Mapeamento dos níveis de calcário do solo brasileiro:impactos na agricultura

• Processo: 24/20787-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: José Alexandre Melo Demattê
• Beneficiário: Miguel Palacio Pelaez Carvalho Neto
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Segurança alimentar
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultural Decision Support | Food Security | Lime Requirement Mapping | pedometrics | soil fertility | Agricultural Decision Support

Resumo

O pH do solo é uma das propriedades mais importantes, pois regula a absorção de nutrientes pelas plantas. Especificamente no Brasil, ele representa uma restrição significativa aos rendimentos das culturas, tornando necessária a aplicação de calcário para melhorar a fertilidade do solo. Este projeto tem como objetivo desenvolver mapas detalhados de necessidade de calcário para o Brasil, indicando as quantidades necessárias para camadas de solo de até 100 cm de profundidade. Nossa hipótese é que mapas gerados por aprendizado de máquina para parâmetros-chave do solo possam ser combinados para prever a necessidade de calcário com precisão comparável aos métodos empíricos tradicionais. Esta abordagem promete soluções rápidas, precisas e econômicas para os desafios agrícolas do Brasil, oferecendo informações valiosas para os tomadores de decisão.O projeto gerará mapas dos principais parâmetros do solo - Cálcio (Ca²¿), Magnésio (Mg²¿), Potássio (K¿), Hidrogênio (H¿), Alumínio (Al³¿) e pH - usando o modelo Random Forest (RF) em um ambiente integrado do Google Earth Engine e Google Colab. Esses mapas de parâmetros serão utilizados em fórmulas empíricas de necessidade de calcário (LR) por meio de álgebra de mapas para criar mapas de LR espacialmente explícitos. O desempenho do modelo será avaliado por meio de validação cruzada de 10 divisões, usando as métricas de coeficiente de determinação (R²), erro quadrático médio (RMSE) e a razão de desempenho pela distância interquartil (RPIQ). Este tipo de trabalho está alinhado à visão da FAO, onde "não podemos gerenciar se não conhecemos". Os resultados esperados incluem mapas precisos e detalhados de necessidade de calcário que aprimorarão as práticas de manejo do solo em todo o Brasil, abordando de forma eficaz os problemas de fertilidade e apoiando a eficiência agrícola em nível nacional