Et c'est exactement cette combinaison qui est décrite dans une recherche publiée dans la revue Earth System Science Data. par un groupe associé aux institutions brésiliennes. Le travail a abouti à une série de cartes décrivant plus précisément la quantité des différentes formes chimiques de phosphore dans le sol de l’Amazonie. "Construites" à l'aide d'une nouvelle méthodologie basée sur l'intelligence artificielle, les cartes confirment que la région présente une très faible concentration du minéral.

L'impact de ceci est qu'un manque de phosphore affecte le cycle de croissance des espèces et peut, par exemple, empêcher les arbres de réagir à l'augmentation du dioxyde de carbone associée au changement climatique.

"Lorsque nous travaillions sur des modèles de végétation pour comprendre le comportement climatique en Amazonie, nous avons réalisé qu'il existait des informations spécifiques sur les quantités de phosphore dans le sol. Normalement, dans les méthodes précédentes, ces cartes utilisaient uniquement les types de sols [classes] comme prédicteurs de "Nous avons vu qu'il serait nécessaire d'inclure d'autres attributs environnementaux, nous avons donc développé une nouvelle technique statistique basée sur l'apprentissage automatique à partir de données existantes", explique João Paulo Darela Filho, actuellement chercheur postdoctoral à l'Université technique de Munich. (Allemagne).

Darela Filho a commencé à travailler sur le projet pendant ses études doctorales, qui se sont terminées en 2021.

À l'époque, son objectif était d'intégrer dans le modèle Caetê des données sur les cycles de nutriments tels que l'azote et le phosphore, qui sont importants pour comprendre le comportement de la croissance des arbres. Caetê, qui signifie « forêt vierge » en langue tupi-guarani, est un algorithme capable de projeter l'avenir de la végétation amazonienne en présentant des scénarios de transformation forestière.

Premier du genre à être exclusivement brésilien, son nom vient de l'acronyme CArbon et Ecosystem Functional-Trait Evaluation model.

Caetê a été développé par une équipe du Laboratoire des Sciences du Système Terre de l'Université d'État de Campinas (UNICAMP), coordonnée par le professeur David Monténégro Lapola, qui est également l'auteur de l'article avec Darela Filho.

"Les cartes produites sous la direction de João Darela constituent une étape indispensable pour faire progresser notre compréhension de la façon dont les forêts tropicales, qui sont généralement limitées en phosphore, réagiront au changement climatique et à d'autres perturbations humaines", a déclaré Lapola à l'Agence FAPESP.

Les chercheurs ont utilisé les données de 108 sites en Amazonie. Ils ont utilisé une approche basée sur des modèles de régression forestière aléatoire qui ont été entraînés et testés pour prédire différentes formes de phosphore :total, disponible, organique, inorganique et occlus (lorsqu'il est lié à d'autres substances). Ils ont également utilisé des informations provenant des types de sols de référence et d'autres propriétés telles que la géolocalisation, les niveaux d'azote et de carbone, l'élévation et la pente du terrain, le pH du sol, les précipitations annuelles moyennes et la température.

Les modèles de régression forestière ont montré des niveaux de précision moyens supérieurs à 64 %, selon la forme de phosphore. Pour le minéral total, la précision a atteint 77,3 %.

Les résultats de la recherche ont montré que la concentration moyenne de phosphore total trouvée dans l'ensemble de données analysées était de 284,13 milligrammes par kilogramme de sol (mg kg ⁻¹ ). Cette quantité est considérée comme faible par rapport à la moyenne mondiale :570 mg/kg ⁻¹ . . Lors de l'analyse des cartes, il a été constaté que les sites les plus riches en phosphore se trouvent à la frontière entre les Andes et l'Amazonie, contrairement aux sols les plus anciens des basses terres amazoniennes, situées dans la région orientale.

Les scientifiques pensent que les nouvelles cartes pourraient être utiles pour paramétrer et évaluer les modèles d'écosystèmes terrestres, et pourraient même fournir des réponses sur la relation entre le sol et la végétation dans la région amazonienne.

"L'apprentissage automatique, avec l'utilisation de l'intelligence artificielle, sera de plus en plus appliqué à la science, notamment pour les projections futures. Nos cartes peuvent être utilisées par d'autres chercheurs pour comprendre comment l'Amazonie réagira au changement climatique", ajoute Darela Filho.

Une étude internationale menée par une équipe dont Lapola fait partie et qui a fait la couverture du numéro de février de Nature a montré que près de la moitié de l'Amazonie se dirige vers un point de non-retour d'ici 2050, ce qui signifie que la forêt risque de perdre sa résilience face aux sécheresses extrêmes et à la déforestation.

Cette étude estime qu'entre 10 % et 47 % des zones de la région seront exposées à des perturbations et à des menaces qui pourraient déclencher des transitions « inattendues » dans les écosystèmes et exacerber le changement climatique régional. La déforestation accumulée, le réchauffement climatique, la quantité de précipitations annuelles dans le biome, l’intensité de la saison des pluies et la durée de la saison sèche étaient considérés comme des situations stressantes. Le risque est la conversion du biome en zones de savane incapables de remplir le rôle de séquestration du carbone.