В Арканзасе есть ферма, выращивающая сою, кукурузу и рис, которая стремится стать самой передовой фермой в мире. Образцы почвы пропускают через мощные машины для генетического секвенирования их микробов, над головой летают дроны, делающие гиперспектральные изображения сельскохозяйственных культур, и вскоре суперкомпьютеры будут обрабатывать огромные объемы собранных данных.
Ученые из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) Министерства энергетики, работающие с Университетом Арканзаса и Glennoe Farms, надеются, что этот проект, объединяющий молекулярную биологию, биогеохимию, технологии зондирования окружающей среды и машинное обучение, произведет революцию в сельском хозяйстве и создаст устойчивые методы ведения сельского хозяйства, которые принесут пользу как окружающей среде, так и фермам. В случае успеха они предполагают, что смогут снизить потребность в химических удобрениях и повысить поглощение углерода почвой, тем самым улучшив долгосрочную жизнеспособность земли и в то же время повысив урожайность..
Центральным элементом исследования является понимание роли микробов в здоровье почвы.
«Микробы являются важнейшим компонентом здоровья и продуктивности почвы», - сказал ученый Бен Браун. «Понимая, как работают микробы, и изменяя среду, в которой они функционируют, мы можем в конечном итоге создать микробные сообщества для повышения продуктивности почвы. Более того, исследование Berkeley Lab показывает, что здоровые почвы более устойчивы к системным потрясениям, таким как изменение климата, засуха и насекомые».
Ключевой задачей для достижения этих целей является признание значительной пространственной изменчивости свойств почвы в пределах одного поля и между полями. Проект «Умная ферма AR1K» объединил широкий спектр знаний и опыта, чтобы сосредоточиться на ферме площадью 1000 акров недалеко от Штутгарта, штат Арканзас, в качестве испытательного полигона. Проект возглавляют Харуко Уэйнрайт, эксперт по методологиям экологического мониторинга и оценки в области наук о Земле и окружающей среде лаборатории Беркли, и Бен Браун, эксперт в области машинного обучения и микробного анализа в области биологических наук.
Почва: самая сложная экосистема на планете
По прогнозам Организации Объединенных Наций, к 2050 году население мира вырастет до 9,8 миллиарда человек; накормить такое количество людей, что потребуется увеличить производство продуктов питания более чем на 70 процентов. Тем не менее, промышленные методы ведения сельского хозяйства истощили большую часть сельскохозяйственных земель страны из активного углерода и сбалансированной микробной экосистемы. Это отражено в измерениях органического вещества, которое в среднем составляет всего 1-2 процента на большинстве сельскохозяйственных угодий, по сравнению с историческим уровнем около 10 процентов.
«Наши фермеры зависят от большого количества генетически модифицированных семян, удобрений, химических гербицидов и пестицидов, чтобы получить прибыльный урожай», - сказал Джей Макинтайр, менеджер Glennoe Farms. «Для фермера эта зависимость увеличивает затраты и увеличивает экономический риск. Для землевладельца истощенные почвы и химические режимы представляют собой риски как для экономической, так и для экологической устойчивости».
Опираясь на инициативы ENIGMA и Microbes to Biomes лаборатории Беркли, ученые проекта стремятся разработать и оценить микробные добавки, которые можно рассматривать как «пробиотики для почвы», чтобы заменить углерод, фосфор и другие питательные вещества. которые были потеряны. Многократное использование сыпучих удобрений и химикатов на протяжении многих лет истощало почвы и наносило другой ущерб окружающей среде, создавая порочный круг, который делает нынешнюю модель промышленного сельского хозяйства потенциально неустойчивой и все более дорогой по мере того, как появляется все больше и больше химических и сыпучих добавок к удобрениям на основе соли. требуются каждый год.
Более того, мировые запасы фосфора ограничены.
Но лаборатория Беркли занимается поиском микробного решения. «Хорошая новость заключается в том, что существует множество микробов, у которых есть ферменты, называемые фитазами, которые способны повторно растворять неорганический фосфор», который, по сути, представляет собой «остатки» в земле после того, как растения поглощают то, что им нужно, из каменного фосфора. Брауну.
Хотя концепция микробных поправок не нова - действительно, на рынке есть коммерческие продукты - отсутствует прогностическое понимание того, как почвенный микробиом взаимодействует с растениями и влияет на их рост.
«Существуют миллионы видов микробов на кубический сантиметр почвы», - сказал Браун. «Когда вы приближаетесь к корню растения и его внутренним тканям, вы переходите от миллионов к десяткам. Таким образом, растения выполняют исключительную работу по выращиванию своих микробиомов. полезные микробы. Это очень симбиотическое и чрезвычайно сложное взаимодействие, и мы почти ничего о нем не понимаем».
Преодоление 18 порядков
Задача будет заключаться в выяснении причинно-следственных связей между микробными изменениями и ростом растений. «Вы пытаетесь связать события во временных масштабах, относящиеся к молекулам, с событиями, которые происходят в течение шестимесячного вегетационного периода», - сказал Браун. «Вы пытаетесь соединить что-то вроде 18 порядков в пространственно-временных масштабах. Это серьезно нетривиально."
Вот тут-то и появляются дроны
Гиперспектральные датчики на дронах смогут определять отражение света от растений и видеть сотни каналов спектра, от видимого до ближнего инфракрасного. «У человеческого глаза есть только три канала - красный, зеленый и синий», - сказал Уэйнрайт. «Вы можете видеть, выглядит ли лист желтым или зеленым. Но с сотнями каналов вы можете измерить содержание углерода и азота, и вы можете многое сказать о здоровье растений, болезнях растений или химическом составе листьев, и все это влияет на урожайность».
Кроме того, наземные геофизические методы используются для отображения электрических свойств почвы в 3-D, что в значительной степени контролирует микробную активность почвы.
Машинное обучение - это инструмент, который свяжет все данные воедино. «Командный научный подход, впервые примененный в Berkeley Lab, используется для интеграции всей информации в контексте машинного обучения, - сказал Уэйнрайт.«Наша конечная цель - предоставить фермерскому сообществу полезную информацию».
В настоящее время у фермеров нет такой информации, несмотря на то, что появились услуги и продукты, предоставляющие различные решения для «больших данных». «У всех частных компаний есть большой стимул блокировать свои собственные наборы данных, чтобы их нельзя было использовать вместе с другими наборами данных», - сказал Уэйнрайт. «Именно здесь может вмешаться государственный сектор, такой как Berkeley Lab. Мы не заинтересованы в получении прибыли».
Научная проблема является огромной, но не непреодолимой. «Мы думаем, что это решаемая проблема, и мы надеемся доказать это в следующем году», - сказал Браун.
В команду лаборатории Беркли входят Никола Фалько, Крейг Ульрих, Батист Даффлон, Луиза Гласс и Сьюзен Хаббард. Они сотрудничают с Университетом Арканзаса при поддержке Лабораторных исследований и разработок, а также в сотрудничестве с Glennoe Farms, землевладельцами и M2Capital Partners LLC.