Phân tích tác động của phương thức làm đất đối với chất lượng đất và năng suất cây trồng

Hợp tác công - tư thúc đẩy phân tích dữ liệu nhằm giảm mức độ bất định trên thị trường tín chỉ carbon.

Máy cày dĩa làm đất trên cánh đồng sau thu hoạch tại trang trại nghiên cứu của Đại học Bang Mississippi. Nguồn: Zach Simpson.

Điểm nhấn nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu của Đại học Bang Iowa đã xây dựng một cơ sở dữ liệu mới nhằm nâng cao độ chính xác trong đánh giá tác động của các biện pháp làm đất khác nhau đối với năng suất cây trồng và hàm lượng carbon trong đất. Bộ dữ liệu này được phát triển dựa trên việc tổng hợp kết quả từ hơn 250 nghiên cứu đã được bình duyệt khoa học.

Hãy tưởng tượng bạn mua một tá trứng tại cửa hàng tạp hóa, nhưng khi về nhà và mở hộp ra, chỉ có nửa tá bên trong vì thực tế bạn không hề mua đúng một tá. Bạn chỉ đang mua "khoảng" 12 quả trứng, với sai số lên đến 6 quả. 

Đó là cách Andrew VanLoocke thường dùng để mô tả dự án do ông dẫn dắt nhằm phát triển một phương pháp đáng tin cậy hơn để ước tính ảnh hưởng của hoạt động làm đất - các biện pháp mà nông dân sử dụng để chuẩn bị đất trước khi gieo trồng - đối với hàm lượng carbon trong đất và năng suất cây trồng. Độ chính xác của các ước tính này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với nông dân, bởi năng suất luôn là mối quan tâm hàng đầu, trong khi hàm lượng carbon hữu cơ đầy đủ giúp đất canh tác màu mỡ hơn và ổn định hơn.

Tác động của làm đất đối với carbon trong đất cũng là vấn đề được nhiều doanh nghiệp quan tâm, đặc biệt là các công ty chi trả cho nông dân nhằm giảm cường độ làm đất để góp phần thực hiện các mục tiêu giảm phát thải carbon của doanh nghiệp.

“Các doanh nghiệp này mong muốn có được những ước tính chính xác và minh bạch nhất có thể để bảo đảm rằng họ thực sự nhận được ‘một tá trứng’ chứ không phải chỉ là sáu quả,” Andrew VanLoocke, Phó Giáo sư ngành Nông học tại Đại học Bang Iowa, cho biết.

Cơ sở dữ liệu do các nhà nghiên cứu của Đại học Bang Iowa xây dựng được kỳ vọng sẽ mang lại mức độ tin cậy cao hơn thông qua việc phân tích chuyên sâu tác động của các biện pháp làm đất, đồng thời tích hợp kết quả từ hơn 250 nghiên cứu đã được bình duyệt khoa học.

“Chúng tôi đã tổng hợp nhiều kết quả khoa học giá trị do các nhóm nghiên cứu khác nhau thực hiện tại nhiều địa điểm khác nhau, rồi hệ thống hóa chúng theo cách có thể tạo ra giá trị ứng dụng lớn hơn”, VanLoocke chia sẻ.

Andy VanLoocke

Phân tích ở cấp độ chi tiết

Dự án được khởi động cách đây khoảng năm năm, khi Zach Simpson - khi đó là nghiên cứu viên sau tiến sỹ làm việc cùng Marshall McDaniel, phó giáo sư ngành Nông học tại Đại học Bang Iowa - bắt đầu thu thập dữ liệu nhằm phân tích ảnh hưởng của các biện pháp làm đất đối với nhiều khía cạnh của hệ thống canh tác.

“Tôi nghĩ rằng anh ấy đơn giản là đã quá mệt mỏi vì mỗi nghiên cứu lại đưa ra một kết quả khác nhau”, VanLoocke nói về Simpson, hiện đang là nhà nghiên cứu tại Đại học Aarhus (Đan Mạch).

Các nghiên cứu được đưa vào cơ sở dữ liệu được lựa chọn từ hai công trình phân tích gộp quy mô lớn, vốn tổng hợp các nghiên cứu toàn cầu về tác động của hoạt động làm đất đối với carbon hữu cơ trong đất và năng suất cây trồng. Theo McDaniel, việc đưa yếu tố năng suất vào phân tích có ý nghĩa đặc biệt quan trọng, bởi dù canh tác không làm đất thường giúp tăng tích lũy carbon trong đất, phương thức này cũng có thể làm giảm năng suất cây trồng. Ông cho rằng cần hiểu rõ hơn về sự cân bằng giữa lợi ích và những đánh đổi của phương thức canh tác này.

“Một trong những mục tiêu của khoa học, đặc biệt là khoa học môi trường, là hỗ trợ quá trình ra quyết định. Vì vậy, chúng ta cần hiểu rõ những hệ quả đối với năng suất”, ông nhấn mạnh.

Giới hạn phạm vi phân tích trong các nghiên cứu thực hiện tại Bắc Mỹ, nhóm nghiên cứu của Đại học Bang Iowa đã khai thác nhiều thông tin chi tiết thường bị bỏ sót trong các nghiên cứu phân tích gộp thông thường, chẳng hạn như điều kiện đất đai, khí hậu và sự hiện diện của hệ thống tưới tiêu.

Nhóm nghiên cứu cũng phân loại các biện pháp làm đất theo mức độ tác động lên đất, thay vì chỉ chia đơn giản thành hai nhóm. Hệ thống phân loại gồm năm cấp độ, từ phương thức xới lật đất sâu đến canh tác hoàn toàn không làm đất.

“Sẽ không thể có được bộ dữ liệu chi tiết nếu không rà soát kỹ từng công bố khoa học để xác định tất cả các yếu tố ảnh hưởng”, McDaniel cho biết. Ông cũng nhấn mạnh rằng việc tạo điều kiện cho các nghiên cứu phân tích trong tương lai chính là một trong những lý do các nhà khoa học cần công bố dữ liệu nghiên cứu và mô tả đầy đủ phương pháp thực hiện.

Hợp tác tư nhân, dữ liệu vì lợi ích cộng đồng

Kết quả phân tích ban đầu của nhóm nghiên cứu cho thấy cơ sở dữ liệu do Đại học Bang Iowa xây dựng không xuất hiện những xu hướng ngoài dự đoán. Trong nhiều hệ thống sản xuất nông nghiệp, các biện pháp làm đất cường độ thấp thường góp phần gia tăng hàm lượng carbon hữu cơ trong đất nhưng đồng thời có thể làm suy giảm một phần năng suất cây trồng. Ngược lại, các biện pháp làm đất cường độ cao thường tạo ra tác động theo chiều hướng trái ngược. Hiệu quả của các phương thức canh tác tối thiểu hoặc không làm đất cũng được ghi nhận rõ nét hơn khi được áp dụng sau giai đoạn canh tác với cường độ làm đất cao.

Tuy nhiên, giá trị lớn nhất của nghiên cứu không chỉ nằm ở các kết quả phân tích, mà còn ở việc xây dựng được một cơ sở dữ liệu chuyên sâu về làm đất và carbon đất. Nguồn dữ liệu này đặc biệt hữu ích đối với nhóm phát triển bền vững của Eocene Environmental Group - công ty tư vấn môi trường có trụ sở tại West Des Moines và cũng là đơn vị hỗ trợ kinh phí cho dự án.

Một trong những lĩnh vực hoạt động của Eocene là hỗ trợ doanh nghiệp tham gia thị trường carbon nhằm giảm phát thải khí nhà kính theo các sáng kiến như Science Based Targets initiative. Quá trình này thường bao gồm việc chi trả cho nông dân áp dụng các biện pháp canh tác có khả năng tăng tích lũy carbon trong đất. Khoảng bốn năm trước, công ty đã liên hệ với Đại học Bang Iowa để tìm kiếm các nhà khoa học quan tâm đến hướng nghiên cứu tương tự dự án mà Simpson khi đó đang triển khai.

Theo Gabe McNunn, phó chủ tịch phụ trách mô hình hóa môi trường và khoa học dữ liệu của Eocene, tính bất định hiện là một trong những rào cản lớn nhất đối với thị trường carbon, chủ yếu do còn thiếu các nghiên cứu thực địa có độ tin cậy cao về carbon hữu cơ trong đất.

“Hiện vẫn chưa có nhiều nghiên cứu tập trung cụ thể vào tác động của từng biện pháp canh tác - từ điều kiện nền ban đầu đến mức độ thay đổi do biện pháp đó tạo ra so với đối chứng”, ông cho biết. “Những nghiên cứu như vậy hiện còn rất hạn chế”.

McDaniel cũng nhận định rằng khả năng dự báo mức độ tích lũy carbon của đất trong các hệ thống canh tác khác nhau phụ thuộc vào nhiều yếu tố phức tạp, bao gồm tốc độ biến động chậm của carbon đất cũng như những khó khăn trong việc đo lường chính xác chỉ tiêu này.

Chính những thách thức đó đã thúc đẩy Eocene hợp tác với Đại học Bang Iowa nhằm khai thác tối đa giá trị từ nguồn dữ liệu nghiên cứu hiện có. McNunn - người từng tốt nghiệp cử nhân, thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ khí và tiến sỹ khoa học môi trường tại Đại học Bang Iowa - cho biết đây cũng là lý do công ty mong muốn cơ sở dữ liệu được duy trì dưới dạng mở và công khai.

“Chúng tôi mong muốn cộng đồng nghiên cứu có thể tiếp cận và sử dụng bộ dữ liệu này để khi có thêm các phép đo hoặc các nghiên cứu mới được công bố, dữ liệu sẽ tiếp tục được cập nhật và hoàn thiện. Chúng tôi xem đây là một nỗ lực hợp tác lâu dài, không ngừng được mở rộng và cải thiện theo thời gian”, ông chia sẻ.

Marshall McDaniel

Hướng phát triển tiếp theo

Eocene hiện tiếp tục hợp tác với các nhà nghiên cứu của Đại học Bang Iowa trong một dự án mới nhằm phân tích các công bố khoa học về tác động của cây trồng che phủ. Theo McNunn, canh tác không làm đất và sử dụng cây che phủ hiện là hai biện pháp canh tác được thị trường carbon hỗ trợ nhiều nhất.  

McDaniel cho biết ông kỳ vọng các cơ sở dữ liệu dạng này trong tương lai sẽ ngày càng thân thiện hơn với người sử dụng, đồng thời trở thành nền tảng cho các công cụ hỗ trợ ra quyết định dành cho nông dân. Ông cũng nhận định rằng trí tuệ nhân tạo sẽ góp phần thúc đẩy quá trình tổng hợp và phân tích các kết quả nghiên cứu hiện có nhằm nâng cao hiệu quả quản lý sản xuất nông nghiệp.

“Đó chắc chắn sẽ là hướng đi của nông nghiệp trong tương lai”, ông nói.

VanLoocke cho rằng các dự án như vậy cũng lý giải vì sao Đại học Bang Iowa đã triển khai chương trình đào tạo đại học mới về nông nghiệp số và nông nghiệp chính xác từ mùa thu năm ngoái. Theo ông, trong bối cảnh nông nghiệp hiện đại ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu, mô hình dự báo và các công nghệ số, nguồn nhân lực được đào tạo bài bản cả về khoa học cây trồng, hệ thống sản xuất nông nghiệp và phân tích dữ liệu đang trở thành nhu cầu cấp thiết của ngành.

“Đây chính là kiểu công việc mà các sinh viên tốt nghiệp ngành nông nghiệp số và nông nghiệp chính xác sẽ được đào tạo để tham gia”, ông cho biết. 

Huỳnh Thị Đan Anh theo Đại học Bang Iowa.