UTILIZAÇÃO DO MODELO CENTURY NA SIMULAÇÃO DOS …§ões-Teses/Teses/2012... · climas e solos das regiões temperadas. Para verificação de seu desempenho em regiões e solos

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA

Programa de Pós - Graduação em Agricultura Tropical

UTILIZAÇÃO DO MODELO CENTURY NA SIMULAÇÃO DOS ESTOQUES DE CARBONO DO SOLO SOB DIFERENTES

USOS E MANEJOS DE SOLOS SOB CERRADO NA REGIÃO SUDESTE DE MATO GROSSO

SUSAN DIGNART FERRONATO

CUIABÁ – MT

2012

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UTILIZAÇÃO DO MODELO CENTURY NA SIMULAÇÃO DOS ESTOQUES DE CARBONO DO SOLO SOB DIFERENTES

USOS E MANEJOS DE SOLOS SOB CERRADO NA REGIÃO SUDESTE DE MATO GROSSO

SUSAN DIGNART FERRONATO Engenheira Agrônoma

Orientador: Prof. Dr. Eduardo Guimarães Couto

Co-orientadora: Profª. Drª. Oscarlina Lúcia dos Santos Weber

Tese apresentada à Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária da Universidade Federal de Mato Grosso, para obtenção do título de Doutor em Agricultura Tropical.

CUIABÁ – MT

2012

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FICHA CATALOGRÁFICA

F396u Ferronato, Susan Dignart. Utilização do Modelo Century na Simulação dos Estoques de Carbono do Solo Sob Diferentes Usos e Manejos de Solos Sob Cerrado na Região Sudeste de Mato Grosso./ Susan Dignart Ferronato Cuiabá: UFMT, 2012. 135 fls. Tese – Doutorado em Agricultura Tropical - UFMT. Orientador: Prof. Dr. Eduardo Guimarães Couto Co-orientadora: Profª. Drª Oscarlina Lúcia dos Santos Weber 1.Matéria Orgânica do Solo. 2.Pastagem. 3.Soja-Milho. 4.Algodão. 5.Century Ecosystem Model. 6.Savana Tropical. I.Título. CDU 63

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3

Entrega o teu caminho ao Senhor, confia nele e o mais ele fará.

Salmos 37:5

Se o Senhor Deus não edificar a casa, não adianta construí-la. Se o Senhor

não proteger a cidade, não adianta os guardas ficarem vigiando. Não adianta

trabalhar demais para ganhar o pão, levantando cedo e deitando tarde, pois é

Deus quem dá o sustento aos que ele ama, mesmo quando estão dormindo.

Salmos 127:1, 2

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Aos meus pais Dingeman (in memoriam) e Ida Rijsdijk, que me estimularam,

ofereceram oportunidades de aprendizado e buscaram desenvolver valores

para um mundo melhor.

Ao meu esposo Alessandro Ferronato, um mundo de amor, paciência,

companheirismo e carinho.

Aos meus filhos Cássio, Maya, Cristina, Samantha e Lara, com quem tenho o

privilégio de partilhar a vida.

Dedico...

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AGRADECIMENTOS

A Deus, pela vida, sustento e oportunidades que coloca em meu caminho;

À minha família, por ser minha alegria, força e estímulo, mesmo nos momentos

que me pareceram difíceis;

Aos Professores Doutores Eduardo Guimarães Couto e Oscarlina Lúcia dos

Santos Weber, pela orientação e apoio ao longo desta jornada;

Ao Professor Dr. Carlos Eduardo Pellegrino Cerri, pelos valiosos ensinamentos,

sugestões e acolhimento, sem os quais este trabalho não seria possível;

Aos colegas Jader José de Campos (companheiro a todo o momento), Ana

Carla Stieven, Franciele Caroline A. Valadão, Lorena Tavares, Everton Oliveira,

pelos momentos de esforço conjunto que se transformaram em amizade e

carinho.

Aos colegas e servidores do Programa de Pós-Graduação em Agricultura

Tropical que muito contribuíram para meu crescimento pessoal e profissional;

Ao CNPq, pela oportunidade de capacitação através do Projeto “Casadinho”;

À Fapemat, pelo financiamento da pesquisa e concessão de bolsa;

Ao proprietário, gerente e trabalhadores da Fazenda Mourão I, pela gentil

disposição das áreas e suporte às atividades de campo;

Aos laboratórios, técnicos e professores associados ao Programa de Pós-

Graduação em Agricultura Tropical, pelo suporte para o desenvolvimento dos

trabalhos;

A todas as pessoas que contribuíram direta ou indiretamente para realização

deste trabalho;

Meus mais sinceros agradecimentos.

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UTILIZAÇÃO DO MODELO CENTURY NA SIMULAÇÃO DOS ESTOQUES DE CARBONO DO SOLO SOB DIFERENTES USOS E MANEJOS DE SOLOS SOB CERRADO NA REGIÃO SUDESTE DE MATO GROSSO

RESUMO - Considerando a importância da matéria orgânica nas funções

químicas, físicas e biológicas do solo, bem como sua contribuição no ciclo

biogeoquímico do carbono, este estudo teve como objetivo avaliar o efeito de

diferentes usos e manejos do solo na dinâmica da matéria orgânica, com a

utilização de um modelo de simulação. O Century Ecosystem Model,

desenvolvido para investigações de ecossistemas e inicialmente utilizado em

pastagens nativas dos EUA, foi aperfeiçoado e testado para florestas e cultivos

anuais. Contudo, suas validações têm sido conduzidas principalmente em

climas e solos das regiões temperadas. Para verificação de seu desempenho

em regiões e solos tropicais, foram selecionados cinco sistemas para o estudo

- vegetação nativa, sucessão soja-milho, duas sucessões de algodão e

pastagem - em que foram determinados a textura, a densidade e os teores

de carbono e nitrogênio totais, carbono da biomassa microbiana e das frações

granulométricas do solo para cálculo dos estoques. Os estoques estimados

foram comparados com os simulados pelo modelo, sendo encontrado um

coeficiente de correlação (r) de 0,68 para o carbono e de 0,69 para o nitrogênio

e eficiência da modelagem de 0,36 para o carbono e -0,41 para o nitrogênio. O

baixo valor da eficiência está relacionado com o fato de não haver

correspondência entre os compartimentos de carbono do modelo (Lento e

Passivo) com os resultados do fracionamento físico granulométrico, bem como

com a tendência do modelo em superestimar os estoques para solos com alto

teor de argila. O ajuste dos parâmetros que regulam o efeito do teor de argila

na decomposição da matéria orgânica e a aferição das dimensões dos

compartimentos para solos tropicais são fundamentais para reduzir as

incertezas acerca do desempenho do modelo.

Palavras-chave: matéria orgânica do solo, pastagem, soja-milho, algodão,

Century Ecosystem Model, savana tropical.

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CENTURY MODEL USE IN SIMULATION OF SOIL CARBON STOCKS IN DIFFERENT LAND USES AND SOIL MANAGEMENTS IN THE SOUTHEAST

REGION OF MATO GROSSO SAVANNAH

ABSTRACT - Considering the role of organic matter in chemical functions,

physical and biological soil properties as well as its contribution to the carbon

biogeochemical cycling, this study aimed to evaluate the effect of different land

uses and management practices on soil organic matter dynamics, using a

simulation model. The Century Ecosystem Model, developed for investigations

of ecosystems and native pastures initially used in the U.S., has been refined

and tested for annual crops and forests. However, validations have been

conducted primarily in climates and soils of temperate regions. To verify its

performance in regions and tropical soils, five systems were selected for the

study (native vegetation, soybean-corn succession, two cotton successions and

pasture), where it was determined the texture, density and concentration of total

carbon and nitrogen, microbial biomass total carbon and soil fractions to

calculate the stocks. Stocks estimate were compared with those simulated by

the model, found a correlation coefficient (r) of 0.68 and modeling efficiency of

0,36. The low value of efficiency is related to the fact that there was no

correspondence between the compartments of the conceptual model (slow and

passive) with the results of the physical particle size fractionation, as well as the

tendency to overestimate the model stocks for soils with high clay content. The

parameters governing the effect of clay content in organic matter decomposition

and measurement compartment dimensions for tropical soils are essential to

reduce uncertainties about the performance of the model

Keywords: soil organic matter, pasture, tropical savanna, soybean-corn,

cotton.

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LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1. Localização da área de estudo, com os sistemas destacados em vermelho: Pastagem (S1), sucessão de soja/milho safrinha (S2), sucessão de algodão/milheto (S3), cerrado stricto sensu (S4) e sucessão de algodão/soja/milho safrinha (S5). ..................................................................... 28FIGURA 2. Imagens dos sistemas de uso na área de estudo: sucessão soja/milho safrinha (A), sucessões de algodão/soja/milho safrinha e algodão/milheto (B), pastagem (C) e Cerrado stricto sensu (D). ...................... 29FIGURA 3. Médias mensais da temperatura máxima, mínima e da precipitação em Campo Verde – MT. ................................................................................... 30FIGURA 4. Ambiente do Century Ecosystem Model, com as relações entre os aplicativos. Adaptado de Metherell et al. (1993) ............................................... 37FIGURA 5. Esquema geral do Century. Fonte: Parton et al. (2001). ............... 38FIGURA 6. Valores simulados e observados de estoque de carbono nos compartimentos de vegetação nativa (Cerrado stricto sensu). ......................... 51FIGURA 7. Valores simulados de estoques de carbono total para os sistemas S3 e S5, valores observados na bibliografia e neste estudo. ........................... 56FIGURA 8. Valores simulados de estoques de carbono em solos sob vegetação de cerrado, com incrementos no teor de argila e valores de estoques reportados pela bibliografia. ............................................................................. 56FIGURA 9. Valores simulados de estoques de carbono total para os sistemas S3 e S5 em solo com 39% de argila, valores observados na bibliografia e nesse estudo. ............................................................................................................. 57FIGURA 10. Valores simulados de estoques de carbono total para os sistema S2, valores observados na bibliografia e nesse estudo. .................................. 62FIGURA 11. Relação entre a adição de carbono oriundo de fezes de bovinos e os estoques de carbono do solo, em simulação com o modelo Century .......... 66FIGURA 12. Valores simulados de estoques de carbono total para os sistema S1, valores observados na bibliografia e nesse estudo ................................... 68FIGURA 13. Valores simulados do compartimento ativo desde o equilíbrio até a data de coleta, em todos os sistemas. ............................................................. 73FIGURA 14. Valores simulados de carbono ativo do solo e os valores de biomassa microbiana (BMS), o dobro da biomassa microbiana (BMSx2) e o triplo da biomassa microbiana (BMSx3). .......................................................... 75

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FIGURA 15. Valores simulados de carbono lento, de resíduos do solo e os valores medidos da fração associada à areia, obtida no fracionamento físico-granulométrico. ................................................................................................. 78FIGURA 16. Simulação de cenários para conversão de uso da pastagem atual para plantio direto com sucessão de soja, milho, braquiária (A); soja, milho braquiária e um ciclo de algodão (B); dois ciclos de algodão milheto depois soja e milho (C); milheto algodão, soja, milho braquiária, algodão (D), no sistema S1. .. 83FIGURA 17. Simulação de cenários para conversão de uso da área de pastagem atual para integração lavoura-pecuária com sucessão de soja, milho, pastagem (A) e soja, milho pastagem, algodão (B) no sistema S1. ................. 84FIGURA 18. Simulação da conversão de vegetação nativa para pastagem com pastejo contínuo, sem reforma e sem manutenção no sistema S1. ................. 85FIGURA 19. Valores simulados para pastagem sem reforma e manutenção, comparados com valores reportados na bibliografia. ....................................... 86FIGURA 20. Simulação de cenários para conversão de uso de pastagem degradada para plantio direto com sucessão de soja, milho, braquiária (A); soja, milho braquiária e um ciclo de algodão (B); dois ciclos de algodão milheto depois soja e milho (C); milheto algodão, soja, milho braquiária, algodão (D), no sistema S1. ....................................................................................................... 87FIGURA 21. Simulação de cenários para conversão de uso de uma pastagem degradada para integração lavoura-pecuária com sucessão de soja, milho, pastagem (A) e soja, milho pastagem, algodão (B), no sistema S1. ................ 88FIGURA 22. Simulação de cenários para reforma de pastagem degradada no sistema S1: reforma com gradagem, adubação de correção e adubação de manutenção (A); reforma com gradagem e adubação de correção a cada 5 anos (B); reforma com gradagem, correção, produção de soja e milho e adubação de manutenção (C); reforma com gradagem, correção e produção de grãos a cada 5 anos (D); sem reforma e sem manutenção (E). ....................... 89FIGURA 23A. Descrição e Classificação do Perfil 01 (EMBRAPA, 2006): (LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Ácrico típico, textura muito argilosa, A proeminente, caulinítico, mesoférrico, muito profundo, ácido, epieutrófico, fase cerrado tropical subcaducifólio, relevo suave ondulado). Fonte: Siqueira Leite (2007). ............................................................................................................ 133

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LISTA DE TABELAS

TABELA 1. Médias ponderadas do pH, teores de areia, silte e argila e da

densidade nos primeiros 20 cm dos solos nos sistemas estudados ................ 41

TABELA 2. Médias mensais de temperatura e precipitação acumulada (série

histórica de 30 anos da estação meteorológica do INMET em São Vicente da

Serra), utilizados como entrada para o Century ............................................... 42

TABELA 3. Estoques de carbono e nitrogênio em solos sob vegetação de

Cerrado, a 20 cm de profundidade ................................................................... 46

TABELA 4. Resultados das simulações para carbono e nitrogênio total do solo

no sistema S4 (vegetação nativa de Cerrado stricto sensu) ............................ 47

TABELA 5. Distribuição da fitomassa, teor e estoque de carbono nos

compartimentos da vegetação de um fragmento de Cerrado stricto sensu em

Campo Verde, MT ............................................................................................ 49

TABELA 6. Biomassa aérea, em matéria seca, encontrados em fisionomias de

Cerrado ............................................................................................................ 50


nos sistemas S3 (sucessão milheto algodão) e S5 (sucessão algodão soja

milho), com o teor de argila observado nos sistemas ...................................... 54


nos sistemas S3 (sucessão milheto algodão) e S5 (sucessão algodão soja

milho), com o teor de argila observado no sistema de pastagem (S1) ............. 58


no sistema S2 (sucessão de soja milho) .......................................................... 61

TABELA 10. Adição de carbono ao solo por fezes de bovinos, com taxa de

lotação de sete cabeças por hectare ................................................................ 65

TABELA 11. Resultados das simulações para carbono e nitrogênio total do

solo no sistema S1 (pastagem) ........................................................................ 67

TABELA 12. Estatísticas para o desempenho do Century Ecosystem Model em

simular a dinâmica de carbono e nitrogênio no solo sob diferentes usos e

manejos ............................................................................................................ 70

TABELA 13. Valores simulados e observados da participação dos

compartimentos no carbono total ..................................................................... 74

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TABELA 14A. Teores de carbono e nitrogênio, relação C/N, estoques de

carbono e nitrogênio do solo de sistemas estudados em Campo Verde, MT 111

TABELA 15A. Continuação... ........................................................................ 112

TABELA 16A. Teores e estoques de carbono e percentual do carbono total das

frações do solo, nos sistemas estudados em Campo Verde, MT ................... 113

TABELA 17A. Teores e estoques de nitrogênio e percentual do nitrogênio total

das frações do solo, nos sistemas estudados em Campo Verde, MT ............ 114

TABELA 18A. Teores e estoques de carbono da biomassa microbiana do solo,

nos sistemas estudados em Campo Verde, MT ............................................. 115

TABELA 19B. Valores de estoques de carbono e teores de argila em

vegetação nativa de Cerrado, utilizados para comparação com valores

simulados ....................................................................................................... 116

TABELA 20C. Variáveis de entrada do Century para a vegetação nativa

estudada na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT ....................................... 117

TABELA 21C. Variáveis de entrada do Century para abertura das áreas dos

sistemas de agricultura e pastagem estudados na Fazenda Mourão I, Campo

Verde MT ........................................................................................................ 119

TABELA 22C. Variáveis de entrada do Century para as culturas dos sistemas

estudados na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT ....................................... 120

TABELA 23C. Variáveis de entrada do Century para as operações de manejo

nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT ................ 121

TABELA 24C. Variáveis de entrada do Century para adição de matéria

orgânica no sistema de pastagem da Fazenda Mourão I, Campo Verde MT 122

TABELA 25C. Variáveis de entrada do Century para as operações de

adubação nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT 123

TABELA 26C. Variáveis de entrada do Century para as operações de colheita

nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT ................ 124

TABELA 27C. Variáveis de entrada do Century para a intensidade de pastejo

no sistema de pastagem estudado na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT 124

TABELA 28D. Exemplo de arquivo de programação (schedule file), Sistema S2

....................................................................................................................... 125

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ------------------------------------------------------------------------------- 13

2 REVISÃO DE LITERATURA ------------------------------------------------------------- 16

2.1 Carbono e matéria orgânica do solo ---------------------------------------------- 16

2.2 Modelagem em estudos de matéria orgânica ---------------------------------- 19

2.3 Simulação de cenários --------------------------------------------------------------- 25

3 MATERIAL E MÉTODOS ----------------------------------------------------------------- 28

3.1 Área de estudo ------------------------------------------------------------------------- 28

3.2. Obtenção de dados de solo e vegetação --------------------------------------- 33

3.3. Simulações da dinâmica da matéria orgânica --------------------------------- 37

3.3.1. Descrição do modelo ----------------------------------------------------------- 37

3.3.2. Simulação das condições iniciais sob vegetação nativa de Cerrado

stricto sensu ------------------------------------------------------------------------------- 40

3.3.3. Simulação da conversão da vegetação nativa em pastagem e

cultivos ------------------------------------------------------------------------------------- 42

3.4. Análises estatísticas ------------------------------------------------------------------ 43

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO --------------------------------------------------------- 46

4.1. Simulação das condições de equilíbrio para o solo e vegetação de

Cerrado (Sistema S4) --------------------------------------------------------------------- 46

4.2. Simulação dos sistemas com sucessões de algodão (S3 e S5) ---------- 53

4.3. Simulações do sistema com sucessão de soja-milho (S2) ----------------- 60

4.4. Simulações do sistema de pastagem (S1) ------------------------------------- 64

4.5. Avaliação do desempenho do Century ------------------------------------------ 69

4.6. Cenários de usos e manejos em pastagens ----------------------------------- 80

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS -------------------------------------------------------------- 94

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ---------------------------------------------------- 96

APÊNDICE A --------------------------------------------------------------------------------- 111

APÊNDICE B --------------------------------------------------------------------------------- 116

APÊNDICE C --------------------------------------------------------------------------------- 117

APENDICE D. -------------------------------------------------------------------------------- 125

ANEXO A -------------------------------------------------------------------------------------- 133

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1 INTRODUÇÃO

Os ciclos biogeoquímicos são as formas de equilíbrio da natureza, e a

vida como a conhecemos é uma adaptação aos ciclos por um longo período no

tempo. O conhecimento da estrutura e da dinâmica dos ciclos biogeoquímicos

permite a avaliação da magnitude dos efeitos das atividades humanas e dos

eventos naturais e seus potenciais efeitos sobre o ambiente.

As atividades humanas introduzem substâncias novas nos ecossistemas

que resultam em efeitos que podem ser danosos para o homem e outros seres

vivos, devido aos novos padrões de ciclagem biogeoquímica. Além de

introduzir novos ciclos, a atividade humana pode alterar os ciclos

biogeoquímicos naturais, desequilibrando as transferências entre

compartimentos, tendo como resultados o excesso ou a escassez dos

elementos que determinam o empobrecimento de ecossistemas ou sua

poluição.

O ciclo do carbono vem recebendo atenção especial nas discussões

mundiais com a possibilidade de mudanças climáticas, reputadas à atividade

antrópica. As posições são antagônicas sobre a possibilidade de ocorrência e

sobre as causas. Contudo, um aumento na concentração de dióxido de

carbono (CO2) na atmosfera e na temperatura média próximo à superfície da

Terra já foi observado, ainda que as medidas e a modelagem desses

fenômenos sejam objeto de controvérsia (Machado, 2005).

Se em relação ao clima existem controvérsias, já há um consenso sobre

a importância do carbono no solo, principalmente nas regiões tropicais. A

matéria orgânica do solo constitui um importante compartimento do ciclo do

carbono, sendo responsável por grande parcela das propriedades físicas,

químicas e biológicas do solo.

A utilização de práticas agrícolas baseadas em revolvimento do solo,

que foram a base da agricultura em Mato Grosso em sua colonização, resultou

em compactação do solo, erosão, redução da fertilidade, de produtividade,

aumentando gradativamente os custos de produção.

Os solos sob Cerrado são geralmente pouco férteis, constituídos por

argilas de baixa atividade, óxidos de ferro e de alumínio, favoráveis à formação

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de complexos com os compostos orgânicos (Roscoe et al., 2006b), sendo a

matéria orgânica um reservatório fundamental de nutrientes, além de suas

propriedades de estruturação que proveem aeração e água para as plantas.

Como um Estado em que a atividade agropecuária tem sido a base da

economia, Mato Grosso encontra grandes oportunidades de sequestro de

carbono nos sistemas agrícolas. Simulações de Bustamante et al. (2006b) para

a região de cerrado indicam um potencial de sequestro de carbono de 1 Mg ha-

1 ano-1 com a conversão de agricultura convencional para o plantio na palha e

intensificação dos ciclos. Na recuperação de pastagens degradadas, o

potencial sobe para 1,5 Mg ha-1 ano-1. Ainda que não exista um mercado de

créditos de carbono claramente estabelecido para a atividade agrícola, os

benefícios em termos de fertilidade e otimização dos recursos já são realidade.

Tendo em vista a importância da matéria orgânica, os estudos se

multiplicam e inúmeras informações têm sido geradas acerca da dinâmica de

nutrientes, ciclagem, efeitos do ambiente sobre a dinâmica da matéria

orgânica, suas formas químicas e funções. A integração dos conhecimentos

tem sido um desafio na compreensão do conjunto e consequente geração de

recomendações que incorporem os efeitos benéficos da matéria orgânica.

Neste contexto, surge a modelagem, como ferramenta integradora dos

conhecimentos, permitindo uma visão de conjunto, a projeção de futuros

possíveis e identificando lacunas no conhecimento que devam ser preenchidas

com a pesquisa (Parton et al., 1987; Metherell et al., 1993; Parton et al., 1996;

Chiti et al., 2010).

Contudo, a modelagem não deve ser vista como realidade, e sim como

representação simplificada, e os modelos devem ser objeto de constante

aperfeiçoamento. Portanto, é importante que a pesquisa no Estado de Mato

Grosso se aproprie de modelos disponíveis, testando suas possibilidades e

limites em estudos da dinâmica da matéria orgânica, verificando os ajustes

necessários e programando as pesquisas para dar suporte a estes ajustes.

Um dos modelos que tem sido amplamente utilizado em estudos de

matéria orgânica é o Century Ecosystem Model, ou simplesmente Century,

desenvolvido para estudos em ecossistemas de pastagens nos EUA. O modelo

foi aperfeiçoado para incluir ecossistemas de floresta e de sistemas agrícolas,

sendo mais testado em condições de clima e solo de regiões temperadas,

15

porém seus testes em ambientes tropicais já foram iniciados, com alguns

indicativos de ajustes.

A principal vantagem dos estudos com o Century é sua disponibilidade

gratuita, com códigos fonte abertos e a possibilidade de cooperação com a

equipe de desenvolvimento, no sentido do aperfeiçoamento do modelo.

O Century tem o potencial de ser uma ferramenta importante no apoio a

projetos de sequestro de carbono, estimando ganhos ou perdas de carbono

pelos sistemas agrícolas, pecuários ou florestais, avaliando os efeitos das

diferentes práticas sobre o acúmulo de carbono, produção de biomassa e

outras inúmeras variáveis disponibilizadas pelo modelo. Portanto, em conjunto

com a modelagem econômica, ele pode ser um apoio importante na tomada de

decisões.

A hipótese deste trabalho é que as simulações realizadas com o Century

possam representar a dinâmica do carbono e do nitrogênio nas condições de

clima, solo, usos e manejos encontrados no Estado de Mato Grosso.

Portanto, os objetivos do trabalho foram realizar simulações para avaliar

o desempenho do Century em diferentes usos e manejos de uma propriedade

rural no Estado de Mato Grosso, bem como realizar projeções futuras do

balanço do carbono orgânico no solo para diferentes cenários de uso e manejo

do solo.

16

2 REVISÃO DE LITERATURA

2.1 Carbono e matéria orgânica do solo

Os elementos químicos componentes da Terra são utilizados, em

diferentes formas, pelos seres vivos para suas funções. Portanto, existe um

movimento contínuo dos elementos químicos, do meio físico para os seres

vivos e destes novamente para o meio físico. São os ciclos biogeoquímicos,

que contribuem para as leis de conservação, em que os átomos dos elementos

químicos presentes na natureza e nos seres vivos não são criados nem

destruídos, mas, constantemente reciclados.

Os ciclos são caracterizados pelos compartimentos, onde o elemento

reside por algum tempo, e pelos fluxos, que são a transferência do elemento

entre os diferentes compartimentos. O ciclo do carbono tem como

compartimentos as formações geológicas contendo carbono fóssil e mineral,

oceanos, atmosfera e os ecossistemas terrestres, que compreendem a biota e

o solo (Tardy, 1997; Machado, 2005; Lal, 2006).

Os fluxos mais importantes, da perspectiva do equilíbrio de dióxido de

carbono na atmosfera na época contemporânea, são o balanço entre a

produção primária bruta e a respiração da biosfera terrestre, bem como as

trocas entre a atmosfera e o ambiente marinho (Prentice, 2001). Esses fluxos

são aproximadamente equilibrados em cada ano, contudo, os desequilíbrios

podem afetar significativamente a concentração atmosférica de dióxido de

carbono (CO2) em um prazo de anos ou séculos.

O componente terrestre do ciclo, somando o carbono do solo e da biota,

é quatro vezes maior que o da atmosfera e, ao contrário do oceano, que tem

uma escala mais global, a superfície terrestre tem seus estoques e fluxos em

uma escala mais regional, ocorrendo através dos ecossistemas (Lal, 2006).

O solo é um compartimento de carbono 3,3 vezes maior que a atmosfera

e com tempo de residência maior, sendo a transferência do carbono

atmosférico para este compartimento considerada uma boa estratégia para

minimizar os efeitos do CO2 sobre o clima (Machado, 2005; Lal, 2006). A

transferência se dá mediada pela biomassa, que utiliza o carbono atmosférico

17

na fotossíntese, oxidando aproximadamente a metade dos fotossintatos na

respiração.

Com a senescência dos tecidos vegetais, parte do carbono dos resíduos

é transferida ao solo em processos de decomposição e parte, para atmosfera.

A eficiência da decomposição da biomassa é de 5 a 15%, dependendo de sua

quantidade e qualidade do resíduo, das propriedades do solo e das condições

climáticas (Lal, 2006).

A Matéria Orgânica do Solo (MOS) tem sido conceituada como o

conjunto de resíduos vegetais e animais, em variados estágios de

decomposição, a biomassa microbiana e uma fração mais estável denominada

húmus. Esse conceito vem sendo desenvolvido historicamente pela agregação

de conhecimentos e pelas orientações científicas de cada época, estando,

portanto, ainda em desenvolvimento (Manlay et al., 2007; Bayer e Mielniczuk,

2008).

Há um consenso sobre a matéria orgânica ser indicadora da qualidade

do solo visto estar envolvida com processos físicos, químicos e biológicos

fundamentais como estrutura e estabilidade dos agregados, infiltração e

retenção de água, resistência à erosão, atividade biológica, capacidade de

troca de cátions, disponibilidade de nutrientes para as plantas, lixiviação dos

nutrientes, liberação de CO2 e outros gases para a atmosfera (Christensen,

2001; Roscoe et al., 2006a; Mielniczuk, 2008). Portanto, a dinâmica da matéria

orgânica leva consigo o fluxo de matéria e energia no sistema solo, podendo

dar lugar a situações sustentáveis ou a processos de degradação (Roscoe et

al., 2006a).

Para o entendimento de sua dinâmica, o carbono do solo tem sido

dividido em frações ou compartimento distintos, dinâmicos, interligados e

interdependentes (Mielniczuk, 2008), sendo importante que os compartimentos

tenham estrutura e função diferenciadas para que possam ser úteis nos

estudos dos impactos dos diferentes usos e manejos sobre a matéria orgânica

(Motavalli et al., 1994; Christensen, 2001; Six et al., 2002; Roscoe et al.,

2006b).

Conceitualmente, considera-se a existência de compartimentos discretos

que têm taxas de decomposição e de residência diferenciados. As taxas de

decomposição são consideradas uma reação cinética de primeira ordem em

18

relação à concentração inicial do compartimento, sendo afetadas também por

características do substrato, temperatura, disponibilidade de água e textura do

solo (Parton et al., 1993; Motavalli et al., 1994; Mendonça e Leite, 2006). Essa

abordagem faz parte dos modelos disponíveis para a simulação da dinâmica da

matéria orgânica e tem como base estudos de incubação de amostras de

material orgânico em amostras de solo (Parton et al., 1987).

Outro modelo conceitual busca entender a dinâmica da matéria orgânica

a partir do arranjo espacial das partículas minerais e orgânicas no solo,

considerando-se o grau de proteção e estabilização da matéria orgânica. Os

principais mecanismos envolvidos são a recalcitrância intrínseca das moléculas

orgânicas, a oclusão dentro de agregados e a ligação ou complexação com os

minerais (Roscoe et al., 2006b).

Com base nos conceitos de arranjo espacial e proteção, estão sendo

desenvolvidas diferentes técnicas de fracionamento do solo para obter frações

com diferenças estruturais e funcionais. Os fracionamentos físicos têm sido

preferidos por não destruírem a matéria orgânica durante os procedimentos,

podendo ser baseados na granulometria das partículas da matéria orgânica ou

em sua densidade.

Esquemas integrando as duas técnicas são considerados mais

apropriados para a separação de frações distintas, tendo como resultados a

matéria orgânica não complexada livre (FLL), a matéria orgânica não

complexada oclusa em agregados (FLI), os complexos organominerais

primários e os complexos organominerais secundários (Christensen, 2001;

Roscoe e Machado, 2002; Roscoe et al., 2006b).

O fracionamento físico granulométrico, que considera os compostos

organominerais primários, separa frações de dimensões correspondentes às

classes de partículas utilizadas para análise de textura. A técnica demanda

uma dispersão completa das estruturas do solo e obtém uma fração com as

dimensões das partículas de areia entre 20 e 2000 µm, que correspondem às

frações leve livre e leve oclusa do fracionamento densimétrico, sendo uma

fração muito dinâmica.

A fração com dimensões do silte (entre 2 e 20 µm) consiste, em sua

maioria, de complexos organominerais com compostos orgânicos oriundos do

material vegetal, possuindo maior relação carbono:nitrogênio (C/N) e

19

predominância de grupos químicos aromáticos. A fração correspondente à

argila contém os compostos organominerais derivados da atividade microbiana,

com menor relação C/N e com predominância do grupo químico alquil

(Christensen, 2001; Roscoe e Machado, 2002; Roscoe et al., 2006b).

Em solos tropicais oxídicos, os procedimentos de fracionamento devem

levar em conta a formação de unidades estruturais granulares de difícil

dispersão, que são consideradas complexos organominerais primários para

efeito do fracionamento (Roscoe et al., 2006b).

Os diferentes usos e manejos do solo têm o potencial de alterar a

quantidade, qualidade e a distribuição do carbono entre as frações

granulométricas, sendo a determinação de carbono total insuficiente para

descrever a dinâmica do carbono decorrente de práticas agrícolas (Motavalli et

al., 1994; Christensen, 2001). Portanto, para avaliar práticas de manejo com

potencial de melhorar as condições do solo por meio da matéria orgânica, o

conhecimento da evolução dos compartimentos mais lábeis é fundamental,

ponderando-se que seu tempo de ciclagem é mais curto e sua resposta ao

manejo é imediata (Cambardella e Elliott, 1993).

As alterações resultantes do manejo são mais intensas em solos de

regiões tropicais, devido às condições de clima, sendo que os sistemas

convencionais de cultivo, com aração e gradagem, podem conduzir à

degradação do solo. As perdas de carbono são aumentadas com o

revolvimento, destruição dos agregados, fragmentação e incorporação dos

resíduos e com a retirada da cobertura do solo, que promove alteração da

temperatura, umidade e aeração.

As perdas de matéria orgânica retroalimentam o processo de

degradação, promovendo a desorganização, resultando em menor produção de

biomassa e maior perda de nutrientes e água. Desse modo, interfere nas

entradas, na atividade biológica do solo, na biodisponibilidade de substratos

orgânicos e na erodibilidade (Roscoe et al., 2006a).

2.2 Modelagem em estudos de matéria orgânica

Inúmeros estudos têm sido realizados sobre a matéria orgânica, sua

ciclagem e relações com os nutrientes e componentes do solo. A abundância

de informações e variáveis torna sua aplicação difícil e os modelos podem ser

20

uma alternativa importante para a integração, refletindo o estado do

conhecimento acerca de determinado tema (Parton e Singh, 1984; Parton et

al., 1987; Metherell et al., 1993; Scorza Júnior, 2006; Soetaert e Herman,

2009).

Modelo pode ser conceituado como uma representação simplificada da

realidade, seja ela um processo ou um sistema (France e Thornley, 1984). É

uma abstração, não contendo todas as características do sistema real, porém

compreende aquelas necessárias para a solução ou descrição de algum

problema (Soetaert e Herman, 2009).

Os modelos podem ser conceituais ou matemáticos, de acordo com a

linguagem empregada, sendo considerados de simulação quando interligam

vários modelos matemáticos de diferentes processos, para representar o

funcionamento de um sistema (Scorza Júnior, 2006).

Os modelos matemáticos são estruturados em variáveis, que assumem

diferentes valores ao longo de uma curva, e parâmetros, que assumem valores

fixos, dando forma à curva (France e Thornley, 1984; Scorza Júnior, 2006;

Soetaert e Herman, 2009).

O desenvolvimento de técnicas computacionais permitiu um grande

avanço no desenvolvimento de modelos de simulação, integrando vários níveis

de informações e submodelos na tentativa de representar realidades mais

complexas.

Outra classificação separa os modelos em empíricos, quando são

baseados apenas em correlações ou associações entre duas ou mais

variáveis, sem levar em consideração os mecanismos que controlam o

fenômeno. Alternativamente, os modelos mecanísticos tentam explicar ou

descrever os mecanismos envolvidos, baseando-se nas leis naturais

enunciadas para o processo ou sistema modelado (Rondón et al., 2002).

A elaboração de um modelo é fortemente influenciada pela sua

finalidade e pelos conhecimentos acumulados sobre o tema. Inicialmente é

esboçado um modelo conceitual, posteriormente traduzido em linguagem

matemática. A parametrização é a atribuição de valores numéricos aos

parâmetros definidos para o modelo matemático, com base em dados de

campo, bibliografia ou por processos estatísticos de calibração dos valores

previamente definidos (Soetaert e Herman, 2009).

21

Segue a etapa de calibração, em que são feitas alterações nos valores

dos parâmetros, de modo a obter o melhor ajuste entre os dados de saídas

simulados e dados mensurados num sistema real. Após a parametrização e a

calibração, é fundamental a avaliação do modelo, certificando-se de que atingiu

os propósitos para os quais foi desenvolvido.

O processo de avaliação pode ser dividido em duas etapas: i)

verificação, que é um processo contínuo e se refere à inspeção do programa

computacional a fim de garantir um comportamento consistente e que esteja de

acordo com o conhecimento atual do sistema; ii) validação, que consiste em

testes do comportamento do modelo, comparado com o sistema real que ele

deve representar (Muniz et al., 2007).

Scorza Júnior (2006) destaca vantagens do uso da simulação na

pesquisa agropecuária como baixo custo quando comparado a experimentos

de campo ou laboratório, rapidez na obtenção de resultados mais completos e

a possibilidade de criar cenários sob diversas situações, identificando os que

melhor se ajustam aos objetivos. Contudo, ressalta a necessidade de serem

conduzidas validações criteriosas para que a simulação represente da melhor

forma possível a realidade estudada.

Os primeiros modelos que buscavam representar a decomposição de

resíduos e a dinâmica da matéria orgânica no solo eram uni-compartimentais,

consistindo em equações diferenciais de primeira ordem. Eram úteis na

descrição da decomposição inicial, que se dá de forma mais rápida, porém

eram limitados por assumir que a matéria orgânica é composta por apenas um

tipo de material, sendo necessário determinar a taxa de decomposição para

cada caso, tornando o modelo muito empírico (Parton et al., 1996). O mesmo

autor segue descrevendo a evolução dos modelos, com divisão da matéria

orgânica nos compartimentos ativo, lento e passivo, seguido por vários

esquemas de divisão em compartimentos.

O desenvolvimento dos modelos seguiu com a inclusão do efeito da

textura na decomposição e formação dos compartimentos, bem como a

associação de submodelos de ciclo de nutrientes, de produção de plantas e de

água, incorporando os resultados da pesquisa. Os modelos se diferenciaram

de acordo com o foco dos estudos: decomposição de resíduos, ciclagem de

nutrientes, efeitos dos diferentes decompositores e perdas por erosão.

22

A demanda de estudos da dinâmica da matéria orgânica em escala

regional tem se intensificado, tendo em vista a tomada de decisão nas

negociações sobre o clima (Paustian et al., 1997; Falloon e Smith, 2002;

Falloon et al., 2002). Diferentes abordagens podem ser utilizadas na escala

regional, como a regressão a partir de dados de experimentos de longa

duração e sua extrapolação para a região ou a utilização de modelos de

simulação (Falloon et al., 2002).

Os modelos voltados para estudos em ecossistemas têm escala pontual

de um metro quadrado e grande detalhamento das variáveis de entrada e

saída. Os modelos de escala regional chegam a áreas de 0,5º x 0,5º, contudo,

têm estrutura mais simples para representar os fluxos e compartimentos

(Paustian et al., 1997).

A integração dos modelos de simulação a sistemas de informação

georreferenciadas (GIS) tem sido uma estratégia empregada para estimar

estoques regionais e gerar cenários de mudanças de uso (Paustian et al.,

1997; Falloon et al., 2002; Cerri et al., 2007b; Falloon et al., 2007; Kamoni et

al., 2007; Lopes et al., 2008; Tornquist et al., 2009a). Para a aplicação em

escala regional, exaustivas validações devem ser conduzidas para verificar os

níveis de erro que, em escala agregada, podem ser multiplicados (Falloon e

Smith, 2002).

Foi realizado um exercício de comparação do desempenho de nove

modelos de simulação (Candy, Century, Daisy, DNDC, ITE, NCSOIL, RothC,

SOMM e Verberne), considerando a capacidade de representar as mudanças

do carbono do solo, utilizando dados de experimentos de longa duração em

diferentes situações de uso e manejo (Smith et al., 1997). Alguns modelos se

destacaram por representar diversas situações, entre eles o Century

Ecosystem Model ou simplesmente Century.

É um modelo para a escala de ecossistema que simula as dinâmicas de

carbono, nitrogênio, fósforo e enxofre, bem como a produtividade primária e as

alterações no conteúdo de água do solo, em periodicidade mensal. Foi

inicialmente concebido para estudos ecológicos em pradarias (pastagens

nativas) dos Estados Unidos, considerando longos períodos. Seus

aperfeiçoamentos expandiram o uso para sistemas agrícolas, florestas e

savanas (Paustian et al., 1997; Parton et al., 2001).

23

O modelo está descrito detalhadamente em vários trabalhos (Parton et

al., 1987; Metherell et al., 1993; Parton et al., 1994; Parton, 1996; Parton et al.,

1996), disponibilizado gratuitamente com acesso aos códigos fonte, o que

permitiu modificações realizadas por usuários (Sitompul et al., 2000;

Kirschbaum e Paul, 2002; Corbeels et al., 2006; Leal e De-Polli, 2008).

As validações do Century em climas temperados incluem avaliações do

efeito da adição de matéria orgânica no Oregon (Parton et al., 1996), na Suécia

(Paustian et al., 1992), diferentes manejos e níveis de adubação em Nebraska

(Parton et al., 1996), em Montana (Bricklemyer et al., 2007) e em vários

experimentos de longa duração (Kelly et al., 1997).

Na Austrália, o modelo foi testado para o plantio convencional, direto e

pastagens (Parton et al., 1996); na China, foi utilizado para avaliar a dinâmica

do carbono na recuperação de áreas desérticas para a agricultura nos oásis

(Xu et al., 2011); na Argentina, Alvarez (2001) avaliou a conversão de áreas

naturais para o cultivo; e na Índia, foi avaliada a agricultura em áreas secas e

úmidas (Bhattacharyya et al., 2007; Bhattacharyya et al., 2010). Também foi

realizada uma validação com pastagens de regiões temperadas e tropicais,

avaliando o carbono e o nitrogênio do solo, bem como a produção de biomassa

viva (Parton et al., 1993; Leite et al., 2004b).

O Brasil já acumula estudos de simulação com utilização do Century

desenvolvidos na região da Mata Atlântica em Minas Gerais, simulando o efeito

de diferentes formas de adubação (Leite et al., 2004b), o efeito do preparo do

solo com plantio convencional e direto (Leite et al., 2004a) e a avaliação da

distribuição do carbono do solo entre os compartimentos (Leite et al., 2003).

Ainda que os resultados tenham sido considerados bons, os autores postulam

que as discrepâncias nas simulações são oriundas da não inclusão da

mineralogia - óxidos de ferro e alumínio e argilas de baixa atividade -

característica dos solos tropicais.

Ainda em Minas Gerais foram realizadas simulações para plantações de

eucaliptos, com uso de cronossequências, para avaliar a evolução dos

estoques de carbono a partir da conversão de pastagens em plantios florestais

(Lima et al., 2011). As discrepâncias encontradas foram atribuídas à

sensibilidade do modelo ao teor de argila, não levando em conta a mineralogia,

24

bem como a uma possível simplificação do submodelo de produção de plantas

para o caso do crescimento das árvores.

Simulações com pastagens na região amazônica têm sido conduzidas

para avaliar o efeito da conversão das florestas em pastagens e os efeitos do

manejo sobre os estoques de carbono e nitrogênio. Os estudos têm como

estratégia a utilização de cronossequências para avaliar os resultados ao longo

do tempo, considerando que no Brasil são raros os experimentos de longa

duração com registro disponível. As avaliações foram feitas considerando as

pastagens de uma propriedade (Cerri et al., 2004b), de diferentes locais (AM,

PA, RO e MT) (Cerri et al., 2007a), combinando as técnicas de simulação e

geoestatística para medir estoques de carbono e nitrogênio, elaborando

cenários de 40 anos com diferentes manejos das pastagens (Cerri et al.,

2004a). Os resultados foram considerados bons, e as discrepâncias, atribuídas

à variabilidade de produtividade das gramíneas, diferenças de textura do solo e

de manejo entre as cronossequências.

Considerando a demanda de biocombustíveis, foi desenvolvido um

estudo sobre o efeito de diferentes manejos dos resíduos da cana-de- açúcar,

utilizando experimentos de duração variada em Pernambuco, São Paulo e

África do Sul. O modelo foi calibrado, validado e foram feitas projeções para

alterações de manejo nos estoques de carbono, sendo encontrado que a

supressão da queima incrementa os estoques no longo prazo (Galdos et al.,

2009). Os resultados foram considerados bons para todos os locais e manejos

testados, e o modelo foi útil na elaboração de cenários.

No Rio Grande do Sul, os estudos tiveram como foco a validação do

Century para diferentes manejos agrícolas, avaliando a dinâmica do carbono,

nitrogênio e aportes de material vegetal ao solo. As primeiras tentativas de

utilização do modelo obtiveram resultados muito discrepantes e uma série de

ajustes foi efetuada. Os ajustes incluíram parâmetros fixos, como a relação C/N

dos compartimentos de carbono no solo e as perdas de nitrogênio por

mineralização (Bortolon et al., 2009; Tornquist et al., 2009b; Bortolon et al.,

2011). Os resultados foram considerados razoáveis e encontradas

discrepâncias relacionadas à descrição imperfeita dos locais nas variáveis de

entrada, bem como à necessidade de revisão de alguns parâmetros. Os

25

autores consideraram a falta de um tratamento específico da mineralogia no

modelo uma fragilidade a ser superada.

Mendonça e Leite (2006) consideram que o modelo tem potencial para

simular a dinâmica da matéria orgânica em diversos agroecossistemas, porém

com limitações para a região tropical, pois o modelo não considera a maior

velocidade de ciclagem e a mineralogia, que poderiam definir compartimentos

com dimensões diferenciadas.

Outras limitações mencionadas pelos autores são: a profundidade fixa

do solo de 20 cm, a taxa de decomposição dos resíduos que não considera o

efeito dos polifenóis na fase inicial, o teor de lignina permanecer constante ao

longo do processo de decomposição, a impossibilidade de programar culturas

consorciadas e a ausência do efeito do pH, fundamental para solos tropicais.

2.3 Simulação de cenários

O futuro não é predefinido, porém cheio de incertezas e, no espaço da

incerteza, o futuro é construído com esperança de realização de objetivos

(Godet e Roubelat, 1996). O futuro também não pode ser visto como uma mera

continuação do passado, pois o passado afeta o futuro, porém com as

variações oriundas das incertezas (Mcmaster, 1996)).

Num ambiente de rápidas mudanças, a atividade de prospecção é

imprescindível para que as escolhas possam interferir no futuro. As boas

prospecções são aquelas que levam à ação, evitando perigos e servindo como

espaço de aprendizagem (Mercer, 1995; Godet e Roubelat, 1996).

A prospecção e elaboração de cenários são consideradas parte

fundamental na gestão das empresas, com potencial também para o

planejamento público. No contexto da prospecção, cenário é conceituado como

“descrição de uma situação futura e do curso dos acontecimentos, que nos

permite avançar em relação à situação original para a situação futura” (Godet e

Roubelat, 1996). Os autores consideram que o uso dos cenários ainda é

limitado, pois quando a situação é favorável o uso não parece necessário e

quando as condições se tornam desfavoráveis já é muito tarde, restando

apenas reagir aos problemas impostos.

26

Um exemplo importante são os cenários de mudanças climáticas1

1 O texto completo pode ser acessado em

produzidos pelo Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), utilizados

como referência na produção dos relatórios periódicos (Ipcc, 2007). Os

cenários sobre as mudanças climáticas servem como base de negociação das

metas acerca das emissões, proposição de políticas nas áreas de meio

ambiente e agricultura, bem como para a elaboração de outros cenários sobre

o impacto das possíveis mudanças sobre outros setores.

Com base nos cenários do IPCC, a Empresa Brasileira de Pesquisa

Agropecuária (Embrapa) e seus parceiros buscaram avaliar o impacto das

mudanças sobre a agricultura brasileira (Embrapa, 2008). As simulações foram

realizadas para os anos de 2010, 2020, 2050 e 2070, considerando cenários

mais pessimistas e mais otimistas. Os estudos tiveram foco nas principais

culturas: soja, milho, algodão, cana-de-açúcar, girassol, arroz, feijão, mandioca

e pastagens para gado de corte.

No pior cenário, haveria perdas de safra com prejuízos de R$ 7,4 bilhões

já em 2020, subindo para R$ 14,0 bilhões em 2070. A soja sofreria um grande

impacto, com perdas de 40% e prejuízo de R$ 7,6 bilhões. As perdas se dariam

por aumentos na deficiência hídrica decorrente do aumento da

evapotranspiração, reduzindo as áreas aptas, exceto para a cana e a

mandioca.

As principais estratégias propostas pela Embrapa são mitigação e

adaptação. A mitigação pode ser efetivada pelo sequestro de carbono

atmosférico no plantio direto, integração lavoura-pecuária, recuperação de

pastagens degradadas com produção de grãos, sistemas florestais e

agroflorestais. Também pode se dar com redução de emissões por meio de

uma pecuária mais eficiente, redução das queimadas e uso racional de

fertilizantes nitrogenados.

A adaptação está relacionada com a ampliação da produção de

espécies que convivem com a seca, seleção de variáveis mais resistentes

entre as espécies cultivadas e a identificação de genes de tolerância em

espécies nativas para sua introdução em espécies cultivadas.

http://www.ipcc.ch/pdf/special-reports/spm/sres-en.pdf

27

Em todos os estudos de elaboração de cenários, os modelos de

simulação foram uma valiosa ferramenta de apoio, integrando inúmeras

informações e conhecimentos, indicando as lacunas no conhecimento para

orientar a pesquisa.

28

3 MATERIAL E MÉTODOS

3.1 Área de estudo

A Fazenda Mourão I, selecionada como área de estudo, está localizada

no município de Campo Verde – MT (Figura 1), nas coordenadas 15º 26’ 40” S

e 54º 55’ 12” W. A região se caracteriza pela atividade agrícola tecnificada,

favorecida pelas condições climáticas, topográficas e de solos.

FIGURA 1. Localização da área de estudo, com os sistemas destacados em

vermelho: Pastagem (S1), sucessão de soja/milho safrinha (S2),

sucessão de algodão/milheto (S3), cerrado stricto sensu (S4) e

sucessão de algodão/soja/milho safrinha (S5).

29

A propriedade foi selecionada considerando a existência de sistemas

agrícolas que pudessem representar aqueles encontrados no Estado de Mato

Grosso, principalmente com soja, algodão, milho, pastagem e áreas de

vegetação preservada (Figura 2). Também foi considerada a proximidade de

estação meteorológica com séries temporais com, ao menos, 10 anos de

dados de temperatura e precipitação.

FIGURA 2. Imagens dos sistemas de uso na área de estudo: sucessão

soja/milho safrinha (A), sucessões de algodão/soja/milho safrinha

e algodão/milheto (B), pastagem (C) e Cerrado stricto sensu (D).

Foram ainda fatores importantes o registro detalhado das operações de

uso e manejo do solo a partir do ano 2002 e a disponibilidade do proprietário e

equipe para a realização de pesquisas na área.

O clima da região é do tipo Aw, segundo a classificação de Köppen, com

temperaturas e precipitação mensais conforme a Figura 3.

30

Precipitação

Temperatura Máxima Temperatura Mínima

Gra

us c

entíg

rado

s

Milí

met

ros

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

FIGURA 3. Médias mensais da temperatura máxima, mínima e da precipitação

em Campo Verde – MT.

O solo foi classificado, segundo o Sistema Brasileiro de Classificação do

solo (SIBS), como Latossolo Vermelho-Amarelo Ácrico típico (Embrapa, 2006),

a partir dos resultados analíticos obtidos com abertura de uma trincheira para

avaliação do perfil e coleta de amostras para análises (Anexo A).

Os primeiros sistemas agrícolas da propriedade foram implantados em

1976, seguindo os procedimentos usuais da época, com derrubada da

vegetação (Cerrado stricto sensu ou Cerradão), queimada, enleiramento,

queima das leiras e plantio de arroz. Não foi encontrado um registro detalhado

das operações desse período, sendo os registros realizados a partir de

2002/2003. Os usos e manejos estão resumidos no Quadro 1, e a adubação

informada a partir do período de registro se encontra no Quadro 2.

31

QUADRO 1. Usos e manejos encontrados na área de estudo, Fazenda Mourão, Campo Verde – MT

Identificação / Uso Período Culturas e Manejo

S1 - Pastagem 1977/1978 Retirada da vegetação nativa 1978/1980 Arroz

1981/2003 Pastagem, 1,5 t ha-1 de calcário dolomítico a cada 3 anos

2003/2010 Pastagem, 1.5 to ha-1 de calcáreo dolomítico a cada 3 anos, aplicação de 10 t ha de resíduo de algodão (casquinha) todos anos, 500 kg ha-1 de gesso no ano de 2008, 7 a 9 cab ha-1, suplementação nos meses secos

S2 - Milho-soja 1977/1978 Retirada da vegetação nativa

1978/1980 Arroz

1980/1993 Pastagem

1994/1998 Cultivo de soja com preparo convencional

1998/1999 Calagem, soja com preparo convencional

2000/2002 Grade 32', milheto/algodão (aplicação de gesso)

2002/2003 Gradagem, subsolagem, sucessão milheto/soja/milho safrinha (aplicação de gesso)

2003/2004 Algodão na palha do milho (aplicação de gesso)

2004/2007 Grade niveladora, sucessão milheto/soja (aplicação de gesso)

2007/2008 Gradagem, subsolagem, milheto/soja/milho safrinha (aplicação de gesso)

2008/2010 Grade niveladora, soja/milho safrinha (aplicação de gesso)

31

32

Quadro 1. Continuação S3 - Algodão3 1990/1991 Retirada da vegetação nativa 1991/1993 Arroz 1994/1997 Soja com preparo convencional 1997/2000 Soja e algodão com preparo convencional intercalados a cada ano 2000/2002 Calagem, grade 32', milheto/algodão (aplicação de gesso) 2002/2003 Soja/milho safrinha (aplicação de gesso) 2003/2004 Algodão na palhada do milho 2004/2006 Grade 32', milheto/algodão (aplicação de gesso), arrancador de soqueira 2006/2007 Subsolador, milheto/algodão, arrancador de soqueira 2007/2008 Milheto/algodão, arrancador de soqueira

2008/2009 Calagem, milheto/soja/milho safrinha, arracador de soqueira (aplicação de gesso)

2009/2010 Algodão na palhada do milho S4 - Cerrado 1977/2010 Fragmento de cerrado stricto sensu em área de preservação S5 - Algodão 5 1976/1977 Retirada da vegetação nativa 1977/1979 Arroz 1980/1997 Soja com preparo convencional 1997/2000 Soja e algodão com preparo convencional intercalados a cada ano 2000/2004 Calagem (2001), grade 32', milheto, algodão 2004/2005 Subsolador, grade, soja/milho safrinha (aplicação de gesso) 2005/2006 Algodão na palhada do milho (aplicação de gesso)

2006/2010 Soja/milho safrinha, arrancador de soqueira, algodão na palhada do milho

(aplicação de gesso)

32

33

QUADRO 2. Adubação realizada nos sistemas estudados na Fazenda

Mourão, Campo Verde – MT

Identificação / Uso Adubação (kg ha-1)

S1 - Pastagem 100 kg ha-1 de superfosfato simples a cada 3 anos

S2 - Milho-soja Algodão: N - 140 em 3 vezes, P - 70 em pré-

plantio, K - 140 em pré-plantio.

Milho: N - 90, P - 80, K – 60.

Soja: P - 80, K – 60.

Micronutrientes: Cu - 8 em anos alternados, Bo - 20

todo ano, Mn - 10 em anos alternados, Zn - 15 em

anos alternados.

S3 - Algodão3 Algodão: N - 140 em 3 vezes, P - 70 em pré-


Milho: N - 90, P - 80, K60.



anos alternados.

S5 - Algodão 5 Algodão: N - 140 em 3 vezes, P - 70 em pré-




anos alternados.

3.2. Obtenção de dados de solo e vegetação

Para a obtenção dos dados sobre a matéria orgânica dos solos, foram

abertas três minitrincheiras em cada sistema estudado, com 40 cm de

largura, 60 cm de comprimento, sendo coletadas amostras nas

profundidades de 0-5, 5-10, 10-20, 20-40 e 40-60 cm. Foram coletados dois

tipos de amostras: indeformadas, para análise de densidade, com cilindros

de 100 cm3, e deformadas, para a determinação do carbono orgânico e

34

nitrogênio total, análise granulométrica, fracionamento granulométrico da

matéria orgânica e biomassa microbiana.

As amostras coletadas foram acondicionadas em refrigerador com

temperatura de 4ºC para a preservação da matéria orgânica, bem como da

biomassa microbiana (Motavalli et al., 1994; Ferreira et al., 2007), sendo

realizadas posteriormente as determinações dos atributos físicos e químicos.

A granulometria foi determinada pelo método do densímetro

(Embrapa, 1997), e o teor de carbono total do solo, determinado por

combustão a seco em analisador de carbono modelo Multi NC 3100 (Analytik

Jena AG, Jena, DE) acoplado ao módulo de sólidos HT 1300 (Analytik Jena

AG, Jena, DE). O teor de nitrogênio total foi determinado pelo método de

Kjeldahl, adaptado por Galvani e Gaertner (2006).

Para obtenção do carbono das frações granulométricas

(fracionamento físico granulométrico), foi seguida a metodologia de

Cambardella e Elliott (1993), descrita em Roscoe e Machado (2002), como

se segue. As amostras foram secas a 50ºC em estufa de circulação forçada

e passadas em peneira de 2000 µm para a obtenção de terra fina seca ao ar

(TFSA). Foram pesadas amostras de 20 g de TFSA para as profundidades

de 0-5 e 5-10 cm e 40 g para as profundidades de 10-20, 20-40 e 40-60 cm,

às quais foram adicionadas 100 e 200 ml de água deionizada,

respectivamente.

Essas amostras foram submetidas à dispersão em ultrassom na

frequência de 20 Khz, na potência de 240 W, por 5 minutos. A suspensão foi

passada em peneira de 53 µm, para a separação das frações associadas à

areia daquelas associadas ao silte e à argila. As frações foram transferidas

para recipientes previamente pesados e postas para secar em estufa de

circulação forçada a 50ºC.

Após a secagem, os recipientes foram novamente pesados para obter

a massa recuperada de cada fração, e das massas resultantes, foram

determinados o carbono e o nitrogênio totais.

Para a determinação da biomassa microbiana, as amostras foram

passadas em peneira de 2000 µm, tiveram seu conteúdo de água

35

padronizado para 60% da capacidade de campo e foram deixadas em

temperatura ambiente (26ºC) por sete dias para a recomposição da

população microbiana (Oliveira et al., 2001). A seguir, aplicou-se a

metodologia de fumigação-incubação (Jenkinson e Powlson, 1976),

conforme descrito em De-Polli e Guerra (2008).

Como o Century considera apenas uma camada de 20 cm, foram

obtidas médias ponderadas das três primeiras camadas para densidade, pH

e teores de areia, silte e argila, para alimentação do modelo, bem como

somados os estoques de carbono e nitrogênio para comparação com os

resultados simulados.

Os estoques de carbono e nitrogênio totais para cada camada foram

calculados utilizando a Equação 1 (D'andréa et al., 2004):

( ) ( )( ) 10¸´´= EDapNCONC (1)

em que C(N)O = estoque de carbono ou nitrogênio orgânico (Mg ha-1); C(N)

= teor de carbono ou nitrogênio (g kg-1); Dap = densidade aparente (kg dm-3);

e E = espessura da camada do solo (cm). Não foi feita a correção em

equivalência de massa, considerando-se que o Century não incorpora esta

rotina.

Para determinação do carbono da biomassa aérea no sistema de

vegetação nativa, foi utilizada a metodologia de amostragem descrita por

Arevalo et al. (2002), com a definição de cinco parcelas de 4 X 25 m, nas

quais foi realizado inventário florestal, com medida do diâmetro na altura do

peito - DAP (altura = 1,30 m) e a altura de todas as árvores que apresentem

DAP de 2,5 a 30 cm.

As árvores bifurcadas abaixo do DAP tiveram sua biomassa estimada

depois de calcular o diâmetro geral da árvore, utilizando a raiz quadrada da

soma dos diâmetros das ramas individuais. As árvores mortas em pé e

caídas foram medidas da mesma forma. A equação alométrica utilizada para

estimar a biomassa arbórea foi a definida por Rezende et al. (2006) para

biomassa arbórea seca, conforme a Equação 2:

36

HtDAPY ´´= 2b (2)

em que Y é a biomassa seca; β é um parâmetro empírico definido com o

ajuste da equação aos dados de um Cerrado stricto sensu no Distrito

Federal, com valor de 0,0288; DAP é o diâmetro à altura do peito; e Ht, a

altura total.

Para estimar a biomassa arbustiva e herbácea, foram marcados ao

acaso dois quadrantes de 1 x 1 m, dentro das parcelas de 4 x 25 m, nas

quais foi cortada toda a biomassa no nível do solo, registrando-se o peso de

massa fresca total por m2. Do total coletado, foi separada uma amostra de

aproximadamente 300 g, que foi seca em estufa a 70°C até atingir peso

constante e, posteriormente, pesada. A relação entre a massa seca e fresca

da amostra foi empregada para estimar a massa seca por m2.

O carbono da serrapilheira foi medido pela marcação de

subquadrantes de 0,5 x 0,5 m dentro dos quadrantes de 1 x 1 m, definidos

para a amostragem de biomassa arbustiva e herbácea. Nos subquadrantes,

foi coletada toda a serrapilheira, sendo registrado o peso de massa fresca e

retirada uma amostra que foi pesada e seca em estufa a 70°C até peso

constante. A massa seca obtida de vegetação arbustiva, herbácea e da

serrapilheira, foi extrapolada para um hectare.

Amostras de massa seca da vegetação arbustiva e herbácea, bem

como da serrapilheira, foram moídas em moinho tipo Willey e seus teores de

carbono determinados por combustão a seco em analisador de carbono. Os

valores encontrados foram usados para estimar os estoques de carbono

desses compartimentos, sendo que para as árvores foi considerado que o

carbono consiste em 50% da matéria seca.

37

3.3. Simulações da dinâmica da matéria orgânica

3.3.1. Descrição do modelo O modelo selecionado para este estudo de simulação foi o Century

Ecosystem Model, ou simplesmente Century (Parton, 1996), desenvolvido

em linguagem Fortran e estruturado em vários aplicativos. Os aplicativos têm

as finalidades de fornecimento das variáveis de entrada, programação dos

eventos, execução da simulação, registro das variáveis de saída em

linguagem binária e a conversão da linguagem binária para linguagem de

texto (Figura 4).

FIGURA 4. Ambiente do Century Ecosystem Model, com as relações entre

os aplicativos. Adaptado de Metherell et al. (1993)

A estruturação do Century consiste em submodelos que fornecem as

entradas para um submodelo de matéria orgânica, com informações sobre

adição de material vegetal ao solo e sobre a temperatura e umidade que irão

38

interferir na decomposição do material. Os submodelos auxiliares são de

produção vegetal (com opções de culturas agrícolas, pastagens, florestas e

savanas) e um submodelo simplificado do fluxo de água e temperatura no

solo (Figura 5).

FIGURA 5. Esquema geral do Century. Fonte: Parton et al. (2001).

Na concepção do modelo, a matéria orgânica do solo foi dividida em

três compartimentos: (i) compartimento ativo, que corresponde à biomassa

microbiana do solo e seus produtos com decomposição rápida e com tempo

de ciclagem (turnover) entre meses e alguns anos, dependendo do ambiente

e conteúdo de areia; (ii) compartimento lento, que corresponde à matéria

orgânica particulada (neste trabalho comparado com a fração do carbono

associada à areia do fracionamento físico granulométrico), com maior teor

de lignina e/ou fisicamente protegida, tem um tempo de ciclagem entre 20 e

50 anos; (iii) compartimento passivo, muito resistente à decomposição,

incluindo matéria orgânica química e fisicamente protegida, com tempo de

ciclagem longo, entre 400 e 2000 anos (Parton, 1996). Neste trabalho, este

39

compartimento foi comparado com a fração do carbono associada às frações

argila e silte somadas. Os resíduos vegetais e excretas animais são também

particionados em frações estruturais e metabólicas, na superfície e no solo,

em função da relação entre a lignina e o nitrogênio do material.

A decomposição da matéria orgânica em cada compartimento é

mediada pela microbiota do solo, com interferência de fatores abióticos e da

qualidade dos resíduos, sendo representada por uma equação diferencial de

primeira ordem, com abordagem multiplicativa para os efeitos abióticos. Para

os compartimentos de resíduos estruturais da superfície e do solo, a

quantidade de carbono é dada pela Equação 3:

iii CALcKdtdC ´´´=/ (3)

O carbono do compartimento ativo é dado pela Equação 4:

imii CTAKdtdC ´´´=/ (4)

Para os compartimentos da microbiota da superfície, dos resíduos

metabólicos da superfície e do solo, do carbono lento e do passivo, a

quantidade de carbono é estimada pela Equação 5:

iii CAKdtdC ´´=/ (5)

em que Ci é a quantidade de carbono em cada compartimento; Ki , a taxa

máxima de decomposição do compartimento; A, o efeito combinado da

temperatura e umidade do solo; Tm, o efeito da textura do solo; e Lc é o

efeito do teor de lignina.

Os valores de Ki (ano-1) para cada compartimento são de 3,9

(resíduos estruturais da superfície); 4,9 (resíduos estruturais do solo); 7,3

(carbono ativo); 6,0 (microbiota da superfície); 14,8 (resíduos metabólicos da

superfície); 18,5 (resíduos metabólicos do solo); 0,20 (carbono lento); e

0,0045 (carbono passivo) (Parton et al., 1994; Leite e Mendonça, 2003).

40

O modelo foi desenvolvido e parametrizado para simular a dinâmica

do carbono (também do nitrogênio, fósforo e enxofre) nos primeiros 20 cm

de solos não hidromórficos (Parton, 1996).

O Century permite a introdução de variáveis de clima, solo, vegetação

nativa, espécies cultivadas, tratos culturais, fogo, adição de material

orgânico, colheita, pastejo etc. As principais variáveis de local requeridas

consistem em médias mensais das temperaturas máximas e mínimas,

precipitação mensal, textura do solo, deposição atmosférica de nitrogênio

(N) e enxofre (S), fixação biológica de N e teores iniciais de carbono (C), N,

fósforo (P) e S no solo. Para caracterizar a vegetação, é necessário informar

a produção potencial, o conteúdo de lignina e o conteúdo de N, P e S das

plantas (Metherell et al., 1993). Os compartimentos e fluxos do modelo estão

representados na Figura 5.

3.3.2. Simulação das condições iniciais sob vegetação nativa de Cerrado stricto sensu

As características de solo necessárias para a elaboração dos arquivos

de local (site.100) foram obtidas pelas determinações em amostras

coletadas nos sistemas, conforme o item 2.3. Foram utilizados os valores

médios ponderados das camadas dos primeiros 20 cm (Tabela 1),

considerando que a profundidade é fixa no modelo.

Como não se encontravam disponíveis os valores dos conteúdos

iniciais de C, N, P e S nos diversos compartimentos do solo e da vegetação,

a opção foi simular uma situação de equilíbrio para a vegetação natural do

local, o que supostamente ocorre entre 6000 e 10000 anos, considerando-se

o tempo de ciclagem do compartimento passivo (Alvarez, 2001; Cerri et al.,

2004b; Leite et al., 2004b).

41

TABELA 1. Médias ponderadas do pH, teores de areia, silte e argila e da

densidade nos primeiros 20 cm dos solos nos sistemas

estudados

Sistema pH Areia Silte Argila Textura Densidade

Sigla Uso (H2O) (%) (kg m-3)

S1 Pasto 6,1 51,6 9,5 38,9 Argilosa 1430,0

S2 Soja, milho 5,6 65,5 8,3 26,2 Média 1530,0

S3 Algodão, milheto 6,0 32,8 10,3 56,8 Muito

Argilosa 1250,0

S4 Cerrado 5,3 69,2 9,4 21,4 Média 1350,0

S5 Algodão, soja, milho 5,8 34,0 9,8 56,1 Muito

Argilosa 1220,0

As variáveis de clima (temperaturas máxima e mínima, precipitação)

foram obtidas de uma série histórica de 30 anos, em estação meteorológica

do INMET situada em São Vicente da Serra, a mais próxima da propriedade

em estudo (Tabela 2). As variáveis de solo, necessárias para caracterizar o

local, foram obtidas por meio de coleta de amostras na propriedade.

Foi selecionada a opção de savana para o submodelo de produção de

plantas, sendo ajustadas as variáveis de produções primárias bruta e líquida,

produção potencial do local e coeficientes relativos à competição entre a

vegetação arbórea e as gramíneas (Metherell et al., 1993; Parton et al.,

2001; Bustamante e Oliveira, 2008).

Os valores de deposição atmosférica e fixação biológica de nitrogênio

foram obtidos do trabalho de Bustamante et al. (2006a). Como o Cerrado

está sujeito à ação periódica do fogo, foi incluído um evento de fogo a cada

5 anos (Hoffmann, 1999), com a intensidade descrita por Barbosa e

Fearnside (2005). Os valores das variáveis de entrada utilizadas no estudo

estão relacionados no Apêndice C e, quando não encontradas na literatura,

foram mantidos os valores padrão (default values) incluídos nos arquivos do

Century.

42

TABELA 2. Médias mensais de temperatura e precipitação acumulada (série

histórica de 30 anos da estação meteorológica do INMET em

São Vicente da Serra), utilizados como entrada para o Century

Mês Temperatura Precipitação

Mínima Máxima Média Desvio Padrão Assimetria (ºC) (mm) Janeiro 20,67 28,20 269,10 115,10 1,18 Fevereiro 20,45 28,28 306,90 101,60 - 0,36 Março 20,26 28,51 289,90 94,30 0,19 Abril 19,99 28,78 142,80 68,80 0,48 Maio 17,83 26,87 39,00 43,80 1,51 Junho 16,94 27,4 12,70 22,40 1,93 Julho 16,47 28,05 16,40 30,50 1,94 Agosto 18,15 30,35 21,20 28,60 1,50 Setembro 19,64 30,45 71,50 82,10 1,82 Outubro 20,48 30,12 171,90 69,90 - 0,66 Novembro 20,11 28,86 173,20 51,50 - 0,45 Dezembro 20,59 28,67 276,00 99,60 0,18

3.3.3. Simulação da conversão da vegetação nativa em pastagem e cultivos

Como não existia, na propriedade, registro das operações em cada

sistema no período anterior a 2003, foram utilizadas recomendações

técnicas e descrições históricas da abertura das áreas e plantio

convencional na região para a elaboração dos arquivos de programação e, a

partir do período com disponibilidade de registros, foram usadas as

informações da fazenda. Os valores de produção em condições ideais para

cada cultura (Apêndice C) foram obtidos na literatura e, quando não

disponíveis, foram utilizados os valores padrão do Century.

Como o sistema de pastagem da propriedade consiste em uma

mistura de espécies, foi utilizado o valor padrão de produção disponível no

Century para uma mistura de gramíneas tropicais. Para a implantação das

pastagens, foi selecionada a opção de pastejo moderado, que corresponde a

43

duas cabeças por hectare, sendo aumentada a lotação até atingir a atual de

7 a 9 cabeças por hectare, com a opção de pastejo intenso.

3.4. Análises estatísticas

As taxas de acúmulo ou perda de carbono foram estimadas pela

regressão linear (y = ax + b) em que x é o número de anos, y é o estoque de

carbono e o coeficiente angular (a) representa a taxa (Mg ha-1 ano-1).

Para avaliar o desempenho do Century na simulação da dinâmica do

carbono e do nitrogênio, foram aplicados alguns dos testes estatísticos

organizados em um aplicativo denominado Modeval, desenvolvido por Smith

et al. (1997). Os testes foram utilizados para avaliar nove modelos de

simulação da dinâmica da matéria orgânica, com dados de experimentos de

longa duração. Os testes comparam valores observados (O) com valores

simulados ou preditos (P) e são:

a. Coeficiente de correlação (r), que indica se os dados simulados

seguem a mesma tendência dos dados medidos, sendo calculado pela

Equação 6.

( )( )

( ) ( )2/1

1

22/1

1

2

1

÷ø

öçè

æ-÷

ø

öçè

æ-

--=

åå

å

==

=

n

ii

n

ii

n

iii

PPOO

PPOOr (6)

b. Coeficiente de determinação (CD), que é uma medida da proporção

da variância total dos dados que pode ser explicada pelos dados simulados.

Os valores iguais ou maiores que um indicam que os desvios dos valores

simulados em relação à média são menores do que aqueles observados

nas medidas. Valores menores que um indicam que os desvios dos dados

simulados em relação à média são maiores do que os desvios dos dados

medidos, ou seja, a média descreve melhor os dados medidos do que a

simulação. O CD é calculado pela Equação 7.

44

( )

( )å

å

=

=

-

-= n

ii

n

ii

OP

OOCD

1

2

1

2

(7)

c. Raiz quadrada do erro médio (RMSE) é um teste que busca evitar a

anulação dos valores positivos pelos negativos no cálculo do erro médio

entre valores observados e simulados. É calculada pela Equação 8 e tem

seus valores expressos em porcentagem da média dos valores observados.

( )å=

-=n

iii nOP

ORMSE

1

2 /100 (8)

d. Coeficiente de massa residual (CRM), indica a direção da tendência

dos valores simulados, se maior que zero está ocorrendo uma subestimativa

e se menor que zero uma superestimativa. É calculado pela Equação 9.

å

å å

=

= =

÷ø

öçè

æ-

= n

ii

n

i

n

iii

O

POCRM

1

1 1 (9)

e. Eficiência da modelagem (EF), fornece uma comparação entre a

eficiência do modelo escolhido para descrever os dados e a média das

observações. Valores negativos significam que a média das observações

descreve melhor os dados. É calculada pela Equação 10.

( ) ( )

( )å

å å

=

= =

-

÷ø

öçè

æ---

= n

ii

n

i

n

iiii

OO

OPOOEF

1

2

1 1

22

(10)

45

Willmott e Matsuura (2005) questionam a utilização da raiz quadrada

do erro médio na avaliação do desempenho de modelos, pois cada erro ao

quadrado pode influir na magnitude do resultado, principalmente se os erros

tiverem valores altos. De igual forma, o resultado pode ser afetado por um

número maior ou menor de observações.

Portanto, foi incluído o erro médio absoluto (MAE), na mesma unidade

das observações e em percentual da média das observações (MAE%),

conforme as Equações 11 e 12.

( )å=

-=n

iii OP

nMAE

1

1 (11)

( ) ÷ø

öçè

æ-= å

=

n

iii OP

nOMAE

1%

1100 (12)

46

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1. Simulação das condições de equilíbrio para o solo e vegetação de

Cerrado (Sistema S4)

O estoque de carbono do solo, estimado pelas amostras da área de

vegetação nativa deste estudo, foi compatível com os estoques encontrados

na bibliografia para região de Cerrado stricto sensu (Tabela 3). Observam-se

valores similares de estoque de carbono do solo para diversos teores de

argila, o que pode ser explicado pela heterogeneidade da vegetação sob

influência das características climáticas e de solo locais (Bustamante e

Oliveira, 2008).

TABELA 3. Estoques de carbono e nitrogênio em solos sob vegetação de

Cerrado, a 20 cm de profundidade

Local Estoque Argila

Autor (Mg ha-1) (%)

Carbono

Campo Verde MT 42,80 21 Este estudo

Morrinhos GO 37,89 39 (D'andréa et al., 2004) Vale do Jequitinhonha MG 43,57 81 (Pulrolnik et al., 2009)

Luziânia GO 35,40 35 (Bayer et al., 2006)

Santo Antonio GO 45,30 58 (Freixo et al., 2002)

Brasília DF 46,00 67 (Chapuis Lardy et al., 2002)

Nitrogênio

Campo Verde MT 3,60 21 Este estudo

Morrinhos GO 4,97 39 (D'andréa et al., 2004) Vale do Jequitinhonha MG 2,49 81 (Pulrolnik et al., 2009)

Santo Antônio GO 2,50 58 (Freixo et al., 2002)

A simulação de equilíbrio para a matéria orgânica do solo sob vegetação nativa de cerrado resultou em valor de estoque de carbono total

47

similar ao estimado para esse sistema (Tabela 4), com ligeira subestimativa, e valores compatíveis com os reportados pela bibliografia.

Ainda que a subestimativa não seja muito expressiva, o resultado pode estar relacionado à tendência do Century em subestimar os níveis de carbono e nitrogênio em solos arenosos com alto teor de matéria orgânica, já observada por Parton et al. (Parton et al., 1987) em estudos de simulações na região das Grandes Planícies (EUA), sendo os melhores resultados encontrados em solos de textura média. TABELA 4. Resultados das simulações para carbono e nitrogênio total do

solo no sistema S4 (vegetação nativa de Cerrado stricto sensu)

Variável Unidade S4

Teor de argila % 21,4

Carbono Total

Estoque simulado no equilíbrio Mg ha-1 38,26

Estoque observado Mg ha-1 42,80

Diferença entre simulado e observado % - 10,6

Taxa nos primeiros 100 anos Mg ha-1 ano -1 + 0,097

Taxa de 101 a 600 anos Mg ha-1 ano -1 + 0,020


Taxa de 1.700 a 7000 anos Não significativa (P = 0,8)

Nitrogênio Total

Estoque simulado no equilíbrio Mg ha-1 3,33

Estoque observado Mg ha-1 3,60


Taxa nos primeiros 100 anos Mg ha-1 ano -1 + 0,006


Taxa de 601 a 4.000 anos Mg ha-1 ano -1 + 0,0001

Taxa de 4.000 a 7.000 anos Não significativa (P = 0,09)

Em outro estudo realizado por Silver et al. (2000), os autores

obtiveram estoques de carbono maiores que os simulados em solos

48

arenosos, sendo os resultados explicados pelo superdimensionamento do

efeito da textura na formação do compartimento passivo e pela eficiência

das transformações entre os compartimentos do modelo. Ou ainda, o

Century poderia estar falhando em contabilizar formas não minerais de

proteção da matéria orgânica, bem como as complexas interações entre a

textura, nutrientes, disponibilidade de água e a ecofisiologia nos ambientes

de floresta.

O estoque de nitrogênio total do solo resultante da simulação seguiu o

mesmo padrão de ligeira subestimativa (Tabela 4). O submodelo de

nitrogênio do Century tem a mesma estrutura do submodelo de carbono, e a

maior parte do nitrogênio é considerada ligada a compostos orgânicos. Os

fluxos de nitrogênio seguem os de carbono, sendo sua quantidade estimada

pelo produto do valor do fluxo de carbono e a relação C/N do compartimento

que recebe o carbono (Metherell et al., 1993).

Portanto, ainda que se considere que o ciclo do nitrogênio em

savanas seja influenciado por vários fatores, como as condições climáticas,

regime de fogo, deposição atmosférica, fixação biológica e características da

vegetação, fatores sobre os quais não há muitas informações na bibliografia

que possam ser usadas como variáveis de entrada para os modelos

(Bustamante et al., 2006a; Grace et al., 2006), os resultados obtidos na

simulação de carbono e nitrogênio totais do solo para o sistema de

vegetação nativa desse estudo ficaram bem próximos dos medidos.

A simulação de equilíbrio considera uma situação sem valores iniciais

de carbono e nitrogênio nos compartimentos do solo e da vegetação. Os

valores simulados permitiram estimar uma taxa de acúmulo de carbono no

solo (Tabela 4). Observa-se que, após 1700 anos para o carbono e 4000

anos para o nitrogênio, o sistema entrou em equilíbrio dinâmico, e as taxas

não foram mais significativas.

O período em que as taxas são significativas para o carbono

corresponde à ciclagem do compartimento passivo, que varia entre 400 e

2000 anos (Parton et al., 1996). O período mais longo para o nitrogênio pode

49

estar associado à diferenças nas entradas que contabilizam, além do

material vegetal, a deposição atmosférica e a fixação biológica.

Bustamante e Oliveira (2008) reportam taxas de 0,1 a 2,5 Mg C ha-1

ano-1, considerando o sistema como um todo (solo e vegetação). A

sazonalidade climática define o comportamento da vegetação de Cerrado

em relação ao sequestro ou emissão de CO2, a qual atua como dreno

durante o período chuvoso e como fonte em um período reduzido, ao fim do

período seco. Contudo, o comportamento do carbono do solo em ambientes

de vegetação nativa de savanas não é muito claro e há poucos estudos

detalhados sobre o tema (Grace et al., 2006).

A maior proporção da biomassa aérea medida no fragmento de

Cerrado estudado foi encontrada no estrato arbóreo, seguido do estrato

herbáceo e da serrapilheira, sendo a proporção de árvores mortas de

apenas 2,5% (Tabela 5).

TABELA 5. Distribuição da fitomassa, teor e estoque de carbono nos

compartimentos da vegetação de um fragmento de Cerrado

stricto sensu em Campo Verde, MT

Compartimento Biomassa (Mg ha-1)

Distribuição (%)

Teor de Carbono

(%)

Estoque de C

(Mg ha-1)

Árvores vivas 17,18 74,28 0,50 8,59

Árvores mortas em pé 0,43 1,86 0,50 0,22

Árvores mortas caídas 0,14 0,61 0,50 0,07

Arbustos e ervas 3,53 15,26 0,46 1,62

Serrapilheira 1,85 8,00 0,42 0,79

Total 23,13 100,00 11,29

Essas proporções são mais próximas das obtidas por Barbosa e

Fearnside (2005) em Cerrado stricto sensu em Roraima do que da

proporção obtida por Castro e Kauffman (1998) em Cerrado denso próximo a

50

Brasília. As diferentes proporções podem estar relacionadas com a

heterogeneidade da vegetação, bem como com as diferentes formas de

computar cada compartimento.

A vegetação de Cerrado reflete a variabilidade de condições edafo-

climáticas e de regime de fogo com diferentes fisionomias, num gradiente

que vai desde campos com vegetação herbácea até Savanas Florestadas,

passando por tipologias intermediárias (Delitti et al., 2006). Essa

heterogeneidade é refletida também na produção de biomassa (Tabela 6).

TABELA 6. Biomassa aérea, em matéria seca, encontrados em fisionomias

de Cerrado

Fisionomia Biomassa

Autor (Mg ha-1)

Cerrado stricto sensu 23,13 Este estudo

Cerrado stricto sensu 58,69 (Fernandes et al., 2008)

Cerradão 97,88

Cerrado stricto sensu 24,80 (Castro e Kauffman, 1998)

Cerrado stricto sensu 26,02 (Abdala et al., 1998)

Cerrado stricto sensu 11,73 (Barbosa e Fearnside, 2005)

Cerrado stricto sensu 19,50 (Delitti et al., 2006)

Cerrado stricto sensu 22,70 (Lilienfein et al., 2001)

Cerrado ralo 12,5 a 39,05

(Bustamante e Oliveira, 2008) Cerrado stricto sensu 20,9 a 58,01

Cerrado denso 29,9 a 71,87

Cerradão 118,36 (Melo et al., 2009)

O valor de biomassa aérea estimada para o fragmento de vegetação

nativa estudado ficou dentro da faixa reportada na bibliografia para Cerrado

stricto sensu. Contudo, quando se considera o carbono da biomassa aérea,

os valores simulados pelo Century foram superestimados para a biomassa

aérea total, biomassa arbórea e árvores, enquanto para serrapilheira e para

51

C e

stra

to h

erb.

C s

erra

plhe

ira

C á

rv. m

orta

s

C e

stra

to a

rb.

0

10

20

30

40

C d

a bi

omas

sa (M

g ha

-1)

Simulado

Observado

C b

iom

assa

aér

ea to

tal

-26% -94% +539%

+385%+289%

a vegetação herbácea houve uma subestimativa (Figura 6). A melhor

aproximação entre valores simulados e observados foi obtida com o estrato

herbáceo, possivelmente devido à representação mais adequada das

gramíneas no submodelo de crescimento de plantas, considerando o

desenvolvimento do modelo para representar pastagens nativas.

FIGURA 6. Valores simulados e observados de estoque de carbono nos

compartimentos de vegetação nativa (Cerrado stricto sensu).

A magnitude dos valores simulados de estoques de carbono da

biomassa do estrato arbóreo e do carbono da biomassa total está mais

próxima dos valores reportados para cerradão (Savana Florestada): 48,94

Mg ha-1 (Fernandes et al., 2008) e 59,18 Mg ha-1 (Melo et al., 2009).

As savanas são ambientes cuja dinâmica e produtividade são

determinadas por um conjunto complexo de fatores que podem atuar de

forma antagônica ou sinérgica. O gradiente entre gramíneas e vegetação

lenhosa é influenciado por condições climáticas, de solo, geomorfologia,

herbivoria, eventos de fogo e intervenção antrópica, tornando difícil a

modelagem desse ambiente (Scholes e Archer, 1997).

O submodelo de produção vegetal relativo às savanas no Century é

uma integração dos submodelos de floresta e pastagem, somando as duas

produções. A produção da floresta ocorre normalmente como no submodelo

52

original e a produção das gramíneas é afetada pelo sombreamento

promovido pelas árvores e pela competição por nitrogênio, controlada pela

área basal das árvores (Metherell et al., 1993).

Não é computado o efeito das gramíneas sobre as árvores como a

dificuldade na germinação e no estabelecimento de arbustos e árvores,

fornecimento de combustível fino que amplifica os eventos de fogo, além da

competição por nutrientes e água (Scholes e Archer, 1997). Também não há

limitações de nutrientes para o crescimento no Century, e a disponibilidade

hídrica primeiramente atende às necessidades das plantas. Essas condições

podem favorecer o estrato arbóreo no modelo, justificando a superestimativa

para este compartimento.

A vegetação do Cerrado apresenta características de esclerofilia

como resposta ao ambiente, sendo um conjunto de defesas físicas e

químicas que conferem maior resistência à decomposição. O mecanismo é

comum em plantas crescidas em solos pobres em nutrientes, baixa

disponibilidade de água e alta irradiação solar e decorre do aumento da

relação C/N, produção de compostos como os taninos, acúmulo de ligninas,

ceras e presença de tricomas (Pais e Varanda, 2003; Silva et al., 2009).

No modelo, os resíduos são particionados em uma fração metabólica

e outra estrutural, em função do seu conteúdo de lignina, sendo o efeito do

conteúdo de lignina estabelecido pelas incubações com bluegrass (Poa

pratensis L.), palha de milho, folhas de carvalho (Quercus sp) e palha de

trigo (Parton et al., 1987), com características diferentes da vegetação do

Cerrado.

Parton et al. (1994) consideram que as diferenças no teor inicial de

nitrogênio de resíduos com teor de lignina similar também contribuem para

diferenças no tempo de decomposição, portanto, o baixo teor de nitrogênio

de resíduos oriundos da vegetação do Cerrado também pode ser um fator

que retarda a decomposição, resultando em acúmulo de serrapilheira.

As características químicas da vegetação de Cerrado podem ainda

não estar bem descritas nos arquivos de vegetação do Century, tendo em

vista a escassez de informações e o grande número de variáveis

53

demandadas. De igual forma, as taxas de transferência (decomposição) das

frações metabólica e estrutural podem estar superdimensionadas (Kelly et

al., 1997), demandando experimentos de incubação específicos para os

resíduos, temperaturas e solos encontrados na região de Cerrado.

4.2. Simulação dos sistemas com sucessões de algodão (S3 e S5)

As simulações de equilíbrio com vegetação nativa para os sistemas

sob sucessões de algodão (S3 e S5), com os maiores teores de argila (56%

aproximadamente), resultaram em elevados valores de estoques de carbono

do solo (Tabela 7), em relação ao fragmento de Cerrado observado (42,80

Mg ha-1).

Em área de Cerradão com 52% de argila, Carvalho et al. (2010b)

encontraram estoque de carbono de 56,6 Mg ha-1. Chapuis Lardy et al.

(2002), em solo com aproximadamente 69% de argila e mesma cobertura

vegetal, encontraram valores de 53 a 56,6 Mg ha-1, menores que os

simulados pelo Century neste estudo. Como não havia informações na

propriedade sobre a vegetação original dos sistemas estudados, não foi

possível estabelecer comparações mais acuradas sobre a estimativa dos

conteúdos iniciais de carbono.

A possível superestimativa dos valores iniciais dos compartimentos

pode afetar as simulações subsequentes. Conforme Cerri et al. (2004b),

valores diferentes dos estoques iniciais podem ter sido a causa de

discrepâncias entre valores simulados e observados em sistemas de

pastagens com características semelhantes.

A simulação dos usos e os manejos descritos no histórico dos

sistemas S3 e S5, com sucessão de milheto/algodão e algodão/soja/milho

safrinha nos últimos anos, resultaram em superestimativa dos estoques de

carbono e nitrogênio totais (Tabela 7).

Ao final do período de simulação, os valores de estoque já se

encontravam próximos aos valores iniciais, contudo, estimativas de Lal

(2006) indicam perdas de 25 a 75% do carbono do solo na conversão de

vegetação nativa para a agricultura, sendo necessário um período de até 30

54

anos com boas práticas agrícolas para a recuperação de 60 a 70% do

carbono perdido.


solo nos sistemas S3 (sucessão milheto algodão) e S5

(sucessão algodão soja milho), com o teor de argila observado

nos sistemas

Variável Unidade S3 S5

Teor de argila % 56,8 56,1

Carbono Total

Estoque inicial simulado Mg ha-1 67,7 66,9

Estoque final simulado Mg ha-1 66,5 66,6

Estoque final observado Mg ha-1 46,1 43,8

Diferença entre simulado e observado % + 44 + 52

Perda inicial simulada % 18 18

Taxa nos primeiros anos (0-7) Mg ha-1 ano -1 -1,748 -1,704

Taxa de 8 anos até a coleta Mg ha-1 ano -1 + 0,432 + 0,356

Nitrogênio Total





Perda inicial simulada % 5,3 5,4

Taxa nos primeiros anos (0-7) Mg ha-1 ano -1 - 0,063 - 0,061


No ano de 2000, foram iniciadas práticas mais conservacionistas nos

dois sistemas, compreendendo dois cultivos por ciclo, redução da

mecanização, produção e proteção da palhada, com intensificação dessas

55

práticas ao longo dos anos, porém o período seria insuficiente para uma

recuperação dessa magnitude.

As taxas estimadas a partir dos valores simulados de estoques de

carbono ao longo do tempo, Tabela 7, estão dentro das faixas da

bibliografia, sendo reportadas desde a perda de 0,3 ao ganho de 0,13 Mg ha-

1 ano-1, em áreas de agricultura convencional, até ganhos de 0,3 a 1,93 Mg

ha-1 ano-1, nas áreas de plantio direto (Batlle-Bayer et al., 2010). Como o

período de recuperação dos estoques de carbono nos sistemas estudados

compreende os períodos de plantio convencional e de práticas

conservacionistas, as taxas se situaram próximas ao limiar inferior das taxas

do plantio direto.

Para verificar a adequação dos arquivos de programação, os valores

dos estoques de carbono total obtidos para o período de plantio

convencional nos sistemas foram comparados com os valores reportados

pela bibliografia para plantio convencional, sendo utilizados os valores

compilados por Batlle-Bayer et al. (2010), por Marchão et al. (2009) e o

trabalho de Neto et al. (2010), na profundidade de 20 cm e faixa de textura

similar aos sistemas estudados (Figura 7), sendo também encontrada

superestimativa dos valores simulados.

Considerando-se a superestimativa dos valores obtidos, buscou-se

avaliar o efeito da textura sobre os estoques de carbono no modelo, sendo

realizadas simulações de equilíbrio sob vegetação nativa, com as mesmas

características de local (arquivo site.100), porém com incrementos de 5% no

teor de argila. Os resultados obtidos foram comparados com estoques de

carbono do solo sob vegetação de Cerrado, com diferentes teores de argila,

reportados pela bibliografia (Apêndice B). Foram obtidas as relações

expressas na Figura 8.

A dispersão dos dados da bibliografia e o coeficiente de determinação levam à hipótese de que outros fatores como o clima (temperatura e precipitação), a disponibilidade de radiação possam estar influenciando os estoques estimados nos diferentes locais. Para as simulações, foi incrementado o teor de argila com correspondente redução do teor de areia, sendo mantido

56

y = 0.8789x + 20.126R2 = 0.9923

y = 0.4154x + 18.48R2 = 0.489

0

20

40

60

80

100

120

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Teor de argila (%)

Est

oque

de

carb

ono

(mg

ha-1

)

Valores simulados

Valores da literatura

30

40

50

60

70

80

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Tempo (ano)

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

Simulado S3

Simulado S5 Observado bibliografia

Observado estudo

fixo o teor de silte, o que não ocorre nas situações da bibliografia, nas quais pode haver variação nos teores de silte, ampliando a dispersão.

FIGURA 7. Valores simulados de estoques de carbono total para os

sistemas S3 e S5, valores observados na bibliografia e neste

estudo.

FIGURA 8. Valores simulados de estoques de carbono em solos sob

vegetação de cerrado, com incrementos no teor de argila e

valores de estoques reportados pela bibliografia.

Ainda assim, os coeficientes das retas indicam tendências diferentes

57

30

40

50

60

70

80

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Tempo (ano)

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

Simulado S3

Simulado S5

Observado bibliografia

Observado estudo

entre valores os valores simulados e os observados na bibliografia, sendo essa tendência analisada pela verificação da equivalência dos parâmetros das curvas, com o teste de hipótese randômico pela metodologia da reamostragem por Monte Carlo. Foram realizadas 10000 reamostragens de 20 pontos ao longo da curva, conforme descrito no trabalho de Waller et al. (2003), utilizando o aplicativo NCSS 2007 (NCSS, Kaysville, Utah), tendo sido encontrado que as curvas são diferentes com um nível de probabilidade de 0,0200.

Ainda para avaliar o efeito da textura nos resultados do Century, as características do solo do sistema S1 (39% de argila e estoque inicial de 51,8 Mg ha-1) foram utilizadas para a simulação do conjunto de eventos programados para os sistemas S3 e S5, observando-se redução da superestimativa dos estoques de carbono e nitrogênio total (Tabela 8).

Observa-se que os valores simulados ficam mais próximos dos observados e dos reportados pela bibliografia (Figura 9) para plantio convencional (Marchão et al., 2009; Batlle-Bayer et al., 2010; Siqueira Neto et al., 2010). O cultivo convencional de soja foi empregado nos dois sistemas até o ano de 1997.


sistemas S3 e S5 em solo com 39% de argila, valores

observados na bibliografia e nesse estudo.

58


solo nos sistemas S3 (sucessão milheto algodão) e S5

(sucessão algodão soja milho), com o teor de argila observado

no sistema de pastagem (S1)

Variável Unidade S3 S5

Teor de argila % 38,9 38,9

Carbono Total

Estoque inicial simulado Mg ha-1 51.8 51,8





Taxa nos primeiros anos (0-7) Mg ha-1 ano-1 - 1,577 - 1,327

Taxa de 8 anos até a coleta Mg ha-1 ano-1 + 0,376 + 0,296

Nitrogênio Total






Taxa nos primeiros anos (0-7) Mg ha-1 ano -1 - 0,064 - 0,064


A tendência do Century em superestimar estoques de carbono em

solos argilosos e subestimar em solos arenosos já havia sido observada por

Parton et al. (1987) em solos das Grandes Planícies, onde o aplicativo foi

desenvolvido, sendo os melhores resultados encontrados para solos de

textura média. Os autores consideravam que poderia haver problemas nas

equações que estimavam a densidade do solo no modelo, recomendando

novas pesquisas para uma identificação mais precisa. Em avaliações

59

posteriores, o modelo ainda simulava estoques maiores do que seria

esperado em solos oxídicos, com alto teor de argila (Parton et al., 1996;

Silver et al., 2000; Tornquist et al., 2009b).

A textura afeta o modelo por diferentes vias: influenciando a ciclagem

do compartimento ativo (biomassa microbiana e seus produtos), que é

reduzida linearmente com o aumento do teor de argila, e afetando também a

eficiência da estabilização do carbono (ligada às perdas de CO2 durante o

processo) no compartimento lento, que aumenta com o incremento do teor

de silte mais argila (Parton et al., 1994).

O conteúdo de argila controla principalmente a formação do

compartimento passivo, sendo que os fluxos dos compartimentos ativo e

lento para o passivo são função do conteúdo de areia. Essa formulação

parte da suposição de que os minerais de argila são as partículas primárias

que estabilizam o carbono passivo (substâncias húmicas), sendo

influenciadas pelo pH, pela superfície específica das argilas, densidade de

cargas, presença de cátions trocáveis, fatores não simulados diretamente

pelo modelo. Os valores dos parâmetros foram estabelecidos por ajuste a

dados observados em solos das Grandes Planícies com diferentes texturas

(Parton et al., 1994).

Os solos tropicais são compostos por argilas de baixa atividade (1:1),

como caulinitas e gibbsitas, bem como por óxidos de ferro e alumínio

(Roscoe et al., 2006b). A estabilização do carbono no solo está relacionada

à quantidade e à capacidade de reação dos minerais de argila do solo,

havendo um limite para a capacidade de proteção da matéria orgânica.

Portanto, o acúmulo de matéria orgânica depende não só do teor de argila,

mas também de quanto das cargas já estão ocupadas (Roscoe et al., 2001).

Solos com minerais do tipo 1:1 foram encontrados com uma menor

quantidade de carbono associada à fração silte mais argila em relação a

solos com mineralogia 2:1 e mesmo teor de argila (Stewart et al., 2008),

sendo a diferença atribuída principalmente ao tipo da argila.

A presença de óxidos na composição do solo também afeta a

comparação com dados observados em solos mais arenosos (Motavalli et

60

al., 1994), nos quais podem ser obtidos resultados de simulação inferiores

aos observados. Ocorre que os óxidos formam compostos organominerais

de alta estabilidade por interação de suas cargas positivas com as cargas

negativas da matéria orgânica. Contudo, as cargas em solos oxídicos são

variáveis, dependendo do pH (Parfitt et al., 1997; Roscoe et al., 2006b), e a

aplicação de corretivos e adubos, juntamente com a mecanização, pode

reduzir os estoques de carbono (Roscoe et al., 2001).

O modelo não conta com variáveis de entrada relativas à aplicação de

corretivos (Foereid et al., 2007), e testes de simulações realizadas neste

estudo com as mesmas condições de solo e variando o pH não resultaram

em grandes diferenças de estoques. O uso de corretivos tem sido uma das

bases da agricultura nas condições de Cerrado e seu efeito não estar

incluído no modelo, juntamente com os demais efeitos oriundos da

mineralogia, podendo ser uma fonte considerável de erro.

4.3. Simulações do sistema com sucessão de soja-milho (S2)

A simulação de equilíbrio com a vegetação nativa para as

características de solo do sistema S2, com sucessão de soja-milho por

ocasião da coleta, resultou em um estoque inicial de carbono do solo (41,4

Mg ha-1) similar ao fragmento de Cerrado que se encontra próximo e com

teor de argila semelhante.

As primeiras simulações com a sequência de usos e operações

desenvolvidas ao longo do tempo resultaram em estoques muito baixos para

os períodos de plantio convencional de soja com pousio. Pacheco et al.

(2009) obtiveram biomassa (massa seca) de plantas espontâneas de 2,8 Mg

ha-1 em área de pousio após plantio de soja e Silva et al. (2005) encontraram

até 7,3 Mg ha-1 em área preparada com grade aradora e arado de disco,

após a colheita de feijão com preparo. A adição de matéria orgânica dessa

fonte é fundamental para a elaboração dos arquivos de programação para

este sistema.

61

Com a inclusão dos eventos do ciclo das plantas espontâneas que se

desenvolvem durante o pousio, os valores simulados de estoques de

carbono e nitrogênio ficaram próximos dos observados (Tabela 9).

O desempenho da simulação nesse sistema pode estar relacionado

ao teor de argila do solo, similar ao teor dos estudos de simulação com o

Century: 22 a 36% (Parfitt et al., (1997), 21 a 36% (Falloon e Smith, (2002),

35% Paustian et al., (1992), 37 e 46% (Leite et al., (2004b) e 18 a 35% (Cerri

et al., (2004b), com resultados considerados satisfatórios.


solo no sistema S2 (sucessão de soja milho)



Carbono Total

Estoque inicial simulado Mg ha-1 41,4

Estoque final simulado Mg ha-1 37,5

Estoque final observado Mg ha-1 41,3


Perda inicial simulada % 17

Taxa nos primeiros anos (0-10) Mg ha-1 ano -1 - 0,95

Taxa de 11 anos até a coleta Mg ha-1 ano -1 + 0,14

Nitrogênio Total








62

As taxas estimadas a partir dos valores simulados de estoques de

carbono e nitrogênio ao longo do período foram similares às reportadas para

agricultura convencional por Battle-Bayer (2010). Os valores de estoques de

carbono total obtidos para o período de plantio convencional foram

compatíveis com os reportados pela bibliografia para a mesma modalidade

(Figura 10), sendo utilizados para a comparação os valores compilados por

Batlle-Bayer et al. (2010), por Marchão et al. (2009) e o trabalho de Neto et

al. (2010), com a profundidade de 20 cm e faixa de textura similar ao sistema

estudado. Porém, não foi observada modificação no padrão de acumulação

de carbono, com a adoção das práticas conservacionistas (inclusão de mais

de uma cultura por ciclo, manutenção dos resíduos no solo e redução do

revolvimento), a partir do ano 2000.


sistema S2, valores observados na bibliografia e nesse

estudo.

A baixa sensibilidade do modelo às práticas conservacionistas foi

observada por Farage et al. (2007) em estudo sobre sequestro de carbono

em regiões semiáridas da África e América Latina e por Bricklemyer et al.

(2007) em simulações utilizando bases de dados de Montana, EUA.

30

40

50

60

70

80

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Tempo (ano)

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

) Simulado Observado bibliografia Observado estudo

63

Corbeels et al. (2006), em simulações com um modelo que agrega um

módulo de crescimento de plantas agrícolas ao submodelo de matéria

orgânica do Century (denominado G’DAY), consideraram que, ainda que as

tendências gerais sejam reproduzidas, os efeitos do cultivo são

simplificados, não considerando o efeito da adição de corretivos que

aceleram a decomposição (Motavalli et al., 1994), as perdas por erosão e os

efeitos sobre a agregação do solo.

A estimativa de perdas na abertura pelo modelo em todos os

sistemas, considerando os primeiros dez anos, variou entre 18 e 23%,

inferior aos valores reportados na bibliografia, que variam entre 30 e 80%

para a região de Cerrado (Bustamante et al., 2006b; Batlle-Bayer et al.,

2010). Para a região subtropical, foram encontradas perdas entre 30 e 50%

aos 15 anos de cultivo após a conversão (Lopes et al., 2008; Bortolon et al.,

2009), valores também superiores aos encontrados para os sistemas

estudados.

Simulações com usos e manejos realizadas na região subtropical,

com solos mais argilosos e temperaturas médias inferiores, demandaram

ajustes nos parâmetros do Century, inclusive os considerados fixos. Os

ajustes consistiram nas equações que regulam a conversão entre os

compartimentos lento e passivo, o ajuste das perdas de nitrogênio por

volatilização e o efeito do cultivo nos meses subsequentes ao revolvimento

do solo (Lopes et al., 2008; Bortolon et al., 2009; Tornquist et al., 2009b;

Bortolon et al., 2011).

As simulações realizadas por Bortolon et al. (2011) com cultivos

agrícolas no Rio Grande do Sul, mesmo em solos argilosos e submetidos a

práticas conservacionistas como o plantio direto, não resultaram em

recuperação dos estoques originais de carbono em 70 anos.

A recuperação dos estoques, de forma geral, tem um comportamento

sigmoide, evoluindo lentamente e atingindo valores máximos em torno de 10

a 30 anos após a adoção de práticas conservacionistas, sendo as taxas

inferiores em relação às perdas por ocasião da conversão de sistemas

naturais para a agricultura (Lal, 2006). Contudo, foi reportado o incremento

64

de estoques de carbono acima dos níveis originais com a conversão de

áreas de oásis agrícolas na região árida da China, sendo a dinâmica do

carbono determinada pelas práticas mais ou menos conservacionistas, tendo

sido o Century capaz de reproduzir estas tendências na área estudada por

Xu et al. (2011).

4.4. Simulações do sistema de pastagem (S1)

A simulação de equilíbrio para a matéria orgânica do solo em

vegetação nativa para o sistema de pastagem (S1) resultou no estoque de

carbono total de 51,8 Mg ha-1, valor superior ao simulado para o fragmento

de vegetação nativa (S4), refletindo o efeito do teor de argila. Em texturas

com 44 e 35% de argila, foram encontrados estoques de 37,9 e 35,4 Mg ha-1,

respectivamente, em Cerrados stricto sensu no Estado de Goiás (Marchão et

al., 2009). São valores inferiores ao estimado pelo modelo, contudo também

é reportado o valor de 54 Mg ha-1 para área de Cerrado com 36% de teor de

argila no estado de Mato Grosso do Sul (Batlle-Bayer et al., 2010). Tendo

em vista a grande variação dos valores observados, o estoque estimado

pode ser considerado plausível.

Com realização das primeiras simulações dos eventos descritos para

a área de pastagem, observou-se que o modelo subestimava o estoque de

carbono para os tratos culturais empregados (adição de resíduo de

algodoeira, aplicações de fósforo, de gesso agrícola) e taxa de lotação (7 a 9

cabeças por hectare).

A produção de fezes e urina por bovinos em diferentes idades e

manejos pode variar de forma expressiva, com maior ou menor adição de

carbono ao solo em pastagens, afetando os estoques (Smith e Frost, 2000;

Braz et al., 2002; Mcgechan e Topp, 2004; Soares et al., 2007; Chiavegato,

2010). Mantidas as mesmas características de local e das gramíneas, as

entradas de carbono resultantes das diferentes produções de fezes descritas

pelos autores, Tabela 10, foram incluídas no arquivo de adição de matéria

orgânica (omad.100) e feitas simulações para os eventos descritos para o

sistema de pastagem.

65

TABELA 10. Adição de carbono ao solo por fezes de bovinos, com taxa de

lotação de sete cabeças por hectare

Produção de MS

(Mg ha-1 mês-1 )

Adição de carbono

(g m-2 mês-1) Autor

16,77 19,95

(Smith e Frost, 2000) 19,97 23,75

26,24 31,21

33,07 39,33

9,47 11,26 (Braz et al., 2002)

10,30 12,25

(Chiavegato, 2010) 11,23 13,36

12,17 14,47

13,73 16,33

Foram obtidos estoques crescentes de carbono do solo, numa

proporção de 0,35 Mg ha-1 (P valor = 0,0000) para cada grama de carbono

oriundo das fezes adicionado por metro quadrado (Figura 11).

Para a taxa de lotação praticada no sistema estudado, os retornos

propostos pelo arquivo de pastejo (graz.100) na opção “pastejo intensivo” do

Century foram insuficientes para explicar os estoques. Portanto, nas

simulações subsequentes, foi utilizada uma adição de 15 g C m-2, valor

ainda modesto, que representa a produção de fezes por bovinos em sistema

não muito intensivo de alimentação.

A adição de carbono e nitrogênio pelas fezes e urina dos bovinos

representa uma importante entrada no sistema de pastagem, contribuindo

para o aumento dos estoques em áreas bem manejadas, contudo pode

também contribuir para o aumento da emissão de gases do efeito estufa

(Van Der Weerden et al., 2011), que não foi objeto deste estudo.

66

y = 0,35x + 49,83

R 2 = 0,96

40

50

60

70

80

10 20 30 40 50

C adicionado (g m-2)

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

FIGURA 11. Relação entre a adição de carbono oriundo de fezes de bovinos

e os estoques de carbono do solo, em simulação com o

modelo Century

Com o ajuste do valor das entradas de carbono, a simulação resultou

em estoques de carbono e nitrogênio próximos aos valores observados

(Tabela 11).

As diferenças entre simulado e observado ficaram abaixo do limite de

Parton et al. (1993) em simulações com o Century em áreas de pastagem

com diferentes características de clima e textura de solo, localizadas nos

EUA, Rússia, Quênia, Tailândia e Costa do Marfim, onde foram encontradas

variações entre simulado e observado da ordem de ± 25% para a maioria

dos pontos.

Na região Amazônica (Estado de Rondônia), simulações realizadas

em cronossequências de pastagens com o mesmo modelo resultaram em

diferenças médias entre simulado e observado de 17% para carbono total do

solo e 25% para nitrogênio total (Cerri et al., 2004b). Como o modelo

consegue reproduzir tendências gerais da dinâmica da matéria orgânica,

estes resultados são considerados bons e as variações são reputadas às

diferenças de manejo, conteúdo inicial de carbono, produtividade das

gramíneas utilizadas e diferentes intensidades de pastejo.

67


solo no sistema S1 (pastagem)



Carbono Total




Diferença entre simulado e observado % - 8




Nitrogênio Total




Diferença entre simulado e observado % + 11




O sistema estudado recebe um manejo atípico em relação às

pastagens da região, com aplicação de matéria orgânica oriunda de resíduos

de algodão, adubações de manutenção e aplicação de gesso agrícola, além

de uma taxa de lotação alta.

Portanto, houve preocupação com a possibilidade de

superdimensionamento do arquivo de programação dos eventos para atingir

os estoques observados. Porém, comparando o período em que foi relatado

um manejo mais convencional da pastagem, os estoques são compatíveis

com os compilados por Batlle-Bayer et al. (2010) para áreas de pastagem

com faixa de textura similar e tempo de implantação entre 10 e 20 anos

68

30

40

50

60

70

80

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Tempo (ano)

Est

oque

de

C (M

g ha

-1) Simulado Observado bibliografia Observado estudo

(Figura 12), demonstrando a adequação dos arquivos de programação e das

variáveis de entrada a este sistema.


sistema S1, valores observados na bibliografia e nesse estudo

Considerando que o Century foi desenvolvido na região das Grandes

Planícies dos EUA, onde predominam extensas áreas de gramíneas nativas,

muitos dos parâmetros e funções foram desenvolvidos utilizando bancos de

dados que incorporam as características locais, com impacto nas simulações

para outras condições (Falloon e Smith, 2002). O melhor desempenho do

modelo para condições de pastagens e de cultivos agrícolas em relação às

de floresta também já havia sido observado por Kelly et al. (1997).

Com os resultados da simulação, foi possível estimar as taxas de

perda ou acumulação de carbono no período (Tabela 11), com perda nos

primeiros anos após a abertura e recuperação a partir do décimo terceiro

ano. Ao fim do período, os estoques de carbono e nitrogênio atingiram

valores superiores aos iniciais, simulados para a vegetação nativa.

A acumulação ou perda de carbono em solos da região de Cerrado,

sob pastagens, depende da textura, fertilidade e do manejo utilizados.

Carvalho et al. (2010b) encontraram taxa de 0,44 Mg ha-1 ano-1 em

pastagem não degradada e uso de fertilizantes, Bustamante et al. (2006b)

informam taxas de até 1,3 Mg ha-1 ano-1 e Corazza et al. (1999) encontraram

0,13 Mg ha-1 ano-1.

69

Em pastagens bem manejadas, acumulam-se os efeitos da redução

do revolvimento do solo, permitindo a agregação e proteção da matéria

orgânica, o desenvolvimento do sistema radicular das gramíneas, que

adiciona matéria orgânica na forma de biomassa e exsudatos (D'andréa et

al., 2004), e a adição de fertilizantes e de carbono e nitrogênio oriundos de

fezes e urina dos bovinos (Braz et al., 2002; Soares et al., 2007).

4.5. Avaliação do desempenho do Century

Os resultados dos testes estatísticos empregados para avaliar o

desempenho do Century na simulação dos usos e manejos nos sistemas

estudados estão na Tabela 12.

Considerando todos os pares de valores obtidos neste estudo

(carbono total e compartimentos), o coeficiente de correlação (r) indica uma

correlação positiva entre os dados simulados e observados, ou seja, os

dados simulados seguem a mesma tendência dos dados medidos.

Em simulações com pastagens da Amazônia, foram encontrados

valores de r com grande amplitude, entre 0,36 e 0,94 (Cerri et al., 2004b;

Cerri et al., 2007a), os valores em simulações de sistemas agrícolas também

são amplos, entre - 0,27 e 0,97 (Bhattacharyya et al., 2007; Galdos et al.,

2009; Bhattacharyya et al., 2010; Bortolon et al., 2011).

As principais fontes de erro encontradas neste estudo foram a

superestimativa dos estoques em solos argilosos e as discrepâncias entre as

proporções dos compartimentos lento e passivo. A retirada desses pares da

análise estatística, Tabela 12, produz incrementos nos valores do coeficiente

de correlação, denotando uma aproximação maior entre as tendências dos

dados simulados e medidos.

70

TABELA 12. Estatísticas para o desempenho do Century Ecosystem Model em simular a dinâmica de carbono e nitrogênio

no solo sob diferentes usos e manejos

Dados r RMSE RMSEp MAE MAEp CRM CD EF n

Mg ha-1 % Mg ha-1 %

Carbono

Todos os pares 0,68 17,73 62,7 13,77 48,68 -0,11 1,04 0,36 25

(S3 e S5) 0,85 19,56 78,22 16,00 64,01 -0,58 0,47 -0,012 10

(S1 e S2) 0,75 17,12 53,58 12,60 39,45 0,13 1,75 0,54 10

(S3 e S5) sem C Lento e C Passivo 0,99 19,51 68,14 16,31 57,58 - 0,57 0,33 0,048 6

(S1 e S2) sem C Lento e C Passivo 0,99 5,19 14,80 4,27 12,14 0,11 1,23 0,96 6

(S1, S2 e S4) sem C Lento e C Passivo 0,99 5,89 17,61 4,63 13,85 0,13 1,26 0,94 9

Nitrogênio

Todos os pares 0,69 1,78 57,74 1,33 43,04 -0,31 0,43 -0,41 20

(S3 e S5) 0,94 2,71 95,10 2,54 89,00 - 0,89 0,18 - 2,64 8

(S1 e S2) 0,91 0,69 19,84 0,58 16,87 0,002 1,18 0,83 8

(S3 e S5) sem N Lento e N Passivo 0,70 3,48 90,12 3,47 89,93 - 0,9 0,001 - 179,16 4

(S1 e S2) sem N Lento e N Passivo 0,98 0,4 8,53 0,37 8,00 - 0,004 0,45 0,71 4

(S1, S2 e S4) sem N Lento e N Passivo 0,98 0,39 8,99 0,37 8,45 0,02 0,47 0,74 6

Ajuste perfeito 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 r = coeficiente de correlação; RMSE = raiz quadrada do erro médio; RMSEp = raiz quadrada do erro médio em percentual; MAE = erro médio absoluto; MAEp = erro médio absoluto em percentual; CRM = coeficiente de massa residual; CD = coeficiente de determinação; EF = eficiência da modelagem; n = número de observações.

70

71

Contudo, a tendência dos dados proporcionada por r não esclarece a

dispersão entre dados simulados e medidos (Smith et al., 1997), sendo

fundamental a avaliação dos desvios. A avaliação mais usual é a raiz

quadrada do erro médio (RMSE), podendo ser visualizada na unidade

estudada ou em percentual da média dos valores observados.

Considerando todos os pares de dados, os valores de RMSE

encontrados neste estudo são mais elevados do que os reportados em

trabalhos de simulação com o Century no Brasil (Cerri et al., 2004b; Cerri et

al., 2007a; Tornquist et al., 2009b; Bortolon et al., 2011). É importante

ressaltar que não foi reportada a inclusão dos compartimentos lento e

passivo na avaliação estatística desses trabalhos. Quando são retirados os

pares oriundos dos sistemas argilosos e os relativos aos compartimentos

lento e passivo, os valores obtidos ficam dentro da faixa reportada, ou seja,

de 7 a 22%.

Os valores do erro médio absoluto (MAE), de uma forma geral, foram

inferiores aos do RMSE, concordando com Willmott e Matsuura (2005), que

consideram que os valores do erro, quando elevados ao quadrado e em um

grande número de observações, podem superestimar os desvios nas

comparações entre simulado e observado. Quando os erros foram menores,

como nas simulações de estoque de carbono dos sistemas S1, S2 e S4,

sem os compartimentos lento e passivo, as diferenças entre o RMSE e o

MAE foram menores.

A maior diferença média, utilizando a MAE como estatística, foi

encontrada na comparação entre valores observados e simulados dos

sistemas com sucessões de algodão (S3 e S5) com 16,00 e 3,47 Mg ha-1

para carbono e nitrogênio, respectivamente, resultantes das

superestimativas dos estoques devidas ao efeito da argila no modelo.

Nos demais sistemas, com a retirada dos pares relativos aos

compartimentos lento e passivo, os valores foram de aproximadamente 4,5 e

0,37 Mg ha-1 para carbono e nitrogênio, respectivamente, e se situam dentro

das faixas reportadas nos trabalhos de simulação anteriormente citados.

72

Ressalta-se que a estimativa do erro médio realizada nesses trabalhos não

considera os valores absolutos, reduzindo a comparabilidade.

A maior proporção da variância total dos dados, explicada pelos

dados simulados (CD), foi obtida pela comparação entre dados simulados e

observados de estoques de carbono com a utilização de todos os pares e

com a utilização dos pares dos sistemas com menor teor de argila (S1, S2 e

S4), com e sem compartimentos lento e passivo. Para o nitrogênio, o maior

valor foi obtido com os sistemas S1 e S2. Um CD de 0,83 foi considerado um

desvio moderado entre valores simulados e medidos (Bortolon et al., 2011).

Nas demais situações avaliadas, a média explica melhor a variabilidade dos

dados do que as simulações.

Observou-se tendência de superestimativa resultante do efeito do teor

de argila com a variação do coeficiente de massa residual (CRM). O efeito

se manteve mesmo com a utilização de todos os pares de dados, tanto para

os estoques de carbono quanto para os de nitrogênio. A retirada dos pares

relativos aos sistemas S3 e S5 produz valores que representam uma ligeira

subestimativa dentro da faixa obtida por Cerri et al. (2007a).

Os maiores valores de eficiência da modelagem (EF) para os

estoques de carbono foram obtidos com os sistemas S1, S2 e S4, sem os

pares relativos aos compartimentos lento e passivo. Conforme a

classificação de Moriasi et al. (2007) e Liu e Luo (2010), esse desempenho

pode ser considerado muito bom, enquanto a simulação de estoques de

carbono nos sistemas S1 e S2, com manutenção dos compartimentos lento

e passivo, é satisfatória.

A simulação dos estoques de carbono e de nitrogênio nos sistemas

S3 e S5 obteve valores negativos, sendo o desempenho não satisfatório,

indicando que a média dos valores observados explica melhor a tendência

dos dados do que a simulação. O desempenho da simulação dos estoques

de nitrogênio nos sistemas S1, S2 e S4 foi muito bom, utilizando todos os

pares, e bom com a retirada dos compartimentos lento e passivo.

A distribuição do carbono total entre os compartimentos é outra fonte

de incerteza nas simulações realizadas com o Century. As frações da

73

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Ano

C a

tivo

(Mg

ha-1

)

S 3

S 5

S 4

S 2

S 1

matéria orgânica do solo podem fornecer informações sobre o grau de

estabilização e sobre os efeitos do manejo desde que estas frações possam

ser relacionadas a compartimentos funcionais ou estruturais no solo

(Cambardella e Elliott, 1993). Mesmo sem redução do carbono total, a

redução das frações mais ativas da matéria orgânica pode afetar suas

funções no solo, e o fracionamento físico da matéria orgânica do solo é a

metodologia mais utilizada nesse tipo de estudo (Roscoe et al., 2006a;

Roscoe et al., 2006b).

Em todas as simulações realizadas neste estudo, o acréscimo ou

decréscimo de carbono no solo estava associado ao compartimento ativo e

principalmente ao lento, de acordo com o encontrado por Hassink (1997),

sendo que o compartimento passivo teve baixa variação no período desde a

implantação dos sistemas até a coleta dos dados.

Nas simulações para todos os sistemas com uso agrícola,

considerando o compartimento ativo, a adoção de práticas mais

conservacionistas a partir do ano de 2003 resultou em ampliação do

compartimento ativo, com flutuações correspondentes às práticas, sendo

que o modelo representou bem esta tendência (Figura 13), mesmo com a

superestimativa para os sistemas com maior teor de argila.

FIGURA 13. Valores simulados do compartimento ativo desde o equilíbrio

até a data de coleta, em todos os sistemas.

74

Contudo, observou-se grande diferença entre a distribuição dos

compartimentos resultante das simulações e os resultados das

determinações laboratoriais de fumigação-incubação (BMS) para representar

o carbono ativo e de fracionamento físico granulométrico para representar os

compartimentos lento e passivo (Tabela 13).

O compartimento ativo do carbono do solo no Century consiste na

biomassa microbiana do solo, seus exsudatos e outros substratos orgânicos

mais lábeis, podendo ser estimado em até três vezes a biomassa microbiana

(Metherell et al., 1993; Motavalli et al., 1994). Ainda que os valores

esperados para a relação entre carbono da biomassa microbiana e o

carbono total do solo estejam entre 2 e 5% (Roscoe et al., 2006c), os valores

encontrados neste trabalhos ficam abaixo desta faixa, sendo similares aos

relatados por vários autores com estudos em diferentes regiões (Alvarez et

al., 1998; Perez et al., 2004; Souza et al., 2006; Matias et al., 2009).

TABELA 13. Valores simulados e observados da participação dos

compartimentos no carbono total

Sistema C Ativo (%) C Lento (%) C Passivo (%)

Simulado BMS Simulado Fração areia Simulado Fração silte

+ argila Cerrado 2,3 1,4 58,7 12,8 38,9 86,9

Algodão 3 2,9 0,7 44,2 5,4 52,9 95,9

Algodão 5 2,0 0,6 47,2 7,6 50,7 92,4

Soja milho 2,6 0,9 51,6 9,2 45,8 90,3

Pasto 2,7 1,0 55,7 8,1 41,6 95,4

Para verificar a melhor representação do compartimento ativo, os

valores simulados foram comparados diretamente com a biomassa

microbiana (BMS), bem como com a biomassa multiplicada por 2 e por 3,

que são os valores indicados na documentação do modelo (Metherell et al.,

1993).

As diferenças entre simulado e observado tiveram comportamento

diferenciado entre os sistemas estudados (Figura 14). Para a vegetação

75

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Cerrado (21%) Pasto (39%) Soja milho (26%) Algodão 3 (57%) Algodão 5 (56%)

Est

oque

de

C (M

g ha

-1)

Simulado BMS BMSx2 BMSx3

Sistemas e teor de argila

nativa, o compartimento ativo de carbono do solo foi mais bem representado

pela BMS, sem multiplicação.

FIGURA 14. Valores simulados de carbono ativo do solo e os valores de

biomassa microbiana (BMS), o dobro da biomassa microbiana

(BMSx2) e o triplo da biomassa microbiana (BMSx3).

Os sistemas de cultivo com melhores ajustes entre valores de estoque

de carbono simulados e observados (S1 e S2) tiveram o carbono ativo mais

bem representado pela BMS multiplicada por dois. Os sistemas S3 eS5

tiveram o carbono ativo mais bem representado pela BMS multiplicada por

três, contudo a superestimativa dos estoques, decorrente do teor de argila,

não permite uma avaliação mais acurada.

O compartimento ativo do carbono do solo pode ser constituído pelas

formas solúveis de carbono do solo oriundas de exsudatos dos micror-

ganismos e das raízes, (Motavalli et al., 1994), não sendo computadas nas

estimativas de biomassa microbiana.

Para Feller e Beare (1997), uma parte da variação da matéria

orgânica entre solos com alto teor de argila foi encontrada associada com a

fração argila (0 a 2 µm), indicando que uma proporção significativa da

76

matéria orgânica associada à fração argila é relativamente lábil, podendo

fazer parte dos compartimentos ativo e lento em solos tropicais. Os autores

sugerem mais pesquisas para melhor caracterizar essa fração.

O compartimento lento no Century consiste em material vegetal

resistente, derivado da fração estrutural dos resíduos, juntamente com

produtos microbianos estabilizados, oriundos do compartimento ativo e da

microbiota encontrada nos resíduos da superfície (Metherell et al., 1993).

A documentação do modelo já considera esse compartimento de

difícil relação com técnicas de fracionamento, porém, sugere que a matéria

orgânica particulada (POM), resultante da técnica de fracionamento

desenvolvida por Cambardella e Elliott (1993), multiplicada por 1,6, poderia

representar esse compartimento (Metherell et al., 1993).

A proporção do carbono lento no modelo é de aproximadamente 55%

do carbono total do solo. O compartimento passivo, formado por material

estabilizado, física e quimicamente protegido, participa com 30 a 40%, e os

valores simulados nesse estudo guardam essas proporções. Os resultados

obtidos no fracionamento físico granulométrico para a fração associada à

areia variaram entre 7,6 e 12,8%, expressivamente inferiores aos simulados,

porém compatíveis com os compilados por Roscoe e Machado (2002) para

solos tropicais oxídicos.

No fracionamento físico granulométrico (Roscoe e Machado, 2002), a

fração maior que 53 µm compreende a matéria orgânica não complexada

com os minerais, tanto a livre como a oclusa, com dimensão maior que 53

µm, o que já constitui uma diferença em relação à representação do

compartimento definida pelo modelo.

As frações associadas ao silte e à argila (menores que 53 µm) são

amplamente dominadas por complexos organominerais, com ocorrência

muito reduzida de matéria orgânica não complexada. Além disso, os

Latossolos são compostos por estruturas granulares típicas, muito estáveis,

que sofrem pouca alteração com o manejo, sendo tratadas como um único

reservatório dinâmico (Roscoe et al., 2006b).

77

Contudo, diferenças são descritas por Feller e Beare (1997) na

composição do carbono associado às diferentes classes de partículas. Na

fração associada à areia, foram encontrados resíduos em diferentes estágios

de decomposição; na fração associada ao silte, resíduos muito humificados

e complexos organominerais estáveis; e na fração associada à argila, foi

encontrada matéria orgânica amorfa servindo como agente cimentante na

matriz argilosa.

Os métodos de fracionamento têm como modelo teórico a associação

da matéria orgânica com os componentes do solo, formando diferentes

complexos e níveis de arranjos espaciais ou estruturais. Portanto, os

compartimentos da matéria orgânica no solo seriam definidos considerando

mecanismos de proteção como a recalcitrância intrínseca das moléculas, a

proteção no interior dos agregados (oclusão) e a complexação com os

minerais do solo (Christensen, 2001; Roscoe et al., 2006b).

A abordagem teórica dos modelos em uso (como o Century) é a

definição dos compartimentos com o uso de cinética de primeira ordem em

padrões biológicos de decomposição observados (Motavalli et al., 1994). Os

autores consideram essa abordagem interessante, pois permite simular os

níveis de nutrientes decorrentes da decomposição da matéria orgânica.

Os métodos de medição que deram origem aos parâmetros, portanto,

aos compartimentos, consistiram em incubações da matéria orgânica no solo

por longos períodos, com medição do CO2 resultante da atividade

microbiana e do carbono remanescente. Os resultados são tratados

estatisticamente para obter os coeficientes necessários. Relações para o

efeito de fatores abióticos que multiplicam as taxas também são obtidas de

forma similar (Parton et al., 1987).

Um estudo de incubação de solos durante um ano foi realizado por

Motavalli et al. (1994), sendo as incubações posteriormente simuladas no

Century (o modelo tem a opção de simular incubações). Quando foi

considerado o solo com os resíduos (normalmente retirados na peneiragem

para preparação das amostras), os resultados simulados foram comparáveis

aos observados.

78

0

5

10

15

20

25

30

35

cerrado pasto milho algodão 3 algodão 5

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

C lento sim. C resíduo sim. C fração areia observado

Considerando a diferença entre valores simulados e observados do

compartimento lento do carbono do solo, a diferença conceitual entre os

modelos da agregação e da cinética da decomposição, bem como o fato de

a fração associada à areia do fracionamento físico granulométrico ser

constituída por uma grande proporção de fragmentos vegetais visíveis, foi

levantada a hipótese de o estoque de carbono obtido na fração areia

corresponder à soma dos compartimentos dos resíduos estrutural e

metabólico do Century.

Os valores observados de estoque de carbono na fração associada à

areia foram maiores do que os simulados para os resíduos, porém as

diferenças entre os valores simulados e observados foram inferiores aos

valores simulados para o compartimento lento (Figura 15).

Os valores observados maiores que os simulados podem resultar de

parte dos resíduos da superfície (serrapilheira) que passam pela peneira de

2000 µm para a preparação de terra fina seca ao ar, principalmente nas

camadas mais superficiais do solo.

FIGURA 15. Valores simulados de carbono lento, de resíduos do solo e os

valores medidos da fração associada à areia, obtida no

fracionamento físico-granulométrico.

79

Roscoe et al. (2006b) sugerem a utilização dos reservatórios do

fracionamento físico como compartimentos em modelos matemáticos

alternativos aos que se encontram em uso, ou inseri-los em sub-rotinas do

Century. Também foi proposta a redefinição dos compartimentos: o ativo

seria representado pela soma do carbono orgânico solúvel, da biomassa

microbiana e da matéria orgânica leve. Para representar o compartimento

lento, a fração de ácidos fúlvicos seria somada aos carboidratos, e o

compartimento passivo seria a soma das frações humina e ácidos húmicos.

Se a modelagem for baseada em frações mensuráveis, os

compartimentos serão definidos como as frações isoladas por algum

procedimento experimental específico. Essa abordagem tem a vantagem de

o compartimento poder ser medido a qualquer tempo, contudo tem a

desvantagem de a reatividade de uma fração da matéria orgânica não poder

ser assumida como constante (Gaunt et al., 2001).

Considerando a diferença conceitual entre os modelos subjacentes ao

fracionamento físico granulométrico e ao Century, é limitada a utilização dos

resultados na validação dos resultados de simulação para os

compartimentos do modelo, ainda que os resultados para carbono total

sejam compatíveis.

Contudo, Gaunt et al. (2001) argumentam que o esquema de

fracionamento proposto por Sohi et al. (2001), que agrega procedimentos

densimétricos e granulométricos, é capaz de separar frações com natureza

química diferente e, portanto, compartimentos com reatividade diferente.

Este esquema, associado à incubação com marcadores isotópicos, permitiria

a estimativa dos fluxos entre os compartimentos ativo e lento, bem como um

aperfeiçoamento do conhecimento sobre as relações entre as formas

químicas da matéria orgânica e sua reatividade.

Como mencionado anteriormente, o modelo também apresenta

sensibilidade excessiva ao teor de argila, quando são considerados solos

tropicais oxídicos, não considerando efeitos como da mineralogia, da

calagem (pH) e interações solo planta. Para simulações com finalidade de

estimar a evolução dos estoques de carbono em projetos de sequestro, é

80

fundamental o ajuste destes efeitos ao modelo como forma de ampliar a

confiabilidade dos resultados.

No Estado de Mato Grosso, os Latossolos, principalmente aqueles

com alto teor de argila, são preferenciais para a atividade agrícola,

considerando a topografia e as características físicas. Portanto, a

extrapolação de resultados de simulações para esses solos tem um alto grau

de incerteza.

4.6. Cenários de usos e manejos em pastagens

Foram obtidos resultados favoráveis no desempenho do Century nas

simulações do sistema S1, portanto, realizadas simulações de cenários de

usos e manejos alternativos do solo com as características de local

(site.100) dessa área. Foi realizada também uma simulação de pastagem

degradada, utilizando o mesmo período de abertura do sistema e os

cenários futuros para o período de 2010 a 2070. O período foi escolhido em

função dos cenários para a agricultura desenvolvidos pela Embrapa (2008) e

adotados pelo Programa de Agricultura de Baixo Carbono (ABC) do Governo

Federal. O período selecionado permite que os sistemas atinjam condições

de equilíbrio dinâmico após a introdução de mudanças.

O programa tem como proposta a adoção dos sistemas de plantio

direto e integração lavoura-pecuária (juntamente com a recuperação de

pastagens degradadas, reflorestamento e fixação biológica de nitrogênio)

como formas de manejo dos estoques de carbono na contribuição do setor

agrícola para sequestro e redução de emissões de carbono.

Os cenários selecionados e os resultados podem ser visualizados no

Quadro 3.

81

QUADRO 3. Taxas de acúmulo ou perda e valores totais de carbono nos primeiros 20 cm do solo, em diferentes cenários,

simulados pelo Century até 2070

Cenário Sucessão/manejo Taxa

(Mg C ha-1 ano-1)

Carbono

(Mg ha-1)

Conversão de pasto bem manejado em SPD Soja/milho safrinha/braquiária -0,183 -11,029 Soja/milho safrinha/braquiária/algodão -0,092 -5,509 Milheto/algodão/soja/milho safrinha/algodão -0,158 -9,516 Milheto/algodão/soja/milho

safrinha/braquiária/algodão -0,099 -5,934

Soja/milho safrinha/braquiária +0,085 +5,081 Conversão de pasto degradado em SPD Soja/milho safrinha/braquiária/algodão +0,202 +12,153 Milheto/algodão/soja/milho safrinha/algodão +0,149 +8,951 Milheto/algodão/soja/milho

safrinha/braquiária/algodão +0,206 +12,395

Conversão de pasto bem manejado em ILP 2 anos de soja/milho safrinha, 2 anos de pasto

-0,097 -5,806

2 anos de soja/milho safrinha, 2 anos de pasto, 1 ano de algodão

-0,098 -5,898

Conversão de pasto degradado em ILP 2 anos de soja/milho safrinha, 2 anos de pasto

+0,194 +11,628

2 anos de soja/milho safrinha, 2 anos de pasto, 1 ano de algodão

+0,182 +10,931

Conversão de vegetação nativa em pasto Sem manutenção e com queima a cada 2 anos (por 34 anos)

-0,289 -10,115

Pastagem degradada sem reforma (por 60 anos)

Sem manutenção e com queima a cada 2 anos

-0,019 -1,122

81

82

QUADRO 4. Continuação...

Reforma de pastagem degradada Gradagem, adubação de correção, adubação

de manutenção

+0,332 +19,939

Gradagem e adubação de correção a cada 5 anos

+0,275 +16,522

Gradagem soja/milho safrinha, pasto e adubação de manutenção

+0,341 +20,440

Gradagem soja/milho safrinha, pasto a cada 5 anos

+0,305 +18,338

82

83

40

45

50

55

60

2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Ano

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

A B C D

O primeiro cenário foi a conversão do sistema de pastagem, em seu

estado atual, para sistemas de plantio direto com diferentes sucessões de

cultivos (Figura 16). Todas as situações resultaram em redução dos

estoques, Quadro 3, pela menor adição de resíduos decorrente da retirada

das gramíneas bem como pelo fim das contribuições das fezes e urina dos

animais para a dinâmica do carbono e nitrogênio. A utilização de sucessões

que contemplam um número maior de espécies resultou em perdas

menores, confirmando os princípios do plantio direto, que preconizam pouca

perturbação e cobertura do solo, bem como a rotação com espécies de

estrutura morfológica e fisiológica diferentes.

FIGURA 16. Simulação de cenários para conversão de uso da pastagem

atual para plantio direto com sucessão de soja, milho,

braquiária (A); soja, milho braquiária e um ciclo de algodão (B);

dois ciclos de algodão milheto depois soja e milho (C); milheto

algodão, soja, milho braquiária, algodão (D), no sistema S1.

De forma similar, a conversão da pastagem, em seu estado atual,

para um sistema de integração lavoura-pecuária resultou em perdas,

contudo com taxas similares às melhores sucessões do plantio direto (Figura

17 e Quadro 3). Portanto, considerando-se o sequestro de carbono, não

seria desejável a conversão de pastagens bem manejadas em áreas de

cultivo, ainda que se observem práticas conservacionistas.

84

40

45

50

55

60

2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Ano

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

) A B

FIGURA 17. Simulação de cenários para conversão de uso da área de

pastagem atual para integração lavoura-pecuária com

sucessão de soja, milho, pastagem (A) e soja, milho

pastagem, algodão (B) no sistema S1.

O Estado de Mato Grosso tem uma área de 22,81 milhões de

hectares ocupada com pastagens (Ibge, 2006), das quais cerca de 80% se

encontram com algum grau de degradação, quando se considera a média do

Cerrado brasileiro (Embrapa, 1995; Macedo et al., 2000).

Para avaliar o efeito da recuperação das pastagens ou de sua

conversão em áreas agrícolas sob plantio direto ou integração lavoura-

pecuária, foi realizada também a simulação de uma pastagem que pudesse

estar em estado de degradação, pois estas condições não foram

encontradas na propriedade.

Com essa finalidade, foram aplicados os mesmos procedimentos de

implantação (derrubada, queima, plantio de arroz por três anos), seguidos

pelo estabelecimento da pastagem. Não foram realizadas adubações de

manutenção nem reformas, e a taxa de lotação foi mantida em 1,5 cabeças

ha-1. Para o controle periódico das invasoras e redução da biomassa seca,

foi utilizado fogo a cada dois anos. O resultado obtido foi uma perda de

carbono da ordem de 0,289 Mg ha-1 ano-1, totalizando 10,115 Mg ha-1 no

período de 35 anos (Quadro 3).

A taxa encontra-se dentro da faixa mencionada por Bustamante et al.

(2006b) para a conversão de vegetação nativa de cerrado para pastagens,

85

0

10

20

30

40

50

60

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Tempo (ano)

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

C total Soma das frações C Ativo C Lento C Passivo

contudo a faixa é ampla, incluindo diversas condições locais e de manejo. A

taxa encontrada por Carvalho et al. (2010b) na conversão de cerrado para

pastagem, em solos de baixa fertilidade, foi de 0,15 Mg ha-1 ano-1, menor

que a observada nesta simulação.

Observa-se que a perda de carbono está associada com o

compartimento lento (Figura 18), que consiste nas formas de carbono

protegidas, principalmente no interior dos agregados do solo (matéria

orgânica particulada intra-agregados). As alterações observadas nos

estoques da matéria orgânica leve são indicativas dos efeitos dos sistemas

de manejo dos solos, pois podem ser observadas no curto prazo (Mendonça

e Leite, 2006).

FIGURA 18. Simulação da conversão de vegetação nativa para pastagem

com pastejo contínuo, sem reforma e sem manutenção no

sistema S1.

Para verificar a plausibilidade do estoque obtido (36,15 Mg ha-1),

foram buscados valores de estoques de carbono em pastagens cultivadas

em solos de textura similar ao sistema estudado. Os valores encontrados

são compatíveis com os simulados (Figura 19), considerando-se a

diversidade de condições dos diferentes estudos (Corazza et al., 1999;

Freitas et al., 2000; D'andréa et al., 2004; Da Silva et al., 2004; Neves et al.,

2004).

86

25

35

45

55

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Ano

Est

oque

de

C (M

g ha

-1)

Simulado Observado na bibliografia

FIGURA 19. Valores simulados para pastagem sem reforma e manutenção,

comparados com valores reportados na bibliografia.

A adoção do sistema de plantio direto (SPD) ou de sistemas com

intensificação de cultivo e manutenção de resíduos em áreas de agricultura

convencional ou pastagens degradadas faz parte da estratégia para uma

agricultura com menor emissão de carbono. Inúmeros benefícios têm sido

associados a essas práticas, como o incremento da adição de matéria

orgânica ao solo, redução da temperatura na superfície do solo, proteção da

comunidade microbiana, melhoria da fertilidade e das qualidades físicas,

redução da erosão e diminuição do risco e custo da produção agrícola

(Carvalho et al., 2010a).

A simulação da conversão da pastagem degradada em agricultura,

com intensificação de cultivo e eliminação do revolvimento, produziu

incrementos nos estoques de carbono para todas as sucessões testadas

(Figura 20). A inclusão do algodão teve impacto sobre o acúmulo, indicando

a importância da diversificação de espécies. As sucessões praticadas na

região de cerrado ainda apresentam baixa diversificação, constituindo uma

limitação para o seu sucesso. As taxas de acúmulo de carbono obtidas

variaram de 0,085 a 0,206 Mg ha -1 ano-1, com ganho de até 12,4 Mg ha-1,

considerando os primeiros 20 cm de solo (Quadro 3).

87

30

40

50

60

2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Ano

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

A B C D

FIGURA 20. Simulação de cenários para conversão de uso de pastagem

degradada para plantio direto com sucessão de soja, milho,

braquiária (A); soja, milho braquiária e um ciclo de algodão (B);

dois ciclos de algodão milheto depois soja e milho (C); milheto

algodão, soja, milho braquiária, algodão (D), no sistema S1.

As taxas obtidas ficaram abaixo das reportadas na revisão de

Carvalho et al. (Carvalho et al., 2010a) para sistemas de plantio direto, o que

pode ser devido ao fato de as sucessões representarem práticas descritas

para o Estado e não um plantio direto stricto sensu. Além disto, o acúmulo

depende também de fatores do solo, clima e tempo de implantação

(Carvalho et al., 2009).

A simulação da conversão da pastagem degradada em sistema de

integração lavoura-pecuária (ILP) produziu resultados similares aos do

plantio direto (Figura 21), com taxas ligeiramente inferiores (Quadro 3).

O Century não possui a opção de plantio consorciado, como se dá

nos sistemas de ILP, com a semeadura da pastagem concomitante com a

última cultura. Esse fato reduz o tempo de crescimento da gramínea e,

consequentemente, a produção de biomassa, o que pode produzir

simulações com estoques mais reduzidos nesse sistema. As taxas de

acúmulo de carbono em sistemas de ILP foram reportadas como maiores do

que as obtidas no plantio direto (Carvalho et al., 2010a; Carvalho et al.,

88

30

40

50

60

2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Ano

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

A B

2010b), o que não foi observado nesta simulação, indicando que o modelo

demanda ajustes também nas opções de manejo das culturas.

FIGURA 21. Simulação de cenários para conversão de uso de uma

pastagem degradada para integração lavoura-pecuária com

sucessão de soja, milho, pastagem (A) e soja, milho

pastagem, algodão (B), no sistema S1.

Uma importante estratégia do Programa ABC é a recuperação de

pastagens degradadas. Nas simulações, a continuidade do uso do sistema

de pastagem degradada, sem reforma, sem manutenção e com fogo a cada

dois anos até 2070 (condição E da Figura 22), resulta em uma taxa de

redução do estoque de 0,019 Mg ha-1 ano-1 (Quadro 3), totalizando uma

perda de 1,122 Mg ha-1.

É uma taxa reduzida, tendo em vista o manejo inadequado utilizado,

porém, pode-se considerar que o sistema atingiu um novo equilíbrio

dinâmico, em condições de estoque mais reduzidas. O comportamento de

perda de estoques é sigmoide, sendo intenso no período inicial da

perturbação e atingindo novo equilíbrio em torno de 60 anos (Lal, 2006).

Ainda que não seja uma perda muito expressiva, é importante ressaltar as

condições de fertilidade, produtividade e capacidade de suporte de uma

pastagem degradada, que resultam em perdas econômicas, além da

emissão de carbono.

89

As reformas periódicas (condições B e D da Figura 22) resultam em

acúmulo contínuo, com pequena variação da taxa entre elas, contudo cabe

ressaltar o comportamento alternado entre fonte e dreno de carbono,

situação não desejável para projetos de sequestro.

FIGURA 22. Simulação de cenários para reforma de pastagem degradada

no sistema S1: reforma com gradagem, adubação de correção

e adubação de manutenção (A); reforma com gradagem e

adubação de correção a cada 5 anos (B); reforma com

gradagem, correção, produção de soja e milho e adubação de

manutenção (C); reforma com gradagem, correção e produção

de grãos a cada 5 anos (D); sem reforma e sem manutenção

(E).

Já a reforma seguida de manutenção (situações A e C da Figura 22)

representa um comportamento de acumulação mais estável no tempo,

também com taxas similares. A recuperação de pastagens com a utilização

de um ou mais ciclos de cultivos anuais tem sido recomendada para a

amortização dos custos da reforma (Embrapa, 1995).

Para um relatório do IPCC (Fourth Assessment Report of the

Intergovernmental Panel on Climate Change – AR4)2

2 Os textos completos podem ser acessados em

, foram estimadas taxas

de potencial de mitigação a serem obtidas na atividade agrícola, por regiões

https://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg3/en/ch8.html e http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/vol4.html

30

40

50

60

2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080

Ano

Esto

que

de C

(Mg

ha-1

)

A B C D E

90

climáticas, com metodologia recomendada para inventários nacionais ou

regionais (2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories)2.

As estimativas têm como base as alterações anuais nos estoques de

carbono de solos minerais drenados, durante um período de 20 anos, com

diversas opções de práticas para a agricultura e pecuária.

A comparação das estimativas do IPCC com os valores de taxas

obtidos em simulações para 20 anos com o Century está no Quadro 5,

observando-se que as taxas simuladas se aproximam dos limites superiores

das estimativas do IPCC na conversão de pastagens degradadas em

sistemas de plantio direto ou integração lavoura-pecuária, contudo as perdas

são maiores do que os limites inferiores das estimativas na conversão da

pastagem bem manejada em sistemas agrícolas.

Na recuperação de pastagens, as taxas obtidas nas simulações com

o Century são maiores do que os limites superiores das estimativas do IPCC

e a perda de carbono é menor do que o limite inferior das estimativas na

situação de condução da pastagem degradada sem reforma e manutenção.

Ainda que os valores sejam diferentes, a magnitude é semelhante,

reforçando a utilidade das simulações como ferramenta de prospecção de

práticas que contribuam para o sequestro de carbono no solo.

91

QUADRO 5. Comparação dos valores de taxas do potencial de variação de estoques de carbono do solo obtidas a partir das

simulações com o Century e estimadas pelo IPCC no relatório AR4.

Cenário Sucessão / manejo

Taxas (Mg C ha-1 ano-1)

Cenários simulados

AR 4 IPCCa Limites das estimativas

Média Inferior Superior

Conversão de pasto bem manejado em SPD

Soja/milho safrinha/braquiária - 0,551

De 0,090

a 0,091b

De - 0,199

a - 0,109b

De 0,379 a

0,490b Soja/milho safrinha/braquiária/algodão - 0,308 Milheto/algodão/soja/milho safrinha/algodão - 0,376

Milheto/algodão/soja/milho safrinha/braquiária/algodão - 0,235

Conversão de pasto degradado em SPD

Soja/milho safrinha/braquiária + 0,128

Soja/milho safrinha/braquiária/algodão + 0,381 Milheto/algodão/soja/milho safrinha/algodão + 0,316

Milheto/algodão/soja/milho safrinha/braquiária/algodão + 0,443

Conversão de pasto bem manejado em ILP

2 anos de soja/milho safrinha 2 anos de pasto - 0,248

2 anos de soja/milho safrinha 2 anos de pasto 1 ano de algodão - 0,207

Conversão de pasto degradado em ILP

2 anos de soja/milho safrinha 2 anos de pasto + 0,385

2 anos de soja/milho safrinha 2 anos de pasto 1 ano de algodão + 0,388

91

92

QUADRO 5. Continuação...

Pastagem degradada sem

reforma (por 20 anos)

Sem manutenção e com queima a cada 2

anos - 0,042

De 0,030

a

0,221c

De

- 0,150

a

0,030c

De 0,210

a

0,409c Reforma de pastagem degradada

Gradagem, adubação de correção, adubação de manutenção + 0,569

Gradagem e adubação de correção a cada 5 anos + 0,471

Gradagem, adubação de correção soja/milho safrinha, pasto com adubação de manutenção

+ 0,555

Gradagem, adubação de correção soja/milho safrinha, pasto a cada 5 anos + 0,528

a Zonas climáticas variando de quente e seco a quente e úmido; b Opção “Manejo do cultivo e resíduos”; c Opção “Manejo da pastagem”

92

93

Dos 22,81 milhões de hectares de pastagens do Estado de Mato

Grosso, 36% têm potencial para conversão para a agricultura,

aproximadamente, 8 milhões de hectares. Supondo 0,206 Mg ha-1 ano-1 a

melhor taxa obtida para a agricultura entre plantio direto e integração lavoura-

pecuária, o potencial de sequestro seria de 1,65 Tg ano-1 para os primeiros 20

cm do solo.

Da área de pastagem remanescente, aproximadamente 14,8 milhões

de hectares, supondo que 60% estejam degradadas, uma área de 8,9

milhões de hectares demandaria recuperação. Considerado 0,341 Mg ha-1

ano-1 a melhor taxa obtida, com preparo do solo para plantio de grão,

seguido da pastagem com manutenção, o potencial de sequestro seria de

3,0 Tg ano-1, para os primeiros 20 cm do solo.

As duas iniciativas somadas dão um potencial de 4,65 Tg ano-1

apenas para a área de pastagem do Estado. Este potencial seria acrescido

com a conversão das áreas de plantio convencional para SPD e com

iniciativas de reflorestamento, que não foram objetos de estudo deste

trabalho. As taxas de acúmulo de carbono no solo obtidas no estudo são

conservadoras em relação à bibliografia, contudo são plausíveis, levando em

consideração que o ritmo da adoção de novas práticas é lento.

Cabe ressaltar que os resultados dos exercícios de simulação e

elaboração de cenários não são a realidade, não podendo ser tomados

como fatos reais. São ferramentas de análise que têm como propósito

organizar o conhecimento, identificar lacunas, fomentar o debate e orientar

as tomadas de decisão.

94

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

As principais dificuldades dos estudos com modelagem e simulação

da dinâmica da matéria orgânica no Estado de Mato Grosso são a baixa

disponibilidade de pesquisas de longa duração, a falta de padronização nos

dados de solos (tipos de determinações realizadas, profundidade das

coletas) e a inexistência de registros históricos das áreas de produção para

uma aferição mais precisa do desempenho dos modelos. Ainda assim, a

melhoria dos modelos e sua utilização nos estudos da dinâmica da matéria

orgânica são um campo de estudos promissor para o Estado.

São importantes estudos mais aprofundados com o Century,

considerando um gradiente maior de texturas e condições climáticas, bem

como estudos de validação dos parâmetros internos para as condições

tropicais, possibilitando o seu uso em solos tropicais, tendo em vista a

riqueza de informações que seus resultados podem proporcionar, bem como

o conhecimento e os esforços empreendidos em seu desenvolvimento.

Alguns estudos de incubação poderiam ser conduzidos com solos da

região de Cerrados, considerando as temperaturas e substratos encontrados

em sistemas naturais e agrícolas, definindo as taxas máximas de

decomposição (Ki) nos compartimentos da matéria orgânica no modelo, de

forma a representar os solos tropicais.

Estes estudos possibilitariam um melhor entendimento do efeito da

mineralogia, ajustando o efeito da argila e dimensionando os

compartimentos da matéria orgânica no Century, reduzindo as incertezas

decorrentes do efeito da argila, como foi observado neste trabalho.

Também são importantes melhorias como a inclusão de rotinas para

plantios consorciados, aplicação de corretivos, ajuste no efeito do retorno de

carbono e nitrogênio das fezes e urina para altas taxas de lotação e melhoria

no submodelo de crescimento de plantas das savanas, incorporando o efeito

das gramíneas e a baixa disponibilidade de nutrientes nos Cerrados.

Por fim, a definição de um protocolo de validação que permita a

aferição de resultados de campo e sua comparação com outros trabalhos.

95

6 CONCLUSÕES

O Century Ecosystem Model teve bom desempenho para as áreas

com textura média, permitindo a construção de cenários para sistemas de

manejo com uso estimulado para o sequestro de carbono, mas o modelo

superestimou os estoques para áreas argilosas, introduzindo uma

considerável incerteza na extrapolação dos resultados para outras áreas.

O fracionamento físico granulométrico não permite a aferição dos

compartimentos da matéria orgânica do Century.

As áreas de pastagem de Mato Grosso podem contribuir com um

potencial considerável de sequestro de carbono atmosférico.

96

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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111

APÊNDICE A Resultados das análises das amostras de solos dos sistemas de uso e manejo da Fazenda Mourão I em Campo Verde, MT

TABELA 14A. Teores de carbono e nitrogênio, relação C/N, estoques de carbono e nitrogênio do solo de sistemas estudados

em Campo Verde, MT

Prof. Sistema

Teor de C Teor de N Relação C/N

Estoque de Ca Estoque de Cb Estoque de Na Estoque de Nb

(cm) (g kg-1) (g kg-1) (Mg ha-1) (Mg ha-1) (Mg ha-1) (Mg ha-1)

0 - 5 Cerrado 24.52 1.75 14.05 16.51 16.51 1.17 1.17 Algodão 3 22.28 2.32 9.77 14.54 14.54 1.52 1.52 Algodão 5 24.59 1.94 12.62 15.24 15.24 1.20 1.20 Soja/milho 16.91 1.71 9.89 12.61 12.61 1.27 1.27 Pasto 33.90 2.89 11.81 23.79 23.79 2.03 2.03



111

112

TABELA 15A. Continuação...



a = estoques sem correção de massa equivalente

b = estoques corrigidos pela massa equivalente

112

113

TABELA 16A. Teores e estoques de carbono e percentual do carbono total

das frações do solo, nos sistemas estudados em Campo

Verde, MT

Prof. (cm) Sistema Teor de C

(g kg-1 de solo) % do C do solo Estoque de C (Mg ha-1)

> 53 µm < 53 µm > 53 µm < 53 µm > 53 µm < 53 µm 0 - 5 Cerrado 4.26 21.10 16.78 83.22 2.84 14.20

Algodão 3 1.28 16.98 6.98 93.02 0.82 11.05 Algodão 5 1.90 19.65 8.81 91.19 1.22 12.15 Soja/milho 2.05 16.40 11.12 88.88 1.53 12.24 Pasto 2.65 32.84 7.48 92.52 1.88 23.04 Recuperado = 98,3%

5 - 10 Cerrado 2.28 15.68 12.71 87.29 1.56 10.67 Algodão 3 0.66 16.24 3.90 96.10 0.42 10.30 Algodão 5 1.20 16.40 6.83 93.17 0.74 10.16 Soja/milho 1.20 14.30 7.73 92.27 0.91 10.88 Pasto 1.55 23.92 6.09 93.91 1.12 17.23 Recuperado = 98,7%




114

TABELA 17A. Teores e estoques de nitrogênio e percentual do nitrogênio

total das frações do solo, nos sistemas estudados em

Campo Verde, MT

Prof. Sistema

Teor de N (g kg-1 de solo)

% do N do solo

Estoque de N (Mg ha-1)

(cm) > 53 µm < 53 µm > 53 µm < 53 µm > 53 µm < 53 µm






115

TABELA 18A. Teores e estoques de carbono da biomassa microbiana do

solo, nos sistemas estudados em Campo Verde, MT

Prof. Sistema

Teor de C Estoque de Ca Estoque de Cb

(cm) (µg g-1) (Mg ha-1) (Mg ha-1)

0 - 5 Cerrado 436.86 0.29 0.29 Algodão 3 82.98 0.05 0.05 Algodão 5 169.89 0.11 0.11 Soja/milho 164.13 0.12 0.12 Pasto 435.38 0.31 0.31



a = estoques sem correção de massa equivalente

b = estoques corrigidos pela massa equivalente

116

APÊNDICE B TABELA 19B. Valores de estoques de carbono e teores de argila em

vegetação nativa de Cerrado, utilizados para comparação

com valores simulados

Autor Localidade Teor de argila

(%)

Estoque de C

(Mg ha-1)

Este estudo Campo Verde MT 21 42,8

(Bayer et al., 2006) Luziânia GO 35 35,40

(Boeni, 2007) Dourados MS 63 44,5

Maracaju MS 54 66,3

Campo Grande MS 36 53,1

(Chapuis Lardy et al.,

2002) Brasília DF 67 46,0

(D'andréa et al., 2004) Morrinhos Go 39 35,4

(Fernandes e Fernandes,

2010) Nhumirim MS 8 15,9

(Frazão, 2007) Comodoro MT 7 12,3

(Freitas et al., 2000) Goiânia GO 46 50,6

(Freixo et al., 2002) Sto. Antonio GO 58 45,3

(Marchão et al., 2009) Planaltina DF 62 39,6

(Pulrolnik et al., 2009) Itamarandiba MG 81 43,6

(Resck et al., 2008) Córrego Taquara DF 70 44,6

(Rozane et al., 2010) Colina SP 18 26,7

(Rufino, 2009) Angatuba SP 1 18,7

(Simões et al., 2010) CEAB RR 13 20,8

Cigolina RR 13 18,7

(Zinn, 2005) Pinheiro e Unaí GO 12 18,5

8 20,3

13 22,8

32 24,5

31 26,5

30 21,6

117

APÊNDICE C TABELA 20C. Variáveis de entrada do Century para a vegetação nativa estudada na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT

Código Unidade Definição Valor Autor

Características de local (site.100)

EPNFA(1) g m-2 ano-1 Deposição atmosférica de N 0,4 (Bustamante et al., 2006a) EPNFS(1) g m-2 ano-1 Fixação biológica de N 1,6

Características de vegetação arbórea (tree.100)

DECID Vegetação decídua seca 2 (Metherell et al., 1993)

PRDX(2) g biomassa m-2 ano Produção bruta. 1240,0 (Bustamante e Oliveira, 2008)

PRDX(3) g C m-2 ano Produção líquida (aproximadamente 50% da PPB) 400,0 Default

PPDF(1) ºC Temperatura ótima 30,0 (Parton et al., 2001)

BASFC2

Relação entre área basal das árvores e gramíneas para o N 0,5

(Parton et al., 2001) BASFCT cm2 g-1 Relação entre a área basal das árvores e a biomassa lenhosa 400,0

SITPOT Relação entre o N das gramíneas e o N disponível 2400,0

117

118

TABELA 20C. Continuação...

Código Unidade Definição Valor Autor

Características das gramíneas do Cerrado (crop.100)

PRDX(1) g C m-2 mês Produção potencial da parte aérea 133,0 (Bustamante e Oliveira, 2008)

PPDF(1) ºC Temperatura ótima 30 (Parton et al., 2001) PPDF(2) ºC Temperatura máxima 45 (Parton et al., 2001)

Características dos eventos de fogo na vegetação herbácea (fire.100)

FLFREM fração Caules vivos removidos 0,89

(Barbosa e Fearnside, 2005)

FDFREM(1) fração Material morto em pé removido 0,90 FDFREM(2) fração Serapilheira removida 1,00

Características dos eventos de fogo na vegetação arbórea (fire.100)

REMF(1) fração Folhas vivas removidas 0,9 (Barbosa e Fearnside, 2005)

REMF(2) fração Galhos finos vivos removidos 0,8 REMF(3) fração Material lenhoso removido 0,05 REMF(4) fração Galhos finos mortos removidos 1,0

REMF(5) fração Material lenhoso morto removido 0,7

FD(1) fração Raízes finas mortas 0,7 FD(2) fração Raízes grossas mortas 0,2

118

119

TABELA 21C. Variáveis de entrada do Century para abertura das áreas dos

sistemas de agricultura e pastagem estudados na Fazenda

Mourão I, Campo Verde MT

Código Definição Valores Derrubada Queima

Retirada do material arbóreo (trem.100) 'EVNTYP' Evento com ou sem fogo 0 1 'REMF(1)' Folhas vivas removidas 0,99 0,99 'REMF(2)' Galhos finos vivos removidos 0,99 0,99 'REMF(3)' Material lenhoso removido 0,99 0,99 'REMF(4)' Galhos finos mortos removidos 0 0,99 'REMF(5)' Material lenhoso morto removido 0 0,99 'FD(1)' Raízes finas mortas 1 0 'FD(2)' Raízes grossas mortas 1 0 'RETF(1,1)' Parte das folhas vivas que retornam C 1 1 'RETF(1,2)' Parte das folhas vivas que retornam N 1 0,3 'RETF(1,3)' Parte das folhas vivas que retornam P 1 1 'RETF(1,4)' Parte das folhas vivas que retornam S 1 1 'RETF(2,1)' Galhos finos vivos que retornam C 1 1 'RETF(2,2)' Galhos finos vivos que retornam N 1 0,3 'RETF(2,3)' Galhos finos vivos que retornam P 1 1 'RETF(2,4)' Galhos finos vivos que retornam S 1 1 'RETF(3,1)' Parte do material lenhoso que retorna C 1 1 'RETF(3,2)' Parte do material lenhoso que retorna N 1 0,3 'RETF(3,3)' Parte do material lenhoso que retorna P 1 1 'RETF(3,4)' Parte do material lenhoso que retorna S 1 1 Retirada do material herbáceo (fire.100) 'FLFREM' Caules vivos removidos 1 'FDFREM(1)' Material morto em pé removido 1 'FDFREM(2)' Serapilheira removida 1 'FRET(1)' Fração de N removida 0,1 'FRET(2)' Fração do P removida 1 'FRET(3)' Fração do S removida 1 'FRTSH' Efeito na relação raiz parte aérea 1 'FNUE(1)' Efeito na relação C/N parte aérea 10 'FNUE(2)' Efeito na relação C/N das raízes 30 Valores default (em frações).

120

TABELA 22C. Variáveis de entrada do Century para as culturas dos sistemas

estudados na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT

Código Valor Fonte Código Valor Fonte

Características da soja Características do milheto

PRDX(1) 590 (Ferronato, 2010) PRDX(1) 600

Default PPDF(1) 27 PPDF(1) 32

PPDF(2) 40 PPDF(2) 45

HIMAX 0,35 HIMAX 0,45

Características do milho Características das invasoras

PRDX(1) 300

Default

PRDX(1) 300


PPDF(2) 45 PPDF(2) 45


Características do arroz Características da pastagem

PRDX(1) 500

Default

PRDX(1) 250


PPDF(2) 45 PPDF(2) 45


Características do algodão Características da braquiária dos cenários

PRDX(1) 300

Default

PRDX(1) 390 (Silva Júnior et al., 2010)

PPDF(1) 30 PPDF(1) 32

PPDF(2) 45 PPDF(2) 45

HIMAX 0,35 HIMAX 0,02 PRDX(1) = Produção potencial da parte aérea (g C m-2 mês); PPDF(1) =

Temperatura ótima (ºC); PPDF(2) = Temperatura máxima (ºC); HIMAX =

Índice de colheita máximo (fração). Arquivo crop.100.

121


manejo nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I,

Campo Verde MT

Código Cultivo

Conven- cional

Grade pesada 2 passadas

Grade pesada 1 passada

Capina manual

Grade niveladora

'CULTRA(1)' 0 0 0 0 0

'CULTRA(2)' 0,05 0,05 0,05 0,1 0,05

'CULTRA(3)' 0,95 0,65 0,65 0 0,2

'CULTRA(4)' 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

'CULTRA(5)' 0,95 0,65 0,65 0 0,2

'CULTRA(6)' 0,95 0,45 0,45 0 0,37

'CULTRA(7)' 1 0,7 0,7 1 0,3

'CLTEFF(1)' 3,4 2,46 1,6 1 3,208

'CLTEFF(2)' 1,697 2,46 1,6 1 3,208

'CLTEFF(3)' 1 1 1 1 1

'CLTEFF(4)' 1,697 2,46 1,6 1 3,208

Código Herbicida Desfolhan- te

Roçadei- ra

Prata 1000

Subsola- dor

'CULTRA(1)' 1 0,9 0,1 0 0

'CULTRA(2)' 0 0,2 0,9 1 0,01

'CULTRA(3)' 0 0 0 0,2 0,01

'CULTRA(4)' 0 0 0,9 1,4 0,01

'CULTRA(5)' 0 0 0 0,2 0,2

'CULTRA(6)' 0 0 0 0,2 0,2

'CULTRA(7)' 0 0 0 0,8 0,01

'CLTEFF(1)' 1 1 1 1,2 1,2

'CLTEFF(2)' 1 1 1 1,2 1,2

'CLTEFF(3)' 1 1 1 1 1

'CLTEFF(4)' 1 1 1 1,2 1,2

Código Definições

'CULTRA(1)' Parte aérea viva transferida para morta em pé

'CULTRA(2)' Parte aéra viva transferida para liteira superficial

122

TABELA 23C. Continuação.

'CULTRA(3)' Parte aéra viva transferida para resíduos do solo

'CULTRA(4)' Parte morta em pé transferida para liteira superficial

'CULTRA(5)' Parte morta em pé transferida para resíduos do solo

'CULTRA(6)' Liteira superficial transferida para resíduos do solo

'CULTRA(7)' Raízes transferidas para resíduos do solo

'CLTEFF(1)' Fator de incremento da decomposição no compartimento ativo

'CLTEFF(2)' Fator de incremento da decomposição no compartimento lento

'CLTEFF(3)' Fator de incremento da decomposição no compartimento passivo

'CLTEFF(4) Fator de incremento na decomposição do compartimento estrutural dos resíduos

Arquivo cult.100.

TABELA 24C. Variáveis de entrada do Century para adição de matéria

orgânica no sistema de pastagem da Fazenda Mourão I,

Campo Verde MT

Código Resíduo de algodão "casquinha"

Esterco 7 cab. ha-1

Esterco 2 cab. ha-1

'ASTGC' 500 15 4.12

'ASTLIG' 0.25 0.1 0.1

'ASTREC(1)' 30 27 27

'ASTREC(2)' 150 150 150

'ASTREC(3)' 150 150 150

Código Definição

'ASTGC' Carbono adicionado com a matéria orgânica (g m-2)

'ASTLIG' Conteúdo de lignina da matéria orgânica (fração)

'ASTREC(1)' Relação C/N

'ASTREC(2)' Relação C/P

'ASTREC(3)' Relação C/S Arquivo omad.100.

123


adubação nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I,

Campo Verde MT

Código Automática

(75% da produção)

N parcelado

Super-simples (100

kg ha-1)

Super-simples

soja

Soja com

gesso

'FERAMT(1)' 0 3.5 0 10 10 'FERAMT(2)' 0 0 0.9 3.5 3.5 'FERAMT(3)' 0 0 1.1 1.3 2.6 'AUFERT' 0.75 0 0 0 0

Código Algodão gesso e supersimples

Algodão sem gesso

Milho com gesso

Milho sem gesso

Gesso 500 kg

ha-1 'FERAMT(1)' 0 0 9 9 0 'FERAMT(2)' 3.1 3.15 3.5 3.5 0 'FERAMT(3)' 3.5 0 2.6 0 4.3 'AUFERT' 0 0 0 0 0

Código Gesso 300 kg ha-1

Recup. de

pastagem

Manut. de pastagem

'FERAMT(1)' 0 0 2 'FERAMT(2)' 0 4.3 1.7 'FERAMT(3)' 3.5 2.6 2.6 'AUFERT' 0 0 0

Código Definição

'FERAMT(1)' Nitrogênio adicionado (g m-2) 'FERAMT(2)' Fósforo adicionado (g m-2) 'FERAMT(3)' Enxofre adicionado (g m-2) 'AUFERT' Nível de produção obtido com a adubação (%) Arquivo fert.100.

124


colheita nos sistemas estudados na Fazenda Mourão I,

Campo Verde MT

Código Definição Soja, milho, arroz

Algodão

'AGLREM' Parte aérea viva não afetada pela colheita (fração) 0 0,7

'BGLREM' Parte subterrânea viva não afetada pela colheita (fração) 0 0,9

'RMVSTR' Resíduo da parte aérea removido pela colheita (fração) 0 0,02

'REMWSD' Resíduo que permanecerá de pé (fração) 0,2 0,8 'HIBG' Raízes que serão colhidas (fração) 0 0 Arquivo harv.100.

TABELA 27C. Variáveis de entrada do Century para a intensidade de

pastejo no sistema de pastagem estudado na Fazenda

Mourão I, Campo Verde MT

Código Definição Média

intesida-de

Alta intensi-dade

'FLGREM' Parte aérea viva removida 0,1 0,3 'FDGREM' Parte morta em pé removida 0,01 0,15 'GFCRET' C consumido excretado como fezes e urina 0,3 0,3 'GRET(1)' N consumido perdido como fezes e urina 0,8 0,8 'GRET(2)' P consumido perdido como fezes e urina 0,95 0,95 'GRET(3)' S consumido perdido como fezes e urina 0,95 0,95

'GRZEFF' Efeito do pastejo sobre a produção (redução linear ou quadrática) 1 2

'FECF(1)' N consumido excretado como fezes 0,5 0,5 'FECF(2)' P consumido excretado como fezes 0,9 0,9 'FECF(3)' S consumido excretado como fezes 0,5 0,5 'FECLIG' Conteúdo de lignina nas fezes 0,25 0,25 Arquivo graz.100. Os valores estão em fração.

125

APENDICE D. Exemplo de arquivo de programação do Century

TABELA 28D. Exemplo de arquivo de programação (schedule file), Sistema S2 Código Definição 1977 Starting year 2010 Last year

miarr.100 Site file name 0 Labeling type -1 Labeling year -1 Microcosm -1 CO2 3 Initial system

GC Initial crop CERR Initial tree

Year Month Option 1 Block S2

2010 Last year 34 Repeats years

1978 Output starting year 1 Output month 1 Output interval S Weather choice

Código Ano Mês do evento Código Código Ano Mês do evento Código 1 9 CULT 3 3 HARV

G1 G 1 10 CROP 3 9 CULT

RICE G1 1 10 PLTM 3 10 CROP 1 10 FERT MOU

A75 3 10 PLTM 1 11 FRST 3 10 FRST 2 1 CROP 4 1 CROP

RICE MOU 2 2 SENM 4 4 CULT 2 3 LAST CM 2 3 HARV 4 5 LAST

G 4 9 CULT 2 9 CULT CM

G1 4 10 FRST 2 10 CROP 4 11 GRAZ

RICE GM 2 10 PLTM 4 11 OMAD 2 10 FERT EST1

A75 4 12 GRAZ 2 11 FRST GM 3 2 SENM 4 12 OMAD 3 3 LAST EST1

126

TABELA 28D. Continuação

Código Ano Mês do evento Código Código Ano Mês do evento Código

5 1 CROP 6 1 CROP MOU MOU

5 1 GRAZ 6 1 OMAD GM EST1

5 1 OMAD 6 1 GRAZ EST1 GM

5 2 GRAZ 6 2 GRAZ GM GM

5 2 OMAD 6 2 OMAD EST1 EST1

5 3 GRAZ 6 3 GRAZ GM GM

5 3 OMAD 6 3 OMAD EST1 EST1


5 4 GRAZ 6 4 CULT GM CM

5 4 CULT 6 4 OMAD CM EST1

5 5 GRAZ 6 5 LAST GM 6 5 OMAD

5 5 OMAD EST1 EST1 6 9 CULT

5 5 LAST CM 5 9 CULT 6 10 FRST

CM 6 10 GRAZ 5 10 FRST GM 5 10 GRAZ 6 10 OMAD

GM EST1 5 10 OMAD 6 11 GRAZ

EST1 GM 5 11 GRAZ 6 11 OMAD

GM EST1 5 11 OMAD 6 12 GRAZ

EST1 GM 5 12 GRAZ 6 12 OMAD

GM EST1 5 12 OMAD

EST1

127



7 1 CROP 8 2 GRAZ MOU GM






7 3 OMAD 8 4 CULT EST1 CM

7 4 GRAZ 8 5 LAST GM 8 5 OMAD

7 4 OMAD EST1 EST1 8 9 CULT

7 4 CULT CM CM 8 10 FRST

7 5 LAST 8 10 GRAZ 7 5 OMAD GM

EST1 8 10 OMAD 7 9 CULT EST1

CM 8 11 GRAZ 7 10 FRST GM 7 10 GRAZ 8 11 OMAD

GM EST1 7 11 GRAZ 8 12 GRAZ

GM GM 7 11 OMAD 8 12 OMAD

EST1 EST1 7 12 GRAZ 9 1 CROP

GM MOU 7 12 OMAD 9 1 GRAZ

EST1 GM 8 1 CROP 9 1 OMAD

MOU EST1 8 1 GRAZ 9 2 GRAZ

GM GM 8 1 OMAD 9 2 OMAD

EST1 EST1

128



18 1 CROP 20 7 LAST MOU 20 9 CULT

18 4 LAST CT 18 4 CULT 20 10 CROP

H SOY8 18 5 CULT 20 10 PLTM

CT 20 10 FRST 18 9 CULT 20 10 FERT

H FSO1 18 10 CROP 21 1 CROP

SOY8 SOY8 18 10 PLTM 21 2 LAST 18 10 FRST 21 2 HARV 18 10 FERT G

FSO1 21 2 CROP 19 1 CROP E

SOY8 21 2 PLTM 19 2 LAST 21 2 FRST 19 2 HARV 21 7 LAST

G 21 9 CULT 19 2 CROP CT

E 21 10 CROP 19 2 PLTM SOY8 19 2 FRST 21 10 PLTM 19 7 LAST 21 10 FRST 19 9 CULT 21 10 FERT

CT FSO1 19 10 CROP 22 1 CROP

SOY8 SOY8 19 10 PLTM 22 2 LAST 19 10 FRST 22 2 HARV 19 10 FERT G




E 22 10 CROP 20 2 PLTM SOY8 20 2 FRST 22 10 PLTM

129



22 10 FRST 25 1 FERT 22 10 FERT N3.5

FSO1 25 1 CULT 23 1 CROP CM

SOY8 25 2 FERT 23 2 LAST N3.5 23 2 HARV 25 3 CULT

G CM 23 2 CROP 25 4 FERT

E N3.5 23 2 PLTM 25 6 CULT 23 2 FRST DES 23 7 LAST 25 7 LAST 23 9 CULT 25 7 HARV

CT HCOT 23 10 CROP 25 7 LAST

SOY8 25 7 CULT 23 10 PLTM SHRD 23 10 FRST 25 7 CULT 23 10 FERT G1




E 25 10 CROP 24 2 PLTM MILL 24 2 FRST 25 10 PLTM 24 9 LAST 25 10 FRST 24 10 CULT 25 11 LAST

CT 25 11 CULT 24 12 CROP H

COT 25 12 CROP 24 12 PLTM COT 24 12 FRST 25 12 PLTM 24 12 FERT 25 12 FRST

FAL 25 12 FERT 25 1 CROP FAL

COT

130



26 1 CROP 26 11 FERT COT FSO

26 1 FERT 27 1 CROP N3.5 SOY8

26 2 CULT 27 1 HARV CM G

26 3 FERT 27 1 LAST N3.5 27 1 CULT

26 4 CULT SUB CM 27 2 CULT

26 4 FERT G1 N3.5 27 2 CROP

26 6 CULT MI1 DES 27 2 PLTM

26 7 HARV 27 2 FRST HCOT 27 2 FERT

26 7 LAST FMI 26 7 CULT 27 7 HARV

SHRD G 26 7 CULT 27 7 LAST

G1 27 7 CROP 26 7 CROP E

E 27 7 PLTM 26 7 PLTM 27 7 FRST 26 7 FRST 27 10 LAST 26 9 LAST 27 11 CULT 26 9 CULT H

G 27 12 CROP 26 10 CROP COT

MILL 27 12 PLTM 26 10 PLTM 27 12 FRST 26 10 FRST 27 12 FERT 26 11 LAST FAL 26 11 CULT 28 1 CROP

H COT 26 11 CROP 28 1 FERT

SOY8 N3.5 26 11 PLTM 28 1 CULT 26 11 FRST CM 28 2 FERT N3.5

131



28 3 CULT 29 9 LAST CM 29 10 CULT

28 4 FERT G N3.5 29 10 CROP

28 6 CULT SOY8 DES 29 10 PLTM

28 7 LAST 29 10 FRST 28 7 HARV 29 10 FERT

HCOT FSO 28 7 LAST 30 1 CROP 28 7 CULT SOY8

SHRD 30 2 HARV 28 7 CULT G

G1 30 2 LAST 28 7 CROP 30 3 CROP

E MILL 28 7 PLTM 30 3 PLTM 28 7 FRST 30 3 FRST 28 9 LAST 30 6 LAST 28 9 CULT 30 7 CROP

H E 28 10 CROP 30 7 PLTM

SOY8 30 7 FRST 28 10 PLTM 30 9 LAST 28 10 FRST 30 10 CULT 28 10 FERT G

FSO 30 10 CROP 29 1 CROP SOY8

SOY8 30 10 PLTM 29 2 HARV 30 10 FRST

G 30 10 FERT 29 2 LAST FSO 29 3 CROP 31 1 CROP

MILL SOY8 29 3 PLTM 31 2 HARV 29 3 FRST G 29 6 LAST 31 2 LAST 29 7 CROP 31 3 CROP

E MILL 29 7 PLTM 31 3 PLTM 29 7 FRST 31 3 FRST 31 6 LAST

132



31 7 CROP 33 1 HARV E G 31 7 PLTM 33 1 LAST 31 7 FRST 33 2 CROP 31 9 LAST MI1 31 10 CULT 33 2 PLTM

G 33 2 FRST 31 10 CROP 33 2 FERT

SOY8 FMI 31 10 PLTM 33 4 HARV 31 10 FRST G 31 10 FERT 33 4 LAST

FSO 33 4 CROP 32 1 CROP E

SOY8 33 4 PLTM 32 2 HARV 33 4 FRST

G 33 9 LAST 32 2 LAST 33 10 CULT 32 2 CROP G

MI1 33 10 CROP 32 2 PLTM SOY8 32 2 FRST 33 10 PLTM 32 2 FERT 33 10 FERT

FMI FSO 32 4 HARV 34 1 CROP

G SOY8 32 4 LAST 34 1 HARV 32 4 CROP G

E 34 1 LAST 32 4 PLTM 34 1 CULT 32 4 FRST G 32 9 LAST 34 2 CROP 32 10 CULT MI1

SUB 34 2 PLTM 32 10 CROP 34 2 FRST

SOY8 34 2 FERT 32 10 PLTM FMI 32 10 FRST 34 4 HARV 32 10 FERT G

FSO -999 -999 X

33 1 CROP SOY8

133

ANEXO A Classificação de perfil de solo na Fazenda Mourão I, Campo Verde MT

FIGURA 23A. Descrição e Classificação do Perfil 01 (EMBRAPA, 2006):

(LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Ácrico típico, textura

muito argilosa, A proeminente, caulinítico, mesoférrico, muito

profundo, ácido, epieutrófico, fase cerrado tropical

subcaducifólio, relevo suave ondulado). Fonte: Siqueira Leite

(2007).

134

QUADRO 6A. Características Gerais do Perfil 01. Fonte: Siqueira Leite (2007)

PERFIL Nº: 01

DATA: 17/12/2006

CLASSIFICAÇÃO:

LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Ácrico típico, textura muito argilosa, A proeminente, caulinítico, mesoférrico, muitoprofundo, ácido, epieutrófico, fase cerrado tropical subcaducifólio, relevo suave ondulado.

LOCALIZAÇÃO, MUNICÍPIO, ESTADO E COORDENADAS:

Talhão 20 B, Fazenda Mourão I, Campo Verde-MT. Coordenadas 15º26'550"S e 54º53'103"W.

SITUAÇÃO, DECLIVE E COBERTURA VEGETAL SOBRE O PERFIL:

Perfil descrito e coletado em trincheira situada entre as parcelas do experimento no talhão 20B em relevo suave ondulado (3 a 8% de declive)

LITOLOGIA: Cobertura Detrito Laterítica

FORMAÇÃO GEOLÓGICA: Formação Cachoeirinha

MATERIAL ORIGINÁRIO: Cobertura de Material de Origem Argilosa

PEDREGOSIDADE: Não pedregoso

ROCHOSIDADE Não rochoso

RELEVO LOCAL: RELEVO REGIONAL:

Plano Suave ondulado

EROSÃO: Não aparente

DRENAGEM: Acentuadamente drenado

VEGETAÇÃO PRIMÁRIA: Cerrado Tropical Subcaducifólio

USO ATUAL: Agricultura (Cultivo de Algodão)

CLIMA: Aw, classificação de Koppen

DESCRITO E COLETADO POR:

Marcelo Henrique Siqueira Leite e Vankley Ciqueira

135

QUADRO 7A. Análises físicas e químicas do perfil na Fazenda Mourão I

Campo Verde – MT. Fonte: Siqueira Leite (2007)

Documents

UTILIZAÇÃO DO MODELO CENTURY NA SIMULAÇÃO DOS …§ões-Teses/Teses/2012... · climas e solos das regiões temperadas. Para verificação de seu desempenho em regiões e solos