Hệ thống giám sát môi trường trong nhà kính trồng dâu tây và cà chua có dây treo. Nguồn: Horticulture Research (2024). DOI: 10.1093/hr/uhae144.

Dự đoán năng suất cây trồng là một thách thức đáng kể trong nông nghiệp hiện đại, đặc biệt là trong điều kiện môi trường biến động. Với nhu cầu ngày càng tăng về sản xuất lương thực bền vững, việc hiểu được sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố môi trường và sự phát triển của cây trồng ngày càng trở nên quan trọng. Những thách thức này nhấn mạnh nhu cầu nghiên cứu sâu về sự tương tác giữa năng suất cây trồng và các biến số môi trường theo thời gian.

Được thực hiện bởi một nhóm nghiên cứu từ Đại học Shiga và được công bố trên tạp chí Horticulture Research vào ngày 24 tháng 5 năm 2024, nghiên cứu trình bày một phương pháp luận mới dựa trên phân tích dữ liệu chức năng (FDA) để dự đoán năng suất cây trồng được canh tác quanh năm. Bằng cách phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của dâu tây và cà chua được trồng trong các nhà máy sản xuất cây trồng có ánh sáng tự nhiên, nghiên cứu phát hiện ra cách các yếu tố như nhiệt độ và bức xạ mặt trời ảnh hưởng đến năng suất, cung cấp một công cụ mới để tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp.

Nghiên cứu giới thiệu mô hình hồi quy hàm hệ số thay đổi (VCFRM) sử dụng FDA để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như nhiệt độ và bức xạ mặt trời đến năng suất cây trồng theo thời gian. Phân tích dữ liệu dâu tây và cà chua cho thấy các giai đoạn chính khi các yếu tố này tác động đáng kể nhất đến tăng trưởng.

Khả năng trực quan hóa các tương tác động này của mô hình giúp hiểu sâu hơn về cách tối ưu hóa các điều kiện để đạt năng suất tối đa. Khả năng diễn giải của mô hình làm cho nó đặc biệt có giá trị, cung cấp những hiểu biết có thể hành động được về mối quan hệ giữa các điều kiện môi trường và hiệu suất cây trồng, điều này rất quan trọng để nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên và tính bền vững trong canh tác cây trồng quanh năm.

Giáo sư Hidetoshi Matsui, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết: "Mô hình dự đoán năng suất dựa trên FDA của chúng tôi đánh dấu một bước tiến lớn trong nông nghiệp chính xác. Nó không chỉ nâng cao độ chính xác của dự báo năng suất mà còn giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng theo thời gian. Kiến thức này rất quan trọng để phát triển các hoạt động nông nghiệp bền vững và có khả năng phục hồi cao hơn nhằm ứng phó với biến đổi khí hậu".

Những phát hiện từ nghiên cứu này có nhiều ứng dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các môi trường được kiểm soát như nhà máy sản xuất cây trồng và nhà kính. Mô hình dựa trên FDA có thể được điều chỉnh cho nhiều loại cây trồng và môi trường khác nhau, biến nó thành một công cụ đa năng để tối ưu hóa sản xuất. Bằng cách cho phép quản lý chính xác hơn các biến số môi trường, phương pháp này thúc đẩy nền nông nghiệp bền vững, đảm bảo năng suất và lợi nhuận ổn định ngay cả trong những điều kiện đầy thách thức.

Huỳnh Thị Đan Anh theo Phys.org