Agro Fossil Free - Un nuevo enfoque para caracterizar y predecir las rotaciones de cultivos utilizando mapas de cultivos anuales a escala nacional

Descripción general

Las decisiones sobre los cultivos afectan a la naturaleza, el calendario y la intensidad de las estrategias de gestión agrícola. Las rotaciones de cultivos específicas se asocian a diferentes impactos ambientales, que pueden ser beneficiosos o perjudiciales. La capacidad de cartografiar, caracterizar y predecir con exactitud las rotaciones permite orientar las medidas de mitigación allí donde son más necesarias y prever los posibles riesgos medioambientales. Utilizando seis años de los mapas nacionales UKCEH Land Cover® plus: Crops (2015-2020), extrajimos secuencias de cultivos para cada parcela agrícola en Gran Bretaña (GB). Nuestros objetivos eran, en primer lugar, caracterizar los patrones espaciales en las propiedades de rotación a escala nacional en función de su longitud, tipo y valores de diversidad estructural; en segundo lugar, probar un enfoque para predecir el siguiente cultivo en una rotación, utilizando matrices de probabilidad de transición; y, en tercer lugar, probar estas predicciones en una gama de escalas espaciales. Las rotaciones cíclicas estrictas sólo ocupan el 16 % de todas las tierras agrícolas, mientras que los pastizales de larga duración y la agricultura de rotaciones complejas ocupan más del 40 % cada uno. Nuestras clasificaciones de rotaciones muestran una variedad de patrones espaciales distintivos entre la duración de las rotaciones, los tipos y los valores de diversidad. Las rotaciones son en su mayoría de 5 años de duración, los cultivos mixtos cortos son el tipo de rotación más abundante y la alta diversidad estructural se concentra en el este de Escocia. Las predicciones fueron más precisas cuando se utilizó el enfoque espacial más local (escalado espacial), rotaciones de 5 años e inclusión de pastizales de larga duración. El marco de predicción que hemos construido demuestra que nuestras predicciones de cultivos tienen una precisión del 36-89 %, equivalente a la precisión de clasificación de la cartografía nacional de cultivos y cobertura del suelo mediante observación de la Tierra, y sugerimos que esto podría mejorarse con datos contextuales adicionales. Nuestros resultados ponen de relieve que la complejidad de las rotaciones es polifacética, pero que se puede cartografiar de diferentes maneras, y constituye la base para seguir explorando dentro y fuera de la agronomía, la ecología y otras disciplinas.