O solo abriga uma comunidade de bactérias, fungos e outros microrganismos que interagem com as plantas, o clima e as características do ambiente. Nas últimas décadas, a ciência avançou no estudo dessas comunidades, mas ainda é difícil transformar esses dados em informações úteis para o manejo da lavoura.
Uma pesquisa publicada na revista Nature Microbiology, por pesquisadores da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e da Pennsylvania State University, propõe uma mudança na maneira de estudar o microbioma do solo, com pesquisas planejadas não apenas para explicar o que já aconteceu, mas também para investigar se os dados podem ajudar a prever respostas da lavoura no momento em que uma decisão precisa ser tomada.
Os pesquisadores explicam que muitos estudos sobre microbioma agrícola são observacionais, realizados em períodos relativamente curtos e voltados para descrever as condições encontradas no solo depois que os processos já ocorreram. Isso produz conhecimento importante, mas nem sempre no formato ou no momento necessário para orientar o manejo durante a safra.
“Existe um abismo entre evidência e decisão na ciência do microbioma agrícola”, afirma o professor da UFLA Victor Satler Pylro, um dos autores do artigo.
Microrganismos e manejo
Uma das dificuldades para transformar essas informações em recomendações está na própria complexidade do solo. A presença de determinado microrganismo não significa, por si só, que a planta terá uma determinada resposta.
Os efeitos dependem da interação entre os microrganismos, a planta, o clima e as condições físicas e químicas do solo. O histórico de manejo também interfere. Por isso, identificar quais microrganismos estão presentes não basta. É preciso descobrir quais características biológicas estão relacionadas a determinados resultados e em quais condições essa relação se mantém.
Gatilhos biológicos
Uma das possibilidades discutidas no artigo é o estabelecimento de “gatilhos biológicos”. A ideia é identificar limites capazes de indicar quando determinada função do solo está comprometida e, a partir disso, sinalizar que uma intervenção pode ser necessária.
Um exemplo seria avaliar, antes do plantio, indicadores relacionados à capacidade do solo de mineralizar nitrogênio ou à proporção entre microrganismos potencialmente patogênicos e benéficos. Se esses indicadores estivessem abaixo de um determinado limite, a informação poderia contribuir para uma decisão sobre o manejo, como o ajuste da quantidade de fertilizante ou a utilização de um tratamento biológico.
“Esses gatilhos ainda não são uma ferramenta pronta para o produtor. Os limites precisam ser definidos e validados em condições reais”, aponta Victor.
Na UFLA, os pesquisadores também investigam diferentes variáveis biológicas e avaliam se a inclusão dessas informações melhora a capacidade de fazer previsões. O grupo também trabalha com modelos de inteligência artificial para verificar se essas ferramentas conseguem aprimorar as previsões produzidas a partir dos dados do solo.
Validação no campo
O trabalho não apresenta uma nova tecnologia de uso imediato nas propriedades. Trata-se de uma proposta para reorganizar a maneira como a pesquisa sobre microbioma é planejada e aplicada.
Os autores consideram que já é tecnicamente possível integrar dados do microbioma coletados antes do plantio a modelos preditivos com o uso de inteligência artificial. O desafio agora é verificar se essas previsões continuam funcionando diante da diversidade encontrada nas condições reais de produção.
Para isso, os próximos passos envolvem ampliar os testes de campo e acompanhar as intervenções por períodos mais longos. Os pesquisadores também já estão construindo uma infraestrutura digital capaz de reunir e processar informações físicas, químicas e genômicas do solo.
