Une nouvelle étude menée par l’Université du Minnesota souligne l’importance de la rotation des cultures maïs-soja pour augmenter les rendements agricoles et s’adapter au changement climatique. La recherche souligne comment cette pratique peut aider les agriculteurs à faire face à la hausse des températures et aux phénomènes météorologiques extrêmes.
Une étude récente menée par des chercheurs de l'Université du Minnesota Twin Cities fournit des informations précieuses sur les avantages de l'alternance des cultures de maïs et de soja, en particulier face au changement climatique. Les résultats sont les suivants publié dans la revue à comité de lecture Global Change Biology.
La hausse des températures et la multiplication des phénomènes météorologiques extrêmes constituent une menace importante pour la sécurité alimentaire mondiale, ce qui souligne la nécessité de pratiques agricoles durables. La rotation des cultures, qui consiste à alterner les cultures dans un même champ, s’est avérée bénéfique. Cependant, cette nouvelle étude révèle à quel point ces avantages sont sensibles aux conditions climatiques.
L'étude montre que le maïs bénéficie de la rotation dans les régions plus froides, tandis que le soja bénéficie davantage des régions plus chaudes. De plus, le réchauffement en dehors de la saison de croissance diminue les avantages du rendement du maïs, tandis que le réchauffement en saison de croissance améliore le rendement du soja.
« Le maïs et le soja pourraient connaître à l'avenir des changements différents en termes de rotation des cultures, ce qui peut aider les agriculteurs américains à prendre des décisions plus éclairées face au réchauffement climatique », a déclaré le premier auteur Junxiong Zhou, doctorant au Département des bioproduits et de l'ingénierie des biosystèmes (BBE) de l'Université du Minnesota, dans un article publié dans le journal The Guardian. communiqué de presse.
L’étude a utilisé des données satellite et un « modèle de forêt causale », une méthode sophistiquée d’apprentissage automatique, pour estimer les avantages de la rotation des cultures dans divers scénarios climatiques dans le Midwest américain. Ce modèle a permis aux chercheurs de comprendre les relations de cause à effet dans les données à un niveau granulaire.
« Des millions d’observations par satellite et des modèles avancés d’apprentissage automatique nous permettent de quantifier les impacts climatiques sur les avantages de la rotation des cultures au niveau des sous-champs dans le Midwest », a ajouté l’auteur principal Zhenong Jin, professeur associé au BBE.
Les experts agricoles estiment que cette étude souligne la puissance de l’apprentissage automatique dans l’estimation des effets à grande échelle des pratiques agricoles.
« Cette étude démontre le grand potentiel de l'apprentissage automatique interprétable pour estimer les effets à grande échelle des pratiques de gestion agricole », a ajouté David Mulla, professeur et titulaire de la chaire Larson en ressources en sol et en eau au College of Food, Agricultural and Natural Resource Sciences de l'Université du Michigan, et chercheur principal à l'AI Institute for Climate-Land Interactions, Mitigation, Adaptation, Tradeoffs and Economy (AI-CLIMATE).
À l’avenir, les chercheurs souhaitent élargir leur étude pour inclure les rotations de cultures diversifiées à long terme et leurs interactions avec les climats toutes saisons. D’autres études exploreront la gestion des cultures au niveau du champ, en se concentrant sur le cycle des nutriments et la dynamique des ravageurs dans des scénarios climatiques changeants.
La recherche est le fruit d’un effort collaboratif, incluant les contributions de Peng Zhu de l’Université de Hong Kong et de Dan M. Kluger et David B. Lobell de l’Université de Stanford.