Пространственная пригодность какао в регионе Амазонас (Перу): подход ансамблевого прогностического моделирования (BIOMOD2), объединяющий многoисточниковые данные, территориальное управление и фитосанитарное состояние
Geospatial suitability of cacao in Amazonas (Peru): an ensemble predictive modeling approach (BIOMOD2) integrating multisource data, territorial management, and plant health
Jhon A. Zabaleta-Santisteban, Angel J. Medina-Medina, Katerin M. Tuesta-Trauco, Abner S. Rivera-Fernandez, Teodoro B. Silva-Melendez, Marlen A. Grandez-Alberca, Julio Puscan-Rojas, Rolando Salas López, Manuel Oliva-Cruz, Alexander Cotrina-Sanchez, Nilton B. Rojas-Briceño, Jhonsy O. Silva-López, Darwin Gómez-Fernández, Santos Triunfo Leiva-Espinoza, Angel F. Huaman-Pilco, Elgar Barboza
Аннотация (перевод)
Выявление климатически пригодных территорий для выращивания какао (Theobroma cacao L.) имеет ключевое значение для руководства устойчивой интенсификацией, территориальным планированием и соблюдением формирующихся экологических стандартов в тропических регионах. В данном исследовании с помощью ансамблевого подхода к моделированию, реализованного в biomod2, была оценена текущая климатическая пригодность какао в департаменте Амазонас (северо-запад Перу) с интеграцией биоклиматических, топографических и эдафических предикторов вместе с пространственными биоморфологическими исключающими критериями, правовыми ограничениями на сохранение, регуляторной применимостью в соответствии с Регламентом Европейского союза о продукции, не связанной с обезлесением (EUDR), а также местными фитосанитарными данными. Всего было использовано 403 записи присутствия, прошедшие контроль качества, для калибровки нескольких алгоритмов машинного обучения при кросс-валидации; оставлены лишь те, которые показали высокую прогностическую способность (AUC > 0,9; TSS > 0,7). Модели, основанные на деревьях решений, особенно Random Forest и XGBoost, продемонстрировали наилучшую индивидуальную производительность, тогда как консенсусная модель показала большую пространственную стабильность и общую точность. Результаты показывают, что приблизительно 14,8 % территории региона обладают высокой климатической пригодностью при текущих условиях, сосредоточенной в межандийских долинах и зонах низкой и средней высоты, при этом тепловая сезонность определена как главный экологический предиктор. Однако включение территориальных и регуляторных ограничений существенно сократило фактически доступную площадь, особенно в сценарии EUDR, демонстрируя, что потенциал расширения посевов какао сильно обусловлен рамками природоохранных и регуляторных мер. Высокоприоритетные деградированные территории проявились как ключевые возможности для продуктивного восстановления посредством агролесоводческих систем. Фитосанитарная валидация (2021–2024) выявила высокую пространственную конкордантность между территориями наибольшей климатической пригодности и распространённостью и частотой основных патогенов и вредителей какао, в частности Moniliophthora roreri и M. perniciosa, подтверждая, что оптимальные климатические ниши для выращивания также благоприятствуют биотическому давлению. В целом данное исследование представляет интегративную рамку, объединяющую климатическое моделирование, территориальное управление и фитосанитарный риск, предоставляя надёжные научные данные для формирования государственной политики, планирования землепользования и стратегий устойчивого производства какао в Амазонии.
Оригинальная аннотация
Identifying climatically suitable areas for cacao cultivation (Theobroma cacao L.) is essential to guide sustainable intensification, territorial planning, and compliance with emerging environmental standards in tropical regions. This study assessed the current climatic suitability of cacao in the Amazonas department (northwestern Peru) using an ensemble modeling approach implemented in biomod2, integrating bioclimatic, topographic, and edaphic predictors with spatial biophysical exclusion criteria, legal conservation constraints, regulatory eligibility associated with the European Union Deforestation-Free Products Regulation (EUDR), and local phytosanitary evidence. A total of 403 quality-controlled presence records were used to calibrate multiple machine-learning algorithms under cross-validation, retaining only those with high predictive performance (AUC > 0.9; TSS > 0.7). Decision tree–based models, particularly Random Forest and XGBoost, showed the best individual performance, while the consensus model exhibited greater spatial stability and overall accuracy. Results indicate that approximately 14.8% of the regional territory presents high climatic suitability under current conditions, concentrated in inter-Andean valleys and low- to mid-elevation zones, with thermal seasonality identified as the main environmental predictor. However, the incorporation of territorial and regulatory constraints substantially reduced the effectively available area, especially under the EUDR scenario, demonstrating that cacao expansion potential is strongly conditioned by conservation and regulatory frameworks. High-priority degraded areas emerged as focal opportunities for productive restoration through agroforestry systems. Phytosanitary validation (2021–2024) revealed high spatial concordance between areas of greatest climatic suitability and the prevalence and incidence of major cacao pathogens and pests, particularly Moniliophthora roreri and M. perniciosa , confirming that optimal climatic niches for cultivation also favor biotic pressure. Overall, this study provides an integrative framework combining climatic modeling, territorial management, and phytosanitary risk, delivering robust scientific inputs to inform public policy, land-use planning, and sustainable cacao production strategies in the Amazon.
Идентификаторы
Canonical: https://research.holos.house/w/6aa39d2b-b1ed-49fc-a0df-60537f3c72de
DOI: 10.6084/m9.figshare.30964576.v3