Selon une nouvelle étude publiée par des chercheurs de l'Université de Leeds, les forêts tropicales peuvent se rétablir deux fois plus vite après la déforestation si leurs sols contiennent suffisamment d'azote. Les recherches, menées pendant des décennies en Amérique centrale, ont révélé que les niveaux d'azote dans le sol sont un facteur essentiel pour déterminer la vitesse de la régénération forestière.

L'étude, que les chercheurs qualifient de plus grande et de plus longue expérience de ce type, a suivi la régénération des forêts après la déforestation et a constaté une corrélation directe entre la teneur en azote du sol et le taux de retour des arbres. Une régénération plus rapide se traduit par une augmentation du stockage du carbone, ce qui souligne le potentiel des forêts à jouer un rôle plus important dans l'atténuation du changement climatique.

« Ce qui se passe sous terre a un impact majeur sur la rapidité avec laquelle les forêts reviennent après le défrichage des terres », a déclaré un chercheur principal de l'Université de Leeds, dont le nom figurait dans le communiqué de presse, mais n'a pas été précisé. Les résultats suggèrent que les stratégies de reboisement devraient se concentrer sur la collaboration avec les processus naturels du sol plutôt que de s'appuyer uniquement sur des engrais artificiels, qui peuvent avoir des conséquences environnementales négatives.

Les implications de cette recherche s'étendent aux approches de reboisement basées sur l'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être entraînés à analyser les données de composition du sol, à prédire les emplacements de plantation optimaux en fonction des niveaux d'azote, et même à surveiller la santé des forêts à distance à l'aide d'images satellite. Cette approche axée sur les données pourrait améliorer considérablement l'efficacité des efforts de reboisement dans le monde entier.

Le concept d'utilisation de l'IA pour optimiser les processus naturels gagne du terrain dans les sciences de l'environnement. Par exemple, des chercheurs développent des modèles d'IA pour prédire la propagation des espèces envahissantes, optimiser la gestion des ressources en eau et même concevoir des pratiques agricoles plus durables. Ces avancées soulignent le potentiel de l'IA à jouer un rôle essentiel dans la résolution de certains des problèmes environnementaux les plus urgents au monde.

Bien que l'étude se soit concentrée sur l'azote, les chercheurs reconnaissent que d'autres facteurs, tels que les régimes de précipitations et la dispersion des graines, influencent également la régénération des forêts. Les recherches futures exploreront l'interaction complexe de ces facteurs afin de développer une compréhension plus globale de la dynamique des écosystèmes forestiers. La prochaine étape consiste à étendre ces résultats à de plus grandes zones géographiques et à tester différentes stratégies de reboisement basées sur la manipulation de l'azote du sol. L'objectif ultime est de développer des méthodes durables et rentables pour restaurer les paysages forestiers dégradés et maximiser leur potentiel de stockage du carbone.