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A equipe de pesquisa desenvolve um modelo para calcular com precisão a produtividade primária bruta (GPP) em plantações de bioenergia usando dados de satélite. – Ciência Diária

Traduzido de Science Daily

Como a maioria de nós aprendeu na escola, as plantas usam a luz solar para sintetizar dióxido de carbono (COdois) e água em carboidratos em um processo chamado fotossíntese. Mas as “fábricas” da natureza não apenas nos fornecem alimentos, mas também geram conhecimento sobre como os ecossistemas irão reagir a um clima em mudança e a uma atmosfera repleta de carbono.

Devido à sua capacidade de fabricar produtos valiosos a partir de compostos orgânicos como o COdois, as plantas são conhecidas como “produtores primários”. Produção primária bruta (GPP), que quantifica a taxa de COdois A fixação em plantas por meio da fotossíntese é uma métrica chave para rastrear a saúde e o desempenho de qualquer ecossistema baseado em plantas.

Uma equipe de pesquisa do Centro de Bioenergia Avançada e Inovação de Bioprodutos do Departamento de Energia dos Estados Unidos (CABBI) da Universidade de Illinois Urbana-Champaign desenvolveu um produto para medir com precisão o GPP: o produto de estimativa de fotossíntese somente SatelLite. Produção primária bruta (SLOPE GPP) em um intervalo de tempo diário e resolução espacial na escala de campo.

A equipe utilizou o supercomputador Blue Waters, localizado no Centro Nacional de Aplicações de Supercomputação (NCSA) da Universidade do Estado de I, em suas pesquisas. Seu artigo foi publicado em Dados científicos do sistema terrestre em fevereiro de 2021.

“Quantificar a velocidade com que as plantas em uma determinada área processam COdois é fundamental para uma compreensão global do ciclo do carbono, da gestão da terra terrestre e da saúde da água e do solo, especialmente dadas as condições erráticas de um planeta em aquecimento “, disse Kaiyu Guan, líder do projeto e professor da Aguas Azules. NCSA.

“A medição da fotossíntese é especialmente relevante para os ecossistemas agrícolas, onde a produtividade das plantas e os níveis de biomassa estão diretamente ligados ao rendimento das colheitas e, portanto, à segurança alimentar. Nossa pesquisa é aplicada diretamente não apenas ao serviço dos ecossistemas, mas também ao bem-estar social”, disse Chongya Jiang, um cientista pesquisador do projeto.

Particularmente intrigante é a relevância do monitoramento de CPE para ecossistemas de bioenergia agrícola, onde as “fábricas” de plantações são especialmente projetadas para produzir biocombustíveis renováveis. Quantificação de COdois A fixação nesses ambientes é crítica para otimizar o desempenho de campo e contribuir para a bioeconomia global. Cientistas do CABBI, como o pesquisador de sustentabilidade Andy VanLoocke, sugerem que esses novos dados críticos podem ser usados ​​para restringir as simulações de modelo para o potencial de rendimento de safras de bioenergia.

A tecnologia usada neste experimento é de última geração. Como o próprio nome sugere, é derivado puramente de dados de satélite e, portanto, é inteiramente baseado na observação, em vez de depender de métodos de modelagem complexos e 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: integrando um novo índice de vegetação chamado “refletância de vegetação próxima ao infravermelho ajustada ao solo” (SANIRv) com radiação fotossinteticamente ativa ( PAR).

SLOPE baseia-se nessa integração inovadora. SANIRv representa a eficiência da radiação solar usada pela vegetação e PAR representa a radiação solar que as plantas podem usar para a fotossíntese. Ambas as métricas são derivadas de observações de satélite.

Por meio de uma análise de 49 sites AmeriFlux, os 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 em comparação com esses dados de referência. Como o SANIRv e o PAR são “apenas satélites”, essa é uma conquista que os pesquisadores vêm procurando há muito tempo, mas só agora está sendo implementada em um produto GPP funcional.

Os processos existentes para quantificar o GPP são ineficientes por três motivos principais: precisão espacial (com base na imagem), precisão temporal (com base 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 de grande escala (medindo a 250 metros em comparação com o típico> 500 metros) e recupera dados em um ciclo diário, oito vezes mais preciso do que o normal. Mais importante, este novo produto tem entre um e três dias de latência, enquanto os conjuntos de dados existentes demoram meses ou mesmo anos. Finalmente, a maioria dos produtos GPP empregados hoje são baseados em análises, ao invés de observações, as métricas que eles usam para calcular GPP (por exemplo, umidade do solo, temperatura, etc.) são derivadas de algoritmos em vez de condições do mundo real obtidas de satélites. observações.

“A fotossíntese, ou GPP, é a base para quantificar o balanço de carbono no nível de campo. Sem informações precisas do GPP, quantificar outras variáveis ​​relacionadas ao carbono, como a mudança anual de carbono no 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 melhorar 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 todos os campos que requerem quantificação de carbono do solo. Além dos dados SLOPE GPP, métodos semelhantes nos permitem gerar dados GPP com uma resolução de 10 metros e diariamente para permitir um manejo agrícola de precisão no subcampo. “.



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