AGRICULTURA

Los investigadores miden la fotosíntesis desde el espacio

Como la mayoría de nosotros aprendimos en la escuela, las plantas usan la luz solar para sintetizar dióxido de carbono (CO 2 ) y agua en carbohidratos en un proceso llamado fotosíntesis.

Pero las «fábricas» de la naturaleza no solo nos proporcionan alimentos, sino que también generan conocimientos sobre cómo reaccionarán los ecosistemas ante un clima cambiante y una atmósfera llena de carbono.

Debido a su capacidad para fabricar productos valiosos a partir de compuestos orgánicos como el CO 2 , las plantas se conocen como » productores primarios «. La producción primaria bruta (GPP), que cuantifica la tasa de fijación de CO 2 en las plantas mediante la fotosíntesis, es una métrica clave para rastrear la salud y el rendimiento de cualquier ecosistema basado en plantas.

Un equipo de investigación del Centro para la Innovación Avanzada de Bioenergía y Bioproductos (CABBI) del Departamento de Energía de EE. UU. De la Universidad de Illinois Urbana-Champaign desarrolló un producto para medir con precisión la GPP: el producto SatelLite Only Photosynthesis Estimation Gross Primary Production (SLOPE GPP) en un paso de tiempo diario y resolución espacial a escala de campo.

El equipo aprovechó la supercomputadora Blue Waters, ubicada en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación (NCSA) de la U de I, en su investigación. Su artículo fue publicado en Earth System Science Data en febrero de 2021.

«Cuantificar la velocidad a la que las plantas en un área determinada procesan el CO 2 es fundamental para una comprensión global del ciclo del carbono, la gestión de la tierra terrestre y la salud del agua y el suelo, especialmente dadas las condiciones erráticas de un planeta en calentamiento», dijo Kaiyu Guan, proyecto líder y profesor de NCSA Blue Waters.

«La medición de la fotosíntesis es especialmente pertinente para los ecosistemas agrícolas, donde la productividad de las plantas y los niveles de biomasa están directamente vinculados al rendimiento de los cultivos y, por lo tanto, a la seguridad alimentaria. Nuestra investigación se aplica directamente no solo al servicio de los ecosistemas, sino también al bienestar social», dijo Chongya Jiang, un científico investigador del proyecto.

De particular intriga es la relevancia del monitoreo de la CPE para los ecosistemas agrícolas de bioenergía, donde las «fábricas» de los cultivos están especialmente diseñadas para producir biocombustibles renovables. La cuantificación de la fijación de CO 2 en estos entornos es fundamental para optimizar el rendimiento de campo y contribuir a la bioeconomía global. Los científicos de CABBI, como el investigador del tema de la sostenibilidad Andy VanLoocke, sugieren que estos nuevos datos críticos pueden usarse para restringir las simulaciones de modelos para el potencial de rendimiento de cultivos bioenergéticos.

La tecnología utilizada en este experimento es de vanguardia. Como sugiere su nombre, se deriva puramente de datos de satélite y, por lo tanto, se basa completamente en la observación en lugar de depender de métodos de modelado complejos e inciertos.

Un ejemplo de una tecnología basada en la observación es la fluorescencia de clorofila inducida por el sol (SIF), una señal de luz débil emitida por las plantas que se ha utilizado como un nuevo proxy de la GPP. Inspirado por sus observaciones terrestres de SIF durante años, el grupo de Guan desarrolló un método aún más avanzado para mejorar la estimación de GPP: la integración de un nuevo índice de vegetación llamado «reflectancia de la vegetación en el infrarrojo cercano ajustado al suelo» (SANIRv) con radiación fotosintéticamente activa (PAR ).

SLOPE se basa en esta novedosa integración. SANIRv representa la eficiencia de la radiación solar utilizada por la vegetación, y PAR representa la radiación solar que las plantas pueden utilizar para la fotosíntesis. Ambas métricas se derivan de observaciones satelitales.

A través de un análisis de 49 sitios de AmeriFlux, los investigadores encontraron que PAR y SANIRv se pueden aprovechar para estimar con precisión el GPP. De hecho, el producto SLOPE GPP puede explicar el 85% de las variaciones espaciales y temporales en GPP adquiridas de los sitios analizados, un resultado exitoso y el mejor rendimiento jamás logrado comparado con estos datos de referencia. Como tanto SANIRv como PAR son «solo satélites», este es un logro que los investigadores han estado buscando durante mucho tiempo, pero que ahora se está implementando en un producto GPP operativo.

Los procesos existentes para cuantificar la GPP son ineficientes por tres razones clave: precisión espacial (basada en imágenes), precisión temporal (basada en el tiempo) y latencia (retraso en la disponibilidad de datos). El producto SLOPE GPP creado por el equipo de Guan utiliza imágenes de satélite dos veces más nítidas que la mayoría de los estudios a gran escala (midiendo a 250 metros frente a los típicos> 500 metros) y recupera datos en un ciclo diario, ocho veces más fino que la norma. 

Más importante aún, este nuevo producto tiene entre uno y tres días de latencia, mientras que los conjuntos de datos existentes tienen un retraso de meses o incluso años. Por último, la mayoría de los productos de GPP empleados en la actualidad se basan en análisis, en lugar de observaciones, las métricas que utilizan para calcular el GPP (por ejemplo, humedad del suelo, temperatura, etc.) se derivan de algoritmos en lugar de condiciones del mundo real obtenidas de observaciones satelitales. .

«La fotosíntesis, o GPP, es la base para cuantificar el balance de carbono a nivel de campo. Sin información precisa de GPP, cuantificar otras variables relacionadas con el carbono, como el cambio anual de carbono en el suelo, es mucho menos confiable», dijo Guan. «La supercomputadora Blue Waters hizo posible nuestra computación de peta-bytes.

Usaremos estos datos novedosos de GPP para mejorar significativamente nuestra capacidad de cuantificar la contabilidad del presupuesto de carbono agrícola, y servirá como entrada principal para restringir el modelado del cambio de carbono orgánico del suelo todos los campos que requieren cuantificación de carbono del suelo. Además de los datos de GPP de SLOPE, métodos similares nos permiten generar datos de GPP a una resolución de 10 metros y diaria para permitir incluso una gestión agrícola de precisión en el subcampo «.

Fuente: https://mundoagropecuario.com/

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