Nonlinear sensitivity of glacier mass balance to future climate change unveiled by deep learning
Sensibilidad no linear del balance de masa glaciar al cambio climático futuro, revelada mediante aprendizaje profundo
Los glaciares y las capas de hielo están experimentando pérdidas de masa considerables, lo cual tiene implicaciones en los ecosistemas, disponibilidad de agua y generación de energía hidroeléctrica. Este trabajo se basa en el aprendizaje profundo para el desarrollo de proyecciones de evolución glaciar en los Alpes franceses. A partir de los modelos realizados, se sugiere que para finales de este siglo la perdida de volumen de los glaciares será entre 75% - 88%. Los autores explican que con el uso del aprendizaje profundo se tiene una mejor representación de las tasas extremas de balance de masa, debido a que captura una respuesta no lineal de los glaciares a la temperatura del aire y la precipitación.
Este estudio fue desarrollado por Jordi Bolibar (Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, France; INRAE, Lyon-Villeurbanne, France, Utrecht University, Utrecht, Netherlands), Antoine Rabatel, Isabelle Gouttevin (Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, France), Harry Zekollari (Delft University of Technology, Delft, Netherlands; Université Libre de Bruxelles, Brussels, Belgium) y Clovis Galiez (Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, France) para Nature Communications (Vol. 13, núm. 409, 2022), una revista multidisciplinaria, especializada en áreas como biología, salud, física, química y ciencias de la tierra. Esta es una publicación de Nature (Reino Unido). Correo de contacto: [email protected]
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Environmental Impact Assessment of Sustainable Pig Farm via Management of Nutrient and Co-Product Flows in the Farm
Evaluación de impacto ambiental de granjas de porcicultura sostenible a través de la gestión de flujos de nutrientes y coproductos
La gestión de desechos como estiércol y la producción de biogás son métodos que tienen un gran potencial dentro de la economía circular para la utilización completa de los residuos orgánicos, de manera que contribuyen a la mitigación de las emisiones y, a su vez, se generan bioproductos de interés como biofertilizantes y bioenergía. Este trabajo evalúa el impacto ambiental de una granja porcina sostenible a través de la gestión de los flujos de nutrientes y coproductos en la granja, mediante un análisis de ciclo de vida (LCA) para examinar tres escenarios, donde se analiza la eficiencia del estiércol como abono y la efectividad de los cultivos como fuente energética, ya sea como biomasa o como materia prima para producción de biogás.
Este trabajo fue desarrollado por Kęstutis Venslauskas, Kęstutis Navickas, Mantas Rubežius (Vytautas Magnus University, Kaunas, Lithuania), Vita Tilvikienė, Skaidrė Supronienė, Modupe Olufemi Doyeni, Karolina Barčauskaitė, Aušra Bakšinskaitė y Kristina Bunevičienė (Lithuanian Research Centre for Agriculture and Forestry, Kėdainiai District, Lithuania) para Agronomy (Vol.12, núm. 4, p. 760, 2022), una revista especializada en agronomía y agricultura. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
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