Simulação de fluxos de gases de efeito estufa em sistemas de manejo do solo no Sul do Brasil

Abstract

O aumento da população mundial e da demanda por recursos naturais têm levado a uma pressão cada vez maior sobre os ecossistemas. A dependência da sociedade pós-industrial de combustíveis fósseis e a intensificação do uso das terras vêm provocando incrementos nas concentrações de gases de efeito estufa na atmosfera, com impactos aparentes sobre diversos processos naturais. O solo tem um papel fundamental nesse contexto, pois é base para os sistemas produtivos agrícolas, os quais apresentam fluxos de gases de efeito estufa determinados pelo sistema de manejo. Este estudo teve como principal objetivo calibrar e validar o modelo DAYCENT utilizando dados de fluxos de gases de efeito estufa obtidos em experimentos de longo prazo na Depressão Central do Rio Grande do Sul. Os dados de solo, clima e plantas disponíveis foram utilizados para inicializar o modelo. As simulações foram divididas em três fases: equilíbrio inicial para estabilizar as variáveis internas, simulação de pré-experimento para representar o cultivo intensivo inicial que levou à degradação do solo; fase experimental reproduzindo gestão efetiva do estabelecimento dos experimentos até os dias atuais. O desempenho geral do modelo após calibração foi satisfatório para os fluxos de N2O. DAYCENT apresentou tendência de superestimar os fluxos de CH4 e subestimar os fluxos de CO2 em comparação com os valores medidos. No entanto, as tendências gerais destes fluxos foram capturadas pelo modelo. Estas discrepâncias observadas podem ser atribuídas às limitações dos algoritmos utilizados na versão atual do modelo: ausência de representação explícita de influxo de N2O, efluxo de CH4 dos solos (metanogênese) e respiração de raízes das plantas. Revisões do modelo em curso e procedimento de calibração mais refinados, com um conjunto mais amplo de dados, podem melhorar o desempenho do DAYCENT.

Population growth and increasing demand of natural resources have led to mounting pressure on ecosystems throughout the planet. The dependence of the post-industrial society on fossil fuels and land use intensification has been responsible for increased concentration of greenhouse gases with apparent effects on various natural processes. Soils play a key role in this context as they are the foundation of agricultural production systems, in which soil management determines greenhouse gas fluxes. This study aimed to calibrate and validate the DAYCENT model using greenhouse gas flux measurements conducted in a long-term cropping and tillage experiment in Central Rio Grande do Sul. Soil, climate and crop production data were used to initialize the model. The simulations were divided into three phases: initial equilibrium to stabilize internal variables, pre-experiment simulation to represent early intensive cultivation that led to soil degradation; experimental phase reproducing actual management from the establishment of the experiments to present day. The overall model performance of the greenhouse gas flux calibration was satisfactory for N2O fluxes. However, DAYCENT showed a tendency to overestimate CH4 fluxes and underestimate CO2 fluxes in comparison with the measured values, but the general trends of these fluxes where captured by the model. These observed discrepancies can be attributed to limitations in the current model algorithms: lack of explicit representation of N2O influx, CH4 efflux (methanogenesis) and autotrophic CO2 emission originating from plant roots. Ongoing model revisions and refined calibration procedure with a comprehensive dataset are expected to improve DAYCENT performance.