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O relatório mais recente da FAO (SOFA, 2020) estima que mais de 70% do uso da água é responsável pela agricultura. Essas estimativas tenderão a crescer, considerando o aumento da população mundial e da demanda por alimentos.
Nos últimos 20 anos, as reservas de água doce em todo o mundo diminuíram em mais de 20%; uma tendência que provavelmente não mudará, dadas as mudanças climáticas e seus efeitos. A má distribuição das chuvas, as secas e as altas temperaturas estão prejudicando o cultivo.
As áreas mais sujeitas aos efeitos das mudanças climáticas são as do sul da Europa (Itália, Espanha, Portugal, sul da França, Grécia), onde as condições semiáridas ou áridas exigem o uso de irrigação para obter uma produção agrícola qualitativa e quantitativamente aceitável.
Nos últimos anos, devido às regulamentações sobre o aumento da eficiência dos insumos, houve um interesse maior nos Sistemas de Suporte à Decisão(DSS - Decision Support Systems). Os modelos de previsão da xFarm Technologies são concebidos, projetados, calibrados e validados para fornecer aos agricultores e às cadeias de suprimentos uma ferramenta técnica adicional para apoiá-los em suas atividades.
Entre as atividades da xFarm Technologies, está o suporte a clientes em trajetórias de vários anos para a criação e personalização de:
A experimentação foi realizada em colaboração com Agriveneto Spauma empresa líder na produção e comercialização de batatas localizada na área de Padovano. Foram aplicadas três estratégias de irrigação, que foram comparadas e avaliadas em termos de quantidade e qualidade da produção final. Tudo com o objetivo de personalizar e calibrar o DSS de irrigação em base os requisitos da cultura, do ambiente, do solo e da fazenda. A cultura de interesse é a batata de mesa (Solanum tuberosum L.), variedade Melrose. Os tubérculos foram semeados em fevereiro de 2022 em um solo argiloso-argiloso com um padrão de plantio de 0,22 m x 0,9 m, e a colheita começou em julho. A irrigação foi feita com mini-aspersores.
Três estratégias diferentes de irrigação foram aplicadas em três parcelas experimentais:
A porcentagem de restituição da ETc (evapotranspiração da cultura) foi escolhida de modo a impor dois níveis diferentes de estresse ao longo da estação; além disso, nas teses 1 e 2, o DSS Irrigation of xFarm Technologies retornou o"Irrigation Advice" e informações sobre quando e quanto irrigar. Essas indicações representam os resultados dos modelos que levaram em conta as variáveis climáticas da fazenda, o solo, a cultura e as características da variedade.
Os sensores instalados no campo incluem a Estação Meteorológica xSense Pro (essencial para a coleta de variáveis meteorológicas contextualizadas, como temperatura, precipitação, umidade relativa, radiação solar, direção e velocidade do vento); um sensor Teros 10 de profundidade dupla (20 cm - 40 cm) por parcela (medição pontual daumidade do solo) e um sensor Teros 21 de profundidade dupla (20 cm - 40 cm) por parcela (medição pontual do potencial hídrico).
Durante a estação, além do registro constante de dados (em intervalos de 30 minutos) medidos pelos sensores instalados, as parcelas foram monitoradas de forma cadenciada e foram realizadas amostragens para o mapeamento fenológico da variedade em relação aos GDDs (Growing Degree Days) e para a avaliação da aparência e do comportamento das plantas (em es. em termos de vigor, presença de sintomas abióticos e/ou bióticos) com diferentes entradas de irrigação.
Perto da colheita, foram realizadas pesquisas para avaliar a produção e a porcentagem de resíduos/parcelas (batatas com calibre não aceito comercialmente).
O Gráfico 1 mostra astendências climáticas para 2022 registradas pela estação meteorológica localizada perto das parcelas experimentais. A precipitação ocorrida e a estimativa da evapotranspiração da cultura (ETc) acumulada em cada fase fenológica também são mostradas.
Gráfico 1. Tendência climática de 2022 em Stork (PD) com uma divisão do ano por fase fenológica. Para cada fase fenológica, são mostradas a precipitação total (mm) e a soma da Etc (mm).
Em 2022, a precipitação acumulada durante a estação de crescimento (abril a julho) foi de 97 mm em comparação com a média histórica de 400 mm nos últimos 10 anos no mesmo local e durante o mesmo período de referência. Nas fases fenológicas mais críticas do ponto de vista das necessidades hídricas, como o desenvolvimento vegetativo e o inchaço dos tubérculos, a cultura registrou altas demandas hídricas.
Gráfico 2. Dados de umidade do solo medidos pelo sensor durante a estação nas parcelas experimentais em que foram aplicadas as diferentes estratégias de irrigação. Para cada tese e para cada fase fenológica, o total de água percolada e a água em termos de irrigação e recomendação de irrigação retornada pelo DSS são informados em mm
Os suprimentos naturais muito abaixo da média e as temperaturas médias muito altas levaram à necessidade de aumentar o número de intervenções de irrigação.
O gráfico 2 mostra a tendência das medições feitas pelos sensores de umidade do solo nas várias teses. Também são mostrados os dados de percolação (soma da água percolada por fase fenológica) e a recomendação de irrigação específica para cada tese (total de água em mm simulado e depois realizado).
No final da temporada, próximo à colheita, foi feita uma série de medições nas plantas e nas parcelas, incluindo a produção total de cada tese. Alguns dos dados de fim de temporada coletados no campo e resultantes de análises preliminares são mostrados na tabela a seguir.
A partir de uma análise inicial de fim de temporada, pode-se observar que a Tese 2, realizada com o auxílio da irrigação DSS da xFarm Technologies e caracterizada por um retorno médio de 81% da Etc, levou a um aumento na produção de cerca de 80 Qli/ha quase para a mesma quantidade de água usada para irrigação em comparação com a parcela tradicional.
Essa diferença, a ser avaliada e validada durante a estação experimental de 2023, pode ser atribuída ao aumento da eficiência da irrigação possibilitado pela integração das informações do DSS de irrigação e da experiência dos técnicos. As recomendações de irrigação retornadas pelo DSS possibilitaram identificar e quantificar quando irrigar e quanta água fornecer em relação às necessidades reais da planta nas diferentes fases fenológicas.
Na Tese 1, por outro lado, a produção foi menor do que nas outras duas teses porque foi escolhido um retorno Etc médio de 60%, contra 81% e 78%, respectivamente. Isso levou a cultura ao estresse hídrico, o que afetou a produção.
Como o teste mostrou, o DSS é um importante aliado para o uso eficiente da água. Apesar dos resultados animadores do teste de campo, ainda é necessário um refinamento maior dos modelos para aumentar sua eficácia.
Portanto, na temporada de 2023, o comportamento da cultura será novamente avaliado submetendo-a a "estresses hídricos controlados" usando sensores e modelos matemáticos. Isso será crucial para apoiar a atividade de calibração e validação do DSS Irrigation, pois permite a identificação dos limites mínimo e máximo ideais de umidade do solo para a variedade específica, o estágio fenológico, a textura do solo e as características agroambientais.
O objetivo é, para a mesma produção, aumentar a eficiência do uso da água.
Isso será possível não apenas por meio da criação de experimentos de campo, graças aos quais serão coletados dados contextualizados sobre a cultura, a área e as características pedoclimáticas que permitirão "personalizar" o produto de acordo com as necessidades da fazenda e do cultivo, mas, acima de tudo, graças aos Sistemas de Apoio à Decisão, como o DSS, e ao uso de tecnologias inovadoras que apoiarão e melhorarão a tomada de decisões pelo técnico agrícola. Tudo isso disponibilizado pela plataforma xFarm com o apoio constante da equipe de pesquisa e desenvolvimento que acompanhará esse e muitos outros projetos agronômicos.
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