Como os drones podem ajudar as fazendas leiteiras a gerenciar as emissões de metano
Javier Gonzalez-Rocha e Zihan Zhu seguram um drone usado para coletar amostras de ar em fazendas leiteiras. Crédito:Taylor Ruthford/UCR
As fazendas leiteiras produzem grandes quantidades de duas coisas:leite e cocô. O leite encontra seu caminho em iguarias como chocolate quente e sanduíches de queijo grelhado, mas o cocô só se acumula.
Os produtores de leite transformam a bagunça em lagoas artificiais chamadas lagoas de estrume, onde micróbios anaeróbios o decompõem em metano, um poderoso gás de efeito estufa. O metano retém 80% mais calor na atmosfera do que o dióxido de carbono, contribuindo para cerca de um quarto das mudanças climáticas até hoje. O trato digestivo da vaca também produz metano e o libera quando a vaca arrota.
Cerca de 50% do metano que a Califórnia emite vem de fazendas leiteiras. A fim de atender às metas climáticas rigorosas, o estado propôs maneiras de regular as emissões de metano dos laticínios. Mas esses esforços se deparam com um grande problema:atualmente não há uma maneira confiável para os produtores de leite medirem a quantidade de metano produzida em suas fazendas.
A quantidade de metano produzida depende do número de vacas, sua dieta, o clima e quão úmido o esterco é armazenado. As estimativas de quanto metano uma fazenda produz são, portanto, incertas. As medições feitas por satélite ou aeronave retornam as estimativas mais precisas, mas essas ferramentas são caras e nem sempre funcionam no nível de fazendas individuais.
O pós-doutorando da UC Riverside, Javier Gonzalez-Rocha, quer mudar isso. Ele está trabalhando com o professor de engenharia mecânica Akula Venkatram e a professora de ciências ambientais Francesca Hopkins para desenvolver sistemas robóticos aéreos que podem quantificar as emissões de metano diretamente sobre uma instalação de laticínios específica.
Vista aérea de uma fazenda leiteira no sul da Califórnia. Crédito:Taylor Ruthford/UCR Para atingir esse objetivo, Gonzalez-Rocha desenvolveu um novo método para extrair estimativas de velocidade do vento de distúrbios ao movimento de drones causados pelo vento. Este algoritmo foi adaptado a um sistema de "núcleo aéreo" baseado em drone desenvolvido pelo professor de engenharia ambiental Don Collins e pelo estudante de pós-graduação Zihan Zhu.
Um núcleo de ar é semelhante a um núcleo de gelo, um bloco de gelo retirado de uma geleira que pode revelar mudanças na composição atmosférica ao longo do tempo. Ao combinar a velocidade do vento e os recursos de medição do núcleo do ar, os drones podem ajudar a detectar, localizar e estimar as emissões de metano em escalas espaciais finas, de outra forma difíceis de resolver usando técnicas padrão de medição de vento e composição do ar. A capacidade dos drones de pairar e manobrar em ambientes restritos, onde é difícil operar aeronaves convencionais de asa fixa, também oferece novas possibilidades para obter observações direcionadas de gases de efeito estufa na baixa atmosfera.
O trabalho liderado por Gonzalez-Rocha e Zhu em breve produzirá novas descobertas abordando a confiabilidade das medições atmosféricas baseadas em drones em comparação com os sensores convencionais de vento e composição do ar.
Gonzalez-Rocha está testando os drones no local de operações agrícolas da UCR e em fazendas leiteiras na Califórnia, onde os está usando para medir as concentrações de metano em diferentes distâncias a favor do vento das fontes de emissão. Compreender como as concentrações de metano variam em diferentes locais a favor do vento é fundamental para quantificar as fontes de emissão.
Embora as técnicas desenvolvidas por Gonzalez-Rocha e Zhu estejam em estágio inicial, ainda há um grande potencial para melhorar a precisão das medições baseadas em drones. O trabalho em andamento está explorando um sistema de núcleo de ar com várias entradas para amostrar a composição do ar em várias alturas simultaneamente à medida que o drone se move por uma pluma de metano. Os pesquisadores acreditam que estão no caminho certo para os agricultores usarem essa tecnologia nos próximos 5 a 10 anos.