Mithilfe künstlicher Intelligenz erstellte Karten bestätigen niedrige Phosphorwerte im Amazonasboden

Da sich die Auswirkungen des Klimawandels zunehmend auf das tägliche Leben der Menschen in mehreren Ländern, darunter Brasilien, auswirken, ist die Widerstandsfähigkeit von Wäldern, insbesondere tropischer Wälder wie dem Amazonas, zu einem häufigen Forschungsgegenstand geworden. Neben der Untersuchung verschiedener Faktoren, die beeinflussen, wie die Vegetation auf die globale Erwärmung reagiert, versuchen Wissenschaftler, Vegetationsmodelle zu verbessern, Werkzeuge, die eine entscheidende Rolle beim Verständnis und Management von Ökosystemen spielen und so zur Erhaltung der Artenvielfalt und nachhaltigen Entwicklung beitragen.

Und genau diese Kombination wird in der in der Zeitschrift veröffentlichten Studie beschrieben Erdsystemwissenschaft von einer mit brasilianischen Institutionen verbundenen Gruppe. Die Arbeit führte zu einer Reihe von Karten, die die Menge verschiedener chemischer Formen von Phosphor im Amazonasboden genauer beschreiben. Die Karten wurden mit einer neuen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Methodik „erstellt“ und bestätigen, dass die Region eine sehr geringe Konzentration des Minerals aufweist.

Das bedeutet, dass ein Mangel an Phosphor den Wachstumszyklus von Arten beeinflusst und beispielsweise verhindern kann, dass Bäume auf den mit dem Klimawandel verbundenen Anstieg des Kohlendioxids reagieren.

„Als wir an Vegetationsmodellen arbeiteten, um das Klimaverhalten im Amazonas zu verstehen, stellten wir fest, dass es spezifische Informationen über die Phosphormengen im Boden gab. Normalerweise verwendeten diese Karten bei früheren Methoden nur die Bodentypen.“ [classes] als Prädiktoren für das Mineral. „Wir erkannten, dass es notwendig sein würde, andere Umweltattribute einzubeziehen, und entwickelten daher eine neue statistische Technik, die auf maschinellem Lernen aus vorhandenen Daten basiert“, erklärt João Paulo Darela Filho, derzeit Postdoktorand an der Technischen Universität München (Deutschland).

Darela Filho begann während ihres Doktoratsstudiums, das 2021 endete, mit der Arbeit an dem Projekt.

Sein damaliges Ziel war es, Daten zu Nährstoffkreisläufen wie Stickstoff und Phosphor, die für das Verständnis des Wachstumsverhaltens von Bäumen wichtig sind, in das Caetê-Modell zu integrieren. Caetê, was in der Tupi-Guarani-Sprache „Urwald“ bedeutet, ist ein Algorithmus, der in der Lage ist, die Zukunft der Amazonas-Vegetation durch die Darstellung von Waldtransformationsszenarien zu projizieren.

Der Name ist das erste seiner Art, das ausschließlich brasilianischer Herkunft ist, und leitet sich vom Akronym „Carbon and Ecosystem Functional-Trait Evaluation Model“ ab.

Caetê wurde von einem Team des Earth System Sciences Laboratory der State University of Campinas (UNICAMP) unter der Koordination von Professor David Montenegro Lapola entwickelt, der zusammen mit Darela Filho auch Autor des Artikels ist.

„Die unter der Leitung von João Darela erstellten Karten sind ein dringend benötigter Schritt, um unser Verständnis darüber zu verbessern, wie tropische Wälder, die im Allgemeinen nur wenig Phosphor enthalten, auf den Klimawandel und andere menschliche Störungen reagieren“, sagte Lapola gegenüber der FAPESP-Agentur.

Die Forscher verwendeten Daten von 108 Standorten im Amazonasgebiet. Sie nutzten einen Ansatz, der auf zufälligen Waldregressionsmodellen basierte, die trainiert und getestet wurden, um verschiedene Formen von Phosphor vorherzusagen: insgesamt, verfügbar, organisch, anorganisch und okkludiert (wenn an andere Substanzen gebunden). Sie nutzten auch Informationen von Referenzbodentypen und anderen Eigenschaften wie Geolokalisierung, Stickstoff- und Kohlenstoffgehalt, Geländehöhe und -neigung, Boden-pH-Wert, durchschnittlicher Jahresniederschlag und Temperatur.

Waldregressionsmodelle zeigten je nach Phosphorform durchschnittliche Genauigkeitswerte von über 64 %. Für das Gesamtmineral beträgt die Präzision 77,3 %.

Die Forschungsergebnisse zeigten, dass die durchschnittliche Konzentration des gesamten Phosphors im analysierten Datensatz 284,13 Milligramm pro Kilogramm Boden (mg kg) betrug⁻¹). Diese Menge gilt im Vergleich zum Weltdurchschnitt als gering: 570 mg kg⁻¹. Die Analyse der Karten ergab, dass sich die phosphorreichsten Standorte an der Grenze zwischen den Anden und dem Amazonas befinden, im Gegensatz zu den ältesten Böden im Amazonas-Tiefland im Osten.

Wissenschaftler glauben, dass die neuen Karten für die Parametrisierung und Bewertung von Modellen terrestrischer Ökosysteme nützlich sein könnten und sogar Antworten auf die Beziehung zwischen Boden und Vegetation im Amazonasgebiet liefern könnten.

„Maschinelles Lernen unter Einsatz künstlicher Intelligenz wird zunehmend in der Wissenschaft angewendet, insbesondere für Zukunftsprognosen. Unsere Karten können von anderen Forschern verwendet werden, um zu verstehen, wie der Amazonas auf den Klimawandel reagieren wird“, fügt Darela Filho hinzu.

Eine internationale Studie, die von einem Team durchgeführt wurde, zu dem Lapola gehört, und die auf dem Cover der Februar-Ausgabe von erschien Natur zeigten, dass fast die Hälfte des Amazonas bis 2050 auf einen Punkt zusteuert, an dem es kein Zurück mehr gibt, was bedeutet, dass der Wald Gefahr läuft, seine Widerstandsfähigkeit gegenüber extremen Dürren und Abholzung zu verlieren.

Diese Studie schätzt, dass zwischen 10 % und 47 % der Gebiete in der Region Störungen und Bedrohungen ausgesetzt sein werden, die „unerwartete“ Veränderungen in Ökosystemen auslösen und den regionalen Klimawandel verschärfen könnten. Die kumulierte Abholzung der Wälder, die globale Erwärmung, die jährliche Niederschlagsmenge im Biom, die Intensität der Regenzeit und die Länge der Trockenzeit galten als Stresssituationen. Das Risiko besteht in der Umwandlung des Bioms in Savannengebiete, die nicht in der Lage sind, die Rolle der Kohlenstoffbindung zu erfüllen.