Selección de plantas beneficiosas para los polinizadores de cultivos: aplicación de algoritmos genéticos

• Autores: Haedo, Joana Paola; Brignole, Nelida Beatriz
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Computación evolutiva; Polinización; Red de interacciones
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La polinización biótica es un servicio ecosistémico esencial, pues gran parte de los cultivos producidos para el consumo humano necesitan de ella para incrementar la cantidad y calidad de los frutos y semillas. A nivel mundial, el área agrícola para cultivos dependientes de polinizadores crece, exacerbando la crisis de polinización por la disminución de la diversidad de polinizadores. La restauración de los paisajes agrícolas mediante el uso de plantas en los bordes de cultivo podría aumentar abundancia de polinizadores. Dado que existen muchas especies de plantas potencialmente elegibles para conformar estas nuevas comunidades, crear un “mix” óptimo para un determinado cultivo es un desafío agronómico. En este estudio, se desarrolló un algoritmo genético para seleccionar un "mix" óptimo de cinco plantas que promueva la mayor diversidad de polinizadores en los cultivos de alfalfa (Medicago sativa). Utilizando como dato de entrada una meta-red de interacciones conformada por 33 especies de plantas y 31 especies de abejas, se logró una reducción de la dimensión de la red de interacción manteniendo la mayor cantidad de especies de polinizadores posibles.
Biotic pollination is an essential ecosystem service, as a significant portion of crops produced for human consumption rely on it to increase both quantity and quality of fruits and seeds. Worldwide, the agricultural area for pollinator-dependent crops is expanding, exacerbating the pollination crisis dueto declining diversity of pollinators. Restoring agricultural landscapes using plants in field edges could enhance pollinator abundance. Given the numerous plant species potentially eligible to form these new communities, creating an optimal mix for a specific crop presents an agronomic challenge. In this study, a genetic algorithm was developed to select an optimal mix of five plants that promotes the highest diversity of pollinators in alfalfa (Medicago sativa) crops.Using a meta-network composed of 33 plant species and 31 bee species as input data, the dimension of the interaction network was reduced while maintaining the maximum number of pollinator species possible.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa