Inteligência artificial na química temporal dos solos brasileiros: impactos na agricultura sustentável e socioeconômica para cenários passados, presentes e futuros

• Processo: 25/02264-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2029
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: José Alexandre Melo Demattê
• Beneficiário: Gabriel Pimenta Barbosa de Sousa
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Geotecnologias Mudança climática Sensoriamento remoto Mapeamento digital Mapeamento do solo Produtividade Agricultura sustentável Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de baixo carbono | mapeamento digital de solos | Mudanças Climáticas | Produtividade | Saúde do Solo | Sensoriamento Remoto | Geotecnologias

Resumo

O solo é um componente essencial do ciclo global de gases de efeito estufa (GEEs), desempenhando papel crucial na sustentabilidade ambiental e na produtividade agrícola. A dinâmica de atributos químicos, como o carbono (C) e o pH, influencia diretamente tanto a emissão, quanto a mitigação de GEEs, além de impactar a fertilidade do solo e a eficiência do manejo agrícola. No Brasil, com sua ampla área de produção agrícola, compreender a distribuição espaço-temporal desses atributos é fundamental para implementar práticas sustentáveis, otimizar a produtividade e desenvolver políticas públicas alinhadas à segurança alimentar e à mitigação dos impactos climáticos. Este projeto tem como objetivo mapear a distribuição espaço-temporal 2.5D dos atributos químicos dos solos brasileiros com resolução detalhada para as camadas de 0-5, 5-15, 15-30, 30-60 e 60-100 cm de profundidade, avaliando sua influência nas emissões de GEEs. Além disso, será idealizada uma API para visualizar a dinâmica do pH do solo, com foco em sua relação com a disponibilidade de nutrientes e os processos associados aos GEEs. Três abordagens de mapeamento serão testadas: 1) calibração e validação de modelos específicos para cada período; 2) calibração baseada no período recente (2019-2024), aplicada a outros intervalos; e 3) calibração de um modelo único para prever múltiplos períodos. As análises integrarão covariáveis estáticas (atributos físicos do solo e relevo) e dinâmicas (clima, uso e cobertura do solo, índices de vegetação e frequência de exposição do solo), derivadas de sensoriamento remoto. Para projeções futuras, os modelos utilizarão covariáveis simuladas em diferentes cenários climáticos. Os mapas finais serão validados com dados existentes e pontos de amostragem. Espera-se gerar e disponibilizar mapas inéditos, com intervalos de 5 anos entre 1984 e 2023, e de 20 anos entre 2021 e 2100, cobrindo todo o território brasileiro. A API desenvolvida permitirá interpretar a dinâmica do pH e sua influência na regulação química do solo e na emissão de GEEs. Esses resultados promoverão uma compreensão integrada dos processos que conectam os atributos químicos do solo às emissões de GEEs, auxiliando no desenvolvimento de práticas agrícolas mais eficientes e na formulação de políticas públicas voltadas à agricultura de baixo carbono e à mitigação das mudanças climáticas. (AU)