Þegar árstíðabundnar rigningar koma seinna til Indónesíu taka bændur því oft sem merki um að það sé ekki þess virði að fjárfesta í áburði fyrir ræktun sína.Stundum velja þeir að planta alls ekki árlegri ræktun.Venjulega taka þeir réttu ákvörðunina, því seint upphaf regntímabilsins er venjulega tengt ástandi El Niño suðursveiflunnar (ENSO) og ófullnægjandi úrkomu á næstu mánuðum.
Nýju rannsóknirnar sem birtar voru í „Science Reports“ sýna að ENSO er veðuraflögunarferill hlýnunar og kólnunar meðfram Kyrrahafinu meðfram miðbaug, og kröftug spá í allt að tvö ár áður en kakótréð er safnað.
Þetta gætu verið góðar fréttir fyrir smábændur, vísindamenn og súkkulaðiiðnaðinn á heimsvísu.Hæfni til að spá fyrir um stærð uppskerunnar fyrirfram getur haft áhrif á fjárfestingarákvarðanir bænda, bætt rannsóknir á hitabeltisræktun og dregið úr áhættu og óvissu í súkkulaðiiðnaðinum.
Vísindamenn segja að sömu aðferð sem sameinar háþróaða vélanám og stranga skammtímagagnasöfnun um siði og uppskeru bænda sé einnig hægt að beita fyrir aðra regnháða ræktun, þar á meðal kaffi og ólífur.
Thomas Oberthür, meðhöfundur og viðskiptahönnuður African Plant Nutrition Institute (APNI) í Marokkó, sagði: „Lykilnýjung þessara rannsókna er að þú getur í raun skipt út veðurgögnum fyrir ENSO gögnum.„Með þessari aðferð geturðu kannað allt sem tengist ENSO.Uppskera með framleiðslutengsl.“
Um 80% af ræktanlegu landi heimsins er háð beinni úrkomu (öfugt við áveitu), sem er um 60% af heildarframleiðslunni.Hins vegar, á mörgum þessara svæða, eru úrkomugögn dreifð og mjög breytileg, sem gerir það erfitt fyrir vísindamenn, stefnumótendur og bændahópa að laga sig að breytingum á veðri.
Í þessari rannsókn notuðu vísindamennirnir tegund vélanáms sem krefst ekki veðurmeta frá indónesísku kakóbæjunum sem taka þátt í rannsókninni.
Þess í stað treystu þeir á gögn um áburðargjöf, uppskeru og búsgerð.Þeir tengdu þessi gögn í Bayesian Neural Network (BNN) og komust að því að ENSO stigið spáði 75% af breytingunni á ávöxtun.
Með öðrum orðum, í flestum tilfellum í rannsókninni getur yfirborðshiti sjávar í Kyrrahafinu spáð nákvæmlega fyrir um uppskeru kakóbauna.Í sumum tilfellum er hægt að gera nákvæmar spár 25 mánuðum fyrir uppskeru.
Til að byrja með er venjulega hægt að fagna líkani sem getur spáð nákvæmlega fyrir um 50% breytingu á framleiðslu.Svona langtímaspá nákvæmni um uppskeru er sjaldgæf.
Meðhöfundur bandalagsins og heiðursrannsakandi, James Cock, sagði: „Þetta gerir okkur kleift að leggja saman mismunandi stjórnunarhætti á bænum, svo sem frjóvgunarkerfi, og álykta um árangursríkar inngrip með miklu öryggi.„Alþjóðasamtök líffræðilegra fjölbreytileika og CIAT.„Þetta er heildarbreyting á rekstrarrannsóknir.
Cock, plöntulífeðlisfræðingur, sagði að þrátt fyrir að slembiraðaðar samanburðarrannsóknir (RCT) séu almennt álitnar gulls ígildi fyrir rannsóknir, eru þessar rannsóknir dýrar og því yfirleitt ómögulegar í þróun suðrænum landbúnaðarsvæðum.Aðferðin sem notuð er hér er mun ódýrari, krefst ekki dýrrar söfnunar veðurskráa og veitir gagnlegar leiðbeiningar um hvernig betur megi stjórna uppskeru í breytilegu veðri.
Gagnafræðingur og aðalhöfundur rannsóknarinnar Ross Chapman (Ross Chapman) útskýrði nokkra af helstu kostum vélanámsaðferða umfram hefðbundnar gagnagreiningaraðferðir.
Chapman sagði: „BNN líkanið er frábrugðið venjulegu aðhvarfslíkaninu vegna þess að reikniritið tekur inntaksbreytur (eins og yfirborðshiti sjávar og gerð eldisstöðvar) og „lærir“ síðan sjálfkrafa að þekkja svörun annarra breyta (eins og uppskeru uppskeru), “ sagði Chapman.„Grunnaferlið sem notað er í námsferlinu er það sama og ferlið sem mannsheilinn lærir að þekkja hluti og mynstur úr raunveruleikanum.Þvert á móti krefst staðlaða líkanið handvirkt eftirlit með mismunandi breytum með tilbúnum jöfnum.
Þó að vélanám geti leitt til betri spár um uppskeru, ef engin veðurgögn eru til, ef vélnámslíkön geta virkað rétt, þurfa vísindamenn (eða bændur sjálfir) samt að safna ákveðnum framleiðsluupplýsingum nákvæmlega og gera þessi gögn aðgengileg.
Fyrir indónesíska kakóbúið í þessari rannsókn hafa bændur orðið hluti af bestu starfsvenjum fyrir stórt súkkulaðifyrirtæki.Þeir fylgjast með aðföngum eins og áburðargjöf, deila þessum gögnum frjálslega til greiningar og halda snyrtilegar skrár á staðbundnu alþjóðlegu plöntunæringarstofnuninni (IPNI) sem vísindamenn geta notað.
Auk þess skiptu vísindamenn áður bæjum sínum í tíu svipaða hópa með svipað landslag og jarðvegsaðstæður.Rannsakendur notuðu uppskeru, áburðargjöf og uppskerugögn frá 2013 til 2018 til að búa til líkan.
Þekkingin sem kakóræktendur öðlast veitir þeim sjálfstraust á því hvernig og hvenær þeir eigi að fjárfesta í áburði.Sú búfræðikunnátta sem þessi bágstadda hópur öðlast getur verndað hann fyrir tapi á fjárfestingum, sem venjulega á sér stað við slæm veðurskilyrði.
Þökk sé samstarfi þeirra við vísindamenn er nú hægt að miðla þekkingu þeirra á einhvern hátt til ræktenda annarra nytjaplantna í öðrum heimshlutum.
Cork sagði: „Án sameiginlegs átaks hins hollustu bónda IPNI og sterku stuðningssamtakanna Community Solutions International, væri þessi rannsókn ekki möguleg.Hann lagði áherslu á mikilvægi þverfaglegrar samvinnu og jafnvægi í viðleitni hagsmunaaðila.Mismunandi þarfir.
Oberthür hjá APNI sagði að öflug forspárlíkön gætu gagnast bændum og vísindamönnum og stuðlað að frekari samvinnu.
Obertoor sagði: „Ef þú ert bóndi sem safnar gögnum á sama tíma þarftu að ná áþreifanlegum árangri.„Þetta líkan getur veitt bændum gagnlegar upplýsingar og getur hjálpað til við að hvetja til gagnasöfnunar, vegna þess að bændur munu sjá að þeir eru að leggja sitt af mörkum, sem skilar ávinningi fyrir bæinn þeirra.

suzy@lstchocolatemachine.com

www.lstchocolatemachine.com