Un marco de decisión integrado de aprendizaje automático y razonamiento contrafactual para la remediación del cadmio:...

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Ciencias Agrícolas
• Ciencia de los datos

Sus antecedentes:

• La contaminación por cadmio (Cd) en los arrozales plantea riesgos para la seguridad alimentaria y la salud humana.
• Los métodos tradicionales de remediación son lentos y carecen de una evaluación previa de la eficacia.
• La formación de placas de hierro es un mecanismo clave para inmovilizar el Cd en suelos arrozales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco predictivo para la acumulación de Cd en el arroz utilizando el aprendizaje automático y la inferencia causal.
• Identificar los indicadores críticos del suelo que influyen en el contenido de Cd de los granos.
• Proporcionar estrategias de saneamiento rentables y específicas de cada región para los arrozales contaminados con Cd.

Principales métodos:

• Análisis de 76 muestras de arroz y suelo emparejadas.
• Aplicación del aumento de gradiente extremo (XGBoost) y de las explantaciones aditivas SHapley (SHAP) para la identificación del conductor.
• Modelado de ecuaciones estructurales (SEM) para aclarar las vías causales.
• Simulaciones contrafácticas para el análisis de escenarios.
• Evaluación económica de las estrategias de saneamiento.

Principales resultados:

• Se identificaron seis factores críticos de acumulación de Cd de grano a partir de 31 indicadores.
• La placa de hierro redujo la acumulación de Cd en la raíz en un 38,6%, influenciada principalmente por el Fe disponible (41,9%) y el pH (37,7%).
• Se determinaron los umbrales óptimos para la disponibilidad de Fe (300-400 mg·kg−1) y el pH (>5,5) para mantener el Cd del grano por debajo de 0,2 mg·kg−1.
• Las modificaciones específicas de la región (FeSO4 o Na2SiO3) mostraron beneficios económicos significativos.

Conclusiones:

• El marco integrado permite una toma de decisiones proactiva y basada en datos para la remediación ambiental.
• Se cambia la planificación de remediación de reactiva a preventiva, optimizando los resultados de costo-beneficio.
• Este enfoque ofrece una solución escalable para la gestión de la contaminación por Cd en las tierras agrícolas.