Новая модель картографирует животноводческие фермы для решения экологических проблем

Понимание того, где содержатся сельскохозяйственные животные, критически важно для управления их воздействием на окружающую среду и разработки технологических решений. Однако пробелы в данных часто мешают получить полную картину.

Исследовательница в области биологической и сельскохозяйственной инженерии Бекка Мюних разработала новую методику для картирования предприятий по откорму животных (animal feeding operations), чтобы заполнить этот пробел.

Без надлежащих стратегий контроля отходы, производимые такими предприятиями, могут нанести значительный экологический ущерб, например, привести к загрязнению поверхностных вод избытком фосфора и азота. Предприятия по откорму животных определяются как объекты, где животных кормят не менее 45 дней в году на ограниченной территории, не производящей траву или корм.

«Мы не можем решить проблему, если не знаем, где она находится», — сказала Мюних, доцент Колледжа инженерии Университета Арканзаса.

«У нас нет хорошего понимания того, где находится скот в масштабах всей страны или даже многих штатов, что действительно мешает проведению некоторых исследований», — добавила она.

Как работает модель

Команда Мюних построила модель машинного обучения, которая может предсказывать местоположение ферм, не используя аэрофотоснимки. Модель учитывает ключевые предикторы наличия ферм, такие как температура поверхности, уровень фосфора и окружающая растительность.

Модель была разработана на основе данных, охватывающих 18 штатов США. Данные были разбиты на отдельные участки (parcels) в зависимости от права собственности. При тестировании на наборе данных с известными фермами модель предсказала их местоположение с точностью 87%.

Исследование «Machine learning-based identification of animal feeding operations in the United States on a parcel-scale» было опубликовано в журнале Science of the Total Environment в январе.

Почему это важно

Предыдущие попытки идентификации ферм часто полагались на аэрофотоснимки, но внешний вид животноводческих объектов сильно различается между штатами и в зависимости от вида животных.

Недостаток данных о местонахождении скота часто возникает из-за различий в том, как штаты интерпретируют Закон о чистой воде (Clean Water Act). Этот закон требует, чтобы фермы, классифицируемые как «крупные предприятия по откорму животных» (concentrated animal feeding operations), получали разрешения через Национальную систему ликвидации сбросов загрязняющих веществ (National Pollutant Discharge Elimination System). Однако штаты администрируют эти разрешения по-разному, что приводит к различиям в доступности данных.

Например, в Мичигане данные были легко доступны из-за требований штата к разрешениям, тогда как для аналогичных операций в Огайо те же данные отсутствовали.

Лучший учет поголовья скота может помочь в разработке стратегий, улучшающих экологические результаты управления животноводством, и создании экономических возможностей для фермеров за счет масштабирования технологий, направленных на борьбу с отходами животноводства. Масштабирование этих технологий экономически эффективным способом требует знаний о том, где скот наиболее распространен и пространственно сконцентрирован.