Traduzido de Science Daily
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Com as ameaças de escassez de água complicando a necessidade de alimentar uma crescente população mundial, é mais importante do que nunca conseguir a irrigação adequada das lavouras. A irrigação excessiva pode esgotar os suprimentos locais de água e levar ao escoamento poluído, enquanto a irrigação insuficiente pode levar a rendimentos agrícolas abaixo do ideal. No entanto, poucos agricultores usam ferramentas científicas para ajudá-los a decidir quando e quanto regar suas plantações.
Um novo estudo liderado pela Universidade de Illinois identifica obstáculos e soluções para melhorar a produtividade e a adoção de ferramentas para apoiar as decisões de irrigação em escala de campo.
“Queríamos oferecer nossa perspectiva sobre como alcançar a irrigação de precisão em escala de campo com as tecnologias mais recentes e avançadas em coleta de dados, estresse hídrico em plantas, modelagem e tomada de decisão”, disse Jingwen Zhang, pesquisador pós-doutorado no Departamento de Natural Recursos e Ciências Ambientais (NRES) em Illinois e autor principal do artigo em Cartas de investigação ambiental.
Zhang diz que muitos agricultores confiam nas regras práticas tradicionais, incluindo observação visual, calendários de safra e o que os vizinhos estão fazendo, para decidir quando e quanto regar. Existem dados melhores e tecnologias mais avançadas para ajudar a tomar essas decisões, mas eles não estão sendo usados em todo o seu potencial.
Por exemplo, alguns campos são equipados com sensores de umidade do solo ou câmeras que detectam mudanças na aparência das culturas, mas não são suficientes para fornecer informações precisas sobre todos os campos. Os satélites podem monitorar a vegetação do espaço, mas a resolução espacial e temporal das imagens de satélite costuma ser muito grande para ajudar a tomar decisões em escala de campo.
Kaiyu Guan, professor assistente do NRES, professor da Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications e líder do projeto no estudo, foi pioneiro em uma maneira de mesclar dados de satélite de alta resolução e alta frequência em um produto integrado de alta resolução. temporal para ajudar a rastrear as condições do solo e das plantas.
“Com base na tecnologia de fusão de sensoriamento remoto e modelagem avançada, podemos ajudar os agricultores a obter uma solução totalmente escalável remotamente”, diz ele. “Isso é poderoso. Pode ser uma tecnologia potencialmente revolucionária para os agricultores, não apenas nos Estados Unidos, mas também para os pequenos agricultores nos países em desenvolvimento.”
Com a moderna tecnologia de satélite e o modelo de fusão da Guan, a aquisição de dados não será um fator limitante em futuros produtos de irrigação de precisão. Mas ainda é importante definir adequadamente o estresse hídrico das plantas.
Historicamente, as decisões de irrigação eram baseadas somente nas medições de umidade do solo. O grupo de Guan recentemente apelou à indústria agrícola para redefinir a seca, não apenas com base na umidade do solo, mas sua interação com a seca atmosférica.
“Se considerarmos o continuum solo-planta-atmosfera como um sistema, refletindo tanto o suprimento de água do solo quanto a demanda de água atmosférica, podemos usar essas métricas centradas nas plantas para definir o estresse hídrico da planta para iniciar a irrigação”, disse Zhang. “Novamente, se usarmos nossos métodos de fusão de dados e modelagem baseada em processos, podemos obter irrigação de precisão com altíssima precisão e também alta resolução.”
Os pesquisadores também analisaram os desafios relacionados à adoção pelos agricultores de ferramentas de apoio à decisão existentes. Como os produtos atuais são baseados em fontes de dados abaixo do ideal, Guan diz que os produtores estão relutantes em mudar dos métodos tradicionais de regras para ferramentas que podem não ser muito mais confiáveis. Interfaces de usuário não intuitivas, privacidade de dados e tempo inflexível agravam o problema.
Trenton Franz, professor associado da Universidade de Nebraska-Lincoln (UNL) e co-autor, diz que os agricultores serão mais propensos a adotar ferramentas de decisão de irrigação de precisão se forem precisas em escala de campo, flexíveis e fáceis de usar. Sua equipe e a de Guan estão trabalhando em tecnologias para atender a essa necessidade e testando ativamente a tecnologia em campos irrigados em Nebraska. Isso inclui a participação com Daran Rudnick, professor assistente da UNL e co-autor do estudo, no programa UNL Testing Ag Performance (TAPS), que se concentra na adoção de tecnologia e educação para produtores em toda a região.
“Estamos bem próximos. Temos dados de evapotranspiração em tempo real e estamos adicionando o componente de umidade do solo e o componente de irrigação. Provavelmente em menos de um ano isso será lançado como um protótipo e poderá ser testado na comunidade agrícola.” Guan diz.
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