Die North Carolina State University arbeitet an einer vielversprechenden Forschung, die die Landwirtschaft in Bangladesch grundlegend verändern könnte. Durch die Kombination von Satellitenbildern mit maschinellem Lernen zielt diese Studie darauf ab, die Reisproduktion in einem Land zu optimieren, in dem dieses Getreide für die Wirtschaft und zum Füllen von Tellern geradezu lebenswichtig ist. Ein Projekt, das nicht nur für Bangladesch, sondern auch im weltweiten Kampf gegen die Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft von Bedeutung ist.
Warum ist Reis in Bangladesch so wichtig?
Bangladesch ist der drittgrößte Reisproduzent der Welt. Für sie ist Reis nicht nur ein Lebensmittel, das 90 % der Bangladescher täglich essen. Es ist auch ein großer Teil ihrer Wirtschaft: Es macht rund ein Sechstel des nationalen BIP aus. Wenn also die Reisproduktion beeinträchtigt wird, hat das direkte Auswirkungen auf die Ernährungs- und Wirtschaftssicherheit.
Doch nun steht das Land aufgrund des Klimawandels vor enormen Herausforderungen. Bangladesch gilt angesichts dieser klimatischen Umwälzungen als sechstgefährdetstes Land und sieht seine landwirtschaftliche Produktion durch extreme Wetterphänomene bedroht, die die üblichen Erntezyklen stören.
Wenn alte Methoden an ihre Grenzen stoßen
Bisher stützte sich die Überwachung der Reisproduktion auf Daten, die direkt vor Ort gesammelt wurden. Doch laut Varun Tiwari (dem Hauptautor der Studie) ist diese Methode „zeitaufwändig und erfordert viele Hände“. Darüber hinaus ist die Ausweitung dieser Daten auf das gesamte Land nicht immer präzise. Diese alten Methoden hindern Entscheidungsträger daran, in Fragen des Exports, Imports oder sogar der Erntepreise schnell zu reagieren.
Um diese Probleme zu umgehen, mischte das Team Satellitendaten und vor Ort gesammelte Informationen. Dieses Hybridmodell ermöglicht eine genaue Bewertung der Pflanzenproduktivität zwischen 2002 und 2021. Die ersten Ergebnisse sind recht ermutigend: Mit einer Genauigkeit zwischen 90 % und 92 % und einer auf 2 % reduzierten Fehlerquote bietet dieses Modell ein leistungsstarkes Werkzeug Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Ressourcen.
Was wäre, wenn wir größer denken würden?
Diese vom Team entwickelte Methode kann sich auch anderswo als in Bangladesch bewähren. Tiwari erklärt, wenn wir ähnliche Datensätze in anderen Agrarregionen der Welt erhalten könnten, könnte dieses Modell dort eingesetzt werden, um die Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Klimawandel zu verbessern.
-Mit dieser höheren Präzision bei den Produktionsschätzungen könnten Entscheidungsträger effektiver handeln, indem sie mehr Ressourcen zuweisen oder an neue klimatische Bedingungen angepasste Sorten einführen. Die großen Überschwemmungen, die Bangladesch im Jahr 2024 heimgesucht haben (und die Ernte erheblich geschädigt haben), zeigen deutlich, dass die Einführung dieser Art von Innovation dringend erforderlich ist.
Letztendlich unterstreicht diese Studie, wie wichtig es ist, genaue Schätzungen darüber zu haben, dass jede Entscheidung erhebliche Auswirkungen auf die globale Ernährungssicherheit haben kann. Während die Welt weiterhin gegen die Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft kämpft, ebnet diese Studie den Weg für eine bessere Bewirtschaftung lebenswichtiger natürlicher Ressourcen.
Die Möglichkeit, dieses Modell auf verschiedene Regionen anzupassen, bietet eine positive Aussicht auf die Stärkung der landwirtschaftlichen Widerstandsfähigkeit auf der ganzen Welt. Durch die Kombination fortschrittlicher Technologie und lokalem Know-how können wir nicht nur die landwirtschaftliche Produktivität steigern, sondern auch eine nachhaltige Ernährungssicherheit für unsere Kinder und Enkel gewährleisten.
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