Modelagem matemática da dinâmica de uso do nitrogênio fertilizante com espécies de rápido crescimento e decomposição anteriores à semeadura da aveia

Abstract

O Brasil é uma das maiores potências mundiais na produção de alimentos e a forma de produzir deve estar conectada à promoção de processos limpos e sustentáveis. Entre os principais alimentos produzidos está a aveia-branca, espécie que faz parte do consumo humano e se destaca por ser um alimento funcional. Durante o ciclo da aveia, o nitrogênio (N) é o nutriente mais absorvido, responsável por diferentes funções no sistema vegetal e possuindo grande influência no desenvolvimento e na expressão da produtividade. Embora esteja no ambiente em diferentes fontes, o processo de liberação do nutriente às plantas é demorado, comprometendo a produtividade. Este fato leva à necessidade da suplementação com fertilizantes sintéticos nitrogenados para rápida absorção e aproveitamento. No entanto, o uso de N-fertilizante é facilmente perdido ao ambiente, refletindo em grandes problemas ambientais envolvendo a contaminação do solo, água e atmosfera. Durante o cultivo de verão no Brasil, as principais espécies de grande interesse comercial e que representam as culturas antecessoras à aveia são o milho e a soja. O milho, uma gramínea com alta relação C/N, é cultivado em grande parte para subsidiar a produção leiteira através do corte da planta inteira para elaboração de silagem, condição que deixa o solo descoberto, facilitando a erosão e perdas de nutrientes. A soja, é uma leguminosa de baixa relação C/N, que contém em suas raízes bactérias fixadoras do N do ar, apresenta atividade microbiana acelerada e rápida decomposição de seu tecido vegetal. No entanto, essa situação propicia que os nutrientes disponibilizados ao solo sejam aproveitados por plantas invasoras, que revigoram seu poder de crescimento e invadem ainda mais as lavouras de aveia, gerando maior uso de agrotóxicos para controle. A incorporação de espécies após cultivo de verão e anterior à semeadura da aveia com rápida cobertura vegetal para proteção do solo e controle de invasoras, bem como de reduzida relação C/N com alta capacidade de decomposição e liberação de nutrientes, representa uma possibilidade de também reduzir o uso de N-fertilizante. No que envolve o estudo de biossistemas complexos, a modelagem matemática e técnicas de inteligência artificial são decisivas para compreensão destes fenômenos e podem validar processos mais sustentáveis de cultivo da aveia. O objetivo desse estudo foi empregar modelos matemáticos e técnicas de inteligência artificial na simulação e otimização de uso de nitrogênio na cultura da aveia em sistemas de alta e reduzida relação C/N tradicionais e com uso de espécies de rápida cobertura vegetal no período de pousio momentâneo. O experimento foi realizado nos anos agrícolas de 2020 e 2021, no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural (IRDeR/UNIJUÍ), localizado em Augusto Pestana/RS. O delineamento experimental foi de blocos ao acaso, com oito repetições, em um arranjo fatorial 4x6 para doses de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-1

) e sistemas de sucessão (soja/pousio, soja/nabo, soja/sarraceno, milho/pousio, milho/nabo e milho/sarraceno). A análise de variância e teste de médias por Scott&Knott comprovaram a influência do nitrogênio sobre os componentes da produtividade, qualidade industrial e química dos grãos de aveia. A pesquisa também evidenciou a dependência de ação do nitrogênio pelas condições meteorológicas. Os anos agrícolas em estudo foram desfavoráveis ao cultivo da aveia, mostrando a forte restrição ao aproveitamento do nitrogênio. Em todos os sistemas estudados se percebe a necessidade de um grande volume de N-fertilizante para atingir a máxima eficiência biológica. Há uma tendência de redução com a incorporação de nabo e sarraceno no pousio momentâneo. Os resultados de máxima eficiência econômica evidenciam redução significativa de uso de nitrogênio em comparação a eficiência biológica em todos os sistemas de sucessão testados. Embora tenha se constatado um cenário desfavorável de cultivo da aveia, a rede neural implementada é capaz de simular com grande eficiência a produtividade de grãos de aveia, trazendo os manejos de nitrogênio, indicadores biológicos e meteorológicos. A otimização via algoritmo genético foi eficiente, apontando a possibilidade de redução de doses de nitrogênio nos sistemas de cultivo, principalmente com a inserção de nabo e sarraceno no pousio momentâneo. Além disso, ainda há a possibilidade de melhorar a estrutura da rede e a otimização de nitrogênio com a inclusão de novos cenários agrícolas.