Previsão da fertilidade do solo com base em modelagem de entradas e saídas do sistema solo-clima-planta

• Processo: 17/07786-0
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de abril de 2018 - 31 de maio de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Convênio/Acordo: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Leonardo Afonso Angeli Menegatti
• Beneficiário: Leonardo Afonso Angeli Menegatti
• Empresa: InCeres Desenvolvimento de Software e Processamento de Dados S/A
• Município: Piracicaba
• Pesquisadores principais: Michel Rudan Isaias Vargas ; Renan Monteiro Pinto Neto ; Sergio Silva Ferreira ; WILSON RODRIGO PATRICIO FERREIRA
• Pesq. associados: José Paulo Molin ; Rafael Otto
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/17283-9 - Previsão da fertilidade do solo com base em modelagem de entradas e saídas do sistema solo-clima-planta, BP.TT; 18/10777-6 - Previsão da fertilidade do solo com base em modelagem de entradas e saídas do sistema solo-clima-planta, BP.TT; 18/06261-4 - Previsão da fertilidade do solo com base em modelagem de entradas e saídas do sistema solo-clima-planta, BP.TT; 18/06808-3 - Previsão da fertilidade do solo com base em modelagem de entradas e saídas do sistema solo-clima-planta, BP.TT
• Assunto(s): Geoestatística Agricultura de precisão Fertilidade do solo Nutrição vegetal Ciclagem de nutrientes

Resumo

A dinâmica dos nutrientes nos solos vem sendo estudada por diversos autores ao longo dos anos e muito conhecimento tem sido acumulado. Ao mesmo tempo, a quantidade de informações edafoclimáticas das áreas agrícolas do Brasil vem crescendo. A análise de solo é a ferramenta mais utilizada para medir a fertilidade do solo e recomendar a aplicação de corretivos e de fertilizantes para obtenção de altos potenciais produtivos. O objetivo deste projeto de pesquisa aplicada e construção de um aplicativo é utilizar as informações acumuladas para prever a fertilidade e a disponibilidade de nutrientes, de uma dada área, a partir de um diagnóstico inicial e da modelagem das entradas e saídas dos nutrientes no sistema. A metodologia inclui fatores climáticos e faz uso de técnicas de Big Data e Machine Learning para melhorar os modelos. O benefício direto da solução é aumentar a longevidade das amostragens de solo e permitir o seu uso em recomendações assertivas por maior período de tempo. Os nutrientes enfocados neste projeto são: Cálcio (Ca); Magnésio (Mg); Fósforo (P); e Potássio (K). A modelagem da dinâmica desses nutrientes nos solos considera: as entradas de nutrientes a partir de fertilizações e de culturas de inverno; e o material de origem do solo. Avaliações sobre a exportação, a lixiviação e o escoamento superficial de nutrientes serão utilizadas para estimar o balanço dos nutrientes e a previsão da fertilidade do solo. Com a estimativa da fertilidade do solo, será possível haver a integração com o sistema de recomendação, considerando-se as necessidades das plantas, para que possam atingir o alvo de produtividade almejado. O aplicativo, com base em sua modelagem, irá gerar recomendações para a correção do solo e a aplicação de fertilizantes nas culturas. Também, irá gerar relatórios para aquisição de insumos. (AU)