Práticas estratégicas para mitigação das emissões de gases de efeito estufa em sistemas de pastagem do sudeste brasileiro

• Processo: 19/24512-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Pastagens e Forragicultura
• Pesquisador responsável: Paulo Henrique Mazza Rodrigues
• Beneficiário: Willian Lucas Bonani
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/20084-5 - Práticas estratégicas para mitigação das emissões de gases de efeito estufa em sistemas de pastagem do Sudeste brasileiro, AP.PFPMCG.TEM
• Assunto(s): Agrossilvicultura Pecuária sustentável Pastagens Gases do efeito estufa Emissão de gases Estoque de carbono Carbono no solo Prevenção e mitigação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: brachiaria | Emissão de Gases de Efeito Estufa | estoque de carbono | integração lavoura-pecuária-floresta | Panicum | qualidade de forragem | Multidisciplinar

Resumo

A intensificação da pecuária e a integração dos sistemas pecuários resultam em melhor desempenho animal e efeitos benéficos ao meio ambiente, por meio de reduções nas emissões de GEE, quando expressas por unidade de produto (carne ou leite). Esse experimento tem como objetivo investigar os efeitos da intensificação dos sistemas de produção animal, incluindo a integração, nas plantas (caracterização da produção e dos componentes das plantas), animais (desempenho, qualidade do produto e ecossistema ruminal) e meio ambiente (emissões de GEE, dinâmica da matéria orgânica do solo). Dessa forma, este projeto permitirá apontar quais, dentre os sistemas mais produtivos disponíveis, têm maior potencial para mitigar GEE e aumentar o estoque de C do solo. O experimento será realizado na Embrapa Pecuária Sudeste, em São Carlos, SP, Brasil, durante dois anos consecutivos. Os tratamentos serão compostos por cinco sistemas de pastejo diferentes, como segue: 1) pastagem degradada (PD), 2) pastagem recuperada com moderada taxa de ocupação (SML); 3) pastagem de sequeiro com alta taca de ocupação (SAL); 4) sistema pecuária-floresta com moderada taxa de ocupação (IPF) e 5) pastagem irrigada com alta taxa de lotação (IAL), todos conduzidos em duas áreas experimentais. As pastagens no tratamento PD serão manejadas sob pastejo contínuo e não serão fertilizadas. Os demais tratamentos serão em pastagem rotativas em ciclos de pastejo de 36 dias e com níveis de adubação distintos para cada um dos sistemas. Serão utilizados seis animais experimentais em cada tratamento por ano: dois para coleta de dados de fermentação ruminal (animais canulados); dois para medições de produção entérica de metano (técnica SF6 - hexafluoreto de enxofre - traçador) e dois para avaliação de desempenho. Um número variável de animais "não experimentais" será usado para ajustar a taxa de lotação usando a técnica "Put and take". Durante o período experimental será quantificado o desempenho produtivo e de qualidade da pastagem em todos os ciclos experimentais. O número de animais em cada tratamento e seu peso serão monitorados para permitir estimativas da taxa de lotação (U.A por ha), desempenho médio dos animais (kg de ganho de peso vivo por dia) e produtividade (kg de peso vivo por ha). Nas diferentes estações do ano, durante os dois anos experimentais será avaliada a emissão do metano dos animais pela técnica do SF6. O período experimental compreenderá dois anos consecutivos e, excluindo os dados pós-abate e a caracterização do solo, todas as variáveis serão coletadas durante dois períodos do ano (estação chuvosa e seca). As unidades de pastejo (algumas com número diferente de piquetes) serão consideradas as unidades experimentais dos dados obtidos por área e os animais serão as unidades experimentais dos dados obtidos por animal. Os dados serão analisados estatisticamente de acordo com o procedimento PROC MIXED utilizando o SAS 9.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC, EUA). Antes da análise, os dados serão analisados quanto à presença de informações díspares ("outliers") e normalidade de resíduos (Shapiro-Wilk). Quando a suposição de normalidade não for aceita, a transformação logarítmica ou a raiz quadrada será testada. (AU)