H2020 CLIM4CROP Proiektua: Nekazaritza Produkzio Globalerako Klimaren Jarraipena eta Urtaroen Aurreikuspena
- Mota Proiektua
- Egoera Bete
- Exekuzioa 2018 -2020
- Esleitutako Aurrekontua 170.121,6 €
- Eremua Europeo
- Finantza-iturri nagusia H2020
- Proiektuaren webgunea CLIM4CROP
Onuradunak (Marco Turco doktorea Francisco Javier Doblas-Reyes irakaslearen gainbegiratuta; Barcelona Supercomputing Center - BSC) egindako lana (i) gaur egun publikoki eskuragarri dauden prezipitazio-datu guztiak biltzea izan da, azken hiru hamarkadetako datuak emanez eta hilero eguneratzen direnak, hau da, ia denbora errealean eskuragarri; (ii) lehorteen jarraipen probabilistikorako tresna berri bat sortzea, behaketan oinarritutako datu-multzo multzo bat erabiltzen duena, denbora errealeko kalkuluak lortzeko ziurgabetasunarekin lotutakoa; eta (iii) artoa, arroza, soja eta garirako klima-laboreen ereduaren garapena.
Ahalegin horiek hainbat emaitza positibo eta berritzaile ekarri dituzte: parekideen berrikuspeneko aldizkarietara bidalitako argitalpenak barne, eta, batez ere, ikerketa-lerro berriei bide eman die mundu osoko kolaborazio anitzekin (hau da, sareak) BSCrentzat.
Muturreko klimaren agerraldia eta aldaketak dira elikadura segurtasunerako kezka nagusia. Espero den laborearen etekinaren aldakortasuna hilabete batzuk lehenago kalkulatzeak eragin sozioekonomikoak murriztuko lituzke klima-aldakortasunari eta aldaketari epe laburreko egokitzapenaren eta erantzunaren bidez. Hala ere, nekazaritzan klimaren eraginen urtaroen aurreikuspena hasierako fasean dago oraindik.
"Climate Monitoring and Seasonal Forecasting for Global Agricultural Production" izeneko proiektuaren helburu zientifiko orokorra (CLIM4CROP H2020-MSCA-IF-2016-740073 proiektua) zen aztertzea urtaroen iragarpenak nola aprobetxa daitezkeen hobekien laboreak kudeatzeko erabakiak hartzeko mundu mailan, klimatologian eta laboreen zientziaren azken aurrerapenen bitartez.
Proiektu honekin, nekazaritzarako garrantzitsuak diren klimaren behaketa globalaren mugak ulertzea hobetu dugu eta klimak laboreetan duen eragina aztertzeko eredu estatistiko berritzaileak garatu ditugu. Gainera, proiektua ezartzeak, BSCn lortutako prestakuntza aurreratuarekin batera, Marco Turco doktoreak, MSCAko bekaduna, bere karrerako mugarri garrantzitsuenetako bat lortu du: independentzia zientifikoa. Izan ere, bekadunak proposatutako PREDFIRE proiektua Espainiako Zientzia, Berrikuntza eta Unibertsitate Ministerioak finantzatu du, zientzialari autonomo bihurtzeko aukera emanez. MSCA bekak dudarik gabe eragin du posizio hau lortzeko niregan.
Klima-zerbitzuen testuinguruan ematen direnean, urtaroko klima-iragarpenek klima-aldakortasunari eta aldaketari egokitzapen eraginkorragoa erraztu dezakete, eta baldintza meteorologiko txarren nekazaritza-inpaktuak gutxitzeko aukera gutxi erabilia eskaintzen du. Dena den, nekazaritzan klima-inpaktuei buruzko urtaroen iragarpen-sistemen garapena hasierako fasean dago oraindik, batez ere mundu mailan.
CLIM4CROP diziplina anitzeko proiektu gisa diseinatuta dago, eta helburua da mundu mailan laboreen kudeaketari buruzko erabakiak hartzeko urtaro-iragarpenen erabilera nola maximizatu aztertzea. Helburu hori hiru laguntza-helburu zehatzen bidez lortuko da: a) azken hiru hamarkadetan zehar klima behatzeko datu-multzo globalen ziurgabetasunak ezaugarritzea eta ia denbora errealeko datuak ematea; b) klimaren funtzioa ulertzea laboreen errendimendua bultzatzen duen oinarrizko mekanismo gisa eta, ondorioz, klima eta etekina lotzen dituzten estatistika-ereduak garatzea; c) Laborantza-errendimenduaren urtaroen aurreikuspena arakatu aldez aurretik garatutako ereduekin eta funtzionamenduz inplementatu eredu multzo bat eskuragarri dauden denbora ia denbora errealeko datuak erabiliz.
Helburu horiek klima-informazioaren azken aurrerapenak aprobetxatuz beteko dira, urtaroen iragarpen-sistemarik zabalenak eta eguneratuenak barne. Proiektu honen espero diren emaitzak klimaren eta laborearen etekinaren arteko elkarrekintza hobeto ulertzea dira, baita laboreen kudeaketa eraginkorragoa ahalbidetuko duten ezagutza berriak ere. Hau baliagarria izan liteke politika arduradunentzat eta merkataritza-entitateentzat erabakiak hartzeko prozesuetan. Horretarako, eragina duten erabiltzaileei ezagutza transferitzea aurreikusten da.
Lehorteei buruzko informazio zehatza eta puntuala ezinbestekoa da krisiaren ondorengo lehorte-arriskuaren kudeaketatik eraginaren aurreko lehorte-arriskuaren kudeaketara pasatzeko. Dagoeneko lehorteei buruzko hainbat datu multzo daude. Hauek azken hiru hamarkadak hartzen dituzte eta ia denbora errealeko datuak ematen dituzte (iturri desberdinak erabiliz), baina guztiak "deterministikoak" dira (hau da, exekuzio bakarrekoak), eta emaitzak zertxobait desberdinak dira bien artean. CLIM4CROP-en, lehenik eta behin, epe luzerako klima-datuen etengabeko kalitatea ebaluatzen dugu, lehorte meteorologikoen garaiz jarraitzeko, Prezipitazio Indize Normalizatua kontuan hartuta. Ondoren, lurreko sareko datu-multzo global berri bat garatu genuen, operatiboki hilero eguneratzen dena, eguraldiaren eta klimaren iragarpenaren eredu anitzeko ikuspegian inspiratutako hurbilketa probabilista (DROP) erabiliz lehortea kontrolatzeko. Behaketan oinarritutako datu-multzo multzo bat erabiltzen duen jarraipen-tresna bat aurkezten dugu, ia denbora errealean zenbatespen onena lortzeko, horrekin lotutako ziurgabetasunarekin. Ikuspegi honek eskura dagoen informazioa aprobetxatzen du eta azken erabiltzaileen eskura jartzen du. DROPek eskaintzen duen kalitate handiko informazio probabilista erabilgarria da aplikazioak monitorizatzeko eta lehortearen inpaktuak arintzeko egokitzapen-lehentasunei buruzko politika globalak hartzen dituen erabakietan lagun dezake, batez ere monitorizazio meteorologikoak erronka izaten jarraitzen duten herrialdeetan. DROP datu multzoa deskribatzen duen artikulua aztertzen ari da American Meteorological Societyren Buletinean; hau da, proiektua zabaltzeko zeregina betetzea.
Laboreen eta bero/ur estresaren eragileen arteko loturak aztertu dira haien elkarrekintzak hobeto ulertzeko eta eredu estatistikoak garatzeko. Eredu hauek laboreen etekinen urtaroen aurreikuspena aztertzeko erabiliko dira. Mundu osoko lau labore nagusien (artoa, arroza, soja eta garia) errendimendu historikoaren datuak erabili ditugu Global Historical Yield Dataset (Iizumi 2017), ikerketa mota honetarako inoiz erabili ez den sareko datu multzo garatu berri bat. Garrantzitsua da datu-multzo honen garatzailearekin, Iizumi doktorearekin, nazioartean aintzatetsitako agrometeorologoarekin, lankidetza bat ezarri genuela.
Laboreen datu historikoak eta klima-iragarle potentzialak erabili dira erregresio parsimoniozko ereduak kalibratzeko, prozesuetan oinarritutako ereduen alternatiba konputazionalki kostu eraginkorra eskainiz, normalean eskala finko hainbat aldagai behar dituzten sarrera gisa, non urtaroko iragarpenak oraindik eraginkorrak ez diren. Ikertzaileak JRCko langileen prestakuntza jaso zuen eredu horien garapenean, zeinek Zampieri et al-ek garatutako ereduak jarraitu eta zabaltzen dituztenak. (2017, 2018, 2019a) eta Ceglar et al. (2018).
Garatutako eredu enpirikoaren nobedadeak batez ere (i) aurrekariko baldintza klimatikoek (hau da, hazkuntza-sasoian) laborearen errendimenduan izan dezaketen eragina kontuan hartzean eta (ii) eredua kalibratzean oinarritzen dira laginetatik kanpoko laboreen iragarpenak lortzeko, eredua entrenatzeko erabilitako alditik kanpo iragarle-datuen ezagutzan oinarrituta, gurutzatze-baliozko metodo bat onartuz. Hau da, laborantza-klima-ereduen kalibrazioa eta horien ebaluazioa baliozkotze gurutzatua erabiliz egiten dira iragarpenak operatiboki eginak balira bezala ebaluatzeko. Zehazki, behaketa-informazioa (uzta-hilabeteen aurreko hilabeteetarako) uzta-hazkundearen gainerako egutegirako urtaroen aurreikuspenekin bateratzea (adibidez, antesiak eta uzta-faseak) gure ikuspegiaren ezaugarri berezi bat da, laborearen aurreikuspena areagotzen lagun dezakeena, erabiltzaileen eskura dagoen informaziorik onena aprobetxatuz. Hau bereziki erabilgarria da iragarpen-sistema dinamikoen errendimendua akats nabarmenek eragiten duten eremuetan (adibidez, Europan). Aurretiazko emaitzek iradokitzen dute klimaren eta laboreen arteko harreman atzeratuak nabarmen laguntzen dutela laboreen kudeaketa eraginkorragoa ahalbidetzen duen urtaroen iragarpen-sistema bat garatzen.
CLIM4CROP bekadunaren sektore anitzeko esperientzia indartzeko eta zabaltzeko aukera paregabea eskaintzeko diseinatu zen, meteorologian eta klima-aldaketaren ikasketetan duten prestakuntza nekazaritzan klima iragartzeko aplikazioetarako baldintza teoriko eta praktikoekin lotuz. Hori dela eta, MSCA honek urtaroen iragarpenari buruzko proposamenean zehaztutako prestakuntza-helburuei ere heldu die, non BSCko gainbegiralearen (FJ Doblas-Reyes) adituen gidaritza ezinbestekoa izan den lan-plana arrakastaz gauzatzeko. Gainera, JRC-ko kolaboratzaileek laboreen errendimenduaren inpaktuei buruz emandako prestakuntzari esker, nekazaritza-ekoizpenari eta elikadura-segurtasunari buruz ezagutzea ahalbidetu du, eta klima-eraginaren ereduekin lotutako estatistika-alderdietan dituen gaitasunak zabaltzeko. Gainera, CLIM4CROP-en testuinguruan dauden erronka zientifikoek, hala nola ikerketa oso kooperatiboak, eratorri berri den ezagutzaren bi norabideko transferentzia bermatu dute, partaide guztien gaitasunak indartuz.
- BARCELONA SUPERCOMPUTING CENTER CENTRO NACIONAL DE SUPERCOMPUTACION (BSC CNS)
Lotutako proiektuak
