Descripción del proyecto
Preparar el terreno para prácticas agrícolas sostenibles
A medida que crece la población mundial, se intensifican las actividades agrícolas, lo que conlleva un mayor uso de fertilizantes y emisiones difusas de nutrientes. Esta tendencia al alza supone una amenaza considerable para las masas de agua, ya que la escorrentía de nutrientes procedente de las prácticas agrícolas intensivas degrada la calidad del agua. Los planteamientos tradicionales de gestión del suelo y el agua carecen a menudo de la precisión necesaria para identificar las zonas de alta prioridad u ofrecer soluciones espacialmente explícitas. En este contexto, el equipo del proyecto WaterSmartLand, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, señalará las zonas de alto riesgo y propondrá soluciones específicas. Mediante análisis avanzados, modelización y aprendizaje automático, en el proyecto se identifican estrategias óptimas de gestión del suelo, como el uso de humedales y franjas de protección ribereñas, para mitigar la escorrentía de nutrientes. Aprovechando un cubo de datos de un sistema de red mundial separado y técnicas punteras de aprendizaje automático, el equipo del proyecto ofrece soluciones espacialmente explícitas.
Objetivo
With the growing human population, the diffuse nutrient emissions from agriculture are expected to increase with the rise of fertilizer use. This situation has created a need for sustainable intensification by increasing yields while simultaneously decreasing the environmental impacts. Nature-based solutions (NbS) such as wetlands and riparian buffer strips can efficiently reduce the nutrient runoff from agricultural catchments. However, most land and water management studies mostly do not identify specific priority areas where the nutrient runoff to the water bodies is the highest (hotspots) nor do they provide spatially explicit solutions to improve the environmental conditions. Identification of priority areas will be important for ensuring cost-effective interventions to reduce the impact of intensive agriculture.
The aim of the proposed project is to develop an analysis, modelling, and machine learning (ML) framework for finding spatially optimal land management scenarios for implementing NbS such as wetlands and riparian buffer strips to reduce agricultural nutrient runoff from catchments at different scales. Moreover, the project will identify the landscape predictor variables at different spatial scales for nutrient concentrations and their cross-scale interactions using ML.
We will implement a novel Discrete Global Grid System data cube to manage all environmental data needed for modelling. We will take advantage of the strength and flexibility of existing ML methods to deal with complex ecosystem responses, and to reveal new interactions among water quality predictor variables. ML together with geospatial analysis will help us to develop different spatially explicit NbS allocation scenarios which we will evaluate with process-based hydrological modelling. In addition, we will address the challenges of processing large datasets by using proven parallelisation and distributed computing toolkits.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias agrícolasagricultura, silvicultura y pescaagricultura
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificialaprendizaje automático
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
51005 Tartu
Estonia