Исследователи представили революционный инструмент, который может помочь остановить третью по значимости причину обезлесения в мире.
Ученые из Королевских ботанических садов Кью, организации World Forest ID, Шеффилдского университета и международных партнеров разработали новую методику, позволяющую с точностью до 200 километров определять места выращивания сои — третьего по значимости фактора вырубки тропических лесов. Этот прорыв может кардинально изменить усилия по борьбе с обезлесением, связанным с глобальными цепочками поставок продовольствия.
Исследование, опубликованное в журнале Communications Earth and Environment, сочетает в себе химическую идентификацию соевых бобов с передовыми методами геопространственного машинного обучения для оценки мест сбора урожая в Южной Америке. Исследователи утверждают, что этот метод может помочь регулирующим органам, ученым и компаниям проверять происхождение товаров, которые часто продаются через сложные международные цепочки поставок.
Расширение сельскохозяйственных угодий остается основной причиной вырубки тропических лесов: только в 2023 году было потеряно 3,7 миллиона гектаров тропических лесов, а в период с 2001 по 2015 год — 71,6 миллиона гектаров.
На сою, производимую в основном для корма свиней и птицы, приходится около 11,5% вырубки лесов, обусловленной производством сырья, особенно в Южной Америке, где производство быстро расширяется для удовлетворения мирового спроса. Эта культура является третьей по величине причиной вырубки тропических лесов после крупного рогатого скота и масличной пальмы, однако отследить, где выращивалась соя, сложно, поскольку поставки часто смешиваются и торгуются в разных странах.
Новое исследование показывает, что можно оценить происхождение урожая сои гораздо точнее, чем с помощью предыдущих методов, которые позволяли классифицировать урожай только по стране или широкому региону. Анализируя соотношения стабильных изотопов и микроэлементов в 267 образцах сои, собранных по всей Южной Америке, и объединяя их с данными об окружающей среде, ученые разработали модель машинного обучения, которая предсказывает происхождение урожая с точностью до 192,52 (±23,51) км от места сбора урожая. Это имеет важное значение, поскольку риск обезлесения значительно варьируется на коротких расстояниях, иногда даже между соседними фермами.
Ученые, работая со сложными цепочками поставок, описывают это как «прорыв в отслеживаемости товаров», позволяющий проверить, соответствует ли заявленное происхождение партии товара месту выращивания урожая. Модель уже применяется к другим товарам, связанным с вырубкой лесов, включая древесину, и может также использоваться для какао, кофе, пальмового масла и каучука.
Каспар Чейтер, старший научный руководитель Королевского ботанического сада Кью, говорит: «Цепочки поставок таких товаров, как соя, невероятно сложны, но этот подход обеспечивает прозрачность независимо от сложности цепочки поставок. Это представляет собой значительный шаг вперед в нашей способности отслеживать сельскохозяйственную продукцию до места ее выращивания».
Существует острая необходимость в регулировании этой торговли со стороны стран-импортеров, и данное исследование может помочь в реализации нового природоохранного законодательства, такого как Регламент ЕС о вырубке лесов, который должен вступить в силу в декабре 2026 года. Этот закон требует от компаний, импортирующих определенные товары, доказывать, что они не были произведены на недавно вырубленных лесах, и данная модель предоставляет регулирующим органам научно обоснованный способ подтверждения правдоподобности заявлений о происхождении.
Ожидается, что аналогичное законодательство Великобритании последует в рамках положений Закона об охране окружающей среды, касающихся товаров, представляющих лесной риск. Финансирование этого проекта отражает стремление к принятию законодательства, требующего использования инструментов отслеживания для всех перечисленных товаров, представляющих лесной риск. Британские предприятия также взяли на себя обязательство по искоренению вырубки лесов в цепочках поставок сои в рамках Британского соевого манифеста (2021 г.), межотраслевой инициативы, в которой участвуют розничные торговцы, производители и пищевые компании.
Джейд Сондерс, исполнительный директор World Forest ID, говорит: «Благодаря возможности с беспрецедентной точностью проверять места выращивания сои, этот инновационный инструмент предоставляет компаниям и регулирующим органам мощный новый способ превратить обязательства по предотвращению вырубки лесов в реальную ответственность, обеспечивая надежную проверку, выявляя неверно указанные места происхождения в регионах высокого риска и укрепляя соблюдение требований».
Хотя описанная технология не является "панацеей", ее можно добавить к инструментам, доступным для регулирования вырубки лесов, что создает сценарий, при котором мы можем предвидеть полное устранение вырубки лесов и преобразования земель из многих важных в глобальном масштабе цепочек поставок.
Источник: University of Sheffield.