Gestión de fertilizantes para la reducción de las emisiones globales de amoníaco

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Ciencias Agrícolas
• Química de la atmósfera

Sus antecedentes:

• La producción de cultivos es una fuente importante de amoníaco atmosférico (NH3), que afecta la calidad del aire, la salud y los ecosistemas.
• Las estimaciones actuales de las emisiones mundiales de NH3 procedentes de las tierras de cultivo son inciertas debido a las limitaciones de los datos, lo que dificulta las estrategias eficaces de mitigación.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de aprendizaje automático para los factores de emisión de NH3 precisos y explícitos espacialmente de las tierras de cultivo mundiales.
• Cuantificar las reducciones potenciales de las emisiones de NH3 mediante una gestión optimizada de los fertilizantes.

Principales métodos:

• Compiló un conjunto de datos de observaciones de campo para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
• Factores de emisión de NH3 explícitos y específicos del cultivo generados a una resolución de 5 arcmin.
• Reducciones potenciales de emisiones y impactos futuros modelados en escenarios de cambio climático.

Principales resultados:

• Las emisiones mundiales de NH3 del arroz, el trigo y el maíz en 2018 se estimaron en 4,3 ± 1,0 Tg N yr-1, menos que las estimaciones anteriores.
• La gestión optimizada de los fertilizantes puede reducir las emisiones de NH3 en un 38% (1,6 ± 0,4 Tg N yr-1) sin cambiar el aporte total de nitrógeno.
• Reducciones potenciales: 47% para el arroz, 27% para el maíz y 26% para el trigo.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático proporciona una herramienta sólida para estimar y mitigar las emisiones de NH3 de la agricultura.
• La gestión específica de los fertilizantes es una estrategia clave para reducir la contaminación por NH3 y los riesgos asociados.
• Se prevé que las emisiones de NH3 aumenten en el futuro con el cambio climático, pero las estrategias de mitigación siguen siendo efectivas.