12.04.2024
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Leibniz-Zentrums für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) haben gemeinsam mit zwei chinesischen Partnereinrichtungen eine Veröffentlichung im Journal Plants People Planet vorgelegt. Die Ergebnisse zeigen, wie mithilfe von künstlicher Intelligenz sogenannte traditionelle Agrarsysteme identifiziert und zum Schutz der Biodiversität erhalten werden können. Als Fallbeispiel nutzen die Forschenden eine in China weitverbreitete Anbaukultur mit besonders langer Tradition: chinesischen Tee.
Im Zuge der fortschreitenden Modernisierung der Landwirtschaft weltweit kommt vielerorts zunehmend standardisiertes Saatgut zum Einsatz. Genetische Vielfalt geht in bedrohlichem Maße verloren. Dies hat in der Landwirtschaft u. a. negative Auswirkungen auf Krankheits- und Schädlingsresistenzen, die Anpassungsfähigkeit an den Klimawandel sowie die Stabilität und Funktion von Ökosystemen. Traditionelle Agrarsysteme bieten die Möglichkeit, sowohl genetische Vielfalt als auch einheimisches Erfahrungswissen zum Anbau zu erhalten, und damit wichtige kulturelle und soziale Werte zu bewahren, die für eine Kultur eine wichtige Rolle spielen.
Mithilfe von Indikatorbewertungsmodellen und maschinellem Lernen konnten die Forschenden nun Gebiete in China eingrenzen, die sich für den Erhalt von traditionellen Agrarsystemen besonders eignen. Es wurden Gebiete gekennzeichnet, die sich durch eine besonders hohe genetische Vielfalt sowie durch weitere, sozioökonomische Faktoren auszeichnen, wie das Vorhandensein von lokalen Wissens- und Kultursystemen. Durch die Erhaltung dieser Systeme wird nicht nur die biologische Vielfalt geschützt, sondern auch das indigene Wissen und die Kulturen, die mit ihnen verbunden sind.
„Die Ergebnisse der Forschung sind Aufruf zum Handeln, traditionelle Agrarsysteme als unverzichtbaren Teil unseres kulturellen Erbes und unserer ökologischen Zukunft anzuerkennen“, erklärt Yunxiao Bai, Hauptautorin der Studie. Die Methodik böte ein Modell, das weltweit angewendet werden könne, um andere kritisch gefährdete Agrarsysteme zu identifizieren und zu schützen. Die Karte ermögliche es Politikern, Ressourcen gezielt für die Erhaltung dieser Systeme einzusetzen.
Zur Publikation:
https://doi.org/10.1002/ppp3.10479
Der Text wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt und unter den Gesichtspunkten der KI-Regelungen am ZALF sorgfältig überprüft und überarbeitet. Die Übernahme des Textes erfolgt auf eigene Verantwortung.
