La Importancia de los suelos en las predicciones de la productividad de los cultivos a escala global.

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Usos del Suelo/vegetación real de los suelos del mundo. Fuente: Helmholtz Community of German Research Centres.

 Hoy os ofrecemos otra información que pudo haberse publicado hace mucho más de treinta años. De hecho la podíamos haber redactado cientos de expertos en edafología hace casi un siglo. ¿Expertos?. ¡Tampoco debemos ser muy exigentes!: basta con un alumno universitario mediocre. Ahora bien, para la grandiosa revista Nature resulta ser una novedad. ¡Colosal equipo de revisores!. Dentro de poco nos informarán de que se acaba de descubrir que el Neolítico consistió en el descubrimiento de la agricultura por parte de algunos de nuestros antecesores paleolíticos. ¡Bravo, genial, colosal, idea digna de Einstein!.  ¿Qué pretenden los autores (ya que los revisores, una vez más, demuestran una supina ignorancia ¿Triásica?). Pues bien, al margen de publicar y vanagloriarse de tanta estupidez, hacer ver a la comunidad científica que no entienden nada de edafología, que se necesita prestar una mayor atención a los suelos y la recolección de su información, si queremos “correr” modelos agroclimáticos más precisos. Y eso lo sabe hasta un becario que acabe de entrar hace un par de semanas en el IIAS. Veamos si me explico, ya que también aparece el JRC de la UE. Hará unos 25 años, que me incorporé a un grupo de expertos de la Unión Europea, con vistas a mejorar el mapa de Suelos de Europa en el contexto de un macro-proyecto continental denominado MARS. ¿Qué significan tales siglas”: “Monitorización de la agricultura por sensores Remotos”, y recalquemos que haciendo uso de  modelos agroclimáticos. Y para alcanzar tal objetico se demandaba información de suelos armonizada a escala continental.  Aquello termino hará unos 20 años.   Pues bien la rabiosa, furiosa y furibunda novedad de este estudio estriba en reconocer lo mismo a escala global y, reescribiendo falazmente la historia …..escribir  haciendo pensar al lector inexperto que son pioneros por haber descubierto que la producción de los cultivos no solo depende del clima, sino también de los tipos de suelos sobre los que crecen, algo que aunque se sabía desde hace unos 10.000 años, algunos/muchos parecen ¡haberlo olvidado!. Y para rematar tan espeluznante hallazgo, nos informan que cuando se fertilizan y riegan los suelos, su tipología influye menos que si no se hace. ¡Glorioso!. Eso sí, reconocen que los suelos menos fertilizados y pobremente o nada irrigados suelen acaecer en los países más pobres. Por lo menos ¡han visionado algo de TV!.

 La verdadera cuestión a responder, sería como tras haberse gastado enormes sumas de dinero en modelizaciones de esta guisa, nadie se había percatado hasta ahora que los modelos agroclimáticos, a cualquier escala, reclaman más datos que los climáticos, y entre ellos lógicamente los de suelos. Alguna vez he dicho en broma que en Europa parecía no quedar vida inteligente, y tras leer esta noticia la hago extensiva hasta sus supuestas mentes pensantes y próceres de la ciencia continental. ¡Qué lástima!. He traducido el texto de la nota de prensa de estos sacerdotes del paleolítico al cristiano, con vistas a que podías entender, la magnitud de este descubrimiento en todas sus vertientes y que cambiarán el mundo, garantizando de paso la soberanía alimentaria.    El artículo también podéis leerlo en acceso abierto, pinchando sobre el enlace del resumen.

 Y antes de dar paso a la noticia fijaros en la siguiente frase: “En los modelos de cultivos, como en la realidad, los suelos tienen la capacidad de amortiguar o amplificar los efectos del clima”. Reiteremos: “En los modelos de cultivos, como en la realidad”. ¿Y si los resultados de los modelos de cultivo no concuerdan con la realidad?. ¿Qué debemos creernos?: ¿La realidad o las predicciones de un modelo que debiera dar cuenta de ella?. Tengan por seguro que estos modelizadores defenderán los modelos, ya que la realidad virtual es políticamente correcta pero la que vivimos/sufrimios los demás puro espejismo de nustra supina ignorancia.

Pasen pues y lean la antología del disparate publicada en verano de 2016. Lo dicho….

la fuga de cerebros se ha convertido en pandemia global”.

Pesen, lean y diviértanse de lo lindo…….

Juan José Ibáñez

Better soil data key for future food security; by Staff Writers; Rome, Italy (SPX) Jun 24, 2016

To project how much food can be produced in the future, researchers use agricultural models that estimate crop yield, or how much of a crop can be produced in a certain amount of space. These models take into account factors like climate and weather variability, irrigation, fertilizer, and soil type. A new study published in the journal Nature Communications shows that the type of soil used in such a model can often outweigh the effects of weather variability - such as year to year changes in rainfall and temperature.

Para proyectar a cantidad de alimentos puede producirse en el futuro, los investigadores utilizan modelos agrícolas que estiman el rendimiento del cultivo, o la cantidad de un cultivo se puede producir en una determinada extensión de espacio. Estos modelos tienen en cuenta factores como el clima y la variabilidad del clima, riego, fertilizantes, y el tipo de suelo. Un nuevo estudio publicado en la revista Nature Communications muestra como el tipo de suelo utilizado en un modelo de este tipo a menudo pueden sobrepasar los efectos de la variabilidad meteorológica – como las fluctuaciones anuales en la precipitación y la temperatura.

The study is the first global assessment of the importance of soils in global crop models. In particular, it shows that for yield projections in regions that use little fertilizer or irrigation – often poorer regions with many small farms – crop yield variability related to soil type can be larger than yield variability due to weather. In places where farmers use a large amount of fertilizer, the impact of soil type was smaller.

El presente estudio resulta ser la primera evaluación global de la importancia de los suelos en los modelos globales de los cultivos. En particular, se muestra que para las proyecciones de rendimiento en las regiones que utilizan pocos fertilizantes o riego – a menudo las regiones más pobres con muchas granjas pequeñas – la variabilidad del rendimiento de los cultivos relacionados con el tipo de suelo puede ser mayor que la variabilidad del rendimiento debido al mal tiempo. En los lugares donde los agricultores utilizan una gran cantidad de fertilizante, el impacto del tipo de suelo era más pequeño.

In extreme cases, climate change impacts on yield can be either negative or positive depending on the soil type chosen for the simulation. This has big implications for any recommended changes in crop and soil management to better adapt to future climate impacts,” says IIASA and LMU Munich researcher Christian Folberth, who led the study.

En casos extremos, los efectos del cambio climático sobre el rendimiento puede ser negativo o positivo dependiendo del tipo de suelo elegido para la simulación. Tal hecho tiene grandes implicaciones para cualquier cambio en los cultivos y/o el manejo del suelo que se recomienden con vistas a adaptarse mejor a los impactos de los climáticos futuros,” dice IIASA y la LMU Munich investigador C. Folberth, que dirigió el estudio.

“In crop models, as in reality, soils have the capacity to buffer or amplify climate impacts, for example through the provision of water during the early stages of a drought. Generally, when global crop modelers use soil data, only one soil type in each location (or grid cell) is used, even though there may be more than 30 different soil types occurring in that location according to the soil dataset.

En los modelos de cultivos, como en la realidad, los suelos tienen la capacidad de amortiguar o amplificar los efectos del clima, por ejemplo a través de la provisión de agua durante las primeras etapas de una sequía. En general, cuando los modeladores utilizan datos sobre el suelo, sólo se utiliza un tipo de suelo en cada ubicación (o celda de la cuadrícula), a pesar de que puede haber más de 30 tipos de suelo diferentes decacuerdo a la información edafológica disponible.

Since we do not know which soil is cultivated, and which crops are grown on which soils, there is a large uncertainty associated with the choice of the soil used in the simulation. So far, since only one soil would be simulated, this uncertainty has not been quantified at the global level,” explains study co-author Marijn van der Velde, from the European Commission’s Joint Research Centre (JRC).

Dado que no sabemos cuál el tipo de suelo concreto que se cultiva, como tampoco las plantas que crecen en estos sistemas agrícolas, existe una gran incertidumbre asociada a la elección del suelo utilizado en la simulación. Hasta el momento, ya que sólo un tipo de suelo podría ser considerado en el modelo de simulación, esta incertidumbre no se ha sido cuantificada a nivel mundial hasta la fecha “, explica el coautor del estudio Marijn van der Velde, del Centro Común de Investigación de la Comisión Europea (JRC).

In addition, the researchers say, global crop models often do not include soil management for climate resilience, nutrient management, or erosion control, all factors that can affect yield.

Adicionalmente, dicen los investigadores, los modelos globales de los cultivos a menudo no incluyen el manejo del suelo para la resistencia al cambio climático, la gestión de nutrientes, o el control de la erosión, todos  ellos factores que pueden influir en los rendimiento.

“This study shows that soils contribute significant uncertainty to our models, besides the uncertainty arising from the models themselves and climate data. The difference is that reducing the uncertainty about climate is a very difficult task, but reducing the uncertainty from soil type is something we can do quickly with a relatively low cost,” says IIASA Ecosystems Services and Management Program Director Michael Obersteiner. “This study gives decision makers a clear call to invest in improved soil observations.”

Este estudio muestra que los suelos contribuyen significativamente  alas incertidumbres lamentablemente asociadas a nuestros modelos globales, además de la incertidumbre intrínseca inherente a estos modelos informáticoas, asi como los datos climáticos disponibles. La diferencia es que la reducción de la incertidumbre sobre el clima es una tarea muy difícil, pero la reducción de la incertidumbre del tipo de suelo es algo que puede hacer rápidamente con un costo relativamente bajo “, dicen los servicios de los ecosistemas y el director del Programa de Gestión de Michael Obersteiner IIASA. “Este estudio da a los tomadores de decisiones un claro llamado a invertir en la mejora de las observaciones del suelo.”

The findings also underscore that most uncertainty centers around regions that are potentially the most vulnerable to climate change impacts on food production. The researchers say that further research is needed to add detailed soil and cropland data to global climate and crop production models.

Los resultados también ponen de manifiesto que la mayor incertidumbre se centra en regiones que son potencialmente los más vulnerables a los impactos del cambio climático en la producción de alimentos. Los investigadores dicen que se necesita más investigación para agregar datos detallados de suelos y tierras de cultivo a los modelos globales de producción de clima y las cosechas.

Folberth C, Skalsky R, Moltchanova E, Balkovic J, Azevedo L, Obersteiner M, van der Velde M (2016). Uncertainty in soil data can outweigh climate impact signals in crop yield simulations. Nature Communications doi: 10.1038/NCOMMS11872

Artículo en acceso abierto

Uncertainty in soil data can outweigh climate impact signals in global crop yield simulations

Christian Folberth1,2, Rastislav Skalsky ´1,3, Elena Moltchanova1,4, Juraj Balkovic ˇ1,5, Ligia B. Azevedo1, Michael Obersteiner1 & Marijn van der Velde6

Global gridded crop models (GGCMs) are increasingly used for agro-environmental assessments and estimates of climate change impacts on food production. Recently, the influence of climate data and weather variability on GGCM outcomes has come under detailed scrutiny, unlike the influence of soil data. Here we compare yield variability caused by the soil type selected for GGCM simulations to weather-induced yield variability. Without fertilizer application, soil-type-related yield variability generally outweighs the simulated inter-annual variability in yield due to weather. Increasing applications of fertilizer and irrigation reduce this variability until it is practically negligible. Importantly, estimated climate change effects on yield can be either negative or positive depending on the chosen soil type. Soils thus have the capacity to either buffer or amplify these impacts. Our findings call for improvements in soil data available for crop modelling and more explicit accounting for soil variability in GGCM simulations.

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