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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 [email protected]
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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.
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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
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• “ 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
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• 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!
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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:
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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.
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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”).
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• 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)
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• 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)
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Desafios dos modelos de MOS
• Incorporar avanços recentes:
– Saturação de C;
– Frações mais recalcitrantes (black char)
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Fluxograma Geral do Modelo Century
Parton et al., 1987
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Century – Aplicãção em Ibirubá, RS
Tornquist et al, 2009
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DayCent - Gases
Del Grosso et al. 2001.
Century +
Del Grosso et al, 2002
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Schenato, UFRGS, 2013
DayCent - Gases de N
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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
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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
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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.
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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).
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Exemplo de usos da modelagem
Iowa Daily Erosion Project (2013), que disponibiliza na Internet estimativas diárias de precipitação, enxurrada e erosão potencial.
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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)
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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.
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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
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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
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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.
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