A agricultura contribui com 70% das emissões totais de óxido nitroso (N ₂ O), um gás poluente potente e culpado pelo buraco na camada de ozônio. A raiz deste problema está no uso generalizado de fertilizantes químicos, como ureia e nitrato de amônio. Uma vez que esses produtos tenham sido usados ​​no solo para as plantações, uma parte deles é perdida na forma de N ₂ O, que vai diretamente para a atmosfera. O problema da poluição dos fertilizantes é agravado com o aumento crescente da demanda por alimentos que requerem esses fertilizantes para atingir uma produção agrícola lucrativa.

A indústria continua em busca de fórmulas que reduzam essa poluição sem afetar negativamente a produção. No entanto, ele se depara com um problema central. A emissão de poluentes de fertilizantes é muito difícil de prever, pois depende de fatores de difícil controle, como umidade, temperatura, atividade de microrganismos no solo e variabilidade de tempo e espaço, entre outros. Se uma estimativa realista das emissões desses poluentes não puder ser feita, é difícil propor estratégias para reduzir essas emissões.

Um grupo de pesquisa internacional, incluindo o pesquisador da Universidade de Córdoba Antonio Rafael Sánchez Rodríguez, estudou diferentes métodos de previsão matemática para medir as emissões de poluentes de fertilizantes, como ureia e nitrato de amônio, para descobrir qual fornece dados que mais se assemelham à realidade. Esta pesquisa é apoiada pelo Centro Virtual Conjunto do Reino Unido-China para Agronomia de Nitrogênio Melhorada (CINAg) e membros de universidades no Reino Unido, Portugal, Austrália e Espanha participaram. Entre eles está o pesquisador britânico Ute Skiba, que colabora com o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) para reduzir os fatores de emissão dos poluentes usados ​​na agricultura.

Para encontrar um método mais eficiente, a equipe de pesquisa testou e comparou dois modelos estatísticos. O primeiro, conhecido como método bayesiano, é baseado na probabilidade e fornece resultados dentro de uma faixa de valores que permite inferir resultados possíveis. O segundo, o método trapezoidal, é mais amplamente utilizado, mas não é capaz de prever a variabilidade dos fatores de emissão, uma vez que estima que a produção de emissões seja linear, o que não é realmente o caso. As emissões dependem de muitos fatores e as mudanças em cada um afetam as reações que estão envolvidas na emissão de gases poluentes.

O experimento ocorreu em quatro campos experimentais no Reino Unido. Os fertilizantes foram aplicados na forma de nitrato de amônio, ureia e um terceiro tipo que era uma mistura de ureia e um potencial inibidor de urease, que minimiza as emissões de amônia, mas, de acordo com vários estudos, aumenta a emissão de outro poluente, N ₂ O.

Os resultados mostram que N ₂ As emissões de O foram maiores quando o nitrato de amônio foi usado, em comparação com o uso de uréia. Além disso, o uso do inibidor não apresentou diferenças significativas neste sentido. A pesquisa conclui que o método Bayesiano oferece previsões mais realistas sobre as emissões de óxido nitroso, e, portanto, é de grande utilidade na escolha de estratégias mais sustentáveis ​​para a agricultura.

Em sua condição atual, o método bayesiano se limita aos casos em que a fertilização produz um pico de emissões seguido de uma grande queda. Contudo, Da mesma forma, é mais útil do que os métodos tradicionais na escolha de uma estratégia de fertilização que emita menos gases poluentes na atmosfera. De agora em diante, este grupo de pesquisa tentará aplicar este método para medir também as emissões de fertilizantes de nitrogênio orgânico.