Геопространственная пригодность для какао в Амасонасе (Перу): ансамблевый подход к прогностическому моделированию (BIOMOD2), объединяющий многоисточниковые данные, территориальное управление и здоровье растений
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)
Определение климатически пригодных территорий для выращивания какао (Theobroma cacao L.) имеет важное значение для направления устойчивой интенсификации, территориального планирования и соблюдения формирующихся экологических стандартов в тропических регионах. В данном исследовании оценивалась текущая климатическая пригодность для какао в департаменте Амасонас (северо-запад Перу) с использованием ансамблевого подхода к моделированию, реализованного в biomod2, объединяющего биоклиматические, топографические и эдафические предикторы с пространственными биофизическими критериями исключения, правовыми природоохранными ограничениями, нормативным соответствием Регламенту Европейского союза о продукции, не приводящей к обезлесению (EUDR), и локальными фитосанитарными данными. В общей сложности 403 прошедшие контроль качества записи о присутствии были использованы для калибровки нескольких алгоритмов машинного обучения в рамках кросс-валидации с сохранением только тех, которые обладали высокой прогностической эффективностью (AUC > 0.9; TSS > 0.7). Модели на основе деревьев решений, в частности Random Forest и XGBoost, продемонстрировали наилучшую индивидуальную производительность, в то время как консенсусная модель показала большую пространственную стабильность и общую точность. Результаты показывают, что приблизительно 14.8% территории региона обладает высокой климатической пригодностью в текущих условиях, концентрируясь в межъандийских долинах и зонах низких и средних высот, при этом температурная сезонность определена как основной экологический предиктор. Однако включение территориальных и нормативных ограничений существенно сократило фактически доступную площадь, особенно в сценарии EUDR, показав, что потенциал расширения площадей под какао жестко обусловлен природоохранными и нормативными рамками. Высокоприоритетные деградированные территории проявились как ключевые возможности для продуктивного восстановления посредством агролесоводческих систем. Фитосанитарная валидация (2021–2024) выявила высокую пространственную согласованность между зонами наибольшей климатической пригодности и распространенностью, а также частотой встречаемости основных патогенов и вредителей какао, в частности Moniliophthora roreri и M. perniciosa , подтверждая, что оптимальные климатические ниши для культивирования также способствуют биотическому давлению. В целом, данное исследование предлагает интегративную основу, объединяющую климатическое моделирование, территориальное управление и фитосанитарный риск, предоставляя надежные 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/70af7afd-492b-4073-baa5-34cf201d02b4
DOI: 10.6084/m9.figshare.30964576