Microbioma do solo pode orientar adubação e uso de biológicos, aponta pesquisa da UFLA

Os dados sobre o microbioma do solo podem ajudar a orientar decisões como o ajuste da adubação e o uso de tratamentos biológicos nas lavouras. Para isso, porém, a pesquisa precisa avançar da identificação dos microrganismos para a construção de previsões confiáveis, disponíveis no momento em que o produtor necessita decidir.

Essa é a proposta apresentada por pesquisadores da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e da Pennsylvania State University em artigo publicado na revista Nature Microbiology. O trabalho discute como aproximar o conhecimento sobre as comunidades microbianas das necessidades práticas do manejo agrícola.

A publicação não apresenta uma tecnologia pronta para utilização nas propriedades. Seu objetivo é indicar caminhos para planejar estudos capazes de prever respostas das culturas e verificar se essas informações melhoram os resultados no campo.

Identificar microrganismos não basta para recomendar o manejo

Bactérias, fungos e outros microrganismos presentes no solo interagem com as plantas e com as condições do ambiente. Entretanto, encontrar determinado organismo em uma amostra não permite concluir, isoladamente, qual será seu efeito sobre a lavoura.

A resposta depende de fatores como as características físicas e químicas do solo, o clima, as interações entre os organismos e o histórico de manejo. Por isso, uma relação observada em determinada área pode não se repetir em outra.

Segundo o professor da UFLA Victor Satler Pylro, um dos autores do artigo, ainda existe uma distância entre as evidências produzidas pela ciência do microbioma agrícola e sua aplicação nas decisões de manejo.

Muitos estudos são observacionais, abrangem períodos relativamente curtos e descrevem condições depois que os processos já ocorreram. Embora gerem conhecimento relevante, nem sempre entregam informações no prazo necessário para orientar uma intervenção durante a safra.

Quatro mudanças podem aproximar a pesquisa das decisões agrícolas

Os pesquisadores propõem organizar os estudos a partir de quatro pontos principais:

• Partir de uma questão concreta de manejo: definir qual decisão os dados poderão ajudar a orientar;
• Planejar o momento da coleta: obter amostras quando os resultados ainda puderem contribuir para a tomada de decisão;
• Integrar diferentes informações: analisar o microbioma junto aos atributos físicos e químicos do solo e às condições climáticas;
• Validar os modelos: testar as previsões em diferentes locais, anos e sistemas de cultivo.

Uma análise realizada antes do plantio, por exemplo, pode oferecer possibilidades distintas de uma avaliação feita somente após a colheita. O momento da coleta precisa estar relacionado à finalidade da informação.

Indicadores biológicos podem sinalizar necessidade de intervenção

Entre as possibilidades discutidas estão os chamados “gatilhos biológicos”: limites que poderiam indicar o comprometimento de uma função do solo e sinalizar a necessidade de avaliar uma intervenção.

Uma das aplicações seria analisar, antes da semeadura, indicadores associados à capacidade de mineralização do nitrogênio ou à relação entre microrganismos potencialmente patogênicos e benéficos.

Se fossem identificadas condições relacionadas a uma resposta conhecida da cultura, essas informações poderiam contribuir para decisões sobre fertilizantes ou tratamentos biológicos.

Os autores ressaltam, entretanto, que esses limites ainda precisam ser definidos e validados em condições reais de produção. Portanto, não constituem uma recomendação pronta para uso pelo produtor.

Estudos com milho e soja mostram possibilidades de previsão

O artigo reúne exemplos da literatura científica que apontam caminhos para essa abordagem.

Em um dos trabalhos citados, indicadores do microbioma medidos antes do plantio permitiram prever a resposta do milho à aplicação de inoculantes com fungos micorrízicos.

Outro estudo relacionou o histórico de rotação de culturas, acompanhado por 12 a 14 anos, a mudanças na estrutura do microbioma e ao rendimento futuro da soja.

Esses resultados indicam possibilidades de investigação, mas a transformação das relações observadas em ferramentas de manejo exige verificar em quais condições as previsões permanecem confiáveis.

Inteligência artificial integra dados, mas precisa demonstrar utilidade no campo

Na UFLA, os pesquisadores investigam se a inclusão de variáveis biológicas melhora a capacidade de prever respostas das lavouras. O grupo também utiliza modelos de inteligência artificial para avaliar o potencial dessas informações.

Os autores consideram tecnicamente possível integrar dados do microbioma coletados antes do plantio a modelos preditivos. O desafio é demonstrar que eles funcionam diante da diversidade de solos, condições climáticas e práticas agrícolas encontrada nas propriedades.

Além da precisão, será necessário comprovar a utilidade econômica e produtiva das previsões. Isso inclui verificar se seu uso resulta em maior eficiência dos insumos, melhor retorno financeiro ou maior estabilidade da produtividade.

Os próximos passos envolvem testes de campo mais amplos e acompanhamento das intervenções por períodos prolongados. Os pesquisadores também estão construindo uma infraestrutura digital para reunir e processar informações físicas, químicas e genômicas do solo, como base para o desenvolvimento e a avaliação dos modelos.