Conclusões gerais

Em ambos os olivais houve evidências de redistribuição hidráulica, de forma muito dis- creta no olival de regadio, no plano horizontal entre zonas de solo humedecidas pela rega e de solo seco. No olival de sequeiro a redistribuição hidráulica ocorreu na direcção vertical (hidraulic lift, Ferreira et al., 2013; Nadezhdina et al., 2014) sendo a extracção radicular relativamente homogénea nas direcções horizontais (Conceição et al., 2017c). Durante o período estival foi observada extracção radicular abaixo de 1.2 m de profundidade, em ambos os olivais, apesar de abaixo de 0.8 m de profundidade só terem sido observadas raízes nas (visíveis até 2.5 m e 1.7 m no olival de sequeiro e de regadio, respectivamente). Estes dois conjuntos de informação permitem evidenciar e explicar o contraste entre as condições de superfície do solo e as condições hídricas das plantas que aparecem muito dissociadas, graças ao papel dos sistemas radiculares profundantes e da expressiva redis- tribuição hidráulica vertical identicada, aspecto que tem pertinência na aplicabilidade das técnicas de detecção remota.

A complexidade das interacções entre solo e a vegetação têm obviamente implica- ções na utilização de técnicas de detecção remota por satélite. O sinal obtido pelos sensores a bordo de satélites resulta da integração de múltiplas contribuições do sistema solo/vegetação/atmosfera que são analisadas em pormenor nesta dissertação, não sendo simples decompor esse sinal nas componentes relevantes para cada um dos comparti- mentos considerados nos modelos de estimação da evapotranspiração e a sua partição em transpiração e evaporação do solo. Os resultados da investigação realizada no con- texto desta tese sugerem de facto que os modelos com base em dados DR necessitam de calibração com medidas obtidas por técnicas clássicas.

Capítulo 7. Conclusões Capítulo 7. Conclusões Vários autores têm avaliado a possibilidade de automatizar a rega com base na utili- zação de sensores de uxo de seiva (vide por exemplo Fernández et al., 2001; Fernández, 2017). Na nossa perspectiva, no curto médio prazo, esta solução é difícil de implementar nas empresas agrícolas por dois motivos principais. Primeiro os métodos de uxo de seiva que recorrem a sensores colocados directamente no xilema não permitem acompanhar o crescimento da planta uma vez que se destrói o câmbio vascular, tendo pois o sensor uma vida útil reduzida. Em segundo lugar a sua utilização não conduz a uma boa relação qua- lidade/preço porque o preço dos sensores é elevado, necessitam de manutenção cuidada e a correcta análise de dados exige operadores treinados.

Para as cultivares estudadas de vinha (`Aragonez') e oliveira (`Arbequina'), Ψbasepode

ser usado como indicador do estado hídrico da planta. Contudo, para a oliveira, surgiram

evidências de que a função que relaciona Ks e Ψbase não permite uma correspondência

biunívoca. Para a vinha, o potencial hídrico do ramo ou da folha mínimo mostrou não ser um bom indicador do estado hídrico da planta.

Os índices derivados de medições da variação do diâmetro do tronco mostraram-se de difícil utilização como indicadores do estado hídrico da planta, tanto na vinha como no olival. Na vinha não foi possível encontrar correlação com indicador do estado hídrico (Silvestre et al., 2013). No olival foi necessário construir um índice que integra também medições de diâmetro do tronco de plantas em conforto hídrico (Ferreira et al., 2012a), o que é de difícil aplicabilidade em termos práticos.

Embora a vinha e a oliveira sejam culturas características das zonas com clima Me- diterrânico e como tal terem a possibilidade de produzir e/ou sobreviver em condições de elevadas intensidades de radiação, temperatura e secura atmosférica e edáca, as cultivares de vinha e oliveira estudadas, embora ambas com comportamento isohídrico, apresentaram estratégias contrastantes relativamente ao uso da água e à sensibilidade ao stress hídrico. Enquanto a vinha mostrou um decréscimo de Tr muito acentuado para

Ψbase da ordem de −1 MPa (redução da transpiração de cerca de 80 % relativamente à

transpiração máxima, Ks de 0.2), para este mesmo valor de Ψbasena oliveira, foi observada

uma redução da transpiração inferior a 20 %.

A análise do povoamento do solo pelas raízes mostrou ser difícil determinar qual o volume de solo efectivamente usado pelas raízes mesmo em situações em que se fazem medições do teor de água no solo. Assim os algoritmos que se baseiam no balanço hídrico do solo para estimar a reserva utilizável e posterior estimativa de Ks são de difícil aplicabilidade na prática corrente dada a incerteza que existe na estimativa do volume efectivamente usado pelas raízes. Adicionalmente o volume efectivamente explorado pode variar em função da reserva utilizável de cada uma das camadas de solo.

Do trabalho de investigação aqui desenvolvido em campos experimentais instalados em parcelas agrícolas comerciais resultou um considerável volume de informação quanti- tativa sobre o uso da água e respectivo estado hídrico, bem como informação qualitativa que permite elucidar sobre o funcionamento do continuum solo-planta-atmosfera. Esta informação tem aplicabilidade directa na condução e gestão da rega, bem como no apoio à decisão nas empresas agrícolas. Esta aplicabilidade é ainda mais acentuada no sentido em que são escassos os estudos nestas culturas lenhosas na região do Alentejo e dadas as situações de seca recorrentes já observadas nesta década.

Perspectivas

A investigação descrita nesta tese conduz a novas questões que se apresentam segui- damente de forma resumida.

Caso se conrme que o estado hídrico do solo e o armazenamento das várias camadas, como observado no olival de regadio no ano de seca (2012), tenha papel preponderante na redução de Kcb (logo menor uso da água para idênticas condições de ETr e LAI) será de investigar quais os efeitos na produção líquida de fotoassimilados (com consequências, nomeadamente, ao nível das reservas, produção actual e indução/diferenciação oral) e na produtividade da água.

Com a entrada em funcionamento dos satélites Europeus da constelação Sentinel-2 (programa Copernicus) está minimizado o problema da insuciente resolução tempo- ral associada à utilização apenas dos dados provenientes do programa Norte Americano Landsat. O facto de os dados serem do domínio público facilita a exploração e teste de forma sistemática dos modelos de estimativa de Kcb a partir do índice de vegetação

NDVI1 _{ou outros índices de vegetação que têm vindo a revelar bons resultados para este}

propósito. Os dados provenientes dos sensores a bordo dos satélites Sentinel-2 podem permitir estimar outras variáveis importantes como a concentração de azoto nas folhas e o teor de clorola (Clevers et al., 2017). Este conjunto de informação poderá ser usado na construção de ferramentas para apoio à decisão na condução da rega e da adubação azotada nomeadamente, no estabelecimento de programas de fertirrega. Uma melhor gestão da rega e da adubação azotada certamente poderá contribuir para minimizar as perdas de azoto e poluição por lixiviação, evitando a degradação dos recursos em zonas vulneráveis como o Alentejo (Paralta e Francés, 2000; Paralta e Ribeiro, 2001). Como a resolução espacial dos dados Sentinel-2 não permite individualizar os compartimentos solo e planta certamente a aplicação será ainda mais difícil quando a vinha e olival são cultivados com a técnica de conservação do solo e da água do enrelvamento em sobcoberto (que só não estará activo durante o Verão e até às primeiras chuvas de Outono). Assim será necessário continuar a desenvolver tecnologia (sensores e aplicações informáticas) que permita obter uma resolução espacial adequada (e.g. sensores aerotransportados por máquinas não tripuladas) e com relação qualidade/preço que torne viável a sua utilização sistemática pelas empresas agrícolas.

Não é expectável que a utilização directa do índice de vegetação NDVI para estimar Ks ÖKcb conduza a uma boa estimativa de Tr, necessária a uma gestão e condução da rega precisa em condições de rega decitária, uma vez que o NDVI não mostrou sensibilidade ao stress hídrico de curto prazo. Contudo, o NDVI pode ser usado para estimar Kcb

Capítulo 8. Perspectivas Capítulo 8. Perspectivas e por estimativa independente de Ks, obter-se Tr. Em consequência é indispensável obter funções que permitam estimar Ks em função de indicadores do estado hídrico adequados à cultura e que podem ser obtidos usando as técnicas clássicas (e.g. potencial hídrico). Contudo as técnicas clássicas têm várias limitações nomeadamente por serem normalmente invasivas e/ou não permitirem resolução espacial e temporal adequadas às exigências de uma agricultura de precisão. Neste aspecto as técnicas de detecção remota devem assumir um papel relevante no âmbito da investigação dada a sua natureza não invasiva e possivelmente permitindo medições com resolução espacial adequada para a construção de mapas, neste caso, caracterizando (idealmente de forma quantitativa) o estado hídrico de uma dada cultura.

i

Anexo I

Diagrama de fluxo simplificado do algoritmo relativo, a uma das abordagens, para a combinação de métodos com o objectivo de medir a ETr e suas componentes (transpiração e evaporação do solo).

Mais detalhes podem ser consultados em Paço, 2003; Ferreira et al., 2008; Silvestre, 2003; Conceição, 2007 e Silva, 2009.

[ ]K

T , temperatura do ar medida à altura z, frequência de 8 a 10 Hz;

[ ]

x

u , componente segundo o eixo do x da velocidade do vento, medida à altura z, frequência de 8 a 10 Hz;

[ ]

u , componente segundo o eixo do y da velocidade do vento, medida à altura z, frequência de 8 a 10 Hz;

[ ]

u , componente segundo o eixo do z da velocidade do vento, medida à altura z, frequência de 8 a 10 Hz;

[ ]

U , humidade absoluta da atmosfera, medida à altura z, frequência de 8 a 10 Hz;

[ ]K Ar

T , temperatura média do ar, à altura z, intervalo de integração 1800 s;

[ ]-

RH , humidade relativa média do ar, à altura z, intervalo de integração 1800 s; [ ]rad

vento

Direcção , distribuição de frequência da direcção da velocidade horizontal do vento, intervalo de observação

1800 s;

[ ]

R , densidade de fluxo de radiação liquida (balanço de radiação);

[ ]K solo

T , temperatura do solo (normalmente medida a 0.025 m de profundidade;

[_{W m}-2]

raw

G , densidade de fluxo de calor por condução de ou para o solo medida à profundidade p (normalmente

0.05 m) com placas de fluxo de calor;

[_{W m}-2]

G , densidade de fluxo de calor por condução para o solo à superfície do solo, resulta da adição a G_rawdo

balanço de energia armazenada na camada de solo entre a superfície e a profundidade p de medição de Graw;

[ -1] solo kgkg HU , humidade do solo; [ ]kg E raw

s , evaporação do solo medida com microlisímetros expressa em variação da massa;

[_{W m}-2]

H , densidade de fluxo média de calor sensível, intervalo de integração 1800 s;

[ -2] raw W m

LE , densidade de fluxo média de calor latente ou evapotranspiração real sem correcções para a absorção

pelo O2 e WPL, intervalo de integração 1800 s;

[_{W m}-2]

LE , densidade de fluxo média de calor latente ou evapotranspiração real com correcções para a absorção pelo

O2 (Tanner et al., 1993) e WPL (Webb et al., 1980), intervalo de integração 1800 s;

[ -2] s W m

E , densidade de fluxo média de evaporação do solo, intervalo de integração 1800 s;

[ ]-

K , índice de fluxo (método de Granier);

[ -2] G W m

T , densidade de fluxo de transpiração média para a parcela, intervalo de integração 1800 s;

[ -2] GDiária W m

T ou [ -1]

GDiária mmdia

T , densidade de fluxo de transpiração média para a parcela, intervalo de integração