リーズ大学の研究者らが発表した新たな研究によると、熱帯林は、土壌に十分な窒素が含まれていれば、森林破壊後の回復が2倍の速さになる可能性があるという。中央アメリカで数十年にわたって行われたこの研究により、土壌中の窒素レベルが森林再生の速度を決定する上で重要な要素であることが明らかになった。

研究者らがこの種のものとしては最大かつ最長の実験と呼ぶこの研究では、森林破壊後の森林回復を追跡し、土壌中の窒素含有量と樹木の回復速度との間に直接的な相関関係があることを発見した。再生が速ければ、炭素隔離が増加し、森林が気候変動の緩和においてより大きな役割を果たす可能性が強調される。

「土地が伐採された後、森林がどれだけ早く回復するかは、地中で何が起こるかに大きく影響されます」と、プレスリリースに名前が記載されていたが特定されなかったリーズ大学の主任研究者は述べた。この調査結果は、再植林戦略は、負の環境影響をもたらす可能性のある人工肥料だけに頼るのではなく、自然の土壌プロセスを利用することに焦点を当てるべきであることを示唆している。

この研究の意義は、AI主導の再植林アプローチにも及ぶ。機械学習アルゴリズムは、土壌組成データを分析し、窒素レベルに基づいて最適な植栽場所を予測し、衛星画像を使用して森林の健康状態を遠隔で監視するように訓練することができる。このデータ駆動型のアプローチは、世界中の再植林活動の効率と効果を大幅に向上させる可能性がある。

自然プロセスを最適化するためにAIを使用するという概念は、環境科学において支持を得ている。たとえば、研究者らは、侵略的外来種の拡散を予測し、水資源管理を最適化し、より持続可能な農業慣行を設計するためのAIモデルを開発している。これらの進歩は、AIが世界で最も差し迫った環境問題のいくつかに対処する上で重要な役割を果たす可能性を強調している。

この研究は窒素に焦点を当てているが、研究者らは、降雨パターンや種子の散布など、他の要因も森林再生に影響を与えることを認めている。今後の研究では、これらの要因の複雑な相互作用を調査し、森林生態系のダイナミクスをより包括的に理解することを目指す。次のステップでは、これらの調査結果をより広い地理的領域に拡大し、土壌窒素操作に基づくさまざまな再植林戦略をテストする。最終的な目標は、劣化した森林景観を回復し、炭素隔離の可能性を最大化するための持続可能で費用対効果の高い方法を開発することである。