Os desafios para disseminação da modelagem da matéria orgânica do solo no Brasil

Carlos Gustavo Tornquist DSOLOS / PPG Ciência do Solo – UFRGS Porto Alegre, RS carlos.tornquist@ufrgs.br

Modelos de Simulação

• Definição

“ forma de síntese e integração do conhecimento naturalmente

relacionada com o estudo de sistemas.”

Smeck, Runge and Mackintosh, 1983.

• Desenvolvimento

observação e caracterização do sistema > pressuposições sobre

o funcionamento > formulações matemáticas > “tradução” em

um programa computacional > aplicações

• “Modelo é simplesmente um sinônimo pretencioso para teoria”

Philip , 1991.

APLICAÇÃO DE MODELOS DE COS

- Modelos permitem integrar

relações (empíricas) universais

e locais buscando

extrapolação “espaço-temporal”

(caráter preditivo)

loc1 loc2

loc3

loc4

Modelo desenvolvido, calibrado e validado para uma região/ecossistemas

• “ a modelagem é parte essencial e inseparável de toda a

atividade científica e intelectual.”

• “ a utilização de modelos requer capacidade de

entender a dinâmica de sistemas complexos e avaliar se as

pressuposições são corretas e completas”

• “ os modeladores devem priorizar a Ciência e não a

Matemática. A melhor matemática nunca salvará um modelo

conceitualmente incorreto!”

Silvert, 2001.

Considerações

• Modelos limitam o avanço do conhecimento se

forem aceitos como fato ou mesmo

representação da realidade, e não como fonte

de hipóteses...

• O caráter heurístico deve ser intrínseco.

• Um modelo não deve ser usado e muito

menos criticado por não fazer coisas para

as quais não foi desenvolvido!

Cuidado!

MODELOS DE SIMULAÇÃO DA DINÂMICA DA M.O.S

Exemplos:

• (DNDC) DeNitrificationSDeComposition

• (EPIC) Environmental Policy Impact Climate

• RothC

• Century/DayCent

• CQUESTR

• COMET VR

APLICAÇÃO DE MODELOS:

Century

Origem

• NREL (Laboratório Ecologia dos Recursos Naturais)

– W. Parton, D. Schimel e colaboradores – Colorado State

University, EUA;

• pesquisas sobre mudança climática (~1980) e sobre fatores (de

longo prazo) determinantes da MOS (C, N, P, S) numa mesma zona

climática.

• financiado pelo USDA – Dep Agricultura dos EUA.

Century

• Uso: avaliar impactos das alterações

(macro)ambientais e de manejo nos ecossistemas

(inclusive agroecossistemas);

• A matéria orgânica do solo é central ao modelo

porque integra os principais processos ambientais;

• Em síntese: modelo de ecossistemas que

simula os ciclos biogeoquímicos do C, N, P e S

(com o ciclo hidrológico e “vegetal”).

• abordagem combinada: mecanística e empírica

• formação da MOS / (T, PPT, nutrientes)

McGill & Cole (1981) modelo conceitual relações C:N:S:P

relativamente constantes na MOS.

• multicompartimentalidade MOS é protegida fisicamente,

quimica e bioquimicamente; resíduos vegetais têm componentes

mais recalcitrantes (Jenkinson, Campbell, Van Veen & Paul, ~1970)

compartimentos conceituais definidos pelo tempo médio de

residência (1/k);

Pressupostos

ATIVO biomassa microbiana e seus metabólitos TMR – 2 a 5 anos) LENTO química- e fisicamente (TMR – 20 a 50 anos) PASSIVO fisicamente protegida ou quimicamente resistente; (TMR – 800 a 1200 anos)

• Modelar o que é mensurável ou mensurar o modelável?

(Cambardella e Elliot, 1996)

>>> Depende do objetivo:

– enteder processos & mecanismos (ciência básica);

– monitoramento e predições

(Paustian, K, 2008)

Desafios dos modelos de MOS

• Incorporar avanços recentes:

– Saturação de C;

– Frações mais recalcitrantes (black char)

Fluxograma Geral do Modelo Century

Parton et al., 1987

Century – Aplicãção em Ibirubá, RS

Tornquist et al, 2009

DayCent - Gases

Del Grosso et al. 2001.

Century +

Del Grosso et al, 2002

Schenato, UFRGS, 2013

DayCent - Gases de N

0255075

100125150175 SIMULADO

OBSERVADO

0255075

100125150175

N2

O,

gN

ha

-1 d

ia-1

020406080

100120

1/10

/09

1/12

/09

1/2/

10

1/4/

10

1/6/

10

1/8/

10

1/10

/10

1/12

/10

1/2/

11

1/4/

11

1/6/

11

1/8/

11

1/10

/11

1/12

/11

1/2/

12

1/4/

12

1/6/

12

1/8/

12

1/10

/12

1/12

/12

020406080

100120

Te

mp

era

tura

, °C

0102030

Pre

cip

ita

çã

o,

mm0

255075100

a

b

c

d

DayCent – Aplicação EEA/UFRGS

Schenato, 2013

Emissão cumulativa de N2O em três anos agrícolas nos tratamentos PCAM (a), PCVM (b), PDAM (c) e PDVM (d).

a

2009/2010 2010/2011 2011/2012

N2

O,

gN

ha

-1

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

SIMULADO

OBSERVADO

c

2009/2010 2010/2011 2011/2012

N2

O,

gN

ha

-1

0

1000

2000

3000

4000

5000

b

2009/2010 2010/2011 2011/2012

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

d

2009/2010 2010/2011 2011/2012

0

1000

2000

3000

4000

5000

Desafios para a Ciência do Solo no Brasil

• Van Der Lier (2011) discutiu a modelagem no Brasil na visão da Física do Solo, mas suas conclusões se aplicam à Ciência do Solo de uma maneira geral:

- temos pouca preocupação com desenvolvimento de modelos formais (mecanísticos);

- a maior parte dos trabalhos possui caráter descritivo ou empírico, subutilizando recursos matemáticos e a fundamentação biofísica existente, impedindo o desenvolvimento de modelos ou utilização dos já existentes.

Enfrentando o desafio

1. Divulgação mais ampla da utilização da ferramenta “modelagem”

Como exemplo, podemos identificar amplo reconhecimento da

sociedade para a modelagem climatológica/meteorológica.

Todos os dias podemos ver na imprensa falada e escrita o

resultado de previsões de curto prazo (meteorológicas) e,

ocasionalmente, previsões de mais longo prazo (climatológicas).

Exemplo de usos da modelagem

Iowa Daily Erosion Project (2013), que disponibiliza na Internet estimativas diárias de precipitação, enxurrada e erosão potencial.

Disponibilizando a Modelagem

Comet VR

(internet) CO2

Century

Active

SOM

Slow

SOM

Passive

SOM

Residues

Plant

Growth CO2

CO2 CO2

CO2

CO2 CO2

Experimentos Longo Prazo

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Griffin

Griffin

Hor

sesh

oe B

end

Ken

tuck

y

Ken

tuck

y

W. L

afay

ette

S. C

harle

ston

Hoy

tevil

le

Hoy

tevil

le

Hoy

tevil

le

Man

hatta

n

Woo

ster

Woo

ster

Woo

ster

Woo

ster

KBS

Akr

on

Sidne

y

No-tillage

Conventional tillage

Análise de Incerteza

Dados

Espacializados

Levantamento

de solos

CURRENT LAND USE INFORMATION FROM LOCAL KNOWLEDGE (SHEET A)

STATE INDIANA COUNTY BLACKFORD

FOR INDICATED SOILS ON MAP DETERMINE:

MUID (STATSGO ASSOCIATION) IN004 IN005 IN029 IN032

LAND USE INFORMATION

72.9 90.7 74 83.4

CLASS I & II

CLASS III & IV

CLASS V & VI

FOREST OR TREES 10.9 0.9 17.5 11.9

GRASS LANDS 14 7.7 8.5 3.1

WATER / WETLANDS 0.1 0.6 0 1.7

URBAN / OTHER 2 0.05 0 0

TOTAL 99.9% 100.0% 100.0% 100.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

LANDSCAPE DESCRIPTION

FLAT

ROLLING HILLS

STEEP HILLS

FLOOD PLAIN

OTHER

TOTAL 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%

TOTAL CROPLAND: % OF THIS SOIL IDENTIFIED AS CROPLAND . THE SUM OF LAND CAPABILITY CLASS I & II, III & IV, AND V & VI MUST ADD TO THIS %.

CLASS I & II: % OF THIS SOIL THAT IS CLASS I & II CROPLAND.

CLASS III & IV: % OF THIS SOIL THAT IS CLASS III & IV CROPLAND.

CLASS V & VI: % OF THIS SOIL THAT IS CLASS V & VI CROPLAND.

FOREST OR TREES: % OF THIS SOIL IDENTIFIED AS FOREST OR TREES.

GRASS LANDS: % OF THIS SOIL IDENTIFIED AS GRASS LANDS.

WATER / WETLANDS: % OF THIS SOIL IDENTIFIED AS WETLANDS.

URBAN / OTHER LANDS: % OF THIS SOIL IDENTIFIED AS OTHER LANDS INCLUDING URBAN LANDS, DEVELOPED LANDS, ABANDONED LANDS.

LANDSCAPE DESCRIPTION: % OF THIS SOIL IN EACH LANDSCAPE DESCRIPTION.

CARBON SEQUESTRATION RURAL APPRAISAL

TOTAL CROPLAND

Resultados (laudo)

Por que na Ciência do Solo brasileira não temos esta repercussão?

• não há grande preocupação e determinação em levar os

resultados de projetos de modelagem aos usuários finais, que

poderiam ser diferentes órgãos do Estado ou mesmo setor

privado;

• Assim, muitas vezes o exercício de modelagem acaba sendo

mais uma exercício intelectual, ou de formação de pós-

graduando, que certamente poderá se constituir em material

“publicável”, mas ainda assim muito distante de quem poderia

se beneficiar do trabalho localmente.

O “perfil” do modelador requer:

- ter uma boa formação agronômica (fisiologia vegetal, pedologia, microbiologia, física e química do solo). Alunos com formação diversa

[biólogos, engenheiros ambientais, etc. vão ter um caminho mais árduo, pois necessariamente deverão adquirir conhecimentos fundamentais da Ciência do Solo. Porém a formação dos biólogos e engenheiros ambientais, podem contribuir de forma significativa para os projetos de pesquisa que envolvam modelagem]

- conhecimento (e capacidade ou predisposição para

aprofundamento) em Matemática e Informática;

2. Atrair/formar uma (nova) geração de modeladores:

Enfrentando o desafio

Uma das formas mais eficazes de se aprender a modelar é trocar informação e idealmente ter um tutor com experiência no modelo e aplicação que buscamos. A Internet facilita em muito esta colaboração, de forma que alguns modelos mais populares como SWAT e DSSAT tem “comunidades”, fóruns permanentes, e, obviamente, encontros periódicos quando a Internet deixa de resolver os problemas.

3. Integração desenvolvedores de modelos e grupos de colaboração (“comunidades”)

Enfrentando o desafio

Conclusões

•No contexto científico e ambiental atual, a utilização de modelos e suas interligações deverão seguir tendo lugar destacado;

• A sociedade de maneira geral e especialmente a comunidade científica brasileira poderiam se beneficiar da expansão de projetos de pesquisa em modelagem; •Tanto mais quando esses projetos buscarem aspectos aplicados, respondendo aos desafios ambientais e agrícolas do país.