Wissenschaftler der University of Nebraska-Lincoln haben die Kraft des maschinellen Lernens und der groß angelegten Datenanalyse genutzt, um den Global Yield Gap Atlas zu verbessern und damit weltweit Vorteile für landwirtschaftliche Produzenten zu schaffen. Professor Patricio Grassini vom Department of Agronomy and Horticulture der University of Nebraska-Lincoln, der leitende Forscher des Atlas, bezeichnete dies als äußerst spannend. Dank dieser Entwicklung ist es nun möglich, das Ertragspotenzial für jedes einzelne Stück Ackerland auf der ganzen Welt zu schätzen.
Das neue Verfahren bietet Produzenten die Möglichkeit, die aktuelle Produktivität zu benchmarken und die nachhaltige Intensivierung landwirtschaftlicher Systeme auf globaler Ebene zu lenken, so Grassini. Fernando Aramburu-Merlos, ein Forschungsassistent Professor in Agronomie und Gartenbau, leitete die Bemühungen zur Entwicklung eines “Metamodells”, das die Fähigkeit des maschinellen Lernens nutzt, komplexe Informationen zu Boden, Klima und Anbausystemen zusammenzufassen und zu analysieren. Die resultierenden Karten, die sich auf Mais, Weizen und Reis konzentrieren, liefern hochdetaillierte und genaue Informationen darüber, wie viel von einer Kultur an einem bestimmten Ort unter optimalen Bedingungen produziert werden kann.
Das verfeinerte analytische Verfahren wurde von Aramburu-Merlos und Mitautoren in einem kürzlich in der Zeitschrift Nature Food veröffentlichten Artikel erläutert. Die Autoren betonen, dass durch die Verbesserungen in Rechenleistung, räumlichen Informationen zu Boden und Klima sowie die Nutzung von maschinellem Lernen für geospatiale Analysen in den letzten zehn Jahren neue Werkzeuge bereitstehen, um die Grenzen von Bottom-Up- und Top-Down-Ansätzen zu überwinden. Diese neue Herangehensweise ermöglicht es, detaillierte ortsbezogene Daten zum Ertragspotenzial abzurufen und es Landwirten ermöglicht, ihre aktuelle Leistung zu diagnostizieren und Strategien zur Schließung der Lücke zwischen tatsächlicher und potenzieller Produktion zu erkunden, unter Berücksichtigung lokaler klimatischer und Bodenbedingungen. Grassini unterstreicht, dass die verfeinerte Fähigkeit, das Ertragspotenzial abzuschätzen, Regierungen, internationalen Organisationen und Stiftungen eine transparente und objektive Herangehensweise bietet, um zu verstehen, wo die größten Chancen zur Verbesserung des Ertrags bestehen.