米国農務省は、 10年間、XNUMX万ドルの助成金 ノースカロライナ州立大学とUSDA-AgriculturalResearchServiceに、カバークロップを使用して世界の増加する人口をどのように養うかという壮大な世界的課題に取り組みながら、農業の持続可能性を改善するための全国的な研究活動を主導します。
「この助成金により、既存の研究者ネットワークを構築して、作物をカバーすることで換金作物の土壌と収益性を改善し、その新しい知識を意思決定支援ツールまたはアプリに変えることができるすべての方法を調査する協調実験を実施します。農民のために」と、作物および土壌科学の教授であり、研究チームの共同リーダーであるクリス・レベルグ・ホートンは述べています。 「最終的には、食料生産を増やし、農業の環境への影響を減らし、農家が変化する気候に適応できるように支援したいと考えています。」
農業食品研究イニシアチブの新しいからの助成金 持続可能な農業システム このプログラムでは、23の州の農場や研究基地で栽培された被覆作物が、昆虫、雑草、水利用、土壌養分レベル、そして最終的にはトウモロコシ、綿花、大豆などの主要な換金作物の収穫量にどのように影響するかを探ります。 このプロジェクトは、USDA-AgriculturalResearchServiceの農業生態学者であるStevenMirskyが共同で主導しています。
被覆作物は、土壌の栄養レベルの使用を改善し、害虫を減らすと同時に、土壌を侵食から保護するために育てられた植物です。 オフシーズンに一般的に栽培される被覆作物には、ライ麦、クローバー、冬のエンドウ豆、大根などがあります。
と呼ばれる既存の広範な研究ネットワーク 精密で持続可能な農業は、さまざまな土壌タイプと多様な気候を持つ、より多くの場所からより多くのタイプのデータを収集するために拡張されると、 環境農業システムセンター.
36の機関の作物専門家、コンピューターモデラー、社会科学者を含む学際的なチームが、被覆作物が除草剤耐性にどのように影響するかから、畑のさまざまな部分の被覆作物の青々とした部分が土壌窒素レベルにどのように影響するかまで、さまざまな質問を調査します。
チームは、自律データ収集、クラウドベースのデータプラットフォーム、機械学習などの最先端のテクノロジーを使用して、発見プロセスを促進します。 たとえば、NC州の電気およびコンピューター工学科の准教授であるEdgar Lobatonは、機械学習と信号処理の専門知識を使用して、収集されたデータを分析し、作物の干ばつ耐性と回復力を予測するアルゴリズムを開発します。 RamonLeonやAlexWoodleyを含む他のCALS学部は、被覆作物がどのように土壌に窒素を取り込み、雑草のレベルに影響を与えるかを研究します。https://www.youtube.com/embed/m7S_VEhOFjE?feature = oembed&enablejsapi = 1&origin = https%3A% 2F%2Fcals.ncsu.edu
チームは、被覆作物の利点を取り巻く複雑な要因の科学的理解を深めるだけでなく、その知識をアプリに拡張して、農家の意思決定プロセスを支援すると、Reberg-Horton氏は述べています。 カバークロップは万能の解決策ではない、と彼は付け加えた。 地域の土壌タイプ、気候、主な害虫に応じて、アプリはさまざまな被覆作物とさまざまな管理オプションを推奨する場合があります。
チームはまた、彼らが発見した知識の普及を促進するために、普及支援と教室教育のためのコースを開発します。
助成金の目的は、被覆作物の採用を増やし、農業をより適応性があり持続可能なシステムに変えることです。 以前の研究で、チームは被覆作物が予想外の方法で弾力性を増加させることを発見しました。 畑に保持される水分の量を増やし、下流の川に流れ込む栄養素の量を減らす流出を減らすことに加えて、作物、特に根球を覆い、農民が異常に湿った春の間に早く植えることを可能にしました、 彼は言った。 逆に、流出を減らすことにより、被覆作物は多くの場合、換金作物の干ばつ耐性を高めることができます。
Reberg-Hortonはまた、XNUMX年間の助成金をはるかに超えて存続し、農業研究における大規模な共同研究の文化を形成するのに役立つ広大な研究ネットワークを確立することを望んでいます。
「今日、個々の農家は、被覆作物を栽培するかどうか、どのような種類を植えるか、いつそれらを殺すかなどの管理上の決定を下しています」とReberg-Horton氏は述べています。 「彼らが行う決定とそれが換金作物の収穫量にどのように影響するかについて、私たちの広大なネットワーク全体でデータを収集することにより、私たちは一緒により速く学ぶことができます。」
Chris Reberg-Horton(右)、Girish Chowdhary、Ranveer Chandra、Steven Mirsky(左)は、自律型農業データ収集ロボットを調べています。 Reberg-HortonとMirskyは、農業を変革するための米国農務省からの10万ドルの助成金の共同リーダーです。 写真:ノースカロライナ州立大学