Estudos da Embrapa propõem novos modelos para melhorar a contabilização de carbono em áreas agrícolas
Pesquisadores da Embrapa desenvolvem modelos que permitem estimar a densidade do solo e otimizar o monitoramento do carbono.
Modelos de estimativa de densidade do solo e o impacto no monitoramento de carbono
A densidade do solo é uma variável crucial para calcular o estoque de carbono, especialmente em áreas agrícolas. Pesquisadores da Embrapa Meio Ambiente, em colaboração com instituições parceiras, desenvolveram novos modelos que permitem estimar essa densidade sem a necessidade de amostragem intensiva em campo. Essa inovação é fundamental para o monitoramento eficaz do carbono no solo, especialmente em áreas de grãos no Brasil.
Avanços na pesquisa sobre a densidade do solo
O estudo analisou mais de 8 mil amostras de solo coletadas em 47 propriedades rurais na região Centro-Sul do Brasil, que é responsável por cerca de 85% da produção agrícola nacional, incluindo culturas como soja e milho. Com base nessas amostras, os pesquisadores testaram 33 funções disponíveis na literatura e desenvolveram quatro novas funções de pedotransferência (FPTs) específicas para as condições tropicais do Brasil. Essas funções permitem estimar a densidade do solo a partir de atributos como teor de carbono, areia, silte e argila.
Importância da densidade do solo na contabilidade de carbono
A densidade do solo é um dos maiores depósitos globais de carbono, contabilizando cerca de 1.505 gigatoneladas até um metro de profundidade. A adoção de práticas agrícolas sustentáveis, como o plantio direto, pode sequestrar até 0,95 Gt de carbono por ano, representando uma parte significativa das emissões humanas desde a Revolução Industrial. Contudo, a determinação da densidade em campo ainda se apresenta como um desafio, exigindo procedimentos trabalhosos e demorados.
Funções de pedotransferência: uma solução viável
As funções de pedotransferência desenvolvidas na pesquisa oferecem uma alternativa viável para a quantificação do estoque de carbono. O estudo demonstrou que as funções F36 e F37 apresentaram alto desempenho, com índices de brilho entre os valores previstos e medidos variando de 0,74 a 0,81, além de um erro médio inferior a 0,1. Isso mostra que essas funções podem estimar a densidade do solo com precisão, especialmente em camadas mais profundas, que são menos afetadas pelo manejo agrícola.
Implicações para projetos de carbono
A aplicação dessas FPTs pode reduzir custos e facilitar o monitoramento de carbono, um passo crucial para a geração de créditos de carbono. A pesquisa sugere que os erros nas estimativas são pequenos em comparação com as taxas médias de sequestro de carbono em sistemas agrícolas brasileiros. Por exemplo, em um projeto de cinco anos, a subestimação do estoque final pelo modelo F37 seria inferior a 7%.
Conclusão e futuro do monitoramento de carbono
Os resultados do estudo indicam que o uso de funções baseadas em dados regionais é uma estratégia confiável para a quantificação do carbono do solo. O desenvolvimento de modelos regionais, calibrados com dados locais, é essencial para aumentar a escalabilidade e reduzir os custos finais dos projetos de monitoramento. A pesquisa, que é parte do projeto PRO Carbono em parceria com a Bayer Crop Science, representa um avanço significativo na contabilidade do carbono em áreas agrícolas e pode contribuir para o refinamento de políticas climáticas no Brasil.
