelos computacionais de safra para se tornarem preditores mais confiáveis ​​da produção agrícola no Cinturão do Milho dos EUA.

"Uma classe de modelos de cultura é baseada na agronomia e a outra está embutida em modelos climáticos ou modelos de sistemas terrestres. Eles são desenvolvidos para diferentes fins e aplicados em diferentes escalas, "diz Kaiyu Guan, um cientista ambiental da Universidade de Illinois e o principal investigador da pesquisa. "Porque cada um tem seus próprios pontos fortes e fracos, nossa ideia simples é combinar os pontos fortes de ambos os tipos de modelos para fazer um novo modelo de cultura com desempenho de previsão aprimorado. "

Guan e sua equipe de pesquisa implementaram e avaliaram um novo modelo de crescimento de milho, representado como o modelo CLM-APSIM, combinando recursos superiores em ambos Community Land Model (CLM) e Agricultural Production Systems sIMulator (APSIM).

"O modelo original de milho em CLM tem apenas três estágios fenológicos, ou ciclos de vida. Faltam alguns estágios importantes de desenvolvimento, como a floração, tornando impossível aplicar algumas tensões críticas, como estresse hídrico ou alta temperatura nesses estágios específicos de desenvolvimento, "diz Bin Peng, um pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Guan e também o autor principal. "Nossa solução está incorporando o esquema de desenvolvimento do ciclo de vida do APSIM, que tem 12 estágios, no modelo CLM. Por meio dessa integração, tensões induzidas por alta temperatura, déficits de água e nitrogênio no solo, pode ser levado em consideração no novo modelo. "

Peng diz que escolheu CLM como a estrutura de hospedagem para implementar o novo modelo porque é mais baseado em processos e pode ser acoplado a modelos climáticos.

"Isso é importante porque a nova ferramenta pode ser usada para investigar o feedback bidirecional entre um agroecossistema e um sistema climático em nossos estudos futuros."

Além de substituir o modelo de fenologia de milho original em CLM pelo modelo APSIM, os pesquisadores fizeram várias outras melhorias inovadoras no novo modelo. Um novo esquema de alocação de carbono e um esquema de simulação do número de grãos foram adicionados, bem como um refinamento do esquema de estrutura do dossel original.

"A melhoria mais atraente é que nosso novo modelo está mais perto de obter o rendimento certo com o mecanismo certo, "diz Guan." O modelo CLM original subestima a biomassa acima do solo, mas superestima o índice de colheita de milho, levando a simulação de rendimento correto aparente com o mecanismo errado. Nosso novo modelo corrigiu essa deficiência no modelo CLM original. "

Peng acrescenta que o esquema fenológico do APSIM é bastante genérico. "Podemos facilmente estender nosso novo modelo para simular os processos de crescimento de outras culturas básicas, como soja e trigo. Isso está definitivamente em nosso plano e já estamos trabalhando nisso.

“Todo o trabalho foi realizado em Blue Waters, um poderoso supercomputador petascale no National Center for Supercomputing Applications (NCSA) no campus da Universidade de Illinois, "diz Peng." Atualmente estamos trabalhando na análise de sensibilidade dos parâmetros e calibração Bayesiana deste novo modelo e também em uma simulação regional de alta resolução sobre o Cinturão do Milho dos EUA, tudo o que não seria possível sem os preciosos recursos computacionais fornecidos pela Blue Waters. "