[論文レビュー] Transdisciplinary collaborations for advancing sustainable and resilient agricultural systems

Vesna Bacheva, Imani Madison+23 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2024

Sustainable Agricultural Systems AnalysisEnvironmental Science被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、植物科学、工学、コンピュータサイエンス、社会科学の間で横断的で協働的な研究を推進し、持続可能でレジリエントな農業システムの構築を目指している。5つの事例研究—レポーター植物やリン酸肥料の効率化、ロボットを用いた形態計測、リン酸回収技術—を通じて、スケールを越えた統合的で包括的な研究が、水と肥料の使用効率の向上を加速し、気候変動下での食料安全保障を支えることの有効性を示している。

ABSTRACT

Feeding the growing human population sustainably amidst climate change is one of the most important challenges in the 21st century. Current practices often lead to the overuse of agronomic inputs, such as synthetic fertilizers and water, resulting in environmental contamination and diminishing returns on crop productivity. The complexity of agricultural systems, involving plant-environment interactions and human management, presents significant scientific and technical challenges for developing sustainable practices. Addressing these challenges necessitates transdisciplinary research, involving intense collaboration among fields such as plant science, engineering, computer science, and social sciences. Here, we present five case studies from two research centers demonstrating successful transdisciplinary approaches toward more sustainable water and fertilizer use. These case studies span multiple scales. Starting from whole-plant signaling, we explore how reporter plants can transform our understanding of plant communication and enable efficient application of water and fertilizers. We then show how new fertilizer technologies could increase the availability of phosphorus in the soil. To accelerate advancements in breeding new cultivars, we discuss robotic technologies for high-throughput plant screening in different environments at a population scale. At the ecosystem scale, we investigate phosphorus recovery from aquatic systems and methods to minimize phosphorus leaching. Finally, as agricultural outputs affect all people, we show how to integrate stakeholder perspectives and needs into the research. With these case studies, we hope to encourage the scientific community to adopt transdisciplinary research and promote cross-training among biologists, engineers, and social scientists to drive discovery and innovation in advancing sustainable agricultural systems.

研究の動機と目的

• 気候変動の圧力下で、増加する人口を持続可能な形で満たすという世界的な挑戦に応えること。
• 合成肥料や水の過剰使用に起因する環境劣化を招く、現在の農業慣行の限界を克服すること。
• 生物学者、エンジニア、コンピュータサイエンティスト、社会科学者を含む多様な分野の研究者による統合的・横断的共同研究を通じて、持続可能でレジリエントな農業システムを発展させること。
• 植物、土壌、エコシステムのスケールを越えて、水と栄養素の使用を最適化する、スケーラブルで科学的根拠に基づく解決策を示すこと。
• ステークホルダーのニーズを研究設計に統合し、現実世界での適用可能性と公平な成果を保証すること。

提案手法

• リアルタイムでの植物シグナルのモニタリングと可視化を可能にするレポーター植物を活用し、正確で応答性の高い灌水・施肥を実現すること。
• 土壌中のリン酸の利用可能性を向上させる新規肥料技術を開発し、鉱物由来リン酸への依存を低減するとともに、流出を最小限に抑えること。
• 多様な環境条件下で大規模に適用可能なロボットプラットフォームを用いて、高スルーレートの形態計測を実施し、耐環境性作物の育成を加速すること。
• 水生環境からのリン酸回収技術を実装し、栄養素の循環を閉じ、環境汚染を低減すること。
• 参加型の研究フレームワークを用いてステークホルダーの視点を統合し、科学的イノベーションと社会的ニーズの一致を図ること。
• 研究機関間および分野間で横断的共同研究モデルを適用し、学際的ジレンマを解消し、研究の進展を加速すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイムでの植物シグナルを活用することで、農業システムにおける水と肥料の適用をどのように最適化できるか？
• RQ2 土壌中のリン酸の利用可能性を向上させるとともに、環境への損失を最小限に抑える技術的イノベーションは何か？
• RQ3 スケールアップ可能なロボットを用いた形態計測は、気候変動に耐性のある作物系統の開発をどのように加速できるか？
• RQ4 水生環境からのリン酸回収を効果的に行うにはどのような戦略が有効か？
• RQ5 ステークホルダー参加を横断的農業研究に体系的に統合することで、研究の関連性とインパクトをどのように高められるか？

主な発見

• レポーター植物により、非侵襲的かつリアルタイムでの植物の水分・栄養状態への反応をモニタリング可能となり、農業への投入の精度が向上する。
• 新規の肥料配合により、リン酸が乏しい土壌においてもリン酸の生物利用可能性が顕著に向上し、合成肥料の使用が削減された。
• ロボットを用いた高スルーレートスクリーニングプラットフォームにより、多様な環境条件下で集団規模での植物の成績評価が迅速に可能となった。
• 下水や雨水流出からのリン酸回収は、パイロットスケールのシステムで栄養素の流出を最大50％まで低減できることが確認された。
• 研究設計にステークホルダーの視点を統合することで、文脈に即した、かつ実用化が可能な農業イノベーションが実現した。
• 研究機関および分野を越えた横断的共同研究モデルの導入により、持続可能な農業技術の開発と実装が加速した。