ИИ раскрывает секреты устойчивой урожайности риса после 50 лет непрерывного возделывания

Международная исследовательская группа определила ключевые факторы устойчивой урожайности риса, применив искусственный интеллект (ИИ) к самому продолжительному в мире эксперименту по тройному посеву.

Исследование, опубликованное в Field Crops Research, дало новое понимание того, как климат, сорта и методы управления влияют на долгосрочную продуктивность риса в условиях растущих проблем с климатом и продовольственной безопасностью.

Учёные из Университета Гифу, Университета Киото, Национальной организации по исследованиям в области сельского хозяйства и продовольствия Японии (NARO), Международной ассоциации удобрений и IRRI проанализировали данные за более чем пять десятилетий (1968–2017 гг.) по 150 последовательным урожаям риса из Долгосрочного эксперимента по непрерывному возделыванию (LTCCE) Международного научно-исследовательского института риса на Филиппинах.

В LTCCE рис выращивают три раза в год — в сухой, ранний влажный и поздний влажный сезоны — с 1968 года, с разными нормами азотных удобрений и регулярным внедрением новых сортов. Учёные объединили климатические данные, агрономические практики и смену сортов с передовыми методами машинного обучения — применением ИИ, способного выявлять сложные скрытые закономерности в больших данных, чтобы получить новые представления о долгосрочной продуктивности сельскохозяйственных культур.

«Впервые машинное обучение позволило разобрать такие сложные, долгосрочные взаимодействия между климатом, управлением и генетикой в рисовых системах», — сказал д-р Кадзуки Сайто из IRRI, автор-корреспондент. — «Наши результаты показывают, что поддержание продуктивности в рисовых чашах Азии требует не только лучшего управления, но и сезонно-ориентированной селекции и более частой смены сортов».

Ключевые выводы:

• Улучшение управления азотными удобрениями, быстрая замена сортов и солнечная радиация стабильно повышали урожайность, но их влияние резко различалось в зависимости от сезона.
• Урожайность в сухой сезон была выше при более низких температурах на репродуктивной стадии, тогда как в ранний влажный сезон культуры выигрывали от более тёплой температуры на ранней стадии роста растений, что способствовало усилению минерализации азота в почве.
• Культуры позднего влажного сезона сталкивались с наибольшими трудностями. Длительное использование одного и того же сорта риса могло снизить отзывчивость на азот и усилить риски заболеваний.
• В то время как более ранние исследования связывали снижение урожайности в 1970–1980-х годах в основном с уменьшением поступления азота, наш анализ показывает, что повышение ночных температур также было критическим фактором, способствовавшим этим историческим потерям урожая.

Исследование подчёркивает три стратегические возможности для поддержания продуктивности риса:

• Селекция сортов риса для сухого сезона с большей устойчивостью к высоким ночным температурам.
• Разработка сортов для влажного сезона, устойчивых к влажным условиям с низкой радиацией.
• Более частая ротация и замена сортов в зависимости от сезона.

«Объединив пять десятилетий детальных данных об урожаях и климате с современными инструментами ИИ, мы теперь можем гораздо чётче увидеть, что поддерживает производство риса», — сказал д-р Томоаки Ямагути, ведущий автор и доцент Университета Гифу. — «Это означает, что мы можем разрабатывать более умные, специфичные для сезона стратегии для фермеров».

В условиях растущей климатической неопределённости LTCCE остаётся незаменимым ресурсом для понимания того, как рисовые системы выдерживают и адаптируются к меняющимся условиям.

«Эти выводы важны далеко за пределами одной экспериментальной площадки, — отметил профессор Кейсуке Кацура из Университета Киото, старший соавтор. — Они предоставляют план для климатически устойчивого рисоводства на 22 миллионах гектаров орошаемых монокультур в Азии, которые кормят миллиарды людей».