ISSN 1517-2627
Fevereiro, 2021

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
Embrapa Solos
Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

DOCUMENTOS
219

Seminário Pibic

Embrapa Solos 2019/2020

Bernadete da Conceição Carvalho Gomes Pedreira
Claudio Lucas Capeche
Eliane de Paula Clemente
Jacqueline Silva Rezende Mattos
Liliane de Carvalho
Ricardo Arcanjo de Lima

Editores Técnicos

Embrapa Solos
Rio de Janeiro, RJ
2021

Embrapa Solos

Rua Jardim Botânico, 1024.

Jardim Botânico., Rio de Janeiro, RJ - CEP: 22460-000

Fone: + 55 (21) 2179-4500

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Embrapa Solos

Comitê Local de Publicações

Presidente: Daniel Vidal Perez

Secretário-Executivo: Marcos Antônio Nakayama

Membros: Bernadete da Conceição Carvalho Gomes Pedreira, Evaldo de Paiva Lima, José Francisco Lumbreras, Joyce Maria Guimarães Monteiro, Lucia Raquel Queiroz Pereira da Luz, Maurício Rizzato Coelho, Wenceslau Geraldes Teixeira

Supervisão editorial: Marcos Antônio Nakayama

Projeto gráfico da coleção: Carlos Eduardo Felice Barbeiro

Editoração eletrônica: Alexandre Abrantes Cotta de Mello

Capa: Alexandre Abrantes Cotta de Mello

1ª edição

E-book (2021)

O conteúdo e normalização destes resumos são de inteira responsabilidade dos autores.

Todos os direitos reservados.

A reprodução não autorizada desta publicação, no todo ou em parte,
constitui violação dos direitos autorais (Lei nº 9.610).

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

Embrapa Solos

Seminário Pibic Embrapa Solos (2019-2020 : Rio de Janeiro, RJ).

Seminário Pibic Embrapa Solos 2019/2020 / Bernadete da Conceição Carvalho Gomes Pedreira ... [et al.], editores técnicos. – Rio de Janeiro : Embrapa Solos, 2021.

E-book. – (Documentos / Embrapa Solos, ISSN 1517-2627 ; 219).

1. Iniciação científica. 2. Ciência do solo. 3. Pesquisa. I. Pedreira, Bernadete da Conceição Carvalho Gomes. II. Capeche, Claudio Lucas. III. Clemente, Eliane de Paula. IV. Mattos, Jacqueline Silva Rezende. V. Carvalho, Liliane de. VI. Lima, Ricardo Arcanjo de. VII. Embrapa Solos. VII. Título. VII. Série.

CDD 631.4

Luciana Sampaio de Araujo (CRB-7/5165)

© Embrapa, 2021

Editores Técnicos

Bernadete da Conceição Carvalho Gomes Pedreira

Engenheira-agrônoma, doutora em Engenharia Agrícola, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Claudio Lucas Capeche

Engenheiro-agrônomo, mestre em Ciência do Solo, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Eliane de Paula Clemente

Engenheira florestal, doutora em Solos e Nutrição de Plantas, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Jacqueline Silva Rezende Mattos

Linguista, pós-graduada em Gestão em Administração Pública, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Liliane de Carvalho

Psicóloga, mestre em Psicologia, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Ricardo Arcanjo de Lima

Bibliotecário, doutor em Política Científica e Tecnológica, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Apresentação

Existem instituições de pesquisa, como a Embrapa, que acolhem estudantes de graduação, via Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic), e passam a ser, assim como as universidades, berço importante para a formação de futuros cientistas.

A formação de um pesquisador deve começar cedo, e é com este espírito que a Embrapa Solos acolhe, em caráter contínuo, bolsistas do Pibic do Conselho Nacional de Pesquisa (CNPq). Os pesquisadores da Embrapa reconhecem seu papel na formação desses novos pesquisadores, bem como a contribuição que estes trazem para o dia a dia do trabalho do pesquisador, e o resultado final dos trabalhos inovadores.

Ajudar na formação do bolsista e fazer com que ele ou ela, ao final do período de bolsa, tenha gosto pela ciência é nosso maior valor. Mesmo que muitos não se tornem pesquisadores de fato, ao menos terão se apropriado daquele gostinho de ter participado de estudos inovadores, saberão melhor o que de fato é a Ciência, e poderão disseminar isso dentro da sociedade. Todos ganham quando a sociedade sabe e reconhece o que é o trabalho científico, como são as pessoas por trás dos artigos científicos, e como isso pode mudar nossas vidas.

Passar por esta casa é a oportunidade para os estudantes terem os primeiros contatos com o "fazer científico", com o dia a dia de um pesquisador, de mostrarem seu trabalho como jovens cientistas, aprendendo e interagindo com seus pares, iniciando os passos da pesquisa e participando do processo de publicidade e comunicação científica. Isso amplia o acesso e a integração do estudante à cultura científica.

A Embrapa Solos, com apoio do Comitê Interno de Bolsistas e Estagiários (Cibe), realiza todos os anos o processo de seleção dos alunos candidatos às bolsas de iniciação científica do CNPq com duração de 1 ano. 

Em 2020 tivemos 12 trabalhos apresentados pelos bolsistas Pibic na Embrapa Solos. O Seminário Pibic Embrapa Solos é muito gratificante para alunos e orientadores. Todos são unânimes em ressaltar a qualidade dos estudos, das apresentações e dos alunos, principalmente. Algo que vem se elevando ano a ano.

Aos bolsistas, devemos mostrar a importância da comunicação científica, da publicidade de um estudo, com seus métodos e resultados aos seus pares e à sociedade. Um estudo engavetado, por mais brilhante que seja, não cumpre seu objetivo real, não acontece de fato, até ser revelado à sociedade.

O Seminário Pibic Embrapa Solos é, para esses bolsistas, a primeira etapa da divulgação científica. Muitos estão em sua primeira experiência em público, sendo questionados, elogiados e criticados. Tudo para que a formação do cientista prossiga sólida. Parabéns aos bolsistas e orientadores por tão gratificante evento.

Petula Ponciano Nascimento
Chefe-Geral em exercício da Embrapa Solos

Introdução

O Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic) é um programa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) voltado para o desenvolvimento do pensamento científico e iniciação à pesquisa de estudantes de graduação do ensino superior. Tem como objetivos gerais contribuir para a formação de recursos humanos para a pesquisa, para a formação científica de recursos humanos que se dedicarão a qualquer atividade profissional e para reduzir o tempo médio de permanência dos alunos na pós-graduação (RN-025/2005 CNPq).

Por meio do Acordo de Cooperação Científica e Tecnológica firmado com o CNPq, a Embrapa recebe anualmente uma quantidade de cotas de bolsas Pibic, distribuídas entre suas Unidades, auxiliando a Empresa na geração de resultados. Todos os anos acontece o processo de seleção de candidatos às bolsas Pibic da Embrapa Solos. Para a seleção dos bolsistas, os seus planos de trabalho passam por uma avaliação de pesquisadores da Embrapa Solos, baseada em critérios definidos no edital, e também é feita a análise e pontuação do curriculum vitae do orientador.

O Comitê Interno de Bolsistas e Estagiários da Embrapa Solos conduz o processo de seleção anual de bolsistas Pibic bem como organiza o Seminário Pibic e encaminha os processos e eventos para divulgação na intranet da Embrapa Solos e na homepage da Embrapa.

Após o período de vigência da bolsa Pibic (12 meses), como forma de prestar contas ao CNPq sobre as atividades desenvolvidas pelos bolsistas nesse período, acontece anualmente o Seminário Pibic Embrapa Solos, que é também uma oportunidade de comunicar às comunidades interna e externa os resultados alcançados nos trabalhos de pesquisa desenvolvidos. Em 2020, devido à situação de pandemia, o Seminário Pibic Embrapa Solos 2019-2020, foi realizado de forma virtual, via plataforma web conferência, nos dias 6 e 7 de outubro de 2020, com duração de 4 horas (manhã) em cada dia, totalizando 8 horas. O edital do Seminário Pibic 2020 é apresentado no Anexo 1 e a programação preliminar do evento é apresentada no Anexo 2; entretanto, foram necessárias algumas pequenas alterações, conforme Anexo 3.

O evento contou com a participação de 12 bolsistas e seus respectivos orientadores e/ou representantes, uma pesquisadora convidada como avaliadora externa dos trabalhos apresentados, a equipe do Cibe e demais participantes/ouvintes.

Todos os bolsistas fizeram apresentações orais sobre as atividades de pesquisa que desenvolveram junto aos seus orientadores durante o período 2019/2020, mostrando os resultados obtidos. Excepcionalmente, uma bolsista elaborou a apresentação do trabalho sob a forma de poster que foi disponibilizado na homepage do Cibe¹.

Ao final do Seminário, os alunos bolsistas recebem o certificado pela apresentação dos trabalhos.

O Seminário Pibic Embrapa Solos 2019-2020 foi gravado e os dois vídeos produzidos (apresentações dos dias 6/10/2020 e 7/10/2020)².

O Cibe realiza o processo de seleção anual de bolsistas Pibic bem como organiza o Seminário Pibic e encaminha os processos e eventos para divulgação na intranet da Embrapa Solos e na homepage da Embrapa.

Cabe mencionar o nível da produção científica da Embrapa destacada em algumas matérias recentes na mídia³.

De acordo com dados do ranking mundial de repositórios digitais de acesso aberto 2020, desenvolvido pelo Conselho Superior de Pesquisa Científica (CSIS), a Embrapa ocupa o quarto lugar na lista de instituições com repositórios brasileiros de peso, ficando atrás apenas da Universidade do Rio Grande do Sul, Universidade de São Paulo e Universidade Federal de Santa Catarina.

Por fim, pode-se mencionar, também, a inegável importância da parceria Embrapa/CNPq para a ciência agropecuária do País. Programas como o Pibic promovem o desenvolvimento de novos cientistas e fortalecem a ciência brasileira.

Notas

¹ Links de acesso: https://bit.ly/3ptQ6qh e https://bit.ly/37rvAQU.

²Acessíveis em: <https://youtu.be/zs9li6QVQnE e <https://youtu.be/j3IkHTmfItU, disponibilizados também na homepage do Cibe.

³Produção científica da Embrapa é a maior entre as instituições não acadêmicas do país. <https://www.embrapa.br/busca-de-noticias/-/noticia/42674318/producao-cientifica-da-embrapa-e-a-maior-entre-as-instituicoes-nao-academicas-do-pais> Acesso em: 4 Dez. 2020.

RESUMOS

Biomassa do pasto em diferentes níveis de degradação estimada a partir de sua altura⁽¹⁾

Artur Nonato Vieira Cereto⁽²⁾; Taina Altomar Linhares⁽³⁾; Guilherme Kangussu Donagemma⁽⁴⁾; Ademir Fontana⁽⁵⁾; Fabiano de Carvalho Balieiro⁽⁶⁾; Róberson Machado Pimentel⁽⁷⁾.

(1) Trabalho executado com recursos da Embrapa no projeto Reinsertec

(2) Graduando em Engenharia Agrícola e Ambiental da UFF, bolsista CNPq/PIBIC, Rua Passo da Pátria, 156, Campus da Praia Vermelha. São Domingos. Niterói – RJ

(3) Engenheira Ambiental da UFF, Mestranda, Rua Passo da Pátria, 156, Campus da Praia Vermelha. São Domingos. Niterói – RJ

(4) Engenheiro Agrônomo, Doutorado, Pesquisador, Rua Jardim Botânico, Jardim Botânico, 1024, Rio de Janeiro – RJ

(5) Engenheiro Agrônomo, Doutorado, Pesquisador, Rua Jardim Botânico, Jardim Botânico, 1024, Rio de Janeiro – RJ

(6) Engenheiro Agrônomo, Doutorado, Pesquisador, Rua Jardim Botânico, Jardim Botânico, 1024, Rio de Janeiro – RJ

(7) Zootecnista, Doutorado, Professor da UFF, Rua Vital Brazil Filho n°64, Vital Brazil, Niterói - RJ

Resumo – Pastagens degradadas podem ser categorizadas em diferentes níveis, tendo como base a qualidade do solo ou do pasto. O Médio Vale Paraíba do Sul é uma região bastante degradada pelos ciclos econômicos coloniais e mais recentes, baseados no extrativismo e exaustão da qualidade do solo. Este trabalho objetivou estimar a biomassa do pasto em diferentes níveis de degradação a partir da altura das pastagens na região de Valença, Rio de Janeiro.  Para cada nível de degradação, 5 pastos foram selecionados e avaliados quanto a biomassa fresca do pasto por meio do método do quadrado; sub amostras foram coletadas e secas em estufa para determinação da matéria seca da parte aérea das pastagens. A altura do pasto foi obtida com auxílio de régua graduada. As avaliações ocorreram nos períodos seco e chuvoso. Modelos de regressão foram ajustados. A biomassa das pastagens (kg ha⁻¹) nos diferentes níveis de degradação pode ser estimada por meio de medições diretas da altura (cm) do pasto, com equações especificas para cada época do ano. Para a época chuvosa: Y= 3,8915x² -52,108x + 2046,9 e a época seca: Y= -7,4469x² + 479,34x – 1263,6.

Palavras-chave: Altura do Pasto, Método da Régua, Degradação de pastagens,

Introdução

No Brasil, cerca de 79,25 milhões de hectares de pastagens encontram-se em algum nível de degradação (IBGE, 2017), sendo a situação do Estado do Rio de Janeiro muito semelhante à do restante do país. De acordo com os dados do Governo do Estado (2018) pelo menos 50% das áreas de pastagens do estado estão degradadas. As causas eminentes desse problema envolvem manejo inadequado, como taxas de lotação superiores à capacidade de suporte do pasto e uso de queimadas recorrentes para eliminar as plantas invasoras e forrageiras de baixo valor nutricional (Menezes, 2008). Além do histórico de uso inadequado do solo, desde o Brasil Colônia, fatores físicos como relevo e clima (Carvalho Filho; Lumbreras; Santos, 2000; Dantas, 2000; Santos et al., 2010) potencializaram a degradação das pastagens e da paisagem fluminense.

Para se recuperar essas pastagens é necessário fazer o diagnóstico preciso do nível de degradação da pastagem, a fim de direcionar ações específicas para recuperar a produção de tais sistemas produtivos. Diante desse desafio, uma alternativa interessante é que os níveis de degradação das pastagens possam ser qualificados com uso de indicadores de fácil uso e que sejam baratos. Recentemente, alguns autores têm mostrado que atributos de fácil medida da pastagem, como a taxa de cobertura, altura, e atributos do solo (ex: profundidade do horizonte A e de raízes) podem ser usados na categorização do nível de degradação de pastagens no bioma Mata Atlântica (Rocha Jr. et al., 2017; Vale, 2018).

A determinação direta da biomassa do pasto pode ser feita por meio do método do quadrado (Mannetje, 2000), que envolve o corte da forrageira em local com área conhecida (quadrado) e posterior pesagem. Porém, este método é destrutivo e trabalhoso, o que dificulta sua ampla adoção pelos produtores. Como alternativa eficaz pode ser adotado uma medida indireta, como a da altura do pasto, desde que tenha relação com a biomassa e que modelos possam ser ajustados para tal finalidade (Kallenbach, 2015). No entanto, apesar dessas variáveis serem amplamente associadas no manejo da pastagem, poucos trabalhos têm se dedicado a estabelecer essas relações para pastos em diferentes níveis de degradação da pastagem.

Diante do exposto, o trabalho foi realizado com o objetivo de determinar a quantidade de biomassa da parte aérea de pastos do município de Valença, RJ, a partir de medidas da altura de pasto (método indireto) em diferentes níveis de degradação da pastagem, e dois períodos de avaliação (chuvoso e seco).

Material e Métodos

Tratamentos e amostragens

O trabalho foi realizado na região de Valença-RJ, no Médio Vale do Paraíba do Sul, cujo relevo forte ondulado com colinas e morros, até montanhoso recebe a denominação de “mar de morros”. As áreas de estudo foram separadas visualmente, estabelecendo pastagens com quatro níveis de degradação, de acordo com a classificação proposta por Spain e Gualdron (1991): Nível 1 (degradação leve): declínio na produtividade de forragem, com perda de vigor e qualidade, mas com o predomínio da forrageira principal; Nível 2 (degradação moderado): redução das plantas forrageiras e pequena população de plantas invasoras; Nível 3 (degradação forte): aumento expressivo no número de plantas invasoras e início dos processos erosivos; e Nível 4 (degradação muito forte): alta proporção de plantas invasoras e pouca cobertura do solo (solo exposto).

 As áreas encontram-se em Cambissolo Háplico franco argilo arenoso, com predomínio de Brachiaria decumbens. Foram estabelecidas 5 repetições de campo para cada nível de degradação. Em cada área foram delimitadas parcelas de 500 m² no terço médio da encosta, onde foram realizadas as avaliações de biomassa e altura do pasto. Essas avalições foram realizadas na época chuvosa (coletas e medições feitas entre fevereiro e março de 2019) e na época seca (coletas e medições feitas no início de outubro de 2019).

A avaliação da biomassa aérea do pasto foi realizada pelo método do quadrado (Mannetje, 2000), onde foram coletadas 10 amostras por área, com uma moldura de 0,25 m² posicionado de maneira sistemática, sendo três na porção superior, três na porção inferior e quatro na porção média da área delimitada.

A biomassa aérea do pasto foi cortada rente ao solo com auxílio de uma tesoura de poda, colocada em sacos e pesada em balança de duas casas decimais, imediatamente após a saída do campo. Posteriormente, essa biomassa fresca foi homogeneizada e dela retirada uma sub amostra que foi pesada e encaminhada para estufa de ventilação forçada a 65 °C por 72 horas. Após esse período, pesou-se a sub amostra seca para determinar a biomassa aérea com base na matéria seca (Detmann et al., 2012). A determinação da altura do pasto foi realizada utilizando o método da régua (Da Silva & Cunha, 2003), onde foram medidos 100 pontos em cada área (500 m2 supracitada), com o auxílio do equipamento confeccionado por dois tubos de PVC de diâmetros distintos, onde um desliza dentro do outro e possui uma abertura por onde percorre uma guia de metal que determina o horizonte predominante de folhas e, por meio de uma fita métrica posicionada do lado externo do cano é possível verificar a altura do pasto em centímetros.

Análise Estatística

Foi realizado o teste de Shapiro-Wilk para verificar se as variáveis (altura e biomassa aérea seca) apresentavam distribuição normal (p<0,05). Uma vez comprovada a normalidade, as variáveis foram submetidas a ANOVA com significância de 5% de probabilidade, em cada época (chuvosa e seca). Uma vez atestada a significância para os níveis de degradação o teste de comparação das médias pelo teste de Tukey foi executado.  Correlações por meio do método de Pearson foram também executadas, assim como a análise de regressão linear e quadrática para estimar a biomassa aérea do pasto em função da altura do pasto para cada época (chuvosa e seca). Além disso, nas análises de regressões foram mensurados o coeficiente de determinação (R²) e acurácia (CVQMR – coeficiente de variação do quadrado médio do resíduo) para definir o modelo mais adequado.

Resultados e Discussão

Os maiores valores de biomassa e altura do pasto foram verificados nos menores níveis de degradação da pastagem, independentemente do período avaliado (Tabela 1). As avaliações de campo foram pontuais, ou seja, as coletas foram geradas em apenas um momento dentro do período de água e seca. Nesse ponto, é válido destacar que a biomassa não representa o acúmulo ou a produção de forragem daquele período, mas sim uma caracterização instantânea da quantidade de pasto amostrada. O processo de crescimento e senescência da planta é algo dinâmico e para avaliar a produtividade da forrageira seria necessária maior frequência de amostragens. Portanto, os maiores valores de biomassa no período seco são resultados do maior teor de matéria seca da planta, não se pode fazer inferência em relação a produção.

Tabela 1. Valores de biomassa e altura do pasto nos diferentes níveis de degradação no período chuvoso e seco.X 

Níveis de Degradação

Biomassa

Altura

MS (kg ha⁻¹)

cm

Período chuvoso

N1

5315 A (750)

32,8 A (2,9)

N2

3947 B (828)

27,0 AB (10,1)

N3

2331 C (544)

14,3 C (3,8)

N4

1662 C (385)

21,2 BC (4,8)

Período seco

N1

6021 A (923)

26,1 A (4,8)

N2

5037 B (1780)

18,1 B (5,1)

N3

3671 C (1538)

15,9 BC (2,3)

N4

3210 C (1360)

9,8 C (2,2)

*N1: Nível de degradação leve; N2: Nível de degradação moderado; N3: Nível de degradação forte; N4: Nível de degradação muito forte. As médias com letras diferentes na coluna no mesmo período avaliado, são consideradas distintas pelo teste de Tukey (p < 0,05). Valores entre parênteses representam o desvio padrão.

As pastagens do Médio Vale Paraíba do Sul tiveram a sua biomassa avaliada indiretamente pela altura, sendo essa variável inclusive e em associação a avaliação visual, indicadora do nível de degradação, especialmente no período seco. A biomassa da parte aérea não foi sensível para distinguir os níveis mais altos de degradação das pastagens, ao passo que a altura não separou os níveis 1 e 2 e 3 e 4 na estação chuvosa e 2 e 3 na estação seca.

Em ambos os períodos (chuvoso e seco) foram verificadas uma correlação significativa (p<0,05), forte (0,80 e 0,77, no período chuvoso e seco, respectivamente), e positiva entre altura do pasto e biomassa do pasto (Figura 1). Por outro lado, as correlações entre as biomassas do pasto das épocas, assim como a correlação das alturas das épocas, não são significativas (p > 0,05). Essa falta de associação entre as mesmas variáveis mensuradas no pasto, nos distintos períodos do ano, reflete as alterações climáticas que alteram o comportamento da planta frente a sazonalidade e, portanto, confirmam a necessidade de estabelecer estimativas específicas para cada época, conforme observado também por Edvan et al., 2016.

Figura 1. Correlação das variáveis biomassa e altura na época chuvosa e seca. Os valores assinalados com”x” não possuem correlação significativa entre as variáveis (p < 0,05). bio_a= biomassa na época chuvosa; bio_s = biomassa na época seca; alt_a = altura na época chuvosa; alt_s = altura na época seca.

Nos períodos analisados, a estimativa da biomassa do pasto com base na mensuração da altura da pastagem, foram significativos (p<0,01) em ambos os modelos matemáticos testados (Figuras 2 e 3). No entanto, as regressões quadráticas possuem os resultados mais promissores, por causa do maior coeficiente de determinação e acurácia das estimativas. Para o período chuvoso a equação estabelecida foi Y=3,8915x²- 52,108x + 2046,9 (R²= 0,6673, CV= 26,8%) e para o período seco a equação estabelecida foi Y= -7,4469x² + 479,34x – 1263,6 (R²= 0,648, CV=23,89%).

Figura 2. Regressão linear e quadrática da biomassa em função da altura do pasto no período chuvoso.

Figura 3. Regressão linear e quadrática da biomassa em função da altura do pasto no período seco.

Conclusões

A estimativa da biomassa do pasto, nos diferentes níveis de degradação, em dois períodos (chuvoso e seco), pode ser realizada por meio de medições indiretas realizadas pela altura do pasto com equações especifica para cada época do ano.

Para a época chuvosa: Y= 3,8915x² -52,108x + 2046,9 (R²0,667). para a época seca: Y= -7,4469x² + 479,34x – 1263,6 (R² 0,648).

Agradecimentos

A Embrapa pelo auxílio financeiro e estrutura para realização desse trabalho. Ao Campo Experimental Santa Mônica por todo apoio dentro do campo experimental e aos produtores Fernando, Eduardo, João e Rosalvo de Lima Costa por todo apoio a execução do trabalho dentro de suas propriedades.

Referências

CARVALHO FILHO, A.; LUMBRERAS, J.; SANTOS, R. D. Os solos do Estado do Rio de Janeiro: Estudo Geoambiental do Estado do Rio de Janeiro. Brasília: EMBRAPA, 2000.

DA SILVA, S.C.; CUNHA, W.F. Métodos indiretos para estimar a massa de forragem em pastos de Cynodon spp. PesquisaAgropecuária Brasileira, v.38, n.8, p.981-989, 2003.

DANTAS, M. E. Geomorfologia do Estado do Rio de Janeiro: estudo geoambiental do Estado do Rio de Janeiro. CPRM: Brasília, 2000.

DETMANN, E.;SOUZA, M.A.;VALADARES FILHO, S.C. (Eds). Métodos para análise de alimentos. Viçosa: Editora UFV, 2012, 214p.

EDVAN, Ricardo L. et al. Methods for estimating forage mass in pastures in a tropical climate. Revista de Ciências Agrárias, v. 39, n. 1, p. 36-45, 2016.

GOVERNO DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. Plano Estadual de Mitigação e Adaptação às MudançasClimáticas: Plano ABC. Rio de Janeiro: Secretaria de Agricultura, Pecuária, Pesca e Abastecimento. 2018. 49 p.

IBGE. Monitoramento da cobertura e uso da terra do Brasil 2000 – 2010 – 2012 – 2014, 32p. 2017

KALLENBACH, Robert L. Describing the dynamic: Measuring and assessing the value of plants in the pasture. Crop Science, v. 55, n. 6, p. 2531-2539, 2015.

MANNETJE, L. Measuring of biomass of grassland vegetetion. In: MANNETJET, L e JONES, R.M. (Ed.). Field and laboratory methodsfor grassland ans animals production research. Wallingford: CAB international. Cap. 7, 2000. p.151-177.

MENEZES, C. E. G. Integridade de paisagem, manejo e atributos do solo no Médio Vale do Paraíba do Sul, Pinheiral-RJ. Tese (Doutorado em Ciência do Solo) Pós Graduação em Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2008.

SANTOS, A. C. et al. Gênese e classificação de solos numa topossequência no ambiente de Mar de Morros no Médio Vale do Paraíba do Sul, RJ. Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 34, n. 1, p. 1297–1314, 2010.

SPAIN, J. M.; GUALDRÓN, R. Degradación y rehabilitación de pasturas. In: LASCANO, C. E.; SPAIN, J. M. (Ed.). Estabelecimiento y renovacion de pasturas: conceptos, experiencias y enfoque de la investigacion. Cali: CIAT, 1991. p. 269–283.

Ressonância Magnética Nuclear em Baixo Campo: métodos para análise de fertilizantes⁽¹⁾

Bruna Araripe⁽²⁾; Carolina Maia de Carvalho⁽³⁾; Bianca Braz Mattos⁽⁴⁾; Etelvino Henrique Novotny⁽⁵⁾; Vinícius de Melo Benites⁽⁵⁾

(1) Trabalho executado com recursos da Embrapa (Código SEG: 03.16.02.003.00.00)

(2) Graduanda do curso de Engenharia Química da Pontifícia Universidade Católica, Rio de Janeiro, RJ

(3) Graduanda do curso de Engenharia Química da Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ

(4) Analista; Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(5) Pesquisador; Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Resumo – A produção e o desenvolvimento de fertilizantes são processos-chave para atender as crescentes demandas da atividade agrícola destinada à produção de alimentos e biocombustíveis, que devem aumentar cerca de 70% nas próximas décadas para suprir as necessidades da população. Ademais, aumentar a produtividade preservando os recursos naturais é o principal desafio para a intensificação agrícola sustentável. Para que essa expansão ocorra de forma sustentável, algumas medidas têm sido incentivadas, como por exemplo o uso eficiente e desenvolvimento de novos fertilizantes. No entanto, as técnicas atualmente utilizadas para avaliação de fertilizantes são demoradas, imprecisas e não abrangem os diferentes tipos de fertilizantes. Por conta disso, o foco deste estudo é voltado para o desenvolvimento de técnicas para a avaliação de fertilizantes com a utilização da Ressonância Magnética Nuclear (RMN) em baixo campo, fazendo com que seja possível desenvolver fertilizantes com características físico-químicas que reduzam as perdas de fertilizantes associadas ao empedramento.

Palavras-chave: relaxometria, fertilizante, higroscopicidade, umidade relativa

Introdução

A produção de alimentos e biocombustíveis deve aumentar em 70% até 2050 (FAO, 2009). Para que essa expansão ocorra de forma sustentável, o uso eficiente e desenvolvimento de novos fertilizantes tem sido incentivados (Tilman et al., 2011; Roy et al., 2016; Withers et al., 2017).

No entanto, as técnicas atualmente disponíveis para acaracterização de fertilizantes são demoradas, pouco precisas ou não se aplicam para os diferentes tipos de fertilizantes (IFDC & UNIDO, 1979).

Para todo fertilizante há um limite de umidade relativa a qual ele possa ser submetido sem que ocorra absorção de água (umidade crítica) (Alcarde et al., 1992).A determinação da umidade crítica e da higroscopicidade, bem como o comportamento dos fertilizantes em condições de armazenamento, são de extrema importância, já que a absorção indesejada de água durante a estocagem pode implicar em diversas consequências, como: no aumento do volume das partículas, rachaduras, empedramento e redução da qualidade de distribuição dos nutrientes no campo (Flores et al., 2017).

No método convencional para a determinação da higroscopicidade, conforme descrito por Alcarde et al. (1992), os fertilizantes são mantidos em dessecadores em condição de umidade controlada. No entanto, como se faz necessário remover as amostras a cada pesagem, existe uma perturbação do equilíbrio das condições de incubação, aumentando sobremaneira o erro da técnica. Além disso, recomenda-se a avaliação em intervalos longos de tempo, o que pode dificultar a avaliação de fertilizantes que apresentam elevada taxa de absorção de água. Além do mais, essa técnica avalia tão somente o conteúdo total de água absorvida pelo fertilizantenão possibilitando sua partição nos diferentes componentes dos fertilizantescomo anti-umectantes.

A relaxometria de ¹H é uma técnica não destrutiva que se baseia na diferença de relaxação dos ¹H em diferentes vizinhanças que tem sido largamente utilizada como ferramenta analítica para controle de qualidade industrial por conta de sua precisão, baixo custo e possibilidade de operação online (Silva, 2009).

Apesar das inúmeras aplicações industriais da relaxometria, seu uso na indústria de fertilizantes ainda é restrito, apesar de extremamente promissor. Em estudo preliminar realizado por Novotny e colaboradores (2015, 2020), determinou-se de forma exata, precisa e inequívoca, não somente a cinética de absorção de água, mas também a partição dessa água entre os componentes da mistura, demonstrando o potencial da técnica para o desenvolvimento de novos fertilizantes.

A utilização da RMN para análise de fertilizantes em substituição aos métodos convencionais traz diversas vantagens, são elas: maior rapidez, eficiência, não necessita de um preparo prévio da amostra, obtenção de resultados em tempo real e informações inéditas inacessíveis por outras técnicas, como a partição da água nos diferentes constituintes.

O trabalho tem como objetivo desenvolver sistemas que permitam a avaliação da dinâmica de absorção de água por fertilizantes por RMN e avaliar suas possíveis aplicações.

Material e Métodos

Avaliação da hidratação da zeólita em condição de 100% de umidade:

Preparo da zeólita:

Com a finalidade de remover possíveis impurezas paramagnéticas, a zeólita foi suspensa em água e mantida em agitador horizontal (~114rpm) juntamente com um imã. Após esse período, as impurezas retidas no imã foram removidas. A operação foi repetida até que nenhuma impureza fosse observada. Posteriormente, a zeólita foi seca em estufa a 120 °C, até massa constante.

Avaliação da hidratação da zeólita por RMN:

Os experimentos de RMN foram realizados usando um espectrômetro LapNMR / TECMAG com um ímã permanente Aster Enterprise 620 Gauss (frequência Larmor de 2,6 MHz para núcleos de ¹H). A sonda de RMN foi construída usando uma bobina com 32 voltas, diâmetro interno de 55 mm e altura de 58 mm. A zeólita (1 g), preparada conforme descrito no item anterior, foi colocada em um tubo de ensaio com um algodão embebido em água na parte superior. Este conjunto experimental foi imediatamente introduzido dentro da sonda de RMN, termostabilizada a 35 ºC. A cinética de hidratação da zeólita foi monitorada a cada cinco minutos usando a sequência de pulsos de CPMG por um tempo total de 83,33 h. A sequência de pulsos da CPMG foi realizada com pulso π/2 de 66 µs e tempo de eco (τe) de 150 µs. O tempo de espera, d₁, antes de cada varredura foi de 4 s; e 16.000 ecos foram coletados. Para superar o problema das imperfeições de pulso de alta potência, apenas os ecos pares foram usados ​​para as análises.

A distribuição dos tempos de relaxação transversal (T₂) de cada amostra e tempo de contato com a atmosfera saturada de umidade foi obtida pela Inverse Laplace Transform (ILT) no domínio do tempo dos decaimentos de CPMG (Dunn et al., 2002).

Avaliação da hidratação da zeólita por gravimetria:

1g da zeólita seca foi pesada e acondicionada em um tubo nas mesmas condições descritas para o experimento por RMN. Os tubos foram lacrados e incubados a 35°C, por 76,50 horas, tempo necessário para que houvesse a estabilização da absorção de água conforme observado nos experimentos de RMN. Após esse intervalo, o algodão foi retirado, a água residual da parede do tubo foi cuidadosamente seca com o e o tubo contendo a zeólita foi novamente pesado. A massa de água adsorvida pela zeólita foi calculada por diferença (massa do tempo final menos massa do tempo inicial) e o experimento foi realizado com 9 réplicas.

Avaliação da higroscopicidade de fertilizantes:

Desenvolvimento de câmaras para a avaliação da hidratação de fertilizantes por RMN:

Para isso, desenhou-se uma câmaracompatível com a sonda do SpecFit, equipamento de RMN utilizado para a realização das medidas na Embrapa Solos contendo solução saturada com diferentes íons de forma a gerarem uma atmosfera no interior do tubo de forma estável e controlada. Inicialmente, foi avaliada a altura de detecção da sonda de RMN para que pudesse ser calculado o volume do tubo a ser destinado ao armazenamento da solução saturada de forma que a mesma permanecesse abaixo da região de detecção do equipamento. Tendo isso, foram preparadas as soluções saturadas com hidróxido de sódio (NaOH), cloreto de sódio (NaCl), cloreto de potássio (KCl) e sulfato de cobre (CuSO₄) de forma a obter as condições de umidade descritas por Young (1967).. Dentro dessa câmara, foi adicionado um recipiente semi-permeável (spin-filter) onde foi depositado o fertilizante a ser avaliadoe o sistema foi vedado com filme de PVC (Figura 1).

Figura 1. Representação esquemática das câmaras para a avaliação da hidratação de fertilizantes.

Avaliação das câmaras para estudos da hidratação de fertilizantes por gravimetria:

Para a avaliação da funcionalidade da câmara, foi realizado um experimento preliminar,utilizando um fertilizante nitrogenado altamente higroscópico (ureia). Para tal, a ureia foi seca a 45 °C, até massa constante, mantida em dessecador, pesada (2 g), acondicionada nas câmaras com diferentes condições de umidade, conforme descrito no item anterior. A umidade relativa no interior das câmaras foi monitorada com auxílio de um termo-higrômetro e o experimento foi iniciado no momento em que as câmaras atingiram a condição de umidade relativa esperada por meio da adição do spin-filter contendo a ureia. O experimento foi realizado em triplicata e a massa de água adsorvida foi acompanhada por gravimetria nos períodos de tempo de 0, 5, 10, 15, 20 e 48 min.

Otimização da massa de fertilizante a ser utilizada nos experimentos de avaliação de higroscopicidade:

Assim como descrito no item anterior, a ureia foi utilizada como fertilizante indicador, sendo utilizadas três diferentes massas de fertilizante (1, 3 e 10 g). As massas foram avaliadas nos tempos de 0, 1, 2, 3 e 48 h, em triplicata.

Resultados e Discussão

Avaliação da hidratação da zeólita em condição de 100% de umidade:

A comparação entre os resultados de teor de água na zeólita no tempo final de incubação, em condições de 100% de umidade, obtidos através do método convencional e por RMN indicam que os dados obtidos por RMN apresentam um valor subestimado (Tabela 1). As zeólitas formam uma rede porosa tridimensional que funciona como uma peneira molecular (Reháková et al., 2004; Eroglu et al., 2017) e, nessa condição, podem existir pelo menos duas populações de água presentes nessa mistura. A água de solvatação que estaria localizada externamente aos poros (menor restrição de movimento) e a água confinada no interior dos poros (maior restrição de movimento). Uma vez que a restrição de movimento aumenta a taxa de relaxação, é possível que o sinal correspondente à população de água presente no interior do poro tenha relaxado muito rapidamente no intervalo do tempo morto da bobina, não podendo ser detectado nas condições avaliadas. O que já era esperado e não invalida o método pois a água hidratando a ureia é detectada na sua plenitude. Além disso, temos um novo desafio para detecção de tempos curtíssimos (na ordem de µs), e sequencias de pulsos especiais, como magic sandwich echoes que conseguem refocalizar decaimentos virtualmente a t 0, incluindo sólidos, já estão sendo testadas.

Tabela 1. Avaliação da hidratação da zeólita em condição de 100% de umidade

Método Analítico

Massa de água (mg)

Gravimetria

96

RMN

22

Avaliação das câmaras para o estudo da hidratação de fertilizantes por gravimetria:

Foi possível construir câmaras com faixa de umidade variando de 14 a 90% de umidade, aproximadamente (Tabela 2). As condições de umidade obtidas nas câmaras se assemelham às condições descritas na literatura para as mesmas soluções (Young, 1967).

Tabela 2. Umidade relativa obtida após a estabilização das câmaras e temperatura média de incubação.

Soluções Saturadas

Umidade Relativa

(%)

Temperatura

(°C)

Solução 1 (NaOH)

14,5

22,5

Solução 2 (NaCl)

75,8

23,9

Solução 3 (KCl)

85,8

22,0

Solução 4 (CuSO₄)

89,8

26,3

Uma vez conhecidas as faixas de umidade criadas pelas soluções saturadas testadas, foram realizados testes de validação das câmaras. Para esses testes foram utilizadas câmaras contendo soluções saturadas de NaOH, KCl e CuSO₄ (Tabela 3). Só foi possível evidenciar o aumento da massa de água dos fertilizantes incubados em condição de umidade maior que 81%. Esse dado sugere que somente nessa condição foi possível ultrapassar a umidade crítica relativa do fertilizante testado, o que corrobora com os dados da literatura, cujo valor de umidade crítica é de 75,2% a 25oC (Alcarde et al., 1992).

Tabela 3. Resultado da absorção de água pela uréia pelo método gravimétrico

Soluções Saturadas

Umidade Relativa

Média

(%)

Temperatura

Média

(°C)

Quantidade Final

de Água na Ureia

(mg)

NaOH

16,3 ± 0,9

23,5 ± 0,9

8,7 ± 9,5

KCl

81,0 ± 0,5

24,3 ± 0,4

6,3 ± 9,3

CuSO₄

87,2 ± 1,9

24,8 ± 1,1

201,3 ± 25,0

Média de 9 repetições ±desvio padrão

Já no experimento de otimização das câmaras, o aumento da massa de fertilizante não influenciou a umidade do fertilizante no final da incubação, sugerindo que para fertilizantes altamente higroscópicos como a ureia, 1 grama de amostra é suficiente para a avaliação por gravimetria (Figuras 2, 3 e 4). Muito provavelmente, por RMN, essa massa poderá ser reduzida por conta da alta sensibilidade da técnica.

Figura 2. Cinética de hidratação da ureia nas câmaras contendo 1 g de fertilizante.

Figura 3. Cinética de hidratação da ureia nas câmaras contendo 3 g de fertilizante.

Figura 4. Cinética de hidratação da ureia nas câmaras contendo 10 g de fertilizante.

Conclusões

Conclui-se que as câmaras de incubação foram eficientes, já que atingiram as umidades relativas previstas pela literatura. Além disso, vimos que as massas do fertilizante, de forma proporcional, não alteram o resultado final de absorção de água. Por conta da sensibilidade da técnica, é possível que na análise por RMN uma menor quantidade de amostra seja necessária.

Agradecimentos

Agradeço ao CNPq pela bolsa concedida; à Embrapa Solos por proporcionar os instrumentos necessários para a realização da pesquisa; à PUC (Pontifícia Universidade Católica) por promover a integração entre aluno e empresa, fornecendo toda a base de ensino necessária; e, principalmente, aos meus orientadores Vinícius Benites, Etelvino Novotny e Bianca Mattos por proporcionarem essa experiência de grande importância para o meu crescimento tanto profissional como pessoal, possibilitando um contínuo aprofundamento dos conhecimentos acerca do mundo da ressonância magnética.

Referências

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Liberação de potássio a partir de fertilizantes organominerais e minerais em condições de laboratório⁽¹⁾

Mariana Alves Figueiredo⁽²⁾; Cristielle dos Santos Silva⁽³⁾; Fernanda Lavra de Oliveira Lima⁽⁴⁾; David Vilas Boas de Campos⁽⁵⁾; Bianca Braz Mattos⁽⁶⁾; Silmara Rossana Bianchi⁽⁷⁾; Ednaldo Silva de Araújo⁽⁸⁾

(1) Trabalho executado com recursos da Embrapa Solos

(2) Engenheira Ambiental e Sanitarista, Universidade Estácio de Sá – UNESA, Niterói, RJ

(3) Acadêmica do Curso de Agronomia; UNIFASB, Barreiras, BA

(4) Acadêmica do Curso de Engenharia de Recursos Hídricos e do Meio Ambiente da Universidade Federal Fluminense; Bolsista PIBIC da Embrapa Solos

(5) Engenheiro Agrônomo, doutor em Agronomia, pesquisador da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(6) Bióloga, mestre em Microbiologia, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

⁽⁷⁾ Química, doutora em Química Analítica, analista da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(8) Agrônomo, doutor em Agronomia, pesquisador da Embrapa Agrobiologia, Rio de Janeiro, RJ

Resumo – O potássio (K) é um nutriente necessário em grandes quantidades nos sistemas produtivos (macronutriente), e aproximadamente, 90% do que é usado no Brasil é importado. Desta forma, esta pesquisa teve como objetivo avaliar a disponibilidade de potássio pela adubação com fertilizantes organominerais e minerais em solo arenoso, em condições de laboratório. Foram avaliados dois fertilizantes comerciais e quatro fertilizantes organominerais produzidos na Embrapa Solos, em delineamento inteiramente casualizado, com 3 repetições. Após a aplicação dos fertilizantes, foram realizadas coletas em seis tempos: 2, 7, 15, 42, 90 e 180 dias. Posteriormente, as amostras de solo foram secas, peneiradas e analisadas para determinação dos teores de K trocável no solo, por fotometria de chama. Todos os fertilizantes avaliados diferiram estatisticamente da testemunha (controle sem adição de K). Os teores de K⁺ nos solos adubados aumentaram ao longo do experimento. O KCl destacou-se pelos maiores teores de K disponível no solo, principalmente ao final do estudo. Os fertilizantes organominerais apresentaram comportamento semelhante ao tratamento com sulfato de potássio.

Palavras-chave: fotometria de chamas, fertilizantes organominerais, Planossolo Háplico.

Introdução

Segundo Anjos e Pereira (2013), os solos possuem funções que são consideradas principais para o crescimento das plantas, sendo eles: 1) dar suporte ao crescimento das raízes; 2) armazenar água e suprir as plantas desse elemento; 3) armazenar ar para as raízes das plantas; e 4) fornecer nutrientes para as plantas.

Os nutrientes são divididos em grupos denominados macronutrientes (N (nitrogênio), P (fósforo) e K (potássio)), que são os nutrientes necessitados em maior quantidade, e os micronutrientes, menor quantidade. De forma que cada espécie de planta precisa de diferentes quantidades desses nutrientes, na maioria das vezes, os solos podem conter uma quantidade insuficiente para o crescimento de uma cultura. Os solos, podem apresentar, após diversos cultivos, uma redução na capacidade de fornecimento de nutrientes (Campos et al. 2013), e com isso, faz-se necessário o processo de adubação do solo (Barbosa Filho; Fageria, 2013).

Os adubos são compostos químicos, minerais ou orgânicos, sintéticos ou não sintéticos capazes de suprir as necessidades nutricionais das plantas, podendo conter um ou mais nutrientes (Campos et al. 2013). É através da análise do solo que é possível estimar a fertilidade do solo e apontar a quantidade e o nutriente necessário (Freire et al., 2013).

O potássio é considerado um macronutriente devido a sua função nos processos metabólicos e estruturais das plantas. Considerado o segundo nutriente mais demandado pelas plantas (Coelho et al. 2011), este elemento pode auxiliar o desenvolvimento de frutos com altas taxas de sólidos solúveis, adocicados e resistentes a rachaduras na casca. As plantas que possuem deficiência de K podem ter frutos irregulares, exibindo menor coloração interna, sabor e aroma, além disso, essas plantas estão mais vulneráveis às doenças e pragas (Mendes et al. 2010).

Além disso, o K é um dos dez elementos mais abundantes na crosta terrestre (Silva et al. 2018). O principal responsável pela grande demanda de K, em escala mundial, é o setor agrícola. A produção de potássio para a utilização em fertilizantes, chega a 95%, sendo 90% na forma de KCl (cloreto de potássio) (Oliveira, 2016). O cloreto de potássio é, entre os fertilizantes potássicos, o mais utilizado no Brasil, mesmo apresentando perdas de 50 a 70%, por lixiviação (Rodrigues et al. 2014).

Para o Estado do Rio de Janeiro, solos com teores de K⁺ menores que 45 mg kg⁻¹ são classificados como de baixa disponibilidade deste nutriente (Freire et al., 2013).

O KCl não é permitido em sistemas de produção orgânica devido a sua alta solubilidade, sendo somente permitido o uso de sulfato de potássio (K₂SO₄). Os fertilizantes organominerais, por possuirem materiais orgânicos em sua composição, podem contribuir para que a liberação de nutrientes ocorra de forma mais lenta, reduzindo assim as possíveis perdas de K por lixiviação.

Desta forma, através deste estudo, buscou-se avaliar o comportamento do K no solo após a adubação com KCl, K₂SO₄ (sulfato de potássio) e quatro fertilizantes organominerais, em condições de laboratório.

Material e Métodos

Este trabalho foi conduzido no Laboratório de Tecnologia em Fertilizantes da Embrapa Solos. Foram escolhidos seis fertilizantes granulados contendo potássio, sendo dois fertilizantes comerciais minerais, o cloreto de potássio (KCl) e o sulfato de potássio (K₂SO₄) e quatro fertilizantes organominerais produzidos no Laboratório de Tecnologia em Fertilizantes da Embrapa Solos. Os fertilizantes ORG 1, ORG 2 e ORG 3 foram produzidos para sistemas de produção orgânica, tendo em sua composição biomassa vegetal, termofosfato, composto de dejeto suíno e sulfato de potássio. O fertilizante ORG 2 ainda recebeu 3% de silicato de potássio em sua composição, e no ORG 3 foi adicionado uma mistura de micronutrientes. O fertilizante ORG 4 foi produzido com composto de dejeto suíno, termofosfato, KCl e Ureia (Tabela 1).

Tabela 1. Fertilizantes contendo potássio.

Fertilizante

Composição

KCl

Fertilizante mineral comercial

K₂SO₄

mineral comercial (agricultura orgânica)

ORG 1

Composto de dejeto suíno, biomassa vegetal, termofosfato e K₂SO₄

ORG 2

Composto de dejeto suíno, biomassa vegetal, termofosfato, K₂SO₄ e silicato de K

ORG 3

Composto de dejeto suíno, biomassa vegetal, termofosfato, K₂SO₄, silicato de K e micronutrientes (Zn, Cu e B)

ORG 4

Composto de dejeto suíno, termofosfato, KCl e Ureia

O experimento consistiu em sete tratamentos com três repetições cada, em blocos casualizados, sendo cada tratamento um fertilizante, mais um tratamento controle (sem adubação), cada coleta sendo considerada um bloco.

O estudo foi montado em copos plásticos preenchidos com 100 g do solo arenoso da classe Planossolo Háplico, coletado em Seropédica – RJ, de baixa fertilidade natural e baixos teores de potássio disponíveis. Em cada parcela (copo plástico), foi adicionada uma quantidade equivalente a 10 mg de K, de acordo com os teores de K dos fertilizantes. Após a aplicação dos fertilizantes, o solo foi molhado mantendo-se a umidade na capacidade de campo, com adição de água ocorrendo semanalmente, até o momento da coleta. Foram realizadas seis coletas, nos tempos de 2, 7, 15, 42, 90 e 180 dias após a adição dos adubos.

Em cada coleta, os solos dos copos foram secos em estufa, por 4 dias, à 40ºC, e posteriormente, peneirados e homogeneizados. Procedeu-se a determinação de K⁺ trocável (Teixeira et al., 2017). Para tal, foram pesados 10,0 g de cada amostra e transferidos para frasco tipo Erlenmeyer de 125 mL e acrescentado 100,0 mL de uma solução de Mehlich 1. As amostras foram mantidas em agitação, em agitador horizontal por 5 minutos, e deixadas em repouso por uma noite. A leitura do teor de potássio foi realizada em fotômetro de chama DIGIMED (DM 62). As médias foram comparadas estatisticamente por meio de análise de variância (teste F; Pr<0,05) e, ocorrendo efeito significativo, os tratamentos foram comparados pelo teste de Tukey (Pr<0,05), em programa SISVAR 5.6 (FERREIRA, 2014).

Resultados e Discussão

Em todas as seis coletas, houve diferença estatística entre os tratamentos com adubação e a testemunha sem adubação, indicando efeito da aplicação de potássio no solo. Os teores de potássio na testemunha variaram entre 2,3 e 3,5 mg kg⁻¹ ,durante o período do estudo, indicando um solo de baixíssima fertilidade (Tabela 2 e Figura 1). No geral, os teores de K no solo aumentaram das quatro primeiras coletas para as coletas realizadas aos 90 e 180 dias. Os tratamentos com fertilizantes organominerais e com K₂SO₄, os maiores valores foram encontrados aos 90 dias, sendo observada uma redução até os 180 dias. Já para o tratamento com KCl, os teores de K no solo aumentaram em todo o período de estudo (Tabela 2 e Figura 1).

Na primeira coleta, os teores de K⁺ trocável no solo variaram entre 35,7 e 47,6 mg kg⁻¹, não havendo diferença significativa entre os tratamentos com adubação, ainda sendo considerados teores baixos pela classificação proposta por Freire et al. (2013) para os solos do Rio de Janeiro.

Tabela 2. Teores de K disponível encontrados em solos adubados com fertilizantes potássicos minerais e organominerais, em condições de laboratório.

Tratamento

Coleta 1

2 dias

Coleta 2

7 dias

Coleta 3

15 dias

Coleta 4

42 dias

Coleta 5

90 dias

Coleta 6

180 dias

Testemunha

3,5 b

2,5 b

5,2 b

2,3 b

2,9 d

2,3 c

KCl

41,0 a

46,2 a

41,2 a

38,8 a

87,8 a

94,5 a

K₂SO₄

35,7 a

36,4 a

27,4 ab

37,3 a

73,2 abc

50,3 b

ORG 1

47,6 a

27,9 a

27,6 ab

36,3 a

79,9 ab

43,0 b

ORG 2

43,1 a

33,4 a

31,2 a

33,2 a

69,6 abc

48,6 b

ORG 3

45,0 a

29,9 a

28,1 ab

23,3 ab

51,2 c

35,1 b

ORG 4

43,1 a

29,4 a

18,9 ab

23,0 ab

57,9 bc

45,7 b

Médias seguidas de mesma letra em cada coluna não diferem significativamente por tukey 5%

Figura 1. Teores de K disponível em solo adubado com fertilizantes potássicos minerais e organominerais, em condições de laboratório (barras de erro indicam o erro padrão da média de 3 repetições).

Nas coletas realizadas aos 7, 15 e 42 dias após a adubação, os teores de K⁺ trocáveis no solo variaram entre 18,9 e 46,2 mg kg⁻¹(Tabela 2). Na quinta coleta, realizada aos 90 dias, os teores de K⁺ trocáveis no solo variaram entre 51,2 e 87,8 mg kg⁻¹, destacando-se o tratamento adubado com KCl e ORG 1, que atingiram os maiores teores do elemento analisado. Ao final do estudo, na coleta aos 180 dias, houve diferença estatística significativa entre o tratamento adubado com KCl, com 94,5 mg kg⁻¹, e todos os demais tratamentos, com teores variando entre 35,1 e 50,3 mg kg⁻¹ (Tabela 2 e Figura 1).

Sabendo que a quantidade de potássio adicionado em cada tratamento foi a mesma, pôde-se observar que o KCl foi mais efetivo no aumento dos teores de K trocável no solo, se aproximando ao teor esperado do nutriente no solo, de 100 mg kg⁻¹. O sulfato de potássio, insumo permitido para sistemas de produção orgânica, também foi efetivo no aumento dos teores de potássio trocável, embora com menor solubilidade em relação ao KCl.

O comportamento dos fertilizantes organominerais, tanto aqueles produzidos com K₂SO4 quanto aquele produzido com KCl, foram semelhantes entre si e parecidos com o tratamento de adubação exclusiva com K₂SO₄, podendo ser um indicativo da liberação mais lenta de potássio no solo.

Conclusões

Houve efeito da aplicação dos fertilizantes estudados nos teores de potássio trocáveis no solo arenoso.

O solo escolhido como testemunha apresenta baixo teores de potássio, sendo indicado para uso como controle em estudos de adubação.

O KCl foi o fertilizante mais efetivo no aumento dos teores de potássio trocável, nas condições deste experimento.

O comportamento dos fertilizantes organominerais foi semelhante ao tratamento com sulfato de potássio.

Agradecimentos

À Embrapa Solos e ao CNPq, pelo apoio financeiro e logístico.

Referências

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Estimativa da capacidade de armazenamento de água em solos com dados limitados⁽¹⁾

Flavio Cristiano Saldanha Ferreira de Oliveira⁽²⁾; José Coelho de Araújo Filho⁽³⁾; Alexandre Hugo Cezar Barros(4); Evaldo de Paiva Lima⁽⁵⁾

(1) Trabalho executado com recursos de Embrapa Solos UEP Recife

(2) Universidade Federal Rural De Pernambuco (UFRPE), graduando, Bolsista, Recife, PE

(3) Eng. Agrônomo, Doutor em Ciências (Geoquímica e Geotectônica), pesquisador da Embrapa Solos UEP Recife

(4) Eng. Agrônomo, Doutor em Física do Ambiente Agrícola, pesquisador da Embrapa Solos UEP Recife

(5) Meteorologista, Doutor em Meteorologia Agrícola, pesquisador na Embrapa Solos UEP Recife

Resumo – A falta de informações sobre água disponível (AD) de diferentes classes de solos motivou o presente estudo. O objetivo foi organizar e especializar informações de AD para os estados de Alagoas e Pernambuco a partir de perfis e unidades de mapeamento de solos (unimap) com dados limitados. Foram utilizadas informações provenientes de levantamentos de solos, RCCs, Dissertações, Teses e de banco de dados oficiais. O estudo foi dividido em quatro etapas: a) digitação de informações morfológicas, analíticas e taxonômicas de perfis de solos; b) cálculo da AD dos perfis de solos por meios convencionais e com uso de funções de pedotransferência (FPT); c) cálculo da AD por unidades de mapeamento de solos (unimap) em função da média ponderada de valores da AD conforme as classes de solos e suas proporção na unimap; e d) elaboração de mapas de AD de solos. As FPT foram executadas em planilhas eletrônicas e a espacialização da AD com uso de SIG (Arc-GIS e/ou QGis). Os produtos cartográficos gerados foram mapas inéditos de AD dos estados de Alagoas e Pernambuco na escala de 1:100.000. Os dados reais especializados por meio de unimap sugerem ser a melhor alternativa para representar a AD com dados limitados em grandes extensões territoriais.

Palavras-chave: Geoprocessamento; Água disponível; Funções de pedotransferência.

Introdução

O presente trabalho faz parte das ações e atividades do Projeto ARRA – Código SEG 10.18.03.039.00.00. O referido projeto trata de ações de pesquisa para inovação, melhoria e avanços para orientar políticas públicas do ZARC, coordenado pelo Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), em execução pela Embrapa.

Diversos trabalhos científicos (Andrade Junior et al., 2009; Ewert et al., 2015; Challinor et al., 2018; Michler et al., 2019) mostram a viabilidade e o importante impacto que a abordagem da deficiência hídrica provoca na definição do calendário agrícola, sobretudo quando o mesmo passou a ser analisado frequencialmente, introduzido a noção do risco climático. De fato, a simplificação do balanço hídrico do solo, utilizado no ZARC, tem gerado a necessidade de aperfeiçoamento para torná-lo um instrumento melhor de seguridade e política agrícola do País. Para tanto, necessita-se de estudos que façam uso de funções de pedotransferência (FPT) para elaborar mapas de água disponível (AD) de diferentes classes de solos, sobretudo devido à falta de dados sobre a capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP) e densidade do solo (Ds). Essas lacunas ocorrem em grande parte dos perfis amostrados no contexto dos levantamentos pedológicos que cobrem a maior parte do território nacional. Daí a necessidade de FPT para estimativa de AD em solos brasileiros.

Espera-se que essas informações sejam introduzidas, a médio e longo prazo, nos balanços hídricos do ZARC de modo a promover uma melhoria nas políticas públicas, notadamente, à seguridade agrícola.

Material e Métodos

Os trabalhos foram divididos em quatro etapas. A primeira foi dedicada aos trabalhos de levantamento, organização, digitalização e atualização de informações de perfis de solos (Santos et al., 2018) dos estados de Alagoas (Santos et al., 2013; Embrapa, 1975) e Pernambuco (Araújo Filho et al., 2000; Brasil, 1972). Também foram utilizados dados de RCCs (REUNIÃO ..., 1998), Dissertações (MELO, 2013) e artigos científicos (OLIVEIRA; QUEIROZ, 1975; OLIVEIRA; MELO, 1978). Na segunda etapa foram calculadas valores de AD dos perfis de solos com dados completos em termos de Ds, CC e PMP e também de perfis com lacunas de informações de Ds, CC e PMP. Neste último caso foram utilizadas FPTs para estimar os dados faltantes (Ds, CC e PMP) necessários no cálculo da AD (mm/cm) de cada perfil de solo. Na terceira etapa foram estimados valores de AD (calculados pelas FPT e com dados da literatura) em conformidade com as unidades de mapeamento de solos (unimap) na escala 1:100.000 dos estados de Alagoas e Pernambuco. A estimativa da AD para cada unimap foi resolvida em função da média ponderada da AD de cada componente conforme sua proporção na unimap. A ponderação da AD foi feita pela proporção dos componentes da unimap por meio da equação 1. A quarta etapa foi dedicada à elaboração de mapas de AD dos solos nos referidos estados na escala 1:100.000. Os mapas foram gerados tanto por técnicas geoestatísticas (Druck et al., 2001; Burrough,1986; Assad e Sano 1998) como por meio das unimap de cada estado.

AD (Unimap) = [(AD₁ * PO₁)] + (AD₂ * PO₂) + … + (ADn * POn) ]/ (PO₁ + PO₂ + … + POn )   (Eq. 1)  

onde,

AD = água disponível de cada componente (mm/cm) da unimap; e

PO = porcentagem de ocorrência do solo componente na unimap (%).

Resultados e Discussão

Foram feitas estimativas e cálculos de AD para os estados de Alagoas e Pernambuco na escala 1:100.000. Como resultado dos estudos são apresentados 6 mapas com a espacialização da AD em função da unimap. Nas figuras 1 e 2, constam mapas de AD calculada com dados reais por classe de solo. Nas figuras 3 e 4, constam mapas de AD estimada por meio da FPT de Tomassella et al. (2000), nas figuras 5 e 6, com AD estimada por meio da FPT de Oliveira et al. (2002) e nas figuras 7 e 8, com AD estimada por meio da FPT de Barros et al. (2010).

Tomando como referência os resultados da AD obtidos com dados reais por classe de solo (Figuras 1 e 2), nota-se que as FPTs subestimam valores da AD em solos dos estados de Alagoas e Pernambuco.

Figura 1. Água disponível dos solos do estado de Alagoas calculada com dados reais.

Figura 2. Água disponível dos solos do Estados de Pernambuco calculada com dados reais.

Com relação ao estado de Alagoas, a FPT de Tomassela et al. (2000) (Figura 3), mostrou resultados subestimados de AD em praticamente todos os solos e ambientes do estado. Já a FPT de Oliveira et al. (2002) (Figura 5), apresentou subestimativas na região da zona da Mata (parte mais úmida) e Agreste alagoano, porém no Sertão mostrou alguns casos de superestimativas. A FPT de Barros et al. (2010) (Figura 7) também mostrou subestimativas na mesorregião do Leste Alagoano, porém a partir do Agreste já notam-se casos de superestimativas nos valores de AD que se estendem até o oeste do estado.

No que concerne ao estado de Pernambuco, a FPT de Tomassela et al. (2000) (Figura 4) também demonstra resultados subestimados de AD em praticamente todos os solos e ambientes do estado. Porém, na região do Agreste ocorrem superestimativas, mais especificamente no centro-oeste do estado. Já em relação à FPT de Oliveira et al. (2002) (Figura 6), a mesma apresenta resultados subestimados de AD na mesorregião do São Francisco, Sertão (parte oeste do estado) e também na Zona da Mata, assim como ocorreu com a FPT de Tomassela et al. (2000). Por meio da FPT de Barros et al. (2010) (Figura 8), observam-se superestimativas em valores de AD dispersos em todas as regiões do estado.

Figura 3. Água disponível dos solos do estado de Alagoas estimada com a FPT de Tomasella et al. (2000).

Figura 4. Água disponível dos solos do estado de Pernambuco estimada com a FPT de Tomasella et al (2000).

Figura 5. Água disponível dos solos do estado de Alagoas estimada com a FPT de Oliveira et al. (2002).

Figura 6. Água disponível dos solos do estado de Pernambuco estimada com a FPT de Oliveira et al. (2002).

Figura 7. Água disponível dos solos do estado de Alagoas estimada com a FPT de Barros et al. (2010).

Figura 8. Água disponível dos solos do estado de Pernambuco estimada com a FPT de Barros et al. (2010).

Conclusões

Os resultados mostram que é preciso estudar as FPT com muito cuidado para que se possa selecionar adequadamente a que melhor se ajuste na avaliação da AD de uma dada região. Foi observado que uma mesma FPT funciona com boas estimativas da AD para um ambiente e pode não funcionar para outro local com características distintas, como os ambientes das zonas da Mata, Agreste e Sertão, na região Nordeste do Brasil.

Portanto, nota-se que as FPT estudadas são pouco confiáveis para retratar dados de AD cobrindo grandes e distintos ambientes, desde zonas úmidas até o semiárido, no contexto de solos tropicais brasileiros. Mesmo, com limitações de informações, os dados reais especializados por meio de unimap sugerem ser a melhor alternativa para representar a AD em grandes extensões territoriais.

Agradecimentos

À Embrapa pelo apoio técnico e logístico e ao CNPq pelo apoio financeiro.

Referências

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Avaliação do impacto do clima sobre a produção agropecuária da Região do Vale do Paraíba Fluminense⁽¹⁾

Giulia Soares Gomes Coutinho⁽²⁾; Azeneth Eufrausino Schuler⁽³⁾; Elaine Cristina Cardoso Fidalgo⁽⁴⁾

(1) Trabalho executado com apoio de bolsa PIBIC/ CNPq e suporte do projeto Avaliação do impacto de práticas rurais conservacionistas na segurança alimentar, hídrica e energética do entorno do reservatório de Ribeirão das Lajes, RJ

(2) Eng. Agrônoma, Bacharel, Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/ CNPq na Embrapa Solos

(3) Eng. Florestal, Doutorado, Pesquisa e Desenvolvimento – Embrapa Solos

(4) Eng. Agrônoma, Doutorado, Pesquisa e Desenvolvimento – Embrapa Solos

Resumo – O conceito de segurança hídrica refere-se à garantia do acesso da população à água de qualidade, enquanto a segurança alimentar diz respeito à estabilidade no acesso a alimentos suficientes e saudáveis, ambas considerando as dimensões social, econômica e ambiental da sustentabilidade. As mudanças climáticas e seus efeitos, como o aumento da frequência e da severidade de eventos extremos, são apontados entre os grandes fatores de riscos sobre a segurança hídrica e a segurança alimentar. O presente estudo propõe avaliar o impacto de eventos de clima sobre indicadores de segurança hídrica e alimentar, tomando como estudo de caso a região do Vale do Paraíba Fluminense, no estado do Rio de Janeiro. O estudo compreendeu a análise de séries temporais climáticas de estações desses dois municípios e da região do Médio Paraíba, identificação dos anos de ocorrência de eventos extremos de seca e cheia, e verificação de impactos desses eventos sobre os níveis do reservatório bem como sobre a produção de alimentos. Os resultados foram obtidos a partir de dados de séries históricas de precipitação da microrregião do Médio Paraíba, vazão e volume do reservatório de Lajes, e dados de produção de alimentos coletados em bases do IBGE e da EMATER-RJ, para os anos de 1994 a 2019 com análise de três produtos agropecuários, banana, tomate, leite e cana.

Palavras-chave: segurança alimentar; produção de alimento; impactos climáticos

Introdução

Os conceitos de segurança hídrica e segurança alimentar estão diretamente interligados, pois a água é fator essencial para a produção de alimentos. A segurança alimentar pode ser definida, segundo relatório da FAO (2009), como o acesso regular das pessoas à comida de qualidade, suficiente para levar uma vida ativa e saudável. O mesmo relatório ressalta que pessoas com mais fácil acesso à água e com disponibilidade de água de melhor qualidade tendem a ter menores níveis de desnutrição. Paralelamente a isso, a falta de chuvas recorrentes e a diferença sazonal da disponibilidade de água pode levar à falta temporária de alimentos. Eventos climáticos extremos como enchentes e secas, podem ser responsáveis por causar algumas das mais intensas crises na produção de alimentos (FAO, 2009). Maximizar o uso da água na agricultura por meio da irrigação com manejo correto, aumenta a produtividade de alimentos, o que é de especial relevância para a segurança alimentar e redução da pobreza em áreas rurais.

Para evitar, mitigar ou eventualmente solucionar problemas como os mencionados, é preciso otimizar o aproveitamento de água nos sistemas de irrigação, contribuindo para a melhor gestão de recursos hídricos. Neste sentido, é preciso que técnicas adequadas e conhecimentos sobre o manejo da água na agricultura estejam disponíveis especialmente aos pequenos produtores, uma vez que há uma variedade de técnicas de manejo de água simples e acessíveis para aumentar seus rendimentos e reduzir sua vulnerabilidade na seca e na época de chuvas irregulares.

Avaliar a vulnerabilidade dos sistemas agrícolas de produção diante das mudanças climáticas permite determinar o grau de risco para a segurança alimentar e interpretar os pontos vulneráveis dos sistemas agrícolas quando estão sujeitos a eventos extremos (DOYEN, 2017). Essa avaliação pode ser feita a partir de fatores condicionantes específicos para cada região e com a análise de dados de clima, se possível, de séries históricas, disponibilizados por institutos especializados.

Para Doyen (2017), os eventos climáticos extremos podem também interferir no preço dos alimentos, dificultando o acesso destes produtos a grupos de pessoas mais vulneráveis. Assad (2016) corrobora esta posição, ao verificar que as culturas com maior área irrigada no Brasil - arroz, cana-de-açúcar, milho, café, feijão e soja - têm importante participação na dieta do brasileiro, inclusive por meio da produção de ração para a pecuária. O autor destaca que a interferência do clima na agropecuária a ponto de prejudicar a produção, reduzir a oferta e aumentar a demanda, deve causar elevação nos preços, dificultando ou até impedindo o acesso a determinados alimentos. Sendo assim, é de extrema importância salientar a relação da segurança hídrica com a segurança alimentar, e os possíveis impactos do clima sobre ambas. O presente relatório apresenta resultados parciais do estudo de impacto do clima sobre a segurança hídrica e alimentar de uma região rural no Estado do Rio de Janeiro proposta como estudo de caso: Região do Vale do Paraíba Fluminense.

Material e Métodos

O estudo segue as etapas descritas a seguir:

Levantamento bibliográfico, coleta e sistematização de dados secundários

a) Revisão bibliográfica sobre as seguranças alimentar e hídrica e os impactos das mudanças climáticas sobre ambas.

b) Coleta de dados para a caracterização da Segurança Alimentar, onde foram utilizados dados de produção de alimento disponíveis nas bases de dados do IBGE, por meio dos levantamentos PAM (Produção Agrícola Municipal) e PPM (Produção Pecuária Municipal) de 1994 a 2019 da microrregião Médio Paraíba. Foi estabelecida uma base de dados que permitisse avaliar o comportamento da produção e a hipótese de impacto da ocorrência de eventos extremos de clima na área de estudo.

c) Coleta de dados meteorológicos e fluviométricos da região de estudo. Foram coletados dados de estações dentro ou próximas da região de estudo, disponibilizados pelo banco de dados Hidroweb da Agência Nacional de Águas (ANA).

Análise de séries temporais de dados meteorológicos e impactos relacionados à segurança hídrica

Para fins do estudo de caso referente à região da bacia de contribuição ao Reservatório de Lages, esta etapa consiste na avaliação dos dados da série histórica de precipitação e de volume do reservatório de Lages e Tocos, em Rio Claro, bem como de vazão afluente e defluente dos reservatórios da bacia do Rio Guandu, buscando-se identificar na série de dados os anos de ocorrência de extremos climáticos sazonais como secas intensas, cheias prolongadas, ou de eventos de chuva de alta intensidade e poder erosivo. Para avaliação de dados meteorológicos de precipitação foi selecionado como indicador de segurança hídrica o índice porcentagem da normal (IPN), isto é, as precipitações anuais, mensais e semestrais são expressas em termos de porcentagem em relação aos valores das médias de precipitação normal anual ou do período correspondente (mensal ou semestral). Dessa forma, esta equação utilizada para o cálculo do índice foi: IPN = (Pi / PN) x 100 onde Pi é a precipitação em análise e Pnormal a precipitação normal para o período correspondente. Considera-se precipitação normal o valor médio calculado para uma série de dados no mínimo 30 anos de duração, conforme Costa et al. (2018). Foi utilizada a classificação de IPN utilizada por Costa et al. (2018) adaptada de Gois (2005) apresentada a seguir:

Tabela 1. Classificação do Índice de Porcentagem Normal (IPN)

IPN

Classificação

>150 %

Úmido alto

130- 150%

Úmido moderado

110-130%

Úmido baixo

90-110%

Normal

90-70%

Seco fraco

50-70%

Seco moderado

<50%

Seco severo

Sistematização e análise de dados de variáveis para a caracterização da Segurança Alimentar

A sistematização dos dados coletados visou selecionar variáveis que expressam a estabilidade da produção de alimentos no estado do Rio de Janeiro. O trabalho foi iniciado com dados de Produção Agrícola Municipal (PAM) e Produção Pecuária Municipal (PPM) para avaliação da situação nas diferentes regiões do estado, bem como dados da área plantada e preços agrícolas dos principais produtos do estado. Foram identificados produtos agropecuários de importância na produção da região para avaliação: banana, tomate, leite e cana, todos de importância para a agricultura familiar da região. Para a produção pecuária, foram analisados também o tamanho de rebanho e o número de vacas ordenhadas.

Avaliação do impacto do clima sobre a segurança alimentar

Esta etapa engloba a análise de correlação entre séries de clima e de produção agropecuária na área de estudo. Assim, uma vez verificadas as variações da produção agrícola e pecuária e identificados os eventos climáticos extremos (anos mais secos e ocorrências de chuvas intensas causadoras de alagamentos), deve ser realizada a verificação da hipótese de correlação entre ocorrências de extremos climáticos e a variação na produção e abastecimento, buscando-se também identificar a ocorrência de outras causas para a variação de produção agropecuária. As análises desta etapa se encontram ainda em fase de execução.

Resultados e Discussão

Clima: variabilidade da precipitação

As séries históricas de estações da região utilizadas para cálculo da precipitação normal e do Índice de porcentagem da normal (IPN) são apresentadas na Figura 1. A estação Faz. Agulhas Negras, além de possuir precipitações anuais mais elevadas que as demais, não mostra a mesma variação interanual, sendo este comportamento relacionado à característica fisiográfica da área onde a estação se localiza. Nas outras duas estações, foram calculados os valores da média normal (de pelo mesmo 30 anos) para as estações chuvosas (Outubro e Março) e secas (Abril a Setembro) e obtido o IPN para estes períodos, anualmente. A tabela 2 registra estes valores para os últimos 25 anos (1994 a 2019), os quais foram comparados com os indicadores de produção de alimento.

Figura 1. Precipitação total anual nas estações Fazenda Agulhas Negras, Glicério e Santa Isabel do Rio Preto, de 1942 a 2019.

Fonte: Hidroweb, ANA.

Tabela 2. Classificação do Índice de Porcentagem Normal para a Estação Pluviométrica de Santa Isabel do Rio Preto durante as estações chuvosa (outubro a março) e seca (abril a setembro) no período de 1994 a 2019.

Foram identificados dois períodos com estações chuvosas mais secas: de 1998 a 2003, e, posteriormente, em de 2014 a 2019, intercalados por um período um próximo à média normal (2004-2005) e outro pouco úmido de 2008 a 2009.

A sucessão de vários anos com precipitação reduzida nos períodos chuvosos e secos, pode agravar a situação de déficit hídrico do solo, ocasionando a chamada seca agrícola.

Dados de produção agrícola

As séries históricas de produção quatro produtos (banana, tomate, leite e cana-de-açúcar) da microrregião do Vale do Paraíba Fluminense (Figuras 2 e 3) foram analisadas para fins de comparação com a ocorrência de anos de extremos climáticos. A produção de tomate não mostrou relação com os anos mais úmidos ou secos, devendo ser notado que esta olerícola é cultivada em períodos secos com uso de irrigação, não havendo impacto aparente sobre o acesso de água para fins de produção irrigada em pequenas áreas. Esta cultura não fornece um bom indicador por ser uma produção migratória, fortemente influenciada por outros fatores, como as variações de oferta no mercado e o aumento da ocorrência de pragas após anos sucessivos de plantio.

Figura 2. Produção de Banana, e Tomate no Vale do Paraíba Fluminense de 1994 a 2018.

Fonte: SIDRA (IBGE)

A produção de banana, similarmente, não demonstrou variações relacionadas a ocorrências de anos secos ou super úmidos. No entanto, sua produção, que havia alcançado valores máximos no início dos anos 2000, mostrou um decréscimo leve, porém consistente a partir de 2005, com os menores valores nos anos de menores precipitações, entre 2014 e 2016, um novo aumento em 2017, e nova queda em 2018. Mesmo não sendo possível relacionar às variações de chuva, deve-se destacar que a bananeira requer uma boa quantidade de água em seu desenvolvimento, e tem seu cultivo em regiões úmidas, portanto sem irrigação, e geralmente de relevo montanhoso no Estado do Rio de Janeiro. Tais características fazem esta cultura particularmente suscetível a eventos extremos, podendo sofrer impactos na ocorrência de seca extrema ou de chuvas causadoras de deslizamento em montanhas. Esta região, porém, parece não ter sofrido significativamente com as oscilações anuais de estações chuvosas mais úmidas ou secas que a média.

Por outro lado, outra cultura perene – a cana-de-açúcar, dependente de chuva como a banana, mostrou decréscimos de produção coincidente com os períodos secos de 2001-2003 e de 2014-2016. Embora outras razões possam ter levado à redução da produção de cana, deve-se destacar as implicações da redução desta cultura forrageira, que tem um papel importante para a alimentação do gado bovino durante a estação seca nessa região.

Figura 3. Produção de Leite e Cana no Vale do Paraíba Fluminense de 1994 a 2018

Fonte: SIDRA (IBGE)

A produção de leite, por outro lado, apresenta quedas muito suaves nestes dois períodos, a despeito das reduções sazonais no período seco, reportadas anualmente no país. Particularmente, a partir de 2014, houve reversão do crescimento visto nos anos anteriores (de 2010 a 2013), com alguma queda que pode ser relacionada à seca. Porém o impacto não foi acentuado, o que pode ser atribuído a características do clima da região já citadas, com redução moderada do IPN na estação chuvosa, ou mesmo a medidas de melhoria do manejo e da qualidade do rebanho leiteiro, relatado na região por técnicos da EMATER (Comunicação pessoal, 2020).

Conclusões

Não foi observada forte correlação da incidência de eventos extremos de clima com os dados anuais de produção.

O aumento e o decréscimo da produção de Banana ou de Tomate na região do Vale do Paraíba Fluminense não foram relacionados às variações de precipitação.

Embora as quedas de produção leiteira e de cana forrageira em dois períodos de seca (2001-2003 e 2014-2017) tenham se mostrado suaves e uma possível correlação com a precipitação não possa ser assegurada, deve-se reconhecer os riscos associados à redução de chuvas e/ou a eventos de cheia para a produção rural e a necessidade de medidas de manejo para reduzir vulnerabilidades das diferentes culturas e da produção pecuária.

Referências

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DOYEN, Marie Flore et al. Sistemas agrícolas e sistema de indicadores: avaliação do impacto das alterações climáticas sobre a segurança alimentar numa bacia de inundação da Amazônia. Confins. Revue franco-brésilienne de géographie/Revista franco-brasileira de Geografia, n. 30, 2017. Disponível em: https://journals.openedition.org/confins/19151. Acesso em: 29 de maio de 2020

FAO. Water at a Glance: the relationship between water, agriculture, food security and poverty. Roma, 2009. Disponível em: http://www.fao.org/3/ap505e/ap505e.pdf Acesso em: 22 de maio de 2020.

GOIS, G. Caracterização da seca e seus efeitos na produção da cultura do milho para as diferentes regiões do estado de Minas Gerais. 2005. 81p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 2005. HLPE. Water for food security and nutrition: a report by the High-Level Panel of Experts on Food Security and Nutrition of the Committee on World Food Security (CFS). Roma, 2015. Disponível em: http://www.fao.org/3/a-av046e.pdf Acesso em: 22 de maio de 2020

IBGE. Produção Agrícola Municipal (PAM). Brasil, 2018. Disponível em: https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pam/tabelas Acesso em: 24 de maio de 2020

IBGE. Pesquisa da Pecuária Municipal (PPM). Brasil, 2018. Disponível em: https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/ppm/tabelas Acesso em: 24 de maio de 2020

SONDOTÉCNICA. Plano estratégico de recursos hídricos das bacias hidrográficas dos rios Guandu, da Guarda e Guandu-Mirim: relatório gerencial. Brasília, DF: Agência Nacional de Águas, 2007. Disponível em: http://arquivos.ana.gov.br/institucional/sge/CEDOC/Catalogo/2007/PlanoEstrategicoRHGuanduRelatorioSintese.pdf Acesso em: 18 de agosto de 2020

UNCTAD. Water for food. Innovative water management technologies for food security and poverty alleviation. Current Studies on Science, Technology and Innovation, 2011. Disponível em: http://bit.ly/mTFnbh Acesso em: 28 de maio de 2020.

Quantidade e qualidade da matéria orgânica nos solos de textura leve em função do tipo de uso no bioma Cerrado

Huang Cheauzu⁽¹⁾; Ademir Fontana(2)

(1) UFF, graduanda em Engenharia Agrícola e Ambiental, Niterói, RJ

(2) Pesquisador A, Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Resumo – Os solos de textura leve constituem um grupo relevante de solos, cuja definição tem por base a composição granulométrica com predomínio da fração areia até pelo menos 75 cm de profundidade. Estes solos ocorrem em diferentes regiões do Brasil e de maneira geral com agricultura consolidada, em especial sob grandes extensões em diferentes domínios ambientais no Bioma Cerrado. O objetivo deste trabalho foi avaliar a quantidade e a qualidade da matéria orgânica dos solos de textura leve sob diferentes usos no bioma Cerrado. Foram buscados na literatura os trabalhos desenvolvidos em solos de textura leve (menor ou igual a 200 g kg⁻¹ de argila e maior ou igual a 500 g kg⁻¹ de areia) e na camada de 0 a 20 cm. Diferentes usos foram agrupados conforme o tipo principal de cultivo e manejo. Quanto aos atributos, a granulometria (areia e argila), as frações areia grossa e areia fina, carbono orgânico (C org), nitrogênio (N), matéria orgânica do solo (MOS), capacidade de troca catiônica (CTC). Nas áreas com baixos teores de argila, as gramíneas em pastagem monocultivo ou sistema integrado apresentam maior potencial para incorporar matéria orgânica ao solo. Há um potencial diminuição da capacidade reativa da matéria orgânica em sistemas degradados ou de baixa qualidade do manejo.

Palavras-chave: Solos arenosos, carbono orgânico, CTC.

Introdução

Os solos de textura leve, os quais pela definição apresentada no Brasil, devem contemplar a fração areia como predominante até a profundidade de 75 cm. Pela composição granulométrica prevê que o teor de argila pode chegar no entorno de 200 g kg⁻¹ ou 20% e pelo menos 500 g kg⁻¹ ou 50% de areia, englobando as classes texturais areia, areia franca e francoarenosa (Donagemma et al., 2016). No Bioma Cerrado, ocupam diferentes domínios ambientais, tais como a Bacia Bauru, no oeste de São Paulo, do sudeste ao nordeste do Mato Grosso do Sul, noroeste do Paraná e Sudoeste de Goiás; nas Chapadas dos Pareceis e dos Guimarães no Mato Grosso; no médio vale do Tocantins no Tocantins e no Chapadão do Rio Grande no oeste da Bahia.

Estes solos, em razão da baixa capacidade tampão, relacionada aos baixos teores de argila e de matéria orgânica, apresentam também baixa capacidade de retenção de nutrientes e de água e ainda suscetíveis à erosão hídrica e aos processos de degradação em geral. Essas observações vêm na direção com as definições ou designações que solos arenosos são ‘’solos marginais’’ ou ‘’solos inaptos’’ ou ‘’solos de potencial restrito para agricultura de grãos’’. Quando incorporados ao processo produtivo agrícola vem derrubando alguns paradigmas, contudo, indagações e conflitos quanto ao uso e manejo ainda permanecem como a conservação - sustentabilidade x produtividade - rentabilidade.

Diante desta constatação, os solos de textura leve apresentam restrições ou limitações associadas aos fatores relacionados a capacidade produtiva. O fato é que, antes avaliados como inaptos ou com restrições para lavouras e, em alguns casos, para pastagens e silvicultura, estas terras tem sustentado sistemas de produção com elevada produtividade (Donagemma et al., 2016).

Este grupo de solos constituem hoje a nova fronteira agrícola do Brasil e há necessidade de se fazer intensificação sustentável nesses solos. Não obstante, ocorrem na sua maioria uma localização geográfica que já está inserida numa região agrícola consolidada e que possibilita acesso e aplicação de insumos, tecnologias e conhecimento que possa garantir a produção agrícola competitiva dentro de certos limites de investimento e com garantia de água ao longo do ciclo das culturas de interesse.

No que confere o aspecto dos teores de matéria orgânica, o aumento em solos de textura leve mostrasse desafiador, visto a fragilidade dos agregados existentes e da baixa capacidade dos sistemas produtivos incorporarem material orgânico no solo. Ademais, o entendimento do processo ou mesmo na avaliação das práticas/manejos ou sistemas que propiciam o aumento dos teores de matéria orgânica em consonância com a contribuição da matéria orgânica na CTC e o balanço de elementos de solos de textura leve no Bioma Cerrado são relevantes na medida que a intensificação do cultivo destes solos apresenta-se como uma oportunidade frente a atual exploração.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a quantidade e a qualidade da matéria orgânica dos solos de textura leve sob diferentes usos no bioma Cerrado.

Material e Métodos

Foram buscados na literatura os trabalhos desenvolvidos em solos de textura leve e dentro do bioma Cerrado. Nos diferentes usos observados, foram agrupados conforme a combinação do tipo principal de cultivo e manejo, enquanto a camada avaliada se concentrou na parte superficial (Tabela 1). Ao todo no levantamento foram obtidos 35 dados.

Quanto aos atributos levantados, a granulometria (areia, silte e argila), e quando possível as frações areia grossa e areia fina. Os teores de carbono orgânico (C org), nitrogênio (N), matéria orgânica do solo (MOS), capacidade de troca catiônica (CTC) ou Valor T.

A análise dos dados foi realizada por meio de estatística descritiva, correlação de Pearson, gráficos de dispersão e colunas (com barras com Desv Pad).

Tabela 1. Informações gerais do local, uso e manejo das amostras levantadas no bioma Cerrado.

Solo

Estado

Município

Uso

Manejo

Camada

Autoria

RQ

MS

Cassilândia

Agrícola

Convencional

0-20 cm

Biscaro et al. (2009)

RQ

PR

Maringá

Agrícola

Convencional

Superficial

Jaremtchuk et al (2009)

LVd

PR

Iguaraçu

Agrícola

Convencional

0-10 cm

Inoue et al. (2008)

LVA

BA

Luís Eduardo Magalhães

Algodão

Convencional

0-20 cm

Fontana e Oliveira (2018)

RQ

MS

Ribas do Rio Pardo

Brach. Degradada

Brachiaria decumbens. Pastagem degradada

0-20 cm

Volpe et al. (2008)

RQ

GO

Mineiros

iLP

Brachiaria decumbens (10 anos) e depois Soja. Na safrinha pousio (2001). Milho e Brachiaria decumbens (2002)

0-20 cm

Cordeiro et al. (2005)

DRQ

GO

Mineiros

iLP

Brachiaria decumbens (10 anos) e depois Soja

0-20 cm

Cordeiro et al. (2005)

RQ

GO

Mineiros

iLP

Brachiaria decumbens (10 anos) e depois Milho

0-20 cm

Cordeiro et al. (2005)

LV

SP

Guariba

Cana

Convencional. 4o Corte

0-10 cm

Freitas et al. (2013)

LV

SP

Guariba

Cana

Convencional. 4o Corte

10—20 cm

Freitas et al. (2013)

PV

SP

Guariba

Cana

Convencional. 4o Corte

0-10 cm

Freitas et al. (2013)

PV

SP

Guariba

Cana

Convencional. 4o Corte

10—20 cm

Freitas et al. (2013)

-

MS

Grão-Mogol

Cerrado

Cerrado regeneração

0-20 cm

Fernandes et al. (2008)

RQ

GO

Mineiros

Cerrado

Cerrado regeneração

0-20 cm

Cordeiro et al. (2005)

RQ

GO

Mineiros

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Cordeiro et al. (2005)

RQo

MT

Alto Garças

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

LVA

BA

Luís Eduardo Magalhães

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Fontana e Oliveira (2018)

RQ

MG

Lavras

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Bedin et al. (2003)

LVA

MG

Lavras

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Bedin et al. (2003)

RQo

MG

Campina Verde

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Fernández et al. (2008)

LVa

MG

Três Marias

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Fernández et al. (2008)

LVd

MG

Três Marias

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Fernández et al. (2008)

RQo

MG

Itutinga

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Souza et al. (2006)

RQo

GO

Jataí

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Pinto et al. 2013)

LVd

GO

Jataí

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Pinto et al. 2013)

RQ

SP

Botucatu

Cerrado

Cerrado nativo

0-20 cm

Sandim et a. (2014)

-

MS

Dourados

Soja

-

Superficial

Santos et al. (2008)

-

MS e MT

-

Soja

-

Superficial

Santos et al. (2008)

RQo

MT

Alto Garças

Soja

Cultivo mínimo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

RQo

MT

Alto Garças

Soja

Cultivo mínimo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

RQo

MT

Alto Garças

Soja

Cultivo mínimo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

RQo

MT

Alto Garças

Soja

Cultivo mínimo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

RQo

MT

Alto Garças

Soja

Cultivo mínimo

0-20 cm

Caetano et al. (2013)

RQ

GO

Rio Verde

Soja

-

0-20 cm

Lima et al. (2003)

RQ

MG

Belo Horizonte

Soja

-

0-20 cm

Pegoraro et al. (2008)

RQ= Neossolo Quartzarênico; RQo= Neossolo Quartzarênico Órtico; LVd = Latossolo Vermelho Distrófico; LVA= Latossolo vermelho-Amarelo; LVa = Latossolo Vermelho Ácrico; PV = Argissolo Vermelho.

Resultados e Discussão

Quantidade de Matéria Orgânica

Os teores absolutos da matéria orgânica do solo (MOS) mostram-se médias entre 8,6 e 11,6 g kg⁻¹ (Figura 1). Observa-se a tendência de menores teores para os sistemas com Brachiaria (Brach. Degradada e iLP), contudo, ao analisar a proporção dos teores de MOS pela argila, observa-se uma maior capacidade de acúmulo nos usos que envolvem espécies forrageiras nos solos com menores teores de argila, e assim, a relação média da MOS/Argila destes usos é de 0,3 e 0,23 g g⁻¹ (g de MOS por g de Argila), respectivamente (Figura 2). Os demais cultivos estão com valores desta relação na média inferiores a 0,15 g g⁻¹.

A eficiência das gramíneas forrageiras em dispor no solo matéria orgânica e propiciar o maior acúmulo de MOS é notadamente reconhecida e difundida para os ambientes tropicais. Esta capacidade pode ser explorada e assim é possível com a melhoria das pastagens degradadas ter acúmulos como sugerido no Plano ABC de 1,05 Mg C ha por ano (Brasil, 2012) e outro definido por Bustamante et al. (2006) de 1,50 Mg C ha por ano para a região do Cerrado.

Ao considerarmos uma densidade do solo média de 1,45 Mg m-3 para os solos de textura leve, visando atingir estes valores de acúmulo de C dentro da profundidade de 30 cm, faz-se necessário um incremento do teor de C de 0,24 g kg⁻¹ solo por ano e 0,34 g kg⁻¹ solo por ano, respectivamente. Ao se converter para MOS, um incremento do teor de MOS de 0,41 g kg⁻¹ solo por ano e 0,59 g kg⁻¹ solo por ano, para o valor de referência de acúmulo de Brasil (2012) e Bustamante et al. (2006), respectivamente.

Figura 1. Teores de MOS nos diferentes usos e na camada superficial de solos de textura leve no bioma Cerrado.

Figura 2. Valores da relação entre os teores da MOS pela Argila nos diferentes usos e na camada superficial dos solos de textura leve no bioma Cerrado.

Não obstante, diante da expectativa da influência das frações granulométricas nos teores de MOS, fora realizado a análise de correlação, sendo o valor entre a argila e a MOS de 0,28**, e da areia com a MOS de -0,38**. Os baixos valores da correlação podem ser melhor observados no gráfico de dispersão dos teores da Argila e Areia pela MOS, com a ausência de um padrão indepentente do uso (Figuras 3 e 4). Notadamente, ao acúmulo de MOS em solos de textura leve passa preponderadamente pelo manejo do solo e da vegetação, com menor revolvimento do solo, melhoria da qualidade da vegetação, manutenção da cobertura do solo, favorecendo assim a formação de agregados como as estruturas para o estoque da MOS.

Figura 3. Dispersão dos teores de argila com a MOS nos diferentes usos e na camada superficial no bioma Cerrado.

Figura 4. Dispersão dos teores de areia com a MOS nos diferentes usos e na camada superficial no bioma Cerrado.

Qualidade da Matéria Orgânica

A capacidade reativa do solo avaliada pelos teores da CTC, mostra valores entre 3,0 e 5,3 cmolc dm⁻³ (Figura 5). A variação da CTC é inerente ao componente que fornece as cargas, sendo no caso dos solos de textura leve principalmente a MOS. Contudo, ao avaliar a dependência da CTC pela MOS na análise da correlação, observa-se a correlação de 0,35** (Figura 6).

Figura 5. Teores de CTC nos diferentes usos e na camada superficial de solos de textura leve no bioma Cerrado.

Figura 6. Dispersão dos teores de MOS com CTC nos diferentes usos e na camada superficial dos solos de textura leve no bioma Cerrado.

Quanto a qualidade da MOS, esta fora avaliada pela quantidade de cargas em relação aos teores de MOS (cmolc CTC g⁻¹ de MOS), sendo observado valor da relação CTC/MOS de 0,33 a 0,55 cmolc g⁻¹ (Figura 7).Por esta relação, destaca-se uma menor qualidade da MOS sob Brach. Degradada.

Figura 7. Valores da relação entre os teores de CTC e MOS nos diferentes usos e na camada superficial dos solos de textura leve no bioma Cerrado.

Conclusões

Nas áreas com baixos teores de argila, as gramíneas em pastagem monocultivo ou sistema integrado apresentam maior potencial para incorporar matéria orgânica ao solo.

Há um potencial de diminuição da capacidade reativa da matéria orgânica em sistemas degradados ou de baixa qualidade do manejo.

Agradecimentos

Ao CNPq pela bolsa de Iniciação Científica – PIBIC.

Referências

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Indicadores de qualidade do solo aplicados a diferentes preparos agrícolas em sistema orgânico de produção no Estado do Rio de Janeiro (1)

Jady Fernandes Wailante (2); Fabiano de Carvalho Balieiro (3); Ednaldo da Silva Araújo⁽⁴⁾; Silmara Rossana Bianchi (⁵⁾; Gizelle Cristina Bedendo (⁶⁾

(1) Trabalho executado com recursos de bolsa de produtividade CNPq

(2) Engenharia Agrícola e Ambiental, Graduação, Bolsista PIBIC na Embrapa Solos – Jardim Botânico, RJ

(3) Engenharia Agronômica, Doutor, Pesquisador na Embrapa Solos – Jardim Botânico, RJ

(4) Engenharia Agronômica, Doutor, Pesquisador na Embrapa Agrobiologia – Seropédica, RJ

(5) Química, Doutora, Pesquisadora na Embrapa Solos – Jardim Botânico, RJ

(6) Química, Doutora, Pesquisadora na Embrapa Suínos e Aves – Concórdia, SC

Resumo – O uso de indicadores microbiológicos, principalmente enzimas, é um tema que merece ser explorado já que esses podem ser mais sensíveis em identificar os benefícios na adoção de práticas agrícolas mais conservacionistas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade do solo, em diferentes manejos, a partir de análise de fertilidade e de indicadores da dinâmica da biomassa microbiana: respiração basal do solo e a atividade da enzima β-glucosidase. O estudo foi realizado a partir de uma amostragem superficial de um Argissolo Vermelho Amarelo de uma área experimental na Fazendinha Agroecológica, Seropédica, RJ. O experimento original é composto por 3 tratamentos e 3 repetições, sob blocos ao caso, contendo sistemas de cultivo de milho em preparos: convencional, plantio direto e cultivo mínimo. Utilizou-se como área de referência um sistema agroflorestal (SAF) considerado estável sob aspectos ecológicos e físicos. A análise a partir do indicador respiração basal indicou maior taxa de respiração e consequentes perdas de carbono sob forma de CO₂ no preparo de cultivo mínimo e, em contraponto, maior eficiência na estabilidade do carbono no sistema agroflorestal, atestando a hipótese inicial dessa estratégia de cultivo, apesar de promover um maior aporte de diferentes resíduos vegetais sobre o solo, possuir potencial de fixar mais carbono no solo ao longo do tempo. Quanto a avaliação do indicador enzimático, os solos com maiores teores de carbono orgânico apresentaram valores superiores para a enzima estudada.

Palavras-chave: atividade microbiológica do solo, serviços ecossistêmicos, indicadores enzimáticos.

Introdução

Os solos tornaram-se um dos recursos mais vulneráveis frente às mudanças climáticas, degradação da terra, perda de biodiversidade e alta demanda por produção de alimentos frente a explosão demográfica (FAO, ITPS, 2015). Diante desse cenário, o setor agrícola iniciou a busca por encontrar alternativas para um manejo voltado para a conservação do solo. Esse manejo, ademais, deve ser compatível com o nível tecnológico dos produtores rurais e com o tipo de solo manejado.

A qualidade do solo (QS) é um conceito relativamente recente e é capaz de contemplar uma visão mais holística do solo. É possível ter um solo com elevadas taxas de produtividade, mas que essas estejam condicionadas a elevadas doses de corretivos que poderiam ser reduzidos com a adoção de manejos chamados conservacionistas (Mendes et al. 2018).

O manejo e os preparos realizados no solo podem alterar a sua qualidade. Sabe-se que os benefícios promovidos por sistemas mais conservacionistas promovem superioridade comparativa a esses sistemas se comparados a sistemas convencionais de manejo (Totóla e Chaer, 2002). Nessa perspectiva, as alterações no ambiente com origem em ações antrópicas de atividades produtivas agrícolas devem ser monitoradas.

Portanto, cientistas agrícolas da atualidade têm como pauta encontrar indicadores interpretáveis de parâmetros de sustentabilidade para o setor, a fim de decidir sobre as estratégias de manejo mais sustentáveis e, com isso, incentivar a aplicação desse conhecimento, no intuito de obter taxas de produtividade elevadas a menores custos financeiros, e, a menores custos ambientais.

Dessa forma, indicadores da qualidade do solo devem ser selecionados como sendo capazes de serem interpretados agindo como fonte de dados mensuráveis dos atributos do solo que não podem ser medidos diretamente. Um indicador pode ser formado por apenas uma variável ou uma construção complexa de variáveis múltiplas as quais medem um processo, o qual se constitui em um índice (Burger, Kelting, 1999; Totóla e Chaer, 2002).

O uso de indicadores como ferramenta de monitoramento da qualidade do solo (QS) permite a avaliação das alterações e perturbações que ocorrem a QS, principalmente em ambientes antropizados, visando possibilitar agir com precaução frente a danos irreversíveis à saúde do solo e, assim, atingir práticas mais sustentáveis. Entretanto, segundo Mendes et al. (2018) os aspectos relacionados ao funcionamento biológico são os parâmetros menos explorados e, portanto, mais desconhecido do solo.

Diante deste cenário, o presente trabalho objetivou avaliar as mudanças na fertilidade do solo, na atividade enzimática e na taxa de respiração basal, como sendo indicadores de QS, frente a manejos diferenciados do solo em sistema de produção orgânico de milho (Zea mays L.).

Material e Métodos

Local do estudo

O estudo foi realizado a partir de amostras de um Argissolo Vermelho Amarelo, no município de Seropédica – RJ, altitude de 33 m e clima classificado como Aw conforme classificação de Köppen. O solo foi coletado na estação chuvosa (janeiro de 2020) no sítio experimental Fazendinha Agroecológica na unidade da Embrapa Agrobiologia, em ensaios de comparação de diferentes preparos agrícolas, sítio de estudo do Pesquisador da Embrapa Ednaldo da Silva Araújo.

Estrutura da área experimental

A área de plantio de milho, no período em que foi realizado a coleta, continha uma população de aproximadamente 50.000 plantas por hectare. O delineamento experimental consiste em blocos casualizados com três repetições, formando um total de 9 parcelas, sendo as parcelas de dimensão 5 x 12 m. Os tratamentos corresponderam a diferentes manejos de preparo do solo, inicial e periódico, sendo eles: 1) sistema de plantio direto (PD), sem uso de herbicida, e com uso de triturador de resíduos (Triton); 2) sistema de cultivo mínimo com o uso da enxada rotativa (CM) e 3) sistema de cultivo convencional (CO), com a aplicação de operações de preparo em uma frequência periódica de uma aração e duas gradagens. Ressalta-se que a área experimental segue os princípios do cultivo orgânico, não sendo utilizados herbicidas(Silva et al., 2018).  

Na área descrita utiliza-se a espécie de milho como cultura principal e indicadora de desempenho, entretanto, realiza-se o princípio de rotação de culturas, principalmente leguminosas. Dado isso, surge a importância de relatar o histórico da área, especificamente, quanto à adubação aplicada nos 4(quatro) primeiros anos agrícolas, considerando que o estabelecimento das culturas se iniciou no ano de 2015.

No primeiro ano agrícola, utilizou-se a sucessão milho/abobrinha com adubação de cobertura, na forma de torta de mamona de 80 kg N ha-1. No segundo ano agrícola, a sucessão ocorreu com milho/feijão com adubação na forma de mamona de 100 kg N ha-1, no terceiro ano agrícola a sucessão foi milho/mucuna verde utilizando 50 kg N ha-1 e já no quarto ano agrícola período entre 2017/2018 a sucessão foi milho/mucuna preta com adubação de cobertura de 50 kg N ha-1 em forma de torta de mamona.

O sistema agroflorestal que será utilizado nesse estudo teve sua implementação iniciada no ano de 2000, com um arranjo multiextratificado. Espécies como açaí (Euterpe oleracea Mart.), cupuaçu (Theobroma grandiflorum), grumixama (Eugenia brasiliensis Lam.), citrus (Citrus sp.) e guapuruvu (Schizolobium parahyba (Jacq. Walp.) foram plantadas junto com repolho e colheitas de amendoim forrageiro, este último sendo utilizado como adubo verde (Da Silva et al., 2016).

Amostragem de solo

A amostragem ocorreu em Janeiro de 2020 e foi feita na profundidade de 0-10 cm, efetuando-se em duas áreas adjacentes: área I composta de sistema agroflorestal (SAF) consolidado e área II em monocultivo de milho (Zea mays L.) com parcelas de diferentes preparos agrícolas: convencional (CO), sistema cultivo mínimo com manejo de enxada rotativa (CM) e plantio direto (PD).

Amostras compostas foram obtidas a partir de 4 amostras simples de forma que se formou 1 (uma) amostra composta referente a cada parcela (ver croqui da Figura 1).

Figura 1. Croqui da disposição da área experimental I em sistema agroflorestal e área II que compara os diferentes preparos de solo em monocultivo de milho (Zea mays L.). PD: plantio direto; CM: cultivo mínimo; CO: convencional.

Ensaio laboratorial de respiração basal

A taxa de respiração basal do solo (RBS) foi estimada através da quantificação de CO₂ liberado do solo durante um período de 9 dias de incubação. O solo foi incubado em um recipiente fechado e o CO₂ liberado pelas amostras de 50 g de solo foi absorvido em uma solução de NaOH (0,3 mol), em adaptação do método originalmente proposto por Jenkinson e Powlson (1976).

As amostras de 50g após receberem a quantidade de água necessária (Ma) para estarem a 60% da CC, foram dispostas em recipientes de 80 ml e colocadas dentro em jarros incubadores de 1,3 l. Após a montagem dos vidros contendo solo, estes foram levados para a estufa BOD para uma pré-incubação, por um período de 24h, na temperatura de 23,5ºC até que se atinja um equilíbrio da atividade biológica presente.

Após esse período de 24h, o experimento de respiração foi montado, inserindo-se um pote de 80 ml com solução alcalina de 20ml de NaOH (0,3 mol) nos 12 jarros incubadores contendo amostras de solo de cada manejo. Já nos 3 jarros, responsáveis por medir o “branco”, continham apenas a solução de NaOH (0,3 mol).

As trocas dos frascos de NaOH e as medições por titulação do NaOH (0,3 mol) com HCl (0,20 mol) nos intervalos de 3, 6, 24, 120 e 216 horas, totalizando 5 rodadas de trocas e de titulação que foram realizadas imediatamente após as trocas de todos os frascos, a titulação ocorreu no titulador automático utilizando o indicador ácido/base fenolftaleína, o NaOH (0,3 mol) que reagiu com o CO2 obedece a estequiometria da reação:

(Equação 1)

Análise da atividade enzimática e carbono orgânico do solo

 A concentração de carbono orgânico total do solo (COT) foi analisada juntamente as atividades da enzima β-glucosidase que foi mensurada por seu papel no ciclo do carbono. A metodologia de avaliação laboratorial ocorreu de acordo com Tabatabai (1994) pelo Instituto Brasileiro de Análises (IBRA).

Resultados e Discussão

No contexto do Estado do RJ, os dados gerados a partir das médias de carbono orgânico total (COT) foram confrontados com o Manual de Adubação e Calagem do Estado do Rio de Janeiro (Freire et al., 2013) sendo classificados como “adequado” em todos os tratamentos como demonstra a Tabela 1, com exceção do sistema agroflorestal sendo esse o de melhor desempenho, classificado como “moderado”. Os sistemas agroflorestais (SAF), que são multiextratos, tendem a ser mais eficientes que os sistemas totalmente agrícolas, principalmente no manejo convencional, considerando a capacidade de estocagem de C no solo.

Tabela 1. Interpretação dos resultados de carbono orgânico total (COT) e atividade microbiológica do solo. As amostras foram coletadas na profundidade de 0-10cm.

Tratamento

COT (g/dm³)

β-glucosidase

RBS

Média

(σ)

(C-CO2 mg/kg solo)

(σ)

(C-CO2 mg/kg solo)

(σ)

CO

8,3

0,47

79,6

4,9

42,4

0,42

CM

9,3

0,47

96,4

13,1

50,1

0,88

PD

9,7

1,25

109,3

23

48,0

0,56

SAF

13,3

0,47

103,5

20,1

35,3

0,28

Legenda: Verde- Adequado; Amarelo- Moderado e Vermelho- Inadequado; * Moderadamente ácido; ** Fortemente ácido/ σ- desvio padrão

Considerando os resultados obtidos de atividade de respiração basal dos microrganismos do solo (RBS) e as consequentes perdas de carbono demonstrados na Tabela 1 presente na última página as medições de SAF obtiveram valores de desvio padrão mínimos e o menor valor acumulado de emissão de CO₂. Esses achados podem estar relacionados com a deposição mais homogênea do material orgânico, via serapilheira no SAF, que se diferencia dos outros sistemas, onde as culturas são plantadas em linhas.

O sistema que acumulou uma maior emissão de C-CO₂ ao longo do período de 9 dias foi o cultivo mínimo com uso do equipamento da enxada rotativa para preparo do solo. Há de se considerar que essa ferramenta possui alta capacidade de desagregação do solo, apesar de ter sido empregada uma menor frequência de uso.

Já o sistema convencional obteve uma menor emissão de CO₂ acumulativa entre os sistemas PD e RO. Embora pareça estranho esse comportamento do CO₂, esse resultado pode ter origem no fato do carbono estar sendo estocado em compartimento distintos do solo. Grosseiramente pode-se separar o C do solo em dois compartimentos, o lábil que se refere ao material orgânico mais grosseiro e aportado ao solo, como folhas e seus fragmentos, raízes, sementes e resíduos da meso e macrofauna do solo, todos em diferentes estágios de decomposição. O outro compartimento seria aquele representado pela matéria orgânica do solo humificada, e que está intimamente associada a fração mineral (Roscoe e Machado, 2000).

;Assim, é possível que no SAF, pelo menor revolvimento do solo, a MOS esteja sendo “guardada” em compartimentos mais estáveis, complexos e por isso menos acessíveis a microbiota do solo; ao passo que nos demais sistemas, a maior parte da MOS seja representada pela fração mais acessível a biota do solo e por isso o maior efluxo de CO₂ nesses sistemas. Outra hipótese é de que a adubação e a elevação do pH do solo, possam estar melhorando as condições para a microbiota decompor a matéria orgânica do solo.

Estudos mais recentes vêm se concentrando na criação e na aplicação de tabelas interpretativas referenciais para os indicadores enzimáticos no solo. Embora essas tabelas tenham sido elaboradas para o bioma Cerrado (Lopes et al., 2013). Na análise desse trabalho utilizou-se essas tabelas de referência visto que ainda não existem tabelas de referência específicas para o bioma do Estado do RJ.

Em uma interpretação da Tabela 1, quanto a atividade da enzima β-glucosidase, o sistema que conferiu maior medição foi o plantio direto seguido do SAF, sendo o sistema convencional de preparo aquele que obteve o menor valor e também uma medida de dispersão baixa considerando a medida de desvio padrão.

Cabe mencionar que Lopes et al., (2013) em sua interpretação de indicadores enzimáticos sendo aplicados em amostras de solos do bioma Cerrado encontraram medidas menores da enzima β-glucosidase em solos nativos se comparados a sistemas sob plantios agrícolas, com a ressalva que para essa comparação direta há de se considerar utilizar amostras de solos com teores de carbono semelhantes.

Peixoto et al., (2010) demonstrou que valores menores para a atividade enzimática β-glucosidase podem parecer indicar uma baixa atividade biológica, o que pode levar uma interpretação errônea dos índices microbiológicos. Todavia, esse aspecto pode estar relacionado à qualidade e quantidade de material vegetal devolvido como resíduos, que podem ser mais complexos, por exemplo, em áreas nativas do que aqueles comumente encontrados em campos agrícolas.

Quanto a correlação entre o indicador carbono orgânico do solo (COS) e a enzima β-glucosidase (Figura 1), foi observada a correlação positiva entre a atividade da enzima β-glucosidase frente ao teor de carbono orgânico do solo em todos os tratamentos, corroborando com afirmativas já formuladas por outros trabalhos de que essa enzima comporta-se como um DNA da matéria orgânica do solo (MOS) assim como mencionado por Mendes et al.,(2018).

Figura 1. Gráfico que mostra a correlação positiva entre o carbono orgânico do solo (COS) e a atividade da enzima β-glucosidase, os pontos representam os dados dos quatro tratamentos. Fonte: elaboração própria

Conclusões

Por meio do presente estudo atestou-se o alto potencial do uso de indicadores com capacidade de mensuração da atividade microbiológica. De fato, esses indicadores são capazes de aumentar a assertividade de análises da qualidade do solo e, ainda, podem garantir uma maior eficiência na gestão dos serviços ecossistêmicos prestados pelo solo em sistemas agrícolas possibilitando assim, o estímulo ao fomento de subsídios às estratégias de cultivo chamadas conservativas.

Agradecimentos

Os autores agradecem aos recursos financeiros disponibilizados pelo programa de produtividade CNPq/PIBIC.

Referências

ARAÚJO, E. J. G. D.; LIMA, D. O. L.; CURTO, R. D. A.; SILVA, E. V.; ARTUR JUNIOR, J. C.. Space pattern of forest species and its relationship with agricultural factors agroflorestal system. Forest, v. 44, n. 2, p. 1115–1128, 2019.

BALOTA, E. L.; CHAVES, J. C. D. Microbial activity in soil cultivated with different summer legumes in coffee crop. Brazilian Archives of Biology and Technology, v. 54, p. 35–44, 2011.

BURGER, J.A.; KELTING, D.L. Using soil quality indicators to asses Forest stand management, 122:155-166, 1999.

DA SILVA, C. S.; PEREIRA, M. G.; DELGADO, R. C.; DA SILVA, E. V. Espacialização dos atributos químicos e físicos do solo em um sistema agroflorestal, Seropédica, Brasil. Cerne, v. 22, n. 4, p. 407–414, 2016.

FAO & ITPS. Intergovernmental Technical Panel on Soils. Status of the World’s Soil Resources. Rome. Disponível em: http://www.fao.org/3/a-i5199e.pdf Acesso em: 15 ago.2020.

LISBOA, B. B.; VARGAS, L. K.; SILVEIRA, A. O.; MARTINS, A. F.; SELBACH, P. A. Indicadores microbianos de qualidade do solo em diferentes manejos. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa- MG, v. 36, p. 45-55, 2012.

LOPES, A. A. C.; SOUSA, D. M. G.; CHAER, G. M.; REIS JUNIOR, F. B.; GOEDERT, W. J.; MENDES, I. C. Interpretation of microbial soil indicators as a function of crop yield and organic carbon. Soil Science Society of America Journal, Madison, v. 77, p. 461-472, 2013.

MENDES, I. C.; DE SOUSA, D. M. G.; REIS JUNIOR, F. B.; LOPES. Bioanálise de solo: como acessar e interpretar a saúde do solo. Planaltina, Circular Técnica Embrapa, DF,2018.

ROSCOE, R.; MACHADO, P.L.O.A. Fracionamento físico do solo em estudos da matéria orgânica. Tópicos em Ciência do Solo. Viçosa: SBCS, 2002.

TOTÓLA, M. & CHAER, G. Microrganismos e processos microbiológicos como indicadores da qualidade dos solos. Tópicos em Ciência Do Solo. v.2.p. 195-276, 2002.

Volatilização da amônia durante o processo de compostagem do bagaço de malte proveniente da produção cervejeira ⁽¹⁾

Samera Pereira Lopes⁽²⁾; Leonardo de Souza Ramos⁽³⁾; Caio de Teves Inácio⁽⁴⁾; David Vilas Boas de Campos⁽⁴⁾; Bianca Braz Mattos⁽⁵⁾; Marcelo Teixeira de Andrade⁽⁶⁾

(1) Trabalho executado com recursos da Embrapa e CNPq.

(2) Mestre em Engenharia Agrícola e Ambiental, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica/RJ.

(3) Engenheiro Ambiental, Universidade Federal do Rio de Janeiro (Bolsista PIBIC).

(4) Doutor em Ciência do Solo, Pesquisador, Embrapa Solos, Rio de Janeiro/RJ.

(5) Mestre em Microbiologia, Analista, Embrapa Solos, Rio de Janeiro/RJ.

(6) Químico, Analista, Embrapa Solos, Rio de Janeiro/RJ.

Resumo – O bagaço de malte é um subproduto da indústria cervejeira. É ácido, possui 5% de Nitrogênio e relação C/N 11:1. O bagaço pode ser uma matéria-prima para produção de fertilizantes orgânicos. No entanto, a baixa relação C/N do bagaço favorece a perda de N via volatilização de amônia durante a compostagem. A fim de mitigar as perdas de NH₃ durante a compostagem testou-se como adsorvente resíduo de terra de diatomácea (RTD) - proveniente de processamento de filtração de cerveja - e como fonte de carbono lábil o amido. O RTD foi calcinado com hidróxido de magnésio (RTD-MgO) para aumentar a capacidade de adsorção. A compostagem foi conduzida em onze biorreatores de bancada. O Delineamento experimental utilizado foi o delineamento fatorial de faces centradas com 3 pontos centrais, onde foram avaliadas a interação do adsorvente RTD-MgO e o carbono lábil na forma de amido adicionado ao substrato Bagaço de Malte . Investigou-se: a volatilização de amônio, balanço de massa e área da curva de temperatura. O processo de compostagem ocorreu por 21 dias. Na compostagem os efeitos do RTD-MgO e do amido não influenciaram significativamente a área da curva de temperatura e perda de massa seca. A adição de RDT-MgO elevou o pH inicial e foi significativa para variação do pH durante a compostagem.  As dosagens de amido foram significativas para a redução das perdas de N por volatilização de NH₃.Essas reduções foram de até 42% do N-NH₃ volatilizado em comparação com os tratamentos que não receberam adição de amido.

Palavras-chave: Resíduos de Cervejaria, Volatilização de NH₃

Introdução

A produção cervejeira tem grande importância para economia do país, atualmente o Brasil é o terceiro maior produtor mundial. Na última década houve um crescimento de 34% da produção nacional, passando para 14 bilhões de litros produzidos em 2018. Porém a crescente produção de cerveja é acompanhada por um proporcional aumento na geração de resíduos que necessitam de métodos de descarte adequados. O bagaço de malte representa 80% de todos os resíduos gerados na fabricação da cerveja, proveniente das cascas do malte de cevada. Já o resíduo de terra de diatomáceas (RTD), adsorvente em filtros infusórios representa apenas 0,1% dos resíduos gerados. (CERVBRASIL, 2019)

Dado o volume de resíduos gerados vários métodos de descarte são estudados, entre eles a compostagem. A compostagem é utilizada ao longo da história como tratamento de resíduos e produção de composto orgânico estável contendo nutrientes para as plantas. Entretanto, grande desafio da compostagem nos dias atuais é a diminuição das perdas de nitrogênio durante o processo via volatilização de NH₃. O produto final da compostagem tem, relativamente, baixos teores de nitrogênio, em torno de 1 a 3%, e, em geral, é uma fraca fonte de nitrogênio para as plantas cultivadas em comparação com outros fertilizantes. (CHALK et al.,2013)

Várias técnicas têm sido propostas para reduzir a volatilização do NH₃ e aumentar o valor do composto como fertilizante, tais como: adsorventes minerais e orgânicos como zeólita (BERNAL et al., 1993) e Biochar (DIAS et al., 2010), manejo das relações C e C:N lábeis.  (MATSUMURA et al., 2010).

Diante do exposto, a hipótese deste estudo é que o resíduo de terra de diatomáceas usado como aditivo no processo de compostagem de bagaço de malte reduz as perdas de N por volatilização de NH₃.

Material e Métodos

Este estudo foi conduzido na Embrapa Solos, localizada na cidade do Rio de Janeiro/RJ. Contou-se com o apoio da Embrapa Agrobiologia, situada na cidade de Seropédica/RJ. Os resíduos foram cedidos por duas Fábricas de Cerveja localizadas no estado do Rio de Janeiro em 2019

Tratamentos e amostragens

O resíduo de bagaço de malte coletado passou por um pré-secagem antes da utilização. A maior parte do seu peso (cerca de 75 - 80%) é constituído de água tendo apenas 20% de matéria seca (MATHIAS, 2014).

A terra de diatomáceas usada (ou resíduo de terra de diatomáceas - RTD) possui umidade de aproximadamente 95% (MATHIAS et al., 2015). O RTD cedido pela cervejaria foi coletado em bombona de 50 L e possuía as mesmas características relatadas na literatura.

Os biorreatores utilizados na Embrapa solos são compostos de dois compartimentos cilíndricos, a câmara de reação possui e volume de 3,00 L. Elas possuem tampa independente onde são acoplados os sensores de temperatura (S1 e S2), e os conectores de entrada e saída de ar. Possuem um sistema de corrente de ar próprio no qual o ar segue em fluxo ascendente para a parte inferior do reator e é distribuído de maneira uniforme por todo o corpo.

O segundo compartimento é a câmara de aquecimento e isolamento que possui parede dupla com espessura de 3,5 cm preenchido com material isolante lã de rocha, o aquecimento é feito com resistência elétrica flexível que fica justaposta em voluta na parede externa da câmara. Três sensores de temperatura compõe o Biorreator. Além dos sensores S1 e S2, já mencionados, que são acoplados na tampa do vaso interno, com distância de 9 cm entre elas, há um terceiro sensor o S3 que mede a temperatura entre a parede externa do vaso e a parede interna da câmara. Os sensores estão ligados a um controlador de temperatura (Microsol II plus v.3 Full Gauge).

O fluxo de ar é mantido sustentado por um compressor externo ao laboratório. O Controle do fluxo de ar é feito por controladores de fluxo e mantido a vazão de 150 mL.min⁻¹ e monitorado manualmente por fluxômetro digital. O sistema de controle de temperatura desenvolvido por MAGALHÃES et al. (1993) e Aperfeiçoado por BALEIRO et al. (2010) é controlado pelo software SITRAD.

Para o experimento de compostagem utilizou-se um planejamento fatorial em Delineamento de Faces Centradas – DFC (RODRIGUES e IEMMA, 2014). As variáveis independentes analisadas foram: concentração de adsorvente (x₁) e Amido (x₂). O resíduo de terra diatomácea calcinada RTD-MgO foi usado como adsorvente, nos teores (g/g de MS) de 1%, 2,5 % e 4 %, enquanto o amido correspondeu as doses zero 0 g (0%), 120g (22%) e 240g (44%), adicionadas nos biorreatores. (Tabela 1).

Tabela 1. Distribuição das variáveis independentes, ponto máximo e mínimo e o ponto central.

Variáveis independentes

Und

-1

0

1

Adsorvente (x1)

%

1

2,5

4

Carbono lábil (amido) (x2)

%

0

22

44

Análise estatística

Um desenho fatorial com repetições dos pontos centrais foi utilizado (Tabela 1). O delineamento de Faces Centradas (DFC) com realização de um fatorial completo 2², incluindo 2 pontos centrados (variáveis independentes) e 3 repetições em cada ponto central, totalizando 11 ensaios. As proporções do adsorvente foram expressas como percentuais (1% e 4%) e amido totalizando 8 ensaios em condições distintas. As variáveis respostas (dependentes) foram ajustadas por modelagem de segunda ordem para a correlação com as variáveis independentes. A disposição dos ensaios foi realizada codificada e distribuída de forma aleatória (Tabela 2).

De acordo com delineamento proposto o número de combinações experimentais totais no experimento compostagem em biorreatores de bancada foi definida por (r(2k + 2k) + cp)= 11, em que:

r - representa o número de repetições,

k - é o número de variáveis independentes

cp - é o número de repetições no ponto central dos ensaios.  

A matriz codificada e matriz aleatorizada foram distribuídas e apresentadas na Tabela 2, para r (2²+2.2) +3 = 11.

A análise de regressão e análise de variância (ANOVA) foram realizadas pelo software Protimiza Experimental Design (Rodrigues, M. I. & Costa, P.,2019), com nível de significância 5%. Os gráficos de temperatura foram gerados com auxílio do software Origin 6.0 e demais análises gráficas no Promitiza Experimental Design e Minitab 19.

Tabela 2. Distribuição de Delineamento fatorial DFC nos reatores aleatoriamente

Matriz Codificada – Delineamento Fatorial de faces centradas - DFC

Resposta

Cod.

(x₁)

(x₂)

y

Reator

RTD-MgO (%)

Amido (%)

A

-1

-1

y1

7

1 (-1)

0 (-1)

B

+1

-1

y2

2

4 (+1)

0 (-1)

C

-1

+1

y3

11

1 (-1)

44 (+1)

D

+1

+1

y4

1

4 (+1)

44 (+1)

E

-1

0

y5

5

1 (-1)

22 (0)

F

+1

0

y6

6

4 (+1)

22 (0)

G

0

-1

y7

10

2,5 (0)

0 (-1)

H

0

+1

y8

9

2,5 (0)

44 (+1)

I

0

0

y9

4

2,5 (0)

22 (0)

J

0

0

y10

3

2,5 (0)

22 (0)

K

0

0

y11

8

2,5 (0)

22 (0)

Resultados e Discussão

Os experimentos propostos pelo DFC totalizando 11 experimentos realizados são apresentados na Tabela 3. Com compostagem em biorreatores foram quantificados os valores das variáveis dependentes estudas: y1 área da curva de temperatura, y2 variação de pH, o pH final de cada mistura menos o pH inicial; y3 perda de Massa seca, Porcentagem das perdas da massa seca  variação entre a massa seca inicial da mistura menos massa seca final; e y₄ Perdas de N por volatilização de NH₃, (N-NH₃ volatilizado/ N inicial). Os ensaios após a casualização foram dispostos nos reatores e passaram pelo processo de compostagem de 21 dias, onde, no vigésimo primeiro dia foram coletados os valores das variáveis dependentes.

Tabela 3. Delineamento experimental para a compostagem e as respostas obtidas.

Legenda: X1 = RTD-MgO, X2= concentração de amdo (%); Y1 = área da curva de temperatura; Y2 variação do pH; Y3= perda de massa seca; Y4= NH3 volatilizado.

Todos os tratamentos alcançaram as faixas de temperatura termófila (T > 40°C) e sanitização/desinfecção (T > 55°C). Para os tratamentos A (1;0), B (4;0), G (2,5;0) que não houve adição de amido tiveram potencial de aquecimento apesar de terem a relação C/N inicial mais baixa. A maior área de temperatura total foi obtida pelo tratamento C (1;44) 887 °C.d e J (2,5;22) com 814,7 °C.d. As menores áreas obtidas foram os tratamentos H (2,5;44) e A (1;0) com respectivamente 653 °C.d e 607 °C.d. (TABELA 4).

As áreas apresentadas na Tabela 4 demonstram o potencial de aquecimento das misturas. As curvas obtiveram áreas acima de 50 °C.d . Apesar da importância das temperaturas termófilas e de higienização para a compostagem, as altas (>55°C) temperaturas podem potencializar as perdas de N via volatilização de NH₃ mas são essenciais para a estabilidade microbiológica do composto final (XIAO et al., 2020).

Tabela 4. Área das curvas de temperatura - °C.d = Graus celsius vezes dia

Trat.

RTD-MgO (x1)

Amido (x2)

Área total

Área Termófila

Área desinfecção

(%)

(%)

(°C.d)

(°C.d)

(°C.d)

A

4

44

607,2

54,1

9,3

B

1

0

687,7

54,4

5,2

C

4

0

887,0

189,7

30,2

D

1

44

786,2

134,8

21,4

E

1

22

679,3

72,8

1,7

F

4

22

689,4

76,5

13,2

G

2,5

0

779,1

153,8

14,1

H

2,5

44

653,0

79,1

6,7

I

2,5

22

775,4

141,9

30,6

J

2,5

22

814,7

173,1

58,0

L

2,5

22

741,9

127,3

17,4

Os tratamentos que tiveram as maiores perdas do nitrogênio via volatilização de NH₃ foram aqueles que não tiveram adição de amido (Tabela 5). Os ensaios A, B e G (reatores 7, 2, 10) perderam 85,15%; 70,50%; 62,41%; do N inicial. Entretanto, as menores perdas foram registradas nos ensaios H, E, C e D. Os tratamentos E, C e D receberam as maiores doses de amido 44% (240g), o ensaio H teve a perda mais acentuada e recebeu 22% (120g) de amido.

Tabela 5. perdas de N por volatilização de NH₃.

Perdas de N Via Volatilização de NH₃

RTD-MgO

Amido

MS

NT

N-inicial

N perdido via NH₃

% de perda

x1

x2

(g)

(%)

(g)

(g)

1

0

579,02

4,18

24,20

20,61

85,15

4

0

556,99

3,65

20,33

14,33

70,50

1

44

641,3

3,38

21,68

8,51

39,25

4

44

701,28

3,86

27,07

10,77

39,78

1

22

634

3,49

22,13

8,08

36,52

4

22

625,07

3,23

20,19

8,55

42,33

2,5

0

546,66

4,34

23,73

14,81

62,41

2,5

44

669,67

3,4

22,77

5,94

26,09

2,5

22

639,47

3,49

22,32

12,09

54,19

2,5

22

629,57

3,36

21,15

13,07

61,80

2,5

22

618,41

3,23

19,97

10,50

52,59

A partir dos resultados apresentados é possível inferir que as perdas de nitrogênio foram mitigas pela maior proporção de carbono lábil, na forma de amido. Os ensaios sem adição de amido perderam em média 72,7% do N disponível, enquanto as dosagens de 240g tiveram perdas de 35,5%. O ajuste do coeficiente de regressão da variável resposta de perdas de NH3 confirma que 58,18% do efeito na redução das perdas de N foi pela concentração de amido. Na maior dosagem de amido aplicada (31%, 240g/g base seca) obteve-se a maior relação C/N inicial 15:1.

A literatura reforça que relação C/N 30:1 a 33:1 influência diretamente na redução das perdas N via emissão de NH₃.  (LIANG et al, 2006; INÁCIO & MILLER, 2009; ZHANG et al., 2016).

Conclusões

As perdas de nitrogênio foram mitigadas durante a compostagem pela maior proporção de carbono lábil, na forma de amido. As reduções foram de até 42% do NH₃ volatilizado em comparação com os tratamentos que não receberam adição de amido. Não houve efeito do RTD-MgO, possivelmente pela falta de fonte de fosfato às misturas iniciais, como se observou no teste de adsorção quando RTD-MgO não adsorveu NH₄⁺ na ausência de fonte de fósforo. Isso indica que o principal mecanismo de adsorção via formação de estruvita não ocorreu por falta de fósforo disponível.

Agradecimentos

Agradecemos a Dr. Alberto Magalhães que participou da idealização do sistema de biorreatores, em 2009.

Referências

CHALK, P.M., MAGALHÃES, A.M.T., INÁCIO, C.T. Towards an understanding of the dynamics of compost N in the soilplant-atmosphere system using 15N tracer. Plant Soil, v. 362, p. 373-388, 2013.

WANG X.A, ZHAO A, WANGA H., ZHAO X., CUI H.,  WEI Z. Reducing nitrogen loss and phytotoxicity during beer vinasse composting with biochar addition. Waste Management. Elsevier Ltd. 10.1016/j.wasman.2016.12.024, 2016.

DIAS, B.O., SILVA, C.A., HIGASHIKAWA, F.S., ROIG, A., SÁNCHEZ-MONEDERO, M.A. Use of biochar as bulking agent for the composting of poultry manure: Effect on organic matter degradation and humification. Bioresource Technology, v. 101, p. 1239-1246. 2010

MATSUMURA, H., SASAKI, M., KATO S-I., NAKASAKI, K. Unusual effects of triacylglycerol on the reduction of ammonia gas emission during thermophilic composting. Bioresource Tecnology, 101: 2300-2305, 2010.

MATHIAS TR., DE MELLO PM., SERVULO ERF, ALEXANDRE VMF., Characterization and determination of brewer's solid wastes composition Journal of Brewing and Distilling. 2015

MAGALHÃES, A.  M.T., SHEA, P.J., JAWSON, M.D., WICKLUND E.A. & NELSON, D.W. Pratical Simulation of Composting in the Laboratory.  Waste Management & Research.  11: 143-154, 1993.

INÁCIO, C.T, MILLER, P.R.M; Compostagem: Ciência e prática para a gestão de resíduos sólidos. Rio de Janeiro, RJ: Embrapa 2009.

 INÁCIO, Caio de Teves. Uso da Abundância Natural de 15N em Estudos com Fertilizantes Orgânicos, Ano de obtenção: 2015. Doutorado em Agronomia - Ciências do Solo. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, UFRRJ, Brasil. (Capítulo II – Use of 15N natural abundance to estimate total N loss during bench-scale composting.). 1 1 International Journal of Chemical Engineering and Applications, v. 7, p. 47-51, 2016.

LIANG, Y., LEONARD, J.J., FEDDES, J.J.R. AND MCGILL, W.B. Influence of carbon and buffer amendment on ammonia volatilization in composting. Bioresource Technol. 97, 748-761, 2006.

ZHANG, W., LAU, A. Reducing ammonia emission from poultry manure composting via struvite formation. Journal of Chemical Technology and Biotechnology, v. 85, p. 598-602, 2007.

ZHANG, Y., ZHAO, Y., CHEN, Y., LU, Q., LI, M., WANG, X., WEI, Y., XIE, X., WEI, Z., Aregulating method for reducing nitrogen loss based on enriched ammoniaoxidizing bacteria during composting. Biores. Technol. 221, 276–283., 2016b

Segmentação Semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+⁽¹⁾

Luan Porto⁽²⁾; Margareth Simões⁽³⁾; Rodrigo P D Ferraz⁽⁴⁾

(1) Trabalho executado com recursos do CNPq (Bolsa PIBIC) e do Projeto ReinserTEc/Embrapa Solos

(2) Engenharia de Sistemas e Computação (em curso na UERJ), Estudante de graduação, Bolsista PIBIC da Embrapa Solos - Rio de Janeiro

(3) Engenheira, Doutora, Pesquisadora da Embrapa Solos e Professora do Dep. de Engenharia de Sistemas e Computação (UERJ/DESC)- Rio de Janeiro

(4) Engenheiro Agrônomo, Doutor, Pesquisadora da Embrapa Solos - Rio de Janeiro

Resumo – Estima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação.

Palavras-chave: pastagens degradadas, gramíneas, plantas daninhas, redes neurais, deeplearning, visão computacional

Introdução

O Brasil é o maior exportador de carne bovina do mundo. A pecuária de corte brasileira é caracterizada, em sua maioria, pela exploração extensiva baseada em sistema de pastejo sob pastagens naturais ou cultivadas com baixo emprego encontrado de capital e tecnologia. Um dos problemas da relativa baixa produtividade do setor é devido ao mal estabelecimento e/ou ao mal manejo das pastagens que condicionam a baixa capacidade de suporte e o desencadeamento de processos de degradação. Estima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram se em algum nível de degradação, sendo que essa problemática afeta diretamente a sustentabilidade da pecuária (Paulino et al., 2012).

O processo de degradação das pastagens ocorre devido ao manejo inadequado das mesmas, tendo como reflexo a infestação por plantas indesejáveis, que através de sua capacidade de interferir no sistema, acaba reduzindo a produtividade da espécie forrageira (Pereira e Silva, 2000; Silva e Dias Filho, 2001; Silva et al., 2002).

Para contribuir com a solução deste problema é proposto neste trabalho uma abordagem de segmentação semântica automático entre plantas daninhas e gramíneas a partir de fotografias , através de técnicas de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina.

A segmentação é de fundamental importância para a fase de análise do processo de classificação, pois por meio dela torna-se possível extrair informações valiosas a partir das imagens digitais (Saldanha; Freitas, 2009). A tarefa de segmentação semântica é complexa e é uma das poucas áreas de visão computacional em que o desempenho das redes neurais profundas está além da performance humana.

O objetivo desse artigo foi avaliar o desempenho do modelo Deeplabv3+ para segmentação semântica de fotografias de pastagens contendo gramíneas e plantas daninhas.

Material e Métodos

Ferramentas

O modelo da deeplabv3+ utilizado neste trabalho está disponível gratuitamente no repositório https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab. O modelo foi desenvolvido na linguagem de programão Python junto com a biblioteca Tensorflow. Para este trabalho foi usado a versão disponível no mês de julho de 2020, a versão do python 2.7.18, Tensorflow na versão tensorflow-gpu 1.15. O ambiente utilizado para executar o modelo foi a ferramenta Colab.

As imagens utilizadas para o treinamento e validação do modelo foram extraídas do site https://www.agrolink.com.br/problemas/plantas-invasoras sendo elas, 72 imagens de plantas daninhas e 30 de forrageiras.

Cada imagem teve seu tamanho reduzido para o tamanho de no máximo 512x512 pixels, e para o auxilio da segmentação semântica foi usado editor de imagens gratuito chamado photoGIMP.

Banco de treinamento e validação

Todas as imagens foram destacadas de forma que somente os objetos de interesse, plantas daninhas e forrageiras, permaneceram nas imagens. O resultado do procedimento de uma amostra pode ser observado na figura 1.

Figura 1. Fotografia de uma planta daninha destacada.

Fonte: http://agrolink.com.br/problemas/amendoim-bravo_1929.html

A partir dessas imagens, foram criadas as segmentações semânticas, onde cada pixel da imagem recebeu o valor da classe na qual ela pertencia. As classes foram definidas como:

0 - Background;

1 - Planta daninha;

2 - Gramínea.

Depois do processo a nova imagem foi salva no formato png de um único canal, a saída dessa computação na figura 1 está disponível na Figura 2.

Figura 2. Resultado da segmentação semântica aplicada na Figura 1.

Foram separadas de forma aleatória 92 imagens para treinamento e 10 imagens para validação com aproximadamente (10% do tamanho da base de dados)

Configurações do modelo DeepLabelV3+

As configurações para o processo de treinamento foram definidas como:

python deeplab/train.py \

 --logtostderr \

 --training_number_of_steps=30000 \

 --train_split="train" \

 --model_variant="xception_65" \

 --atrous_rates=6 \

 --atrous_rates=12 \

 --atrous_rates=18 \

 --output_stride=16 \

 --decoder_output_stride=4 \

 --train_crop_size="513,513" \

 --train_batch_size=1 \

 --optimizer="adam" \

 --fine_tune_batch_norm=False \

 --initialize_last_layer=False \

 --last_layers_contain_logits_only=True \

Resultados e Discussão

Os resultados apresentaram 95,90% de acurácia total. Na Figura 3 pode-se comparar a porcentagem de acertos de cada classe. Pode-se notar ainda que a classe com menor porcentagem é a classe Gramínea, com 92,18% de acurácia, o que pode ter ocorrido devido a diferença na quantidade de imagens do tipo Gramínea em relação a quantidade de imagens do tipo Planta daninha no processo de treinamento do modelo, uma vez que foram selecionadas 65 imagens de Plantas daninhas e 27 imagens de Gramíneas. O resultado visual pode ser analisado na Figura 4.

Figura 3. Gráfico com as acurácias de cada classe.

Figura 4. Resultado visual na saída do modelo. Onde a), c), d), e), f), g), e i) são plantas daninhas e b), h), e j) são gramíneas.

Conclusões

A acurácia do modelo foi de 95,9%, provando seu ótimo desempenho e mostrando ser uma excelente ferramenta para segmentação semântica, sendo assim, poderá ser usado para auxiliar a classificação do nível da degradação de pastagens degradadas com mais precisão a partir de uma imagem.

Agradecimentos

Os autores agradecem a Embrapa (Projeto REINSERTEC) e a UERJ que deram o suporte técnico-científico e acadêmico necessário para a realização do presente trabalho. Agradecem ainda ao CNPq pelo financiamento na forma de bolsa de iniciação cientifica (PIBIC)

Referências

CHEN, Liang-Chieh et al. Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation. In: Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). 2018. p. 801-818.

PAULINO, V.T.; SCHUMANN, A.M.; SILVA, S.C.; RASQUINHO, N.M.; SANTOS, K.M. Impactos ambientais da exploração pecuária em sistemas intensivos de pastagens. Informe Agropecuário, Belo Horizonte, v.33, n.266, p.17-24, 2012.

PEREIRA, J.R.P.; SILVA, W. Controle de plantas daninhas em pastagens. Instrução Técnica para o produtor de leite. Juiz de Fora: EMBRAPA, 2000. 20p.

SALDANHA, Marcus FS; FREITAS, C. Segmentação de imagens digitais: Uma revisão. Divisão de Processamento de Imagens-Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São Paulo, 2009.

SILVA, A.A.; WERLANG, R.C.; FERREIRA, L.R. Controle de plantas daninhas em pastagens. In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 1., 2002, Viçosa. Anais... Viçosa: SBZ, 2002, p. 273-310.

SILVA, D.S.M.; DIAS FILHO, M.B. Banco de sementes de plantas daninhas em solo cultivado com pastagens de Brachiaria brizantha e Brachiaria humidicola de diferentes idades. Planta Daninha, Viçosa-MG. v.19, n.2, p.179-185, 2001.

Panorama metodológico da estimativa de biomassa viva e quantificação do estoque de carbono acima do solo em Áreas Florestais do domínio Mata Atlântica com vistas à aplicação em Áreas Verdes Urbanas⁽¹⁾

Mariana Rocha Santos Guimarães⁽²⁾; Rachel Bardy Prado⁽³⁾; Elaine Cristina Cardoso Fidalgo⁽⁴⁾;Joyce Maria Guimarães Monteiro⁽⁵⁾

(1) Trabalho executado com recursos do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

(2) Graduanda em Ciências Biológicas pela Universidade Federal Fluminense e bolsista na Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(3) Bióloga, doutora em Ciências da Engenharia Ambiental, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(4) Engenheira Agrônoma, doutora em Desenvolvimento Rural Sustentável, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

(5) Engenheira Agrônoma, doutora em Planejamento Energético e Ambiental, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Resumo – Devido a sua capacidade de assimilar partículas atmosféricas, as florestas têm sido vistas como excelentes sequestradoras de carbono, gás de efeito estufa mais abundante da atmosfera. Assim, a comunidade científica tem realizado diversos estudos para estimar a biomassa viva acima do solo e quantificar o estoque de carbono contido em florestas naturais. Mas pouco tem se estudado neste sentido, a respeito de áreas verdes urbanas. Buscou-se no presente trabalho, realizar uma revisão bibliográfica sobre os métodos para estimar a biomassa viva acima do solo e quantificar o estoque de carbono da Mata Atlântica tendo em vista as áreas verdes urbanas. Para tal, foram consultadas cinco bases eletrônicas de periódicos. Obteve-se uma base de dados sobre as metodologias não destrutivas aplicadas sob diversas formações do domínio Mata Atlântica. Os resultados indicaram que as áreas verdes urbanas ainda carecem de dados para sua estimativa, havendo ainda limitações pelo fato de possuírem espécies exóticas e características projetadas pelo homem, exigindo uma performance específica. Portanto, é necessário um esforço científico no desenvolvimento, adaptação e padronização metodológica para a realização deste tipo de estimativa e quantificação. Esses estudos são de grande importância para apoiar políticas públicas e privadas voltadas à melhoria da infraestrutura verde e da qualidade de vida da população, por meio da valorização e visibilidade dos serviços ecossistêmicos prestados por estas áreas.

Palavras-chave: Sequestro de carbono, serviços ecossistêmicos, métodos não destrutivos.

Introdução

A queima de combustíveis fósseis e a dinâmica do uso e cobertura da terra vêm aumentando a emissão de gases de efeito estufa (GEEs) na atmosfera e promovendo o aquecimento global (Dourado, 2015; Moreira, 2018). Estima-se que tais atividades tenham elevado a 1,0ºC a temperatura média da superfície terrestre, podendo esse valor chegar a 1,5ºC, a partir de 2030, se a taxa atual de aquecimento continuar a aumentar (IPCC, 2018). Esta tendência se relaciona ao dióxido de carbono (CO₂), gás de efeito estufa mais abundante, cuja concentração persistirá por décadas a causar mais mudanças no sistema climático, destacando-se como um dos maiores desafios da humanidade (ONU, 2020).

Devido a capacidade de estocar CO₂ em sua biomassa as florestas têm sido vistas como excelentes sequestradoras de carbono (Woodwell Climate, 2020). Desde então, as florestas passaram a ser estudadas sob este aspecto, principalmente nas regiões tropicais que se sobressaem pela elevada taxa de produtividade primária e extensão territorial (Ganem e Oliveira, 2014). No Brasil, a maioria dos estudos se destinam a Amazônia e apesar do aumento recente para outros biomas, pouco tem se estudado neste sentido a respeito de Áreas Verdes Urbanas, frequentemente associadas a estética e recreação (Gómez-Baggethun e Barton, 2012; Almeida et al., 2018).

O estudo nestas áreas é extremamente importante pois o processo de urbanização tem impactado significativamente nas emissões antropogênicas de CO₂ (Kordowski & Kuttler, 2010). Assim, as áreas verdes urbanas passam a ser estratégicas para o fornecimento de serviços ecossistêmicos (SE). Os SE são os benefícios que os ecossistemas prestam ao homem (MEA, 2005). A publicação “The value of the world's ecosystem services and natural capital” (Costanza et al. 1997) traz a importância e a necessidade de avaliar a interferência do homem no equilíbrio do ambiente e na provisão dos SE, em prol de seu bem-estar.

Segundo dados da Organização das Nações Unidas (ONU, 2018), atualmente mais da metade (56%) da população mundial vive em áreas urbanas. A Mata Atlântica se insere neste contexto, pois abriga 72% da população em torno de 15% do território do Brasil, compreendendo a maioria das unidades federativas mais populosas (IBGE, 2019; SOS Mata Atlântica e INPE, 2020). Além disso, os impactos dos SEs prestados por áreas verdes urbanas não se restringem apenas à manutenção da biodiversidade nestas áreas e na população do entorno, mas ultrapassam o perímetro urbano, devendo o seu gerenciamento compreender limites mais amplos do que os limites físicos (França, 2017; Almeida et al., 2018; Conjuntura, 2019).

O objetivo do presente estudo é obter o estado da arte de metodologias que estimam a biomassa viva e quantificam o estoque de carbono acima do solo em áreas florestais da Mata Atlântica.

Material e Métodos

Foi realizada uma revisão sistemática da literatura de pesquisas aplicando metodologias de estimativa de biomassa viva acima do solo e quantificação do estoque de carbono. Para tal, as seguintes bases eletrônicas de periódicos foram consultadas: (i) Scientific Electronic Library Online (SciELO); ii) ResearchGate (RG); iii) Google Scholar; (iv) Infoteca-e; (v) Science Direct. Primeiramente foram combinadas as seguintes palavras-chave em português e inglês: ‘Estoque carbono’ ‘Biomassa’ ‘Mata Atlântica’ e ‘Biomassa’ ‘carbono’ ‘acima do solo’ ‘Mata Atlântica’. Posteriormente foram combinadas as seguintes palavras-chave em português e inglês: ‘Estoque carbono acima do solo’ ‘parques urbanos’ ‘Mata Atlântica’ ou ‘Biomassa’ ‘carbono’ ‘acima do solo’ ‘parques urbanos’ e ‘Mata Atlântica’; ‘Estoque carbono’ ‘acima do solo’ ‘áreas urbanas’. O período de busca foi de Março de 2020 a Setembro de 2020.

Foram aplicados os seguintes critérios: área do estudo sendo regiões do domínio Mata Atlântica e o uso de metodologia não destrutiva para a estimativa de biomassa viva acima do solo e quantificação do estoque de carbono.

Após o levantamento bibliográfico e a análise dos estudos, foram contabilizados quantos estudos se relacionam a áreas florestais não urbanas e quantos estudos se relacionam a áreas verdes urbanas.Informação sobre os modelos matemáticos e variáveis alométricas contidos nos métodos utilizados para a estimativa de biomassa viva acima do solo e estoque de carbono no domínio Mata Atlântica foram organizados em uma planilha em Excel, contendo os seguintes campos: equação para o cálculo de biomassa; variáveis alométricas da equação; coeficiente de determinação ajustado (R²) quando disponível e classificação da vegetação estudada.

Resultados e Discussão

Publicações identificadas e classificação

De acordo com as 64 publicações encontradas em todas as bases consultadas, foi possível notar que o desenvolvimento de estudos acerca da estimativa da biomassa viva acima do solo e do carbono estocado em áreas florestais do domínio Mata Atlântica é crescente e tem avançado significamente nos últimos anos conforme demonstrado na (Figura 1).  

Figura 1. Quantitativo das publicações encontradas ao longo das últimas décadas.

Tais estudos foram realizados com diversos objetivos, dentre os quais destacam-se a ciclagem de nutrientes, determinação da densidade básica da madeira, avaliação do desenvolvimento estacional de sucessão de áreas reflorestadas, e principalmente, compreensão do potencial de acúmulo de biomassa e estoque de carbono visando a preservação e a conservação dos ambientes florestais para reduzir as emissões de GEEs. No entanto, pouco tem se estudado neste sentido, a respeito de áreas verdes urbanas (28,1%) em comparação ao número de estudos realizados em áreas florestais não urbanas (71,9%)(Figura 2). Levando em consideração que o domínio Mata Atlântica possui um grande contingente de áreas verdes urbanas prestadoras de SEs em uma extensão territorial de mais de 130 milhões de hectares (SOS Mata Atlântica e INPE, 2020) e o alto índice de urbanização supracitado, tal porcentagem representa um quantitativo modesto, indicando que há muitas áreas a serem exploradas pelo conhecimento científico dentro das cidades.

Figura 2. Quantitativo de estudos encontrados com foco em áreas florestais não urbanas e áreas verdes urbanas.

Métodos não destrutivos para estimativa de biomassa viva acima do solo

Geralmente, os métodos de campo de estimativa de biomassa são classificados em: método direto, executado por meio de técnicas de abate e corte estratificado dos indivíduos arbóreos e método indireto, executado por meio da correlação empírica de parâmetros alométricos através de modelos matemáticos e/ou índices espectrais. Para Brown et al., (1989) o método indireto é mais preciso, uma vez que o processo de amostragem do método direto costuma ser aplicado em parcelas pequenas, em pequeno número, selecionadas de forma sistemática, além de ser inviável a sua aplicação em toda a extensão florestal, podendo levar a super ou a subestimativas da biomassa média da floresta avaliada. Em áreas verdes urbanas da Mata Atlântica, o método indireto se mostra mais adequado, por aspectos legais e conservacionistas, previstos em leis municipais e na Lei 11.428/06 que dispõe sobre a utilização e proteção da vegetação nativa do Bioma Mata Atlântica, e dá outras providências.

No método indireto, as condições geográficas, o tipo e a estrutura florestal, bem como o grau de distúrbio da floresta devem ser levados em consideração, sendo desejável o desenvolvimento de modelos matemáticos que contemplem as características locais da área de estudo (Brown et al., 1989; Tanizaki, 2000; Marinho 2010). Logo, identifica-se um desafio, já que as florestas tropicais apresentam elevada complexidade, com dinâmicas próprias e interdependentes (Lima, 2009; Linder e Sattler, 2011). Na Mata Atlântica, este desafio é ainda maior, de tal modo que os métodos desenvolvidos no nível local dificilmente conseguem capturar a variabilidade da fitofisionomia da paisagem como um todo (Marinho, 2010).

É possível observar na Tabela 1 diferentes tipos de modelos matemáticos utilizados para este domínio em relação à escala de aplicação, indo desde os aplicados para Mata Atlântica, fitofisionomias, famílias botânicas até os espécie-específica. Alguns autores optam por utilizar na Mata Atlântica métodos desenvolvidos para  outros biomas, como a Floresta Amazônica, cujos estudos estão mais avançados, o que tem permitido o desenvolvimento de alguns modelos mais generalistas que podem ser utilizados em biomas com fitofisionomias semelhantes. De fato, a Amazônia brasileira tem recebido atenção especial da comunidade científica, por ser um dos maiores reservatórios de carbono do mundo (Vieira et al., 2008). Mas, ainda persiste a necessidade de propor, ajustar e descrever metodologias voltadas às características da Mata Atlântica.

Tabela 1. Modelos matemáticos preditores de biomassa encontrados na literatura, utilizados em estudos de metodologia não destrutiva para o domínio Mata Atlântica.

Referências

Equação de Biomassa

Parâmetros da equação

R²

Vegetação/Espécie do estudo

1

Amaro (2010)

BFcc= 0,033430 ⋅ DAP²'³⁹⁷⁹º² ⋅ Hº'⁴²⁶⁵³

DAP e H

0,95

Floresta Estacional Semidecidual Montana

BFsc= 0,028135 ⋅ DAP²'³º⁵º⁵ ⋅ Hº'⁵⁵⁷⁸⁴⁵

DAP e H

0,94

BFo= 0,0445 . BFcc

-

-

B= BFcc + BGcc + BFo

-

-

B= Vmadeira ⋅ dbmadeira + Vcasca ⋅ dbcasca

V e db

-

2 e 3

Amaro (2010) citado por Torres et al. (2013) e Araujo et al. (2020)

BFcc= 0,024530 . DAP²'⁴⁴³³⁵⁶ . Hº'⁴²³⁶º²

DAP e H

0,95

BGcc= 0,2596 . BFcc

-

-

Drummond (1996) citado por Torres et al. (2013) e Araujo et al. (2020)

BFo= 0,0445 . BFcc

-

-

Torres et al. (2013) e Araujo et al. (2020)

B= BFcc + BGcc + BFo

-

-

4

Scolforo et al. (2008) citado por Diniz et al. (2015)

ln(B) = 10, 439791707 + 2,1182873001 . ln DAP + 0,8339834928 . ln H

DAP e H

0,96

Floresta Estacional Semidecidual Submontana

5, 6 e 7

Boina (2008); Gaspar et al. (2014); Ribeiro et al. (2010)

B= V. db

V e db

-

Floresta Estacional Semidecidual

8

Chave et al. (2005) citado por Broggio (2018)

B= db . exp (−0,667 + 1,784 . ln(DAP) + 0.207 . (ln(DAP))² − 0,028 . (ln(DAP))³)

DAP e db

-

9

Velasco e Higuchi (2007) citado por Carvalho (2014)

ln(B) = -1,497 + 2,548 . ln (DAP)

DAP

0,97

Palmeiras (Família Arecaceae)

Velasco e Higuchi (2007) citado por Carvalho (2014)

ln(B) = -2,694 + 2,038 . ln DAP + 0,902 . ln H

DAP e H

0,98

Transição Floresta Estacional Semidecidual - Floresta Ombrófila Densa

10

Burguer e Delitti citado por Costa (2015)

B= exp (-3,676 + 0,951 . (In (DAP²) . H))

DAP

Floresta Ombrófila Densa

Hughes et al. (2013) citado por Costa (2015)

B= exp ((0,9285 . (In(DAP²)) + 5,7236) . 1,050001)/ 10³

DAP

Palmeiras (Família Arecaceae)

Tiepolo et al. (2002) citado por Costa (2015)

B= -4266348/(1 - 2792284 . exp - 0,313677 . H)

H

Samambaias

Schumacher et al. (2011) citado por Costa (2015)

B= exp (-2,09238 + 2,41141 . In (DAP))

DAP

Araucaria angustifolia

11

Silveira (2010)

B= β0 + β1. ln DAP + β2 . ln H

DAP e H

Floresta Ombrófila Densa

12 e 13

Brown (1997) citada por Azevedo (2012), Azevedo et al. (2018)

B= exp (-2,134 + 2,53 . ln DAP)

DAP

-

Floresta Ombrófila Densa

Brown (1997) apud Tiepolo et al. (2012) citada por Azevedo (2012), Azevedo et al. (2018)

B= 21,297 - (6,953 . DAP) + (0,74 . (DAP²))

DAP

-

Tiepolo et al. (2012) citada por Azevedo (2012), Azevedo et al. (2018)

B= (0,3999 + (7,907 . H))

H

-

Palmeiras (Família Arecaceae)

14

Chave et al. (2005) citado por Medeiros e Aidar (2011)

B= exp [‐2,977 + ln(db × DAP² × H)]

DAP, H e db

-

Floresta Ombrófila Densa

Tiepolo et al. (2002) citado por Medeiros e Aidar (2011)

B= -4,266,348 / 1-[2,792,284 . exp (-0,313677 × H)]

H

Laurance (2002) citado por Medeiros e Aidar (2011)

B= {exp [0,9285 × ln (DAP²) + 5,7236] .1,05001} / 103

DAP

-

Palmeiras (Família Arecaceae)

15

Dourado (2015)

B= 21, 297 - 6,953 . DAP + 0,74. (DAP²)

DAP

-

Floresta Ombrófila Densa

16

Lima et al. (2003)

ln(B) = -2,19 + 2,54 (ln DAP)

DAP

0,97

Floresta Ombrófila Densa

17

Nelson et al. (1999) citado por Lima (2010)

lnB= -2,52 + 2,14 . ln DAP + 0,46 . ln H

DAP e H

0,99

Burguer (2005) citado por Lima (2010)

ln(B)= -6,72 + 1,30 . ln DAP² . H

DAP e H

0,93

Burguer & Delitti (2008) citado por Lima (2010)

lnB= -3,07 + 2,52 . ln DAP²

DAP

0,91

18

Moreira (2018)

B= AB . H . FFA . db

AB, H e db

-

Floresta Ombrófila Densa

19

Brown (1997) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-1,996 + 2,32 . ln (DAP))

DAP

0,97

Floresta Ombrófila Densa Montana

Tiepolo, Calmon e Feretti (2002) citado por Barbosa (2015)

B= 21,297 - (6,953 * DAP) + 0,74 . DAP²)

DAP

0,91

Burguer e Delitti (2008) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-3,068 + 2,522 . ln DAP)

DAP

0,91

Scatena et al. (1993) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-2,399 + 2,475 . ln DAP)

DAP

0,99

Chave, Riera e

Dubois (2001) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-2,00 + 2,42 . ln DAP)

DAP

0,97

Burger e Delitti

(2008) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-3,676 + 0,951 . ln (DAP² . H))

DAP e H

0,94

Brown, Gillespie e Lugo (1989) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-3,3012 + 0,9439 . ln (DAP² . H))

DAP e H

0,90

Overman, Witte e Saldarriaga (1994) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-3,843 + 1,035 . ln (DAP² . H))

DAP e H

0,97

Chave et al. (2005) citado por Barbosa (2015)

B= db . exp (-0,667 + 1,784 . ln (DAP) + 0,207 . (ln (DAP))² - 0,0281 . (ln (DAP))³

DAP

-

B= db . exp (-1,499 + 2,148 . ln (DAP) + 0,207 . (ln (DAP))2 - 0,0281 . (ln (DAP))³

DAP

-

B= db . exp (-1,239 + 1,980 . ln (DAP) + 0,207 . (ln (DAP))² - 0,0281 . (ln (DAP))³

DAP

-

Sotomayor (2013) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-2,3082 + (1,987 . ln (DAP) + 0,7963 . ln (H) + 0,9297 . ln (db)))

DAP, H e db

-

Chave et al. (2005) citado por Barbosa (2015)

B= exp (-2,187 + 0,916 . ln (db . DAP² . H)

DAP e H

-

B= exp (-2,977 + ln (db . DAP² . H)

DAP e H

-

B= exp (-2,557 + 0,940 . ln (db . DAP² . H)

DAP e H

-

Chave et al. (2014) citado por Barbosa (2015)

B= 0,0673 . (db . DAP². H)º'⁹⁷⁶

DAP, H e db

-

B= 0,0559 . (db . DAP² . H)

DAP, H e db

-

20

Silva et al. (2018)

B= V. db

V e db

-

Floresta Ombrófila Mista

21

Ratuchne (2010) citado por Baretto (2013)

B= −3,025 . DAP + 0,425 . DAP² + 0,006 . (DAP × H)

DAP e H

-

Floresta Ombrófila Mista

22

Nicoletti et al. (2015)

B= Vi. dbi

Vi e dbi

-

Floresta Ombrófila Mista

23

Fiorentin et al. (2015)

B= β0 + β1 (diâm colo . diâm copa )+ β2 . db

Diâmetro do colo médio e diâmetro da copa média

0,66

Floresta Ombrófila Mista Montana

B= β0 + β1 . diâm colo + β2N + β3 . diâm copa

Diâmetro do colo médio, diâmetro da copa média e db

0,52

B= β0 + β1 (diâm colo)² + β2 . db + β3 (diâm copa)²

Diâmetro do colo médio e diâmetro da copa média e db

0,59

ln(B)= β0 + β1. ln (diâm colo . diâm copa) + β3. ln db²

Diâmetro do colo médio, diâmetro da copa média e db

0,79

ln(B)= β0 + β1. ln diâm colo + β3. ln db + β4 . ln diâm copa

Diâmetro do colo médio e diâmetro da copa média

0,78

ln(B)= β0 + β1 (diâm colo . diâm copa )² + β2 . ln db² + β2 . ln AB²

Diâmetro do colo médio, diâmetro da copa média e db

0,84

ln(B)= β0 + β1 (diâm colo . diâm copa ) + β2 . ln AF

Diâmetro do colo médio, diâmetro da copa média e área foliar

0,75

ln(B)= β0 + β1 . ln diâm colo + β1. ln db + β1 . ln d copa + β1 . ln AB

Diâmetro do colo médio, diâmetro da copa média, AB e db

0,83

24

Sanquetta et al. (2018) citado por Meira et al. (2020)

log(B) = −0,717903255 + 0,940214879. log(DAP) + 1,345432588. log(h). 1,109844005

DAP e H

-

Mata Atlântica

25

Nicoletti et al. (2011)

ln(B)= -3,9193 + 1,0069 . ln (DAP². H)

DAP e H

-

Mata Atlântica

ln(B)= -3,7655 + 0,9736 . ln (DAP². H)

DAP e H

-

ln(B)= -3,4674 + 2,0234 . ln (DAP) + 0,6964 . ln (H)

DAP e H

-

ln (B)= -3,8421 + 0,9976 . ln (DAP². H)

DAP e H

-

26

Santos (2011)

B= (DAP/200)² . π . db . H . FFA

DAP, H e db

-

Mata Atlântica

27

Silveira (2009)

B= −343,16623 + 28,24845 . DAP

DAP

0,86

Mata Atlântica

B= −44,44802 + ,0 57853 . DAP²

DAP

0,89

lnB= − 2,22923 + 2,45462 ln DAP

DAP

0, 88

lnB= − 2,22923 + 1,22731 ln DAP²

DAP

0, 88

B= 240,02741− 39,16940 . DAP + 2, 19857 . DAP² − 0, 02049 . DAP³

DAP

0,89

B= −268,76681 + 15,68512 . DAP + 0, 60685 DAP . H

DAP e H

0, 88

B= -13, 42600 + 0,14563 . DAP² + 0,0237 DAP² . H

DAP e H

0,92

B= - 2,01269 + 0,15677 . DAP² + 0,02454 DAP² . H - 0,20696 In . H² . DAP

DAP e H

0, 93

B= - 1,13617 + 0,03128 DAP² . H

DAP e H

0, 92

B= 25,87071 + 0,02909 DAP² + 0,02454 . H² + 0,03189 DAP² . H

DAP e H

0,93

B= 13,6215 + 0,03277 DAP² . H - 0,01350 H² . H

DAP e H

0,93

B= 0,09145 (DAP . H) ¹.³

DAP

0,85

lnB= -0,77949 + 1,77175 ln DAP + 0,00516 ln H² . DAP

DAP e H

0, 87

lnB = 3,07231 + 0,01776 lnDAP + 0,00516 ln H² . DAP

DAP e H

0, 62

lnB= -0,77949 + 0,88587 ln DAP² + 0,00516 ln H² . DAP

DAP e H

0,87

lnB= 3,557106 + 0,00483 DAP . H

DAP e H

0,35

lnB= -1,03353 + 1,92706 lnDAP + 0,55255 lnH

DAP e H

0,89

lnB = 2,44886 + 2,05684 lnDAP + 0,55255 lnH

DAP e H

0,91

lnB= 2,96459 + 1,10152 lnDAP² - 0,56933 ln(1/H)

DAP e H

0,91

28

Tanizaki (2000)

B= 2,178(-2,5202 + 2,14 . ln DAP + 0,4644 + ln H)

H

-

Mata Atlântica

29

Tiepolo et al. (2002) citado por Vieira et al. (2008)

B= α + β1 . H

H

0,75

Mata Atlântica

B= α + (β1 . (DAP0.5) . ln(DAP))

DAP

-

B= exp (((α+β1. ln(DAP²)) . β2)/10³

DAP

0,82

B= exp(α+β1 . ln(1/(DAP)²) + β2 . ln(H))

DAP e H

0,89

Saldarriga et al. (1998) citado por Vieira et al. (2008)

B= α/(1-β1 . exp-β² . H)

H

0,88

Gehring et al. (2004) citado por Vieira et al. (2008)

B= exp (α+β1 . lndb)

db

0,94

Gehring et al. (2004) citado por Vieira et al. (2008)

B= exp (α+β1 . lndb)

db

0,69

Gerwing et al. (2004) citado por Vieira et al. (2008)

B=exp (α+β1 . ln gb)

db

0,95

30

Higuchi et. al (1998) citado por Castro (2017)

lnB= β0+ β1. ln DAP + β2. ln H + lnεi

DAP e H

0,98

Mata Atlântica

Higuchi et. al (1998) citado por Castro (2017)

lnB= -1,497 + 2,548 . ln DAP

DAP

0,97

Palmeiras (Família Arecaceae)

31

Chave et al. (2001) citado por Lima (2008)

ln(B)= -2,19 + 2,54 (ln DAP)

DAP

0,97

Mata Atlântica

32

Brown (1997) citado por Bianco (2015)

B= 42.69 - 12.800 . DAP + 1.242 . DAP²

DAP

-

Mata Atlântica

Chave et al. (2005) citado por Bianco (2015)

B= exp (β1 + β2 . ln (DAP² . H . db))

DAP, H e db

-

Tiepolo et al. (2002, apud Vieira et al., 2008) citado por Bianco (2015)

B= β1 + β2 . DAP + β3 . DAP²

DAP

-

Brianézi (2012) citado por Bianco (2015)

B= V . db

V e db

-

33

Brown (1997) citado por Ditt et al. (2010)

B= exp ( -2,134 + 2, 530 . In DAP)

DAP

-

Mata Atlântica

34 e 35

Arevalo et al. (2012) citado por Vieira et al., (2019) e Nunes (2018)

B= 0,1184 . DAP²'⁵³

DAP

-

Mata Atlântica

36

Chave et al. (2005) citado Alves et al., (2010)

B= exp (−2.977 + ln(db . DAP² . H)

DAP, H e db

-

Mata Atlântica

Nascimento e Laurence (2002) citado por Alves et al., (2010)

B= exp(((57,236 + 0,9285 . ln(DAP²)) . 105, 001)/103

DAP

-

Palmeiras (Família Arecaceae)

Tiepolo et al. (2002) citado por Alves et al. (2010)

B= −4266348/(1 − (2792284 exp . (0,313677 . H)))

H

-

Fetos arborescentes

37

Chave et al., (2005) citado por Shimamoto et al., (2014)

B= exp (−2.977 + ln(db . DAP² . H)

DAP, H e db

-

Mata Atlântica

38 e 39

Chave et al., (2001) citado por Linder e Sattler (2011) e Rolim et al. (2005)

ln(B) = -2.19 . 2.54 (ln DAP)

DAP

-

Mata Atlântica

B= Biomassa Viva Acima do Solo; BFcc = Biomassa do Fuste com Casca; BFsc= Biomassa do Fuste sem Casca; BFo= Biomassa da folha; BGcc= Biomassa do Galho com Casca; DAP = diâmetro na altura do peito; Dam = diâmetro; H = altura; PS = Peso Seco; db= densidade da madeira; Vi = volume do tronco obtido pela cubagem (m³); dbi = densidade básica da literatura (kg.m-³); Vol = volume; FFA = Fator de Forma Abóreo; FEB= Fator de Expansão da Biomassa; AB= Área Basal; AF = Área Foliar β = coeficientes da regressão;

No caso da Mata Atlântica, cipós, bambus, palmeiras e samambaias são componentes importantes e abundantes do ecossistema e podem corresponder a um quantitativo significativo da biomassa total estimada. É recomendado por guias metodológicos que a biomassa dessas formas de vida sejam avaliadas separadamente e, posteriormente, somadas ao total (Higa et al., 2014; Vieira et al., 2008; Burslem e Ledo, 2015), assim como é feito com as palmeiras pertencentes à família Arecaceae em Alves et al. (2010); Medeiros e Aidar (2011); Azevedo (2012); Carvalho (2014); Costa (2015); Castro (2017); Azevedo et al. (2018).

Tal performance pode ser uma alternativa viável para áreas verdes urbanas, uma vez que estas podem ser classificadas como áreas semi-naturais por possuírem espécies exóticas (indivíduos arbóreos cuja distribuição geográfica natural não inclui o território brasileiro) e outras características ambientais projetadas pelo homem (European Union, 2013). Ao avaliar a composição florística de árvores e estoque de carbono em 13 áreas verdes urbanas da cidade de São Paulo, França (2017) inventariou 1510 indivíduos pertencendo a 29 famílias botânicas e 91 espécies diferentes, onde 56,4% representavam espécies exóticas, 45,3% nativas e 0,3% indeterminadas. As áreas verdes urbanas de seu estudo apresentavam um padrão florístico que segue algumas tendências de áreas urbanizadas fora do país, exigindo uma performance fitossociológica para gênero-espécie e não por formação/fisionomia/bioma, requerendo assim metodologias específicas, que não são comuns na literatura.

As áreas verdes urbanas ainda se deparam com mais algumas limitações: geralmente são heterogêneas, fragmentadas, espalhadas e rodeadas por muitos edifícios (Shen et al., 2020) o que dificulta e eleva o tempo e o custo dos estudos. Também há carência de inventários e composição florística nestas áreas.

O processamento de imagens digitais provenientes do Sensoriamento Remoto tem possibilitado a realização de outras formas de estimar a biomassa e quantificar o estoque de carbono em áreas que requerem maior complexidade de acesso, suprindo deficiências dos métodos tradicionais. (Ganem e Oliveira, 2010; Ferraz, 2012; Amorim, 2016). Considerando esta técnica podemos citar a tecnologia LiDAR, empregada em florestas tropicais desde 1980 para a obtenção de dados de inventário, particularmente, altura, tamanho da copa e distribuições das árvores (Burslem e Ledo, 2015). As imagens dos satélites Landsat tem sido também amplamente utilizadas desde 1972, pela facilidade de acesso e qualidade dos dados,e por serem obtidas com maior frequência (Ganem e Oliveira, 2014). Uma informação possível de ser obtida das imagens digitais são os índices espectrais de vegetação: Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Vegetação melhorado (EVI) e Índice de Vegetação Fotossintético (PRI), que somado ao Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), gera um novo índice chamado CO²flux, desenvolvido com objetivo de mensurar o estoque de carbono (Folharini e Oliveira, 2017). Já (Ferraz, 2012), dá preferência ao satélite IKONOS II de alta resolução espacial. Contudo, o processamento de imagens de satélite não é trivial, pois requer softwares especializados e especialistas.

Métodos para a quantificação do estoque de carbono acima do solo

Embora os métodos de quantificação do estoque de carbono acima do solo também variem na literatura (Figura 3), a metodologia considerada padrão, é o Valor Default sugerido pelo Intergovernamental Panel on Climate Change (IPCC, 2006). Este método converte o carbono em valores de 45% a 50% da biomassa. Segundo Ma et al., (2018), esse método faz com que a variação global do conteúdo de carbono das espécies vegetais permaneça mal compreendida. Os valores de carbono incorporados devem levar em consideração os diferentes tipos e formas de vida, bem como os padrões biogeográficos e a diferença entre seus compartimentos como casca do fuste, galho vivo, galho morto, madeira do fuste etc. Tal qual feito por Barreto (2013) que utiliza teores médios de carbono de diferentes compartimentos para diferentes espécies da Floresta Ombrófila Mista Montana, descritos na literatura por Watzlawick et al. (2004).

Figura 3. Métodos de quantificação de estoque de carbono encontrados nos estudos.

Um método para determinar o teor de carbono da biomassa lenhosa com precisão é a amostragem não destrutiva por um trado especial chamado “Sonda Pressler” que secciona do fuste um cilindro de cerca de 4,5 mm de diâmetro para determinar a densidade da madeira. Para que o indivíduo arbóreo não fique vulnerável à exposição de fitopatógenos, uma massa calafetar, à base de borracha sintética, é inserida no orifício deixado pelo trado. A pequena amostra é embalada para evitar a perda de umidade e expansão vertical em relação à fibra da madeira, e levadas para o laboratório para análise (Marinho, 2010; Santos, 2011; Moreira, 2018; Silva 2018).

Outro método para estimar o estoque de carbono é por meio de instrumentos capazes de expressar valores econômicos do meio ambiente. Por exemplo, Almeida et al., (2018) avaliaram os custos e o fornecimento de um subconjunto de SE de regulação como o sequestro de carbono de 73 parques urbanos na cidade de São Paulo e discute o papel e o valor desses serviços sob uma perspectiva econômico-ecológica usando o método de Síntese Emergética (Equação 1, 2 e 3):

Os resultados mostram que as Áreas verdes urbanas fornecem SEs importantes para a população da cidade e que os métodos podem ser aplicado em diferentes locais e contextos para fornecer informações úteis às políticas públicas e planejadores urbanos. Porém, a discussão científica sobre esses métodos ainda é recente.

A diversidade de metodologias para estimativa de biomassa viva e quantificação do estoque de carbono acima do solo as tornam atrativas para comunidade científica, possibilitando adaptação e a construção metodológica que atendam as necessidades de cada realidade. Embora a obtenção de modelos que atendam locais ou grupos taxonômicos dentro de sua especificidade seja um desafio, a diversidade de ferramentas e métodos existentes, permitem o avanço do conhecimento para a realização de estudos desta natureza em áreas verdes urbanas. Contudo, a Mata Atlântica não dispõe de dados suficientes sobre a capacidade destas áreas em acumular biomassa viva e estocar carbono acima do solo, que é fundamental para demonstrar sua contribuição para a redução e compensação da emissão de GEEs e subsidiar formulação das políticas públicas que vise conservar e promover a biodiversidade e a produção de SEs.

Conclusão

É necessário primeiro conhecer as áreas verdes urbanas em questão de dados piloto da área e dados de inventários e composição florística. A partir daí, através de um esforço científico, propor adaptação e padronização metodológica através de um guia metodológico para impulsionar a realização deste tipo de estudos nas áreas verdes urbanas.

Agradecimentos

À Embrapa Solos o agradecimento pelo suporte institucional. Ao CNPq o agradecimento pela bolsa PIBIC concedida para este estudo.

Referências

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O uso de espectrômetro de fluorescência de raios X portátil (pXRF) na analises de elementos químicos em amostras de solo do Sitio Arqueológico Sabbá – Itaituba - PA⁽¹⁾

Raquel Lagarto Fontoura⁽²⁾; Wagner Fernando da Veiga e Silvar(3) ; Gustavo Matos Vasques⁽⁴⁾; Wenceslau Geraldes Teixeira⁽⁵⁾.

(1) Trabalho executado com recursos da Embrapa Solos, Inside Consultoria Cientifica e CNPq (Bolsa Pibic)

(2) Graduanda em Engenharia Ambiental, Universidade Veiga de Almeida, Bolsista de IC –CNPq – Embrapa – Rio de Janeiro - RJ

(3) Geografo, Arqueólogo, Diretor – Inside Consultoria Cientifica, Belém - PA

(4) Engenheiro Florestal, Ph. D., Pesquisador – Embrapa Solos – Rio de Janeiro - RJ

(5) Agrônomo, Dr. rer. nat., Pesquisador – Embrapa Solos – Rio de Janeiro - RJ

Resumo – Os espectrômetros de fluorescência de raios X portáteis (pXRF) tem sido utilizado para determinar teores de elementos químicos em amostras de rocha e solos. O presente trabalho fez uso do equipamento de menor potência e portátil pXRF, que utiliza a espectroscopia de florescência de raios X que está sendo bem disseminado na comunidade científica, pois requer um preparo, rápido, simples e não destrutivo das amostras, que poderão ser utilizadas em outras análises. Certificando essa citação, foram feitas análises da susceptibilidade magnética com o equipamento Kt-10 S/C. O objetivo desse trabalho foi utilizar o equipamento portátil pXRF, para determinar a concentração dos elementos químicos: Ca, Ti, Zn, Mn, Fe, Rb e Ba em 18 amostras de solo de diferentes profundidades uma escavação do Sitio arqueológico Sabbá localizado as margens do rio Tapajós – Pará. Os resultados indicam influência adição antrópica no solo indicada pelo incremento dos teores de Ca, Zn e M nas camadas superficiais.

Palavras-chave: Terra Preta de Índio, Amazonian Dark Earths, Solos Antrópicos

Introdução

A espectroscopia de fluorescência de raios X é uma técnica analítica onde raios X são usados para excitar os átomos dos elementos presentes nas amostras em análise. O efeito da Fluorescência acontece quando os raios X primários alcançam os elementos e liberam os raios X secundários para serem detectados e analisados. A variabilidade dos elementos existentes nas amostras de solos correlacionadas com a posição e a intensidade do pico em exibição da energia colocada, permite sua identificação e quantificação. O pXRF está bem disseminado na comunidade científica, por sua habilidade em determinar elementos químicos O uso do pXRF apresenta vantagens como: facilidade de operação e simplicidade no preparo das amostras realizadas em analise em laboratórios. Não há alteração das propriedades das amostras, que poderão ser utilizadas em outras analises (Weindorf, 2014). Amostras de solo apresentam uma complexa matriz formada por vários elementos em diferentes concentrações, isto torna complexa a quantificação dos elementos componentes em especial os de baixo peso molecular (Melquiades e Appoloni, 2004, Weindorf et al., 2014). Na avaliação de amostras de solos, a heterogeneidade das concentrações dos elementos, as diferenças de tamanho e textura das partículas influenciam os resultados, além da presença de ar e água ocupando seus poros (Melquiades et al., 2011; Kalnicky e Singhvi, 2001). As Terra Preta de Índio (TPI), presente na Amazônia são solos formados pela adição e manejo por populações pre-colombianas (Teixeira e Silva, 2016). Os horizontes antrópicos das TPI apresentam alta fertilidade, cores escuras e altas concentrações de alguns elementos químicos (Teixeira et al. 2010). Um maior conhecimento das características químicas destes horizontes de solos antrópicos e dos processos de sua formação poderá levar ao desenvolvimento de tecnologias para a criação de horizontes férteis similares. O objetivo desse trabalho foi determinar as concentrações dos elementos químicos: cálcio (Ca), titânio (Ti), ferro (Fe), zinco (Zn), rubídio (Rb), e bário (Ba) em 18 amostras de diferentes profundidades de uma escavação no Sitio arqueológico Sabbá – Itaituba - Pará.

Material e Métodos

O Sitio Arqueológico Sabbá, localizado as margens do rio Tocantins, em Itaituba – PA foram realizadas escavações arqueológica em 24 perfis. Dentre estes perfis, a Escavação 3 com 18 amostras coletadas a cada 5 cm de profundidade foi selecionada para este estudo. As avaliações foram realizadas no Laboratório de Avaliação e Modelagem da Água no solo (LAMAS – Embrapa Solos). As amostras foram secas ao ar, maceradas em gral de ágata e peneiradas em malha de 2mm, sendo então adicionada em recipientes plásticos enumerados com a ajuda de um funil de vidro. Foram então prensadas e niveladas com o uso de um bastão de vidro, visando um nivelamento da superfície. Foi feita a limpeza dos materiais e equipamentos com o uso de álcool e agua destilada ao finalizar o preparo de cada amostra. As amostras preparadas desta forma foram então analisadas em triplicata por 90 segundo em cada ponto de leitura com o com o uso do equipamento portátil (Innov –X DP- 6000 Delta Premium Handheld XRF Analyzer, Olympus, EUA). Para identificação e quantificação dos espectrogramas gerados foi utilizado o algoritmo de calibração interno denominado “Soil”. Os elementos de interesse analisados foram cálcio (Ca), titânio (Ti), ferro (Fe), zinco (Zn), rubídio (Rb). Foi utilizada uma amostra de solo certificada pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologias - NIST (National Institute of Standards and Technology, Montana 2711a) para controle dos resultados.

Resultados e Discussão

A homogeneidade dos teores de Ti, Fe nas diferentes camadas avaliadas indica uma composição química semelhante entre as diferentes camadas (Tabela 1). Estes elementos não são normalmente alterados pelas adições antrópicas. A redução dos valores de Ca, Zn e Mn indicam uma adição antrópica destes elementos nas camadas superiores do solo. Resultados de enriquecimento antrópico no solo de Ca, Zn e Mn são também relatados (Teixeira et al., 2010, Barbosa et al., 2020). A avaliação dos teores de Rb e Ba não apresentam variações expressivas entre as diferentes camadas. Os teores de Ba devem ser interpretados com cautela (Nogueira et al., 2018) pois não foi possível fazer a avaliação da acurácia do equipamento de pXRF utilizado na sua determinação pois ele elemento não apresenta valores certificado no NIST 2711ª (Tabela 2). O elevado percentual de recuperação do Ca também indica que os valores quantitativos para este elemento podem não ser acurados, entretanto há uma clara tendência qualitativa na redução dos teores destes elementos com a profundidade.

Tabela 1. Teores para os elementos Titânio (TI), Ferro (Fe), Cálcio (Cooper), Rubídio (Rb), Manganês (Mn), Bário (Ba) e Zinco (Zn) em amostras de solos utilizando fluorescência de raios X portátil (pXRF) provenientes do Sitio Sabbá – Itaituba - PA

Camada

Espessura

mm

Ti

Fe

Ca

Rb

Mn

Ba

Zn

mg kg⁻¹

A1

0-5

5501

13974

15669

43593

1253

283

85

A2

5-10

5869

16021

8986

43515

1227

276

96

A3

10-15

7106

18424

7347

43687

1492

331

96

A4

15-20

7948

20431

7097

43630

1588

380

108

A5

20-25

7449

20292

4395

43634

1051

349

82

A6

25-30

7380

19010

4182

43684

1098

333

78

A7

30-35

7503

18246

4696

43618

914

339

76

A8

35-40

5687

22398

6830

43694

624

313

356

A/B1

40-45

7493

22362

1870

43632

482

339

ND

A/B2

45-50

7162

22127

2044

43601

404

330

ND

A/B3

50-55

7546

22948

1587

43530

382

341

ND

B1

55-60

8561

27806

347

43552

302

422

ND

B2

60-65

7414

27985

3330

43569

165

340

ND

B3

65-70

7693

30211

107

43661

279

395

ND

B4

70-75

8297

30986

ND

43550

164

429

ND

B2

75-80

7316

28246

580

43587

163

359

ND

B3

80-85

7649

31568

328

43538

139

406

ND

B4

85-90

7880

29136

1677

43538

164

389

ND

Tabela 2. Valores certificados (NIST) Montana II Soil (2711a) para os elementos Titânio (TI), Ferro (Fe), Cálcio (Cooper), Rubídio (Rb), Manganês (Mn) e Zinco (Zn)

Ti

Fe

Ca

Rb

Mn

Zn

Valores certificados¹ (mg kg⁻¹)

3170

2820

2420

120

140

414

Recuperação (%)

110

`121

600

94

80

89

¹ (NIST, 2017). O elemento Ba não tem valores certificados no NIST 2711a.

O pXRF utilizado apresenta uma boa eficiência na avaliação de teores de Fe, Mn (Teixeira et al., 2017) e Ti (Nogueira et al., 2017) entretanto mais estudos são necessários para verificar a eficiência deste equipamento em diferentes tipos de solos e concentrações dos elementos.

As cores escuras do solo e presença de artefatos cerâmicos (Figuras 1 e 2) confirmam a influência antrópica neste local (Teixeira e Lima, 2016).

Figura 1. Detalhe de uma escavação arqueológica no Sitio Sabbá – Itaituba – Pará, com fragmentos cerâmicos ao fundo da trincheira.

Foto: Wagner Fernando da Veiga e Silva.

Figura 2. Detalhe de um fragmento cerâmico encontrado no Sitio Sabbá – Itaituba – Pará.

Foto: Wagner Fernando da Veiga e Silva.

Conclusões

O incremento dos teores de Ca, Zn e Mn indicam a influência de adições antrópicas no solo.

O pXRF é uma técnica promissora para analises expeditas e de relativo baixo custo em analises qualitativas e quantitativas dos elementos Fe, Mn, Ti, Rb, Zn e Mn.

Agradecimentos

Os autores agradecem ao CNPq pela bolsa de iniciação cientifica a autora do trabalho e de produtividade de pesquisa ao pesquisador Wenceslau Teixeira. Feito também um agradecimento aos estagiários Beatriz Maesta, Ana Sara Oliveira Zacarias e Gabriela Dias.

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Nogueira, J. N.; Teixeira, W. G.; Vasques, G de M. Uso de espectrômetro de fluorescência de raios X portátil (pXRF) para avaliação de teores de bário (Ba) e estrôncio (Sr) em amostras de solos. In: Anais do Seminário Pibic - Embrapa Solos 2017-2018. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2018. p. 62-65.

Nogueira, J. N.; Teixeira, W. G.; Vasques, G de M . NOGUEIRA, J. do N. P. Uso de espectrômetro de fluorescência de raios X portátil (pXRF) para avaliação de teores de titânio (Ti) em amostras de solo. In: Seminário Pibic - Embrapa Solos - 2016-2017, 2017, Rio de Janeiro. Anais do Seminário Pibic Embrapa Solos - 2016-2017. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2017. p. 32-3

Teixeira, W. G.; Vasques, G. de M. ; Nogueira, J. N. Uso de espectrômetro de fluorescência de raios X portátil (pXRF) para avaliação de teores de ferro e manganês em amostras de solo. In: Anais do XVI Congresso Brasileiro de Geoquímica. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geoquímica, 2017. p. 1-5

Teixeira, W. G., Lima, R. A. de. O solo modificado pelo homem (solo antrópico) como artefato arqueológico. In: SEMINÁRIO PRESERVAÇÃO DE PATRIMÔNIO ARQUEOLÓGICO, 4., 2016, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: Museu de Astronomia e Ciências Afins, 2016. p. 123-147.

Teixeira, W. G., Martins, G. C., Macedo, R. S., Junior, A. F. N., Moreira, A., Benites, V. M., Steiner, C. As Propriedades Físicas e Hídricas dos Horizontes Antrópicos das Terras Pretas de Índio na Amazônia Central em: As terras Pretas de Índio da Amazônia: Sua Caracterização e Uso deste Conhecimento na Criação de Novas Áreas. 1ed. Rio de Janeiro: EMBRAPA, 2010.

Weindorf, D.C.; Bakr, N., Zhu, B. Advances in portable X-ray fluorescence (PXRF) for environmental, pedological, and agronomic applications. Advances in Agronomy. 128, 1-45, 2014.

ANEXOS

Anexo 1. Edital Pibic Embrapa Solos 2019-2020

EDITAL EMBRAPA SOLOS

Pibic/CNPq 2020/2021 – Cadastro de Reserva

A Embrapa Solos torna público edital para seleção de candidatos ao cadastro de reserva do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic/CNPq), vigência 2020/2021.

I – CONCEITO

A Iniciação Científica (IC) é um instrumento que permite introduzir na pesquisa científica os estudantes de graduação potencialmente mais promissores. É a possibilidade de colocar o aluno, desde cedo, em contato direto com a atividade científica e engajá-lo na pesquisa. Caracteriza-se como instrumento de apoio teórico e metodológico à realização de um projeto de pesquisa e constitui um canal adequado de auxílio para a formação do aluno. Em síntese, a IC pode ser definida como instrumento de formação e, ao mesmo tempo, como forma de:

a) Introduzir o aluno no mundo da pesquisa.

b) Estimular o pesquisador a formar equipes.

II – PERFIL

O Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic/CNPq) está centrado na IC de novos talentos, em todas as áreas do conhecimento. Voltado para o aluno de graduação, e servindo de incentivo à formação de novos pesquisadores, o programa privilegia a participação ativa de alunos em projetos de pesquisa com qualidade acadêmica, mérito científico e orientação adequada, individual e continuada. Os projetos culminam com um trabalho final avaliado e valorizado, com vistas à continuidade da formação acadêmica do aluno, de modo particular na pós-graduação.

III – INFORMAÇÕES GERAIS SOBRE O PROGRAMA

Objetivos

Proporcionar ao bolsista, orientado por pesquisador qualificado num grupo de pesquisa, a aprendizagem de técnicas e métodos científicos, bem como estimular o desenvolvimento do pensar e da criatividade decorrentes das condições criadas pelo confronto direto com os problemas da pesquisa.

Estimular pesquisadores produtivos a orientar estudantes de graduação, iniciando-os na produção do conhecimento.

Preparar clientela qualificada para os programas de pós-graduação e aprimorar o processo de formação de profissionais para o setor produtivo, reduzindo o tempo médio de titulação de mestres e doutores.

Contribuir para que diminuam as disparidades regionais na distribuição da competência científica no País.

V – DOCUMENTOS PARA INSCRIÇÃO

Formulário de Inscrição (Anexo 1).

Plano de trabalho (Anexo 2).

Formulário de Avaliação do Currículo Lattes do orientador (Anexo 3).

Modelo de declaração de disponibilidade de cumprimento de carga horária e não acumulo de bolsa (Anexo 4).

Histórico Escolar atualizado.

Comprovante de matrícula atualizado.

Cópia de CPF, RG do candidato à bolsa e comprovante de residência que contenha o número do CEP.

Currículo Lattes do orientador com a produção do período de 2015 a 2020 (atualização realizada há pelo menos 6 meses).

Currículo Lattes atualizado do candidato à bolsa (atualização realizada há pelo menos 6 meses).

Relatório da Bolsa Pibic anterior no caso de renovação ou do último bolsista orientado pelo pesquisador (Se aplicável)

VI – PROCESSO DE SELEÇÃO DAS BOLSAS E CRITÉRIOS DE DESEMPATE

Esse processo destina-se à formação de cadastro de reserva e obedece aos requisitos estipulados na Resolução Normativa 017/2006 (Anexos II e III), que poderão ser consultados no endereço: http://www.cnpq.br/normas.

Será conduzido pelo Comitê Técnico Interno (CTI) da Unidade e pelo CIBE (Comitê Interno de Bolsistas e Estagiários), com a participação de membros externos ao comitê.

O processo de seleção será dividido em três etapas:

1) conferência dos documentos e homologação da inscrição

2) avaliação do plano de trabalho do aluno (Anexo 2);

3) avaliação do currículo Lattes do orientador (período 2015 a 2020) (Anexo 3).

Para obtenção da nota final de cada submissão será aplicada a seguinte fórmula:

[(Notas padronizadas do Plano de trabalho) + (Notas padronizadas do Currículo Lattes do orientador)] ÷ 2 = Nota Final

Um mesmo plano de trabalho não poderá ser submetido mais de uma vez ao mesmo edital de seleção.

Os planos de trabalho apresentados pelos orientadores deverão estar vinculados a projetos no Sistema Embrapa de Gestão (SEG).

Caso os orientadores apresentem mais de uma inscrição, o candidato com menor avaliação no Plano de Trabalho será ranqueado após o último candidato com inscrição unitária de orientador.

Os bolsistas considerados aptos para composição do cadastro de reserva, poderão ser contemplados tanto para substituição dos atuais bolsistas como para iniciar com uma vaga adicional à cota da Unidade, caso seja aprovada.

O orientador que já esteja contemplado na cota da Unidade e queira inscrever candidatos ao cadastro de reserva, deve estar em dia com os relatórios parcial e final do seu bolsista. A falta do cumprimento desta exigência o desclassificará.

Os critérios de desempate, em ordem decrescente, são:

Nota do plano de trabalho.

Nota do currículo do orientador.

VII – DAS BOLSAS Pibic

- FORMA DE CONCESSÃO, DURAÇÃO E VALOR DA MENSALIDADE DA BOLSA Pibic.

As bolsas de IC são concedidas, sob a forma de cotas, previamente determinadas pelo CNPq através de solicitação institucional. Porém, este Edital em caráter excepcional, será destinado a formação de cadastro de reserva. Para indicação ao Programa será obedecida a colocação do candidato, em ordem decrescente, até completar o número de bolsas disponíveis.

A bolsa, uma vez concedida, poderá ter vigência de um período máximo de 24 meses.

O valor da mensalidade é estipulado pelo CNPq. É vedada a divisão da mensalidade de uma bolsa entre dois ou mais bolsistas ou a utilização dela para compras de materiais, abono de faltas e atrasos e/ou qualquer outra finalidade relacionada ao desenvolvimento do plano de trabalho.

- SUBSTITUIÇÃO E CANCELAMENTO DE BOLSAS

A substituição de bolsista e o cancelamento da bolsa poderão ser solicitados pelo orientador a qualquer momento. A indicação do novo bolsista deverá ser feita no momento do pedido de substituição, ou no máximo 30 dias após o pedido do cancelamento.

VIII – ATRIBUIÇÕES E COMPROMISSOS

Do Orientador

Ter título de mestre ou doutor.

Ter experiência compatível com a função de orientador e formador de recursos humanos qualificados.

Estar cadastrado na plataforma Lattes e no Diretório dos Grupos de Pesquisa do CNPq.

Ser pesquisador ou analista do quadro funcional da Embrapa Solos, ser líder ou responsável por plano de ação e/ou atividade de projetos vinculados aos Macroprogramas da Embrapa ou em projetos externos quando apropriados no SEG, com expressiva produção científica e tecnológica nos últimos 5 (cinco) anos, divulgada nos principais veículos de comunicação da área.

Orientar o(s) bolsista(s) nas distintas fases do trabalho científico, incluindo a elaboração de plano de trabalho, relatórios (parcial e final) e material para apresentação dos resultados no livro de resumos, em seminários, congressos, etc.

Fornecer material necessário para o desenvolvimento do plano de trabalho, assim como para elaboração de relatórios e apresentação de resultados em seminários e congressos.

Acompanhar as apresentações dos relatórios técnicos, parcial e final, feitas pelos bolsistas, por ocasião da pré-avaliação (seis meses após o início da bolsa) e do Seminário de Resultados Finais de Bolsistas de IC.

Incluir o nome dos bolsistas de IC nas publicações e nos trabalhos apresentados em congressos e seminários, cujos resultados tiveram a participação efetiva dos bolsistas.

Estar presente nas apresentações orais, parciais e anuais, feitas pelo(s) bolsista(s), por ocasião do Seminário de IC. Em caso de eventual impossibilidade de presença, o orientador deverá indicar um substituto para acompanhar o aluno em suas apresentações.

Comunicar imediatamente ao SGP da Embrapa Solos a inadimplência do bolsista, considerando-se o não cumprimento de suas atividades e responsabilidades. Além disso, a ausência do bolsista não poderá exceder a 60 dias consecutivos. Esses procedimentos são necessários para que se possa cancelar a bolsa ou substituir o aluno.

Observar datas e prazos estipulados para: apresentação dos relatórios, parcial e final; participação na apresentação; entrega dos resumos expandidos para publicações nos anais do seminário Pibic da Unidade; substituição de bolsista; etc.

OBSERVAÇÕES:

As justificativas para o não cumprimento dos itens anteriores deverão ser encaminhadas por escrito pelo orientador ao CTI, que avaliará a pertinência destas.

O não cumprimento das atribuições acima citadas implicará na inelegibilidade do orientador no edital de seleção do ano subsequente.

O Plano de Trabalho do candidato deverá prever que suas atividades sejam realizadas em local, cidade ou estado, que permita acompanhamento presencial frequente por parte do orientador.

Do Bolsista

Ser brasileiro nato ou naturalizado; quando estrangeiro, ter visto permanente.

Estar regularmente matriculado em curso de graduação.

Não ser do mesmo círculo familiar do orientador.

Não ter vínculo empregatício e dedicar-se integralmente às atividades acadêmicas e de pesquisa.

Tomar ciência das normas do Programa de Iniciação Científica e assinar "Termo de Compromisso" com a Embrapa e com a instituição de fomento.

Apresentar os resultados, parciais e finais, da pesquisa, sob forma de exposição oral, acompanhada de relatórios, por ocasião dos seminários de IC.

Mencionar, nas publicações e trabalhos apresentados, que é bolsista de IC do CNPq por meio da Embrapa Solos.

Estar recebendo apenas essa modalidade de bolsa, sendo vedada a acumulação desta com a de outra agência, ou com qualquer tipo de trabalho remunerado ou monitoria na instituição.

Devolver ao CNPq, em valores atualizados, a(s) mensalidade(s) recebida(s) indevidamente, caso os requisitos e compromissos estabelecidos acima não sejam cumpridos.

Em caso de ausência no Seminário Técnico previstos neste edital, o bolsista, deve comunicar sua ausência ao orientador, por escrito, e o orientador deve encaminhar essa comunicação com um parecer para o CTI.

OBSERVAÇÕES:

As justificativas para o não cumprimento dos itens anteriores deverão ser encaminhadas por escrito ao orientador, que deverá enviá-las ao CTI para avaliação de sua pertinência.

O não cumprimento das atribuições acima citadas implicará na inelegibilidade do bolsista no edital de seleção do ano subsequente.

Da Embrapa Solos, por meio do CTI.

O CTI, entre outras atribuições, é responsável pelo acompanhamento das ações do Programa, bem como pelo estabelecimento de critérios para a seleção e avaliação dos bolsistas, orientadores e dos planos de trabalho, observadas as diretrizes da formação de novos talentos.

Solicitar ao CIBE (Comitê Interno de Bolsistas e Estagiários) o recolhimento, aos 6 (seis) e 12 (doze) meses de vigência da bolsa, relatórios parcial e final, respectivamente, das atividades desenvolvidas pelos bolsistas para que sejam analisados: participação, desempenho e resultados obtidos.

Organizar e realizar junto à supervisão de transferência de tecnologia da Unidade e ao CIBE, no final da vigência do programa anual, o Seminário de IC, onde serão analisados o desempenho científico dos bolsistas e o cumprimento do cronograma proposto, bem como os resultados finais.

Encaminhar ao CNPq, ao final de cada ano do programa, relatório das atividades desenvolvidas, conforme modelo específico dos programas, bem como as demais correspondências que se fizerem necessárias.

Estabelecer calendário de atividades que atenda aos itens acima mencionados, procurando otimizar as avaliações em parceria com o CIBE.

IX – INFORMAÇÕES E INSCRIÇÕES

Informações: No Setor de Gestão de Pessoas (SGP), pelo e-mail: cnps.sgp@embrapa.br ou pelo telefone 2179 4562.

Inscrições: A submissão será via SEI (Tutorial especifico hospedado na intranet da Embrapa Solos na página do CIBE).

X – CALENDÁRIO

ATIVIDADE

PRAZO

Inscrição

de 18/05/2020 de 2020 a 01/06/2020

Avaliação

de 02/06/2020 a 16/06/2020

Divulgação do resultado

24/06/2020

Através da intranet

Anexo 1 – Ficha de Inscrição para Seleção de Bolsistas Pibic/CNPq 2020-2021

Identificação do Candidato

Nome completo

CPF

Data de nascimento

Sexo

Horário do Curso

(  ) Matutino  (  ) Vespertino (  ) Noturno

Raça

(  ) Amarela (  ) Branca (  ) Indígena (  ) Parda (  ) Negra

Necessidades Especiais

(  ) Não (  ) Sim. Tipo:

N° Título de eleitor

Seção eleitoral

Zona eleitoral

Grupo Sanguíneo

(  ) A (  ) B (  ) AB (  ) O

Fator RH

(  ) Positivo (  ) Negativo

Naturalidade

Nacionalidade

Nº da Carteira de Identidade

Órgão expedidor / Estado

Data de expedição

E-mail particular

Endereço residencial completo

Bairro

Cidade/Estado

Telefone

CEP

Instituição de Ensino

Curso e Período que está cursando

Semestre e ano de início e semestre e ano previsto de conclusão

Semestre e Ano de início:  

Semestre e Ano de conclusão:

Identificação do Orientador

Nome completo sem abreviatura

CPF

Matrícula na Embrapa

Ramal na Embrapa

Identificação do Projeto (favor atentar ao preenchimento)

Número do Projeto

Título do Projeto de pesquisa do aluno

Palavras-chave (três a seis) do Projeto de pesquisa

Área de Conhecimento (código) *

*Nota: Para preencher a Área de Conhecimento consultar tabela do CNPq disponível na página do CIBE link:  https://www.embrapa.br/group/intranet/solos/comite-interno-de-bolsistas-e-estagiarios-cibe

Data:

Assinatura do Candidato:

_____________________________________________________

Assinatura do Orientador:

______________________________________________________

Reservado ao CTI:  (  ) selecionado  (  ) não selecionado

Anexo 2 – Roteiro para elaboração do Plano de Trabalho

O plano de trabalho deve ser elaborado em no máximo 5 (cinco) páginas, conforme roteiro a seguir:  

Folha A4, fonte Times New Roman, tamanho 12, margens 2 cm nas quatro extremidades.

Título - Deve ser claro, representar o objetivo do trabalho e conter no máximo 15 palavras.

Resumo – No máximo 200 palavras contendo a síntese do plano de trabalho.

Palavras-chave: (três ou seis, sem repetir palavras do título)

Justificativa – Enfatizar a importância do trabalho e a relação com o projeto do orientador.

Introdução – Descrição sucinta do tema de estudo utilizando citações/referências bibliográficas recentes.

Objetivo – Deve ser claro, pode ser ou não dividido em objetivo geral e específico.

Material e Métodos – Descrição detalhada dos materiais utilizados e dos métodos adotados.

Referências Bibliográficas – Normatizadas de acordo com a Norma ABNT 6023 (Consulte o Manual de Editoração da Embrapa no link <https://www.embrapa.br/manual-de-editoracao/livro-impresso/elementos-textuais/normalizacao-bibliografica/referencia>).

Cronograma de Execução Detalhado – Instrumento para acompanhamento das atividades.

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DOS PLANOS DE TRABALHO

Item

Pontos

Título

5

Resumo

10

Justificativa

20

Introdução

10

Objetivos

10

Material e Métodos

25

Referências Bibliográficas

5

Cronograma/Exequibilidade

15

TOTAL

100

Anexo 3 – Critério de avaliação dos currículos Lattes dos orientadores

A pontuação do currículo Lattes do orientador será avaliada conforme escala de valores abaixo especificada. A pontuação do Currículo Lattes do orientador limitar-se à ao valor máximo de 100 (cem) pontos.

Titulação Acadêmica – até dez (10) pontos

Produção Científica nos últimos 5 anos – até trinta (30) pontos

Produção Técnica nos últimos 5 anos – até trinta (30) pontos

Atividades de Ensino e Transferência de Tecnologia nos últimos 5 anos – até trinta (30) pontos

TÍTULO

VALOR

I – Formação Acadêmica (pontuação máxima = 10 pontos)

Doutorado

10,0

Mestrado

5,0

II – Produção Científica nos últimos 5 anos (pontuação máxima = 30 pontos)

3) Autoria de livro com ISBN, como primeiro autor (pontos por publicação)

1,6

4) Publicação de livro com ISBN, como coautor (pontos por publicação)

0,8

5) Publicação de capítulo de livro com ISBN, como primeiro autor (pontos por capítulo)

0,8

6) Publicação de capítulo de livro com ISBN, como coautor (pontos por capítulo)

0,4

7) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis A1 e A2, como primeiro autor (pontos por publicação)

1,6

8) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis A1 e A2, como coautor (pontos por publicação)

0,8

9) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis B1 e B2, como primeiro autor (pontos por publicação)

0,8

10) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis B1 e B2, como coautor (pontos por publicação)

0,4

11) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis B3, B4 e B5, como primeiro autor.

0,4

12) Publicação (ou aceite comprovado) de trabalho científico em periódico qualificado na Capes como Qualis B3, B4 e B5, como primeiro coautor.

0,2

13) Boletim de pesquisa da Embrapa, autor (pontos por publicação)

0,8

14) Boletim de pesquisa da Embrapa, coautor (pontos por publicação)

0,4

15) Trabalho completo publicado em anais de congresso, como primeiro autor (pontos por trabalho)

0,4

16) Trabalho completo publicado em anais de congresso, como coautor (pontos por trabalho)

0,2

TÍTULO

VALOR

III – Produção Técnica nos últimos 5 anos (pontuação máxima = 30 pontos)

17) Autoria ou coautoria de artigo de divulgação, resumos ou opinião, publicado em revistas, boletins informativos, anais ou jornais (pontos por artigo, limitado ao total de 2,0 pontos)

0,08

18) Patente registrada (ou depositada), como primeiro autor (pontos por patente)

1,6

19) Patente registrada (ou depositada), como segundo ou demais autores (pontos por patente)

0,8

20) Autoria de desenvolvimento de tecnologias (produtos e processos) na forma de variedades/cultivares, híbridos, clones, raças, tipos, processos agroindustriais, práticas e processos agropecuários, softwares patenteados, insumos agropecuários, máquinas e equipamentos, metodologias científicas

0,8

21) Coautoria de desenvolvimento de tecnologias (produtos e processos) na forma de variedades/cultivares, híbridos, clones, raças, tipos, processos agroindustriais, práticas e processos agropecuários, softwares patenteados, insumos agropecuários, máquinas e equipamentos, metodologias científicas

0,4

22) Autoria de publicações seriadas (circulares, comunicados técnicos, documentos, sistemas de produção, recomendações técnicas), vídeos e softwares.

0,4

23) Coautoria de publicações seriadas (circulares, comunicados técnicos, documentos, sistemas de produção, recomendações técnicas), vídeos e softwares na subárea do concurso.

0,2

IV – Atividades de Ensino e Transferência de Tecnologia nos últimos 5 anos (pontuação máxima = 30 pontos)

24) Atividade docente em instituição de ensino superior, em cursos de graduação, extensão, aperfeiçoamento, especialização ou pós-graduação (pontos por semestre letivo completo)

0,75

25) Orientação de tese de doutorado aprovada (pontos por tese)

1,5

26) Orientação de dissertação de mestrado aprovada (pontos por dissertação)

0,75

27) Co-orientação de doutorado aprovada (pontos por tese)

0,75

28) Co-orientação de mestrado aprovada (pontos por dissertação)

0,50

27) Orientação de alunos de graduação (pontos por aluno)

0,25

Anexo 4 – Modelo de declaração de disponibilidade de cumprimento de carga horária e não acumulo de bolsa

 Rio de Janeiro,  de   de 2020.

DECLARAÇÃO

Eu, (nome do aluno), CPF (n° do CPF), estudante do curso de graduação em (nome do curso) do (a) (nome da Instituição de Ensino), declaro possuir disponibilidade para cumprir carga horária de 20 (vinte) horas semanais nas atividades de pesquisa e não acumular bolsas.

_________________________________

Nome do Bolsista

Anexo 2. Cartaz do Seminário Pibic 2019-2020

Anexo 3. Programação do Seminário Pibic 2019-2020