Evaluación del potencial de productividad de la tierra en Bielorrusia

Nota: Este proyecto se realizó con el apoyo del Programa Conjunto de Cooperación en Investigación de la Alianza de Organizaciones Científicas Internacionales (ANSO, por sus siglas en inglés) en el marco de la Iniciativa de la Franja y la Ruta.

Antecedentes del proyecto

La preparación y fusión de datos se realizaron utilizando Sentinel Hub y Google Earth Engine. Las muestras de entrenamiento se etiquetaron utilizando conjuntos de datos públicos, publicaciones e interpretación visual. Posteriormente, se empleó el método de aprendizaje supervisado OBIA-RF (Object-Oriented Random Forest) para clasificar y extraer características de la cobertura del suelo a partir de los conjuntos de datos agrícolas y forestales. Finalmente, se llevó a cabo el mapeo y el análisis estadístico. El potencial ecológico del suelo se evaluó combinando datos meteorológicos y edáficos.

Este artículo presenta principalmente la evaluación del potencial de productividad de la tierra en Bielorrusia utilizando un modelo factorial de luz y temperatura, y constituye la parte final de este proyecto.

Partiendo del modelo básico, se añadieron datos sobre la clasificación del uso del suelo y el índice de vegetación como variables suplementarias, y se reasignaron los pesos de cada variable según los datos reales obtenidos.

△Figura 1. Diagrama de flujo para la evaluación del potencial de productividad de la tierra.

Proceso básico del proyecto

Modelo de evaluación del potencial de productividad de la tierra:

modelo factorial de luz-temperatura

El potencial de producción fotosintética se evalúa combinando parámetros meteorológicos, del suelo y del cultivo.

Potencial de producción fotosintética:

Oficial de Huang Bingwei:

*Huang Bingwei (1978)

YQ representa el potencial de producción fotosintética (kg/h㎡).

Q representa la radiación solar total (cal/cm²).

ε representa la proporción de luz visible en el rango de longitud de onda de 0,38 a 0,71 μm de la radiación solar.

α es la reflectividad

β es la tasa de fuga

ρ representa la tasa de absorción ineficaz de los órganos no fotosintéticos, que se toma como el 10%.

γ es el límite de saturación de la luz.

φ es la eficiencia cuántica, tomada como 0,224.

ω representa la eficiencia respiratoria

H representa la energía necesaria para producir 1 g de materia seca, con un valor medio de 4,25 kcal.

El 8% representa el contenido de nutrientes inorgánicos en la planta.

Potencial de producción fototérmica:

R representa la precipitación (mm) y E0 representa la evaporación (mm).

Potencial de productividad de la tierra:

Nu es el índice de nutrientes del suelo y Om es el índice de materia orgánica del suelo.

En la fórmula: Au, Ap, Ak son los contenidos de nitrógeno disponible, fósforo disponible y potasio disponible en el suelo (mg/kg), respectivamente, y Om es el contenido de materia orgánica en el suelo.

El modelo se divide en dos partes principales: evaluación de cultivos y evaluación de suelos. La evaluación de cultivos incorpora datos topográficos, meteorológicos y de índices de vegetación, mientras que la evaluación de suelos se centra principalmente en el contenido de nutrientes del suelo. Los datos meteorológicos históricos provienen del conjunto de datos ERA5-Land, mientras que los datos de suelos provienen del Conjunto de Datos Globales de Suelos para su uso en Modelos del Sistema Terrestre (GSDE). El NDVI se calcula utilizando los satélites Sentinel-2 y Landsat 7/8. La temperatura y precipitación acumuladas anuales se calculan a partir de datos meteorológicos históricos horarios y luego se rasterizan. El NDVI se sintetiza en función del año. Finalmente, los datos se alinean utilizando un ráster estándar y se aplica un modelo factorial de luz-temperatura para calcular y mapear el índice anual de potencial de productividad de la tierra.

Resultados del proyecto

△ Figura 2. Distribución del potencial de productividad de la tierra en Bielorrusia, 2014–2023

Figura 3. Cambios en el potencial de productividad de la tierra en varias regiones de Bielorrusia, 2014–2023

Como se muestra en las figuras 2 y 3, la distribución espacial del potencial de productividad de la tierra presenta una variación relativamente baja. Entre 2014 y 2019, el potencial de productividad de la tierra en cada región mostró una tendencia descendente gradual. Es probable que el aumento observado después de 2019 se deba al incremento de las precipitaciones. Sin embargo, el potencial de productividad de la tierra disminuyó significativamente en 2022 y 2023, posiblemente debido a que el aumento de la nubosidad afectó la calidad y disponibilidad de las imágenes satelitales, lo que provocó la ausencia o valores anormalmente bajos del NDVI en algunas áreas, así como precipitaciones anómalas en otras regiones.

La combinación de datos sobre la distribución del potencial de productividad de la tierra con datos sobre el uso y la cobertura del suelo puede proporcionar referencias más profundas, completas y específicas para el desarrollo forestal regional, la formulación de políticas agrícolas regionales, la planificación del uso de la tierra a largo plazo y la implementación de proyectos de remediación y protección del suelo.