La North Carolina State University sta lavorando ad alcune ricerche super promettenti che potrebbero cambiare le regole del gioco per l’agricoltura in Bangladesh. Combinando le immagini satellitari con l’apprendimento automatico, questo studio mira a ottimizzare la produzione di riso in un paese in cui questo cereale è assolutamente vitale per l’economia e per riempire i piatti. Un progetto che conta, non solo per il Bangladesh, ma anche nella lotta globale contro gli effetti dei cambiamenti climatici sull’agricoltura.
Perché il riso è così importante in Bangladesh?
Il Bangladesh è il terzo produttore di riso al mondo. Per loro il riso non è solo un alimento che il 90% dei bangladesi mangia ogni giorno. Costituisce anche una parte importante della loro economia: pesa circa un sesto del PIL nazionale. Quindi, se la produzione di riso dovesse subire un duro colpo, ciò avrebbe un impatto diretto sulla sicurezza alimentare ed economica.
Ma ora il Paese si trova ad affrontare enormi sfide a causa del cambiamento climatico. Considerato il sesto paese più vulnerabile di fronte a questi sconvolgimenti climatici, il Bangladesh vede la sua produzione agricola minacciata da fenomeni meteorologici estremi che interrompono i normali cicli colturali.
Quando i vecchi metodi mostrano i loro limiti
Fino ad ora, il monitoraggio dell’andamento della produzione del riso si è basato sui dati raccolti direttamente in loco. Ma secondo Varun Tiwari (l’autore principale dello studio), questo metodo “richiede molto tempo e molte mani”. Inoltre, quando si tratta di estendere questi dati all’intero Paese, non sempre sono precisi. Questi vecchi metodi impediscono ai decisori di agire rapidamente su questioni relative alle esportazioni, alle importazioni o persino ai prezzi dei raccolti.
Per aggirare questi problemi, il team ha mescolato dati satellitari e informazioni raccolte sul posto. Questo modello ibrido permette di valutare con precisione la produttività delle colture tra il 2002 e il 2021. I primi risultati sono piuttosto incoraggianti: con una precisione compresa tra il 90% e il 92% e un margine di errore ridotto al 2%, questo modello offre uno strumento potente per ottimizzare gestire le risorse agricole.
E se pensassimo più in grande?
Questo metodo sviluppato dal team può dimostrarsi valido altrove che in Bangladesh. Tiwari spiega che se riuscissimo a ottenere set di dati simili in altre regioni agricole del mondo, questo modello potrebbe essere utilizzato lì per migliorare la resilienza ai cambiamenti climatici.
Con questa maggiore precisione nelle stime di produzione, i decisori potrebbero agire in modo più efficace assegnando più risorse o introducendo varietà adatte alle nuove condizioni climatiche. Le grandi inondazioni che hanno colpito il Bangladesh nel 2024 (causando ingenti danni ai raccolti) dimostrano chiaramente che esiste un’urgente necessità di adottare questo tipo di innovazione.
In definitiva, questa ricerca evidenzia quanto sia importante disporre di stime accurate in cui ogni decisione può avere conseguenze importanti per la sicurezza alimentare globale. Mentre il mondo continua la sua battaglia contro gli effetti del cambiamento climatico sull’agricoltura, questo studio apre la strada a una migliore gestione delle risorse naturali essenziali.
La possibilità di adattare questo modello a diverse regioni offre una prospettiva positiva per rafforzare la resilienza agricola in tutto il mondo. Combinando tecnologia avanzata e know-how locale, non solo possiamo aumentare la produttività agricola, ma anche garantire una sicurezza alimentare sostenibile per i nostri figli e nipoti.
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