Um novo estudo da Michigan State University mostra como o big data e as tecnologias digitais podem ajudar os agricultores a se adaptarem melhor às ameaças - presentes e futuras - de um clima em mudança.

O estudo, publicado em Relatórios Científicos , é o primeiro a quantificar com precisão as características do solo e da paisagem e as variações espaciais e temporais de rendimento em resposta à variabilidade climática. É também o primeiro a usar big data para identificar áreas em campos individuais onde o rendimento é instável.

Entre 2007 e 2016, a economia dos EUA sofreu um impacto econômico estimado de $ 536 milhões por causa da variação de rendimento em terras agrícolas instáveis ​​causadas pela variabilidade climática em todo o meio-oeste. Mais de um quarto das áreas de cultivo de milho e soja na região é instável. Os rendimentos oscilam entre desempenho superior e inferior em uma base anual.

Bruno Basso, Professor da Fundação MSU de ciências terrestres e ambientais, e seu colega de pesquisa de pós-doutorado, Rafael Martinez-Feria, estabelecido para abordar os pilares principais do Projeto Agrícola Coordenado do Instituto Nacional de Alimentos e Agricultura, que Basso tem liderado desde 2015.

"Primeiro, queríamos saber por que - e onde - os rendimentos das safras variavam de ano para ano no cinturão de milho e soja dos EUA, "Basso disse." Próximo, queríamos descobrir se era possível usar big data para desenvolver e implantar soluções de agricultura inteligente para o clima para ajudar os agricultores a reduzir custos, aumentar a produção e limitar o impacto ambiental. "

Basso e Martinez-Feria primeiro examinaram o solo e descobriram que sozinhos, não poderia explicar suficientemente tais variações drásticas de rendimento.

“O mesmo solo teria baixo rendimento em um ano e alto rendimento no próximo, "Basso disse." Então, o que está causando essa instabilidade temporal? "

Usando uma enorme quantidade de dados obtidos de satélites, aeronave de pesquisa, drones e sensores remotos, e de fazendeiros por meio de conjuntos de sensores geoespaciais avançados presentes em muitas colheitadeiras modernas, Basso e Martinez-Feria uniram big data e expertise digital.

O que eles descobriram é que a interação entre topografia, o clima e o solo têm um impacto imenso sobre como os campos agrícolas respondem a condições climáticas extremas em áreas instáveis. Variações de terreno, como depressões, cumes e encostas, crie áreas localizadas onde a água permanece ou escorre. Aproximadamente dois terços das zonas instáveis ​​ocorrem nesses picos e depressões e o terreno controla o estresse hídrico experimentado pelas plantações.

Com dados abrangentes e tecnologia, a equipe quantificou a porcentagem de cada campo de milho ou soja no meio-oeste que é propenso a excesso ou déficit hídrico. Os rendimentos em áreas com deficiência hídrica podem ser 23 a 33% abaixo da média do campo para estações com pouca chuva, mas são comparáveis ​​à média em anos muito chuvosos. As áreas propensas ao excesso de água apresentaram rendimentos de 26 a 33% abaixo da média do campo durante os anos chuvosos.

Basso acredita que seu trabalho ajudará a determinar o futuro das tecnologias de agricultura inteligente para o clima.

"Estamos principalmente preocupados em ajudar os agricultores a ver seus campos de uma nova maneira, ajudando-os a tomar melhores decisões para melhorar o rendimento, reduzir custos e melhorar o impacto ambiental, "Basso disse." Sabendo que você tem uma área comprovadamente deficiente de água, você planejará suas aplicações de fertilizantes de maneira diferente. A quantidade de fertilizante para esta área deve ser significativamente menor do que você aplicaria em áreas do mesmo campo com mais água disponível para as plantas. "