Согласно новому исследованию, опубликованному исследователями из Университета Лидса, тропические леса могут восстанавливаться в два раза быстрее после вырубки, если их почвы содержат достаточное количество азота. Исследование, проводившееся на протяжении десятилетий в Центральной Америке, показало, что уровень азота в почве является критическим фактором, определяющим скорость восстановления леса.
Исследование, которое исследователи называют самым масштабным и продолжительным экспериментом в своем роде, отслеживало восстановление лесов после вырубки и обнаружило прямую взаимосвязь между содержанием азота в почве и скоростью возвращения деревьев. Более быстрое восстановление приводит к увеличению секвестрации углерода, что подчеркивает потенциал лесов в повышении их роли в смягчении последствий изменения климата.
"То, что происходит под землей, оказывает огромное влияние на то, как быстро леса возвращаются после расчистки земель", - сказал ведущий исследователь из Университета Лидса, чье имя было указано в пресс-релизе, но не уточнено. Полученные данные свидетельствуют о том, что стратегии лесовосстановления должны быть сосредоточены на работе с естественными почвенными процессами, а не полагаться исключительно на искусственные удобрения, которые могут иметь негативные экологические последствия.
Последствия этого исследования распространяются на подходы к лесовосстановлению, основанные на искусственном интеллекте. Алгоритмы машинного обучения можно обучать анализировать данные о составе почвы, прогнозировать оптимальные места для посадки на основе уровня азота и даже удаленно отслеживать состояние лесов с помощью спутниковых снимков. Этот подход, основанный на данных, может значительно повысить эффективность и результативность усилий по лесовосстановлению во всем мире.
Концепция использования искусственного интеллекта для оптимизации природных процессов набирает обороты в науке об окружающей среде. Например, исследователи разрабатывают модели искусственного интеллекта для прогнозирования распространения инвазивных видов, оптимизации управления водными ресурсами и даже разработки более устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Эти достижения подчеркивают потенциал искусственного интеллекта в решении некоторых из наиболее острых экологических проблем в мире.
Хотя исследование было сосредоточено на азоте, исследователи признают, что другие факторы, такие как режим осадков и распространение семян, также влияют на восстановление лесов. Будущие исследования будут посвящены изучению сложного взаимодействия этих факторов для разработки более полного понимания динамики лесных экосистем. Следующий шаг включает в себя масштабирование этих результатов на более крупные географические районы и тестирование различных стратегий лесовосстановления, основанных на манипулировании азотом в почве. Конечная цель состоит в разработке устойчивых и экономически эффективных методов восстановления деградированных лесных ландшафтов и максимизации их потенциала секвестрации углерода.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment