Korzystając z obszernego przeglądu i modelowania literatury, naukowcy twierdzą, że nie znaleźli uzasadnienia dla obecnego globalnego podekscytowania zwiększeniem węgla w glebie. Podczas gdy szacowany udział sekwestracji węgla w glebie zmienia się w zależności od zmian klimatycznych, prawie żaden nie bierze pod uwagę faktu, że wzrost zawartości węgla w glebie zawsze zanika w czasie, aż do osiągnięcia maksymalnego poziomu nasycenia.
Jeśli w obliczeniach uwzględni się nasycenie węgla w glebie, wkład sekwestracji węgla w glebie w łagodzenie zmiany klimatu zmniejsza się o 53-81% w porównaniu z obecnymi szacunkami.
„Gleby są niezwykle złożone i zmienne, a dbanie o nie w celu zapewnienia utrzymania produkcji żywności w warunkach zmian klimatycznych będzie wymagało wdrożenia szeregu praktyk dostosowanych do każdego lokalnego kontekstu, zamiast skupiania się na jednym uniwersalnym rozwiązaniu” – powiedział Renske Hijbeek (WUR).
Konieczna jest zmiana w kierunku inteligentnego rolnictwa glebowego
W swoim artykule naukowcy doszli do wniosku, że istniejąca baza wiedzy nie usprawiedliwia obecnego globalne agendy które skupiają się przede wszystkim na zwiększeniu zawartości węgla w glebie. „Odchodząc od gleb inteligentnych dla klimatu, istnieje potrzeba przejścia w kierunku rolnictwa inteligentnego dla gleby, dostosowującego się do każdego kontekstu lokalnego, w którym jednocześnie definiuje się wiele funkcji gleby”, mówi Gabriel Moynette (WUR).
„Tylko takie kompleksowe oceny pozwolą na synergie w celu maksymalizacji zrównoważonego rozwoju gruntów i spełnienia wymagań rolniczych w celu osiągnięcia bezpieczeństwa żywnościowego. Sekwestracja dwutlenku węgla w glebie może zachodzić na tej ścieżce i przyczynić się do łagodzenia zmian klimatycznych, i należy ją uznać za dodatkową korzyść.”
„Całkowity miłośnik kawy. Miłośnik podróży. Muzyczny ninja. Bekonowy kujon. Beeraholik.”
More Stories
Prognoza cukrzycy w Australii w 2024 r. | Wiadomości o Mirażu
„Gorąca sauna żabia” pomaga australijskim gatunkom w walce ze śmiercionośnym grzybem
Model sztucznej inteligencji poprawia reakcję pacjentów na leczenie raka