Modèle de sécurité alimentaire

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    Le FSNAU fonde sa compréhension de l`alimentation, de la nutrition et de la sécurité des moyens d`existence sur quatre dimensions clés: accès, disponibilité, utilisation et stabilité. Le FSNAU a mis au point un système d`analyse de la sécurité alimentaire et de la nutrition (FSNAS) qui intègre de façon holistique les aspects conceptuels et analytiques de son travail, et est étayé par l`analyse des moyens d`existence. L`intégration conceptuelle et analytique de la sécurité alimentaire et de la nutrition est une priorité particulière de la FSNAU. Le FSNAU utilise un large éventail de méthodes de recherche:-cette conférence est accueillie conjointement par le groupe de recherche sur le système alimentaire de l`ECI et le programme Oxford Martin sur l`avenir de l`alimentation. Approche analytique/modèles conceptuels/sécurité alimentaire modèle conceptuel ce qui conduit à la recherche sont des préoccupations croissantes sur la sécurité alimentaire dans la région de l`est de la côte (ESR). Les 13 États entre le Maine et la Virginie (plus le district de Columbia) ont maintenant près de 25% de la population américaine, mais seulement 5-6% des terres agricoles américaines. L`ESR importe également jusqu`à 75-80% de ses fruits et légumes provenant d`endroits éloignés comme la Californie. Mène des recherches et des études interdisciplinaires visant à fournir des informations et des technologies pour guider les réactions sociétales au changement climatique. Co-PI du programme d`intercomparaison et d`amélioration des modèles agricoles (AgMIP – www.agmip.org), avec des activités en Afrique, en Asie et aux États-Unis. Mais ce n`est pas la fin.

    La recherche fait partie d`un effort beaucoup plus important appelé «améliorer la sécurité alimentaire dans le nord-est avec les systèmes alimentaires régionaux» (EFSNE), dirigée par Penn State University. Financé par l`USDA-National Institute for Food and agriculture (NIFA), l`EFSNE étudie les avantages qu`une production alimentaire régionale accrue peut détenir à la fois pour les consommateurs–surtout dans les quartiers défavorisés–et pour les agriculteurs locaux, les détaillants, distributeurs, et d`autres dans la chaîne d`approvisionnement alimentaire. Mais est-il possible d`optimiser la production à travers une zone beaucoup plus grande–disons, toute la côte est des États-Unis? C`est la question d`une équipe de scientifiques de l`USDA-ARS à Beltsville, MD, a commencé à s`attaquer en développant un nouvel outil de modélisation sophistiqué. “Donc, la grande question de mon point de vue est: Quelles sont les contraintes biophysiques qui limitent la production agricole dans cette région?” Fleisher demande, comme la qualité du sol, la disponibilité de l`eau, et la quantité de terres cultivées. C`est une question compliquée à répondre pour l`ESR tout à la fois, de sorte qu`il, RESOP et leurs collaborateurs ont commencé avec une seule culture: la pomme de terre. Leader dans la modélisation des systèmes de culture et l`application de ces modèles pour améliorer la productivité agricole et l`efficacité de l`utilisation des ressources dans les pays du monde entier. Organisateur et enseignant dans de nombreux cours dans le monde entier sur les concepts et les applications des modèles de systèmes agricoles pour l`évaluation des réponses climatiques et de gestion au cours des vingt-cinq dernières années. Membre de l`Académie nationale de génie; Fellow de l`AAAS, ASABE, SSSA, et ASA; et de nombreuses autres distinctions et récompenses. Connu sous le nom de cadre de gestion agricole et d`évaluation des cultures géospatiales (GAMCAF), l`outil rassemble des modèles de cultures qui estiment la croissance des plantes et le rendement des cultures à des échelles aussi fines que 30 mètres (90 pieds), avec des sources spatiales d`information sur les sols, l`eau, les terres l`utilisation et d`autres facteurs. Les modèles de cultures ne sont pas normalement conçus pour fonctionner automatiquement avec des données spatiales, explique Jonathan RESOP, qui a dirigé le développement de la plateforme en tant que postdoc USDA-ARS.

    Maintenant, la nouvelle interface–publié dans le numéro Jan.-Feb. 2014 de l`agronomie journal–permet exactement cela. «De cette façon, nous pouvons faire des prédictions beaucoup plus grandes [des rendements] à travers toute l`échelle régionale», dit RESOP. Mais, ajoute-t-il, «le véritable pouvoir de ce cadre est qu`il vous permet de regarder différents scénarios de changement d`utilisation des terres, d`eau et de changement climatique.» Par exemple, qu`arrivera-t-il à la production si plus de terres agricoles sont perdues au développement, ou si les températures moyennes de la saison de croissance augmentent sensiblement au cours des prochaines décennies? Pourquoi la pomme de terre? C`est un aliment de base, pour un, et pourtant l`ESR ne pousse qu`environ 30% des pommes de terre qu`il consomme, selon les États-Unis