Ecocrop

Ecocrop — это база данных, используемая для определения пригодности выращивания сельскохозяйственной культуры в заданных условиях окружающей среды[1]. Она была разработана Продовольственной и сельскохозяйственной организацией Объединённых Наций (FAO) и предоставляет информацию, позволяющую прогнозировать жизнеспособность культур в различных регионах и климатических условиях[2]. Также Ecocrop служит каталогом растений и их характеристик роста[3].

История

Ecocrop впервые появилась в 1991 году после завершения планирования и консультаций специалистов по разработке базы данных. Эта система была создана Отделом развития земельных и водных ресурсов FAO (AGLL) и была запущена в 1992 году[4]. Целью было создание инструмента, позволяющего определять виды растений для конкретных условий и целей, а также как информационной системы, способствующей концепции планирования землепользования. К 1994 году база данных Ecocrop уже позволяла идентифицировать более 1700 культур и учитывать от 12 до 20 экологических требований, охватывая все агроэкологические сценарии мира. Последующие итерации базы данных с 1998 по 1999 годы были направлены в основном на улучшение пользовательского интерфейса. К 2000 году база данных включала 2000 видов и 10 дополнительных дескрипторов. Позднее этот список был расширен за счёт добавления 300 видов культур.

Модель Ecocrop

undefined

Модель Ecocrop определяет пригодность выращивания культуры в определённом месте, оценивая различные переменные[5]. В частности, дескрипторы растений включают категорию, жизненную форму, тип роста и продолжительность жизни, а экологические дескрипторы — температуру, осадки, интенсивность освещения, классификацию климата Кёппена, фотопериодизм, широту, высоту над уровнем моря и другие характеристики почвы[6]. База данных культур особенно полезна, если нет альтернативы, кроме использования экологических диапазонов[7]. После определения этих параметров система выдаёт индекс пригодности в процентах[8]. Значение индекса пригодности варьируется от 0 до 1: первое означает полную непригодность, последнее — оптимальную или отличную пригодность. В результате также указываются отдельные значения пригодности для температуры и осадков.

Как прогностическая модель, алгоритм Ecocrop генерирует более обобщённые данные по сравнению с другими моделями, такими как DOMAIN и BIOCLIM[7]. Информация является обобщённой по характеру требований, что связано с отсутствием данных о конкретных культурах[9]. Другим ограничением является то, что результаты зависят только от биоклиматических факторов и не учитывают другие переменные, такие как требования к почве, вредители и болезни[2].

Ecocrop оценивает, насколько климатические условия соответствуют требованиям в течение вегетационного периода по температуре и осадкам для каждого месяца. Это включает расчёт климатической пригодности на основе дождей и температурных пределов, а также оптимальных диапазонов[10].

Другие применения

Помимо использования в качестве идентификатора растений, Ecocrop применяется и для других целей. Например, она может оценивать влияние будущих климатических изменений на пригодность культур[5]. Также Ecocrop может использоваться для прогнозирования урожайности культур на основе информации из базы данных об идеальных и абсолютных условиях выращивания (минимальная и максимальная температура, значения осадков, параметры, определяющие температурные и экстремальные значения осадков)[11].

Примечания

  1. FAO Ecocrop (англ.). ECHOcommunity. Дата обращения: 1 июня 2024.
  2. 1 2 Johnston, Robyn; Hoanh, Chu Tai; Lacombe, Guillaume; Lefroy, Rod; Pavelic, Paul; Fry. Improving water use in rainfed agriculture in the Greater Mekong Subregion.: Summary report. [Summary report of the Project report prepared by IWMI for Swedish International Development Agency (Sida)]. — Stockholm : International Water Management Institute (IWMI), 2012. — P. 14. — ISBN 9789290907480.
  3. World Meteorological Organization. Monitoring and Predicting Agricultural Drought: A Global Study. — New York : Oxford University Press, USA, 2005. — P. 287. — ISBN 9780195162349.
  4. Credits. ecocrop.fao.org. Дата обращения: 1 июня 2024.
  5. 1 2 Rosenstock, Todd S.; Nowak, Andreea; Girvetz, Evan. The Climate-Smart Agriculture Papers: Investigating the Business of a Productive, Resilient and Low Emission Future. — Cham, Switzerland : Springer Open, 2018. — P. 41. — ISBN 9783319927978.
  6. Crop Ecological Requirements Database (ECOCROP). www.fao.org. Дата обращения: 1 июня 2024.
  7. 1 2 Filho, Walter Leal. The Economic, Social and Political Elements of Climate Change. — Dordrecht : Springer Science+Business Media, 2011. — P. 708. — ISBN 9783642147753.
  8. Hope, Elizabeth Thomas. Climate Change and Food Security: Africa and the Caribbean. — Oxon : Routledge, 2017. — P. 61. — ISBN 9781138204270.
  9. Ponce-Hernandez, Raul; Koohafkan, Parviz; Antoine, Jacques. Assessing Carbon Stocks and Modelling Win-win Scenarios of Carbon Sequestration Through Land-use Changes. — Rome : FAO, 2004. — P. 61. — ISBN 9789251051580.
  10. Yadav, Shyam Singh; Redden, Robert J.; Hatfield, Jerry L.; Lotze-Campen, Hermann; Hall, Anthony J. W. Crop Adaptation to Climate Change. — Chichester, UK : John Wiley & Sons, 2011. — P. 358. — ISBN 9780813820163.
  11. Millington, James D. A.; Wainwright, John. Agent-Based Modelling and Landscape Change. — Basel : MDPI, 2018-09-27. — P. 69. — ISBN 9783038422808.

Категории