等级 B2 – 中高级CEFR B2
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本月发表于《Nature Sustainability》的研究利用卫星数据和机器学习,评估了科特迪瓦与加纳可可种植区的树冠覆盖情况。两国合计种植了全球近三分之二的可可,因此其种植方式对全球排放和森林影响很重要。
研究显示,只有约5%的可可农场拥有至少30%的大树遮荫。研究者估算,若将遮荫提升到30%,新增的碳储存将在不减少产量的情况下,抵消两国与可可相关温室气体排放的167%。研究员并提醒,树木过多也会损害可可生产;早期工作显示30%至40%的遮荫覆盖率是比较合适的范围。
遮荫树能创造更凉爽的小气候、保持土壤水分、降低对极端高温和干旱的脆弱性,还保护生物多样性并支持授粉的蚊蠓等昆虫。采用率低的原因包括种树需要时间和资金、短期减少可可耕地,以及许多农民为佃农,无法在树木成熟后获得全部收益。
一些努力已经开始推广种树。自2018年以来,作为“可可与森林倡议”承诺的一部分,已分发4300万株树苗。研究所用的机器学习方法可帮助确定哪些地区优先种植,研究者敦促继续种植以实现最大环境效益。
难词
- 卫星 — 在太空中观测地球的设备卫星数据
- 机器学习 — 用数据训练计算机找出规律
- 树冠覆盖 — 树木顶部叶片覆盖地面的程度树冠覆盖情况
- 遮荫 — 由树木产生的阴影,减少阳光遮荫覆盖率
- 碳储存 — 在植物或土壤中保存的碳量
- 佃农 — 租用土地或为他人耕作的农民
- 生物多样性 — 不同动植物种类的丰富程度
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讨论问题
- 如果你是可可农场主,你会如何在不减少产量的前提下考虑增加遮荫?请说明理由。
- 有哪些政策或措施可以帮助佃农在种树后也能获得更多长期收益?请给出两三条建议。