Kaiyu Guan da CABBI (à esquerda) e Chongya Jiang esperam alavancar seu produto SLOPE GPP de ponta não apenas para o avanço da ciência agrícola, mas para o bem-estar da humanidade. Usando preciso, dados de satélite oportunos para medir a ingestão de CO2 das plantações, a equipe de pesquisa pode avaliar a saúde geral e a produtividade dos ecossistemas de bioenergia. Crédito:Centro de Inovação em Bioenergia Avançada e Bioprodutos (CABBI)
Como a maioria de nós aprendeu na escola, as plantas usam a luz solar para sintetizar dióxido de carbono (CO 2 ) e água em carboidratos em um processo chamado fotossíntese. Mas as "fábricas" da natureza não apenas nos fornecem alimentos - também geram percepções sobre como os ecossistemas vão reagir a um clima em mudança e a uma atmosfera repleta de carbono.
Por causa de sua capacidade de fazer produtos valiosos a partir de compostos orgânicos como o CO 2 , as plantas são conhecidas como "produtores primários". Produção primária bruta (GPP), que quantifica a taxa de CO 2 fixação em plantas através da fotossíntese, é uma métrica chave para monitorar a saúde e o desempenho de qualquer ecossistema baseado em plantas.
Uma equipe de pesquisa com o Centro de Bioenergia Avançada e Inovação de Bioprodutos do Departamento de Energia dos EUA (CABBI) da Universidade de Illinois Urbana-Champaign desenvolveu um produto para medir com precisão o GPP:o produto SatelLite Only Photosynthesis Estimation Gross Primary Production (SLOPE GPP) em um passo de tempo diário e resolução espacial em escala de campo.
A equipe aproveitou o supercomputador Blue Waters, alojado no Centro Nacional de Aplicações de Supercomputação da Universidade de I (NCSA), em suas pesquisas. Seu artigo foi publicado em Dados de ciência do sistema terrestre em fevereiro de 2021.
"Quantificar a taxa na qual as fábricas em uma determinada área processam CO 2 é fundamental para uma compreensão global do ciclo do carbono, gestão de terras terrestres, e saúde da água e do solo - especialmente dadas as condições erráticas de um planeta em aquecimento, "disse Kaiyu Guan, líder do projeto e professor do NCSA Blue Waters.
"Medir a fotossíntese é especialmente pertinente aos ecossistemas agrícolas, onde a produtividade da planta e os níveis de biomassa estão diretamente ligados ao rendimento da colheita e, portanto, à segurança alimentar. Nossa pesquisa se aplica não apenas aos serviços ecossistêmicos, mas também o bem-estar social, "disse Chongya Jiang, um cientista pesquisador do projeto.
De particular intriga é a relevância do monitoramento GPP para ecossistemas agrícolas de bioenergia, onde as "fábricas" das plantações são especialmente projetadas para produzir biocombustíveis renováveis. Quantificando CO 2 a fixação nesses ambientes é fundamental para otimizar o desempenho de campo e contribuir para a bioeconomia global. Cientistas do CABBI, como o pesquisador do Tema de Sustentabilidade Andy VanLoocke, sugerem que esses novos dados críticos podem ser usados para restringir as simulações do modelo para os potenciais de produção de culturas de bioenergia.
A tecnologia usada neste experimento é de ponta. Como o nome sugere, é puramente derivado de dados de satélite, e, portanto, completamente baseado em observação, em oposição a depender de complexos, métodos de modelagem incertos.
Um exemplo de tecnologia baseada em observação é a fluorescência da clorofila induzida pelo sol (SIF), um sinal de luz fraco emitido por plantas que tem sido usado como um novo proxy para GPP. Inspirado por suas observações terrestres de anos de SIF, O grupo de Guan desenvolveu um método ainda mais avançado para melhorar a estimativa de GPP:integrar um novo índice de vegetação denominado "refletância da vegetação no infravermelho próximo ajustada pelo solo" (SANIRv) com radiação fotossinteticamente ativa (PAR).
O SLOPE é construído com base nessa integração inovadora. SANIRv representa a eficiência da radiação solar utilizada pela vegetação, e PAR representa a radiação solar que as plantas podem realmente usar para a fotossíntese. Ambas as métricas são derivadas de observações de satélite.
Por meio de uma análise de 49 sites AmeriFlux, pesquisadores descobriram que PAR e SANIRv podem ser aproveitados para estimar com precisão o GPP. Na verdade, o produto SLOPE GPP pode explicar 85% das variações espaciais e temporais em GPP adquiridas dos locais analisados - um resultado bem-sucedido, e o melhor desempenho já alcançado com base nesses dados padrão-ouro. Como SANIRv e PAR são "apenas satélite, "esta é uma conquista que os pesquisadores buscam há muito tempo, mas que só agora está sendo implementada em um produto GPP operacional.
Os processos existentes para quantificar o GPP são ineficientes por três razões principais:precisão espacial (baseada em imagem), precisão temporal (baseada no tempo), e latência (atraso na disponibilidade de dados). O produto SLOPE GPP criado pela equipe de Guan usa imagens de satélite duas vezes mais nítidas do que a maioria dos estudos em grande escala (medindo a 250 metros versus o típico> 500 metros) e recupera dados em um ciclo diário, oito vezes mais refinado do que o normal. Mais importante, este novo produto tem latência de um a três dias, ao passo que os conjuntos de dados existentes atrasam meses ou mesmo anos. Finalmente, a maioria dos produtos de GPP empregados hoje são baseados em análise, em vez de observação, as métricas que eles usam para calcular o GPP (por exemplo, umidade do solo, temperatura, etc.) são derivados de algoritmos em vez de condições do mundo real obtidas a partir de observações de satélite.
"Fotossíntese, ou GPP, é a base para quantificar o orçamento de carbono em nível de campo. Sem informações precisas de GPP, quantificar outras variáveis relacionadas ao carbono, como a mudança anual de carbono do solo, é muito menos confiável, - disse Guan. - O supercomputador Blue Waters tornou possível a nossa computação de peta-bytes. Usaremos esses novos dados GPP para avançar significativamente nossa capacidade de quantificar a contabilidade do orçamento de carbono agrícola, e servirá como uma entrada principal para restringir a modelagem da mudança do carbono orgânico do solo para cada campo que requer a quantificação do carbono do solo. Além dos dados SLOPE GPP, métodos semelhantes nos permitem gerar dados GPP em resolução de 10 metros e diária para permitir até mesmo o gerenciamento agrícola de precisão no subcampo. "
