Trabalho de Conclusão de Curso
USO DO MODELO COMPUTACIONAL DNDC PARA A
PREDIÇÃO DAS EMISSÕES DE ÓXIDO NITROSO EM
SOLOS ADUBADOS COM DEJETOS SUÍNOS
Luiza Gelbcke Comin
Florianópolis, 2019/2
Universidade Federal de Santa Catarina
Curso de Graduação em Engenharia
Sanitária e Ambiental
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO
DEPARTAMENTO DE ENG. SANITÁRIA E AMBIENTAL ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTAL
Luiza Gelbcke Comin
USO DO MODELO COMPUTACIONAL DNDC PARA A PREDIÇÃO DAS EMISSÕES DE ÓXIDO NITROSO EM SOLOS ADUBADOS COM DEJETOS
SUÍNOS
Florianópolis 2019
Luiza Gelbcke Comin
USO DO MODELO COMPUTACIONAL DNDC PARA A PREDIÇÃO DAS EMISSÕES DE ÓXIDO NITROSO EM SOLOS ADUBADOS COM DEJETOS
SUÍNOS
Trabalho Conclusão do Curso de Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental do Centro Tecnológico da Universidade Federal de Santa Catarina como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Engenharia Sanitária e Ambiental.
Orientador: Vilmar Muller Júnior, M.e
Florianópolis 2019
Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária da UFSC.
Luiza Gelbcke Comin
USO DO MODELO COMPUTACIONAL DNDC PARA A PREDIÇÃO DAS EMISSÕES DE ÓXIDO NITROSO EM SOLOS ADUBADOS COM DEJETOS
SUÍNOS
Este Trabalho Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de Engenheira Sanitarista e Ambiental e aprovado em sua forma final pelo Curso de Engenharia
Sanitária e Ambiental.
AGRADECIMENTOS
A jornada no curso de Engenharia Sanitária e Ambiental não foi fácil, encontrei muitas dificuldades no caminho, mas também aprendi e cresci muito. A UFSC me trouxe muitas oportunidades e me abriu várias portas, fazendo com que cada ano fosse incrível da sua forma. Mas essa jornada foi muito mais do que apenas crescimento acadêmico e profissional, ela foi composta por pessoas, que me ajudaram a trilhar esse caminho e chegar onde estou hoje.
Primeiramente eu gostaria de agradecer aos meus pais, Daniele Lima Gelbcke e Jucinei José Comin, por sempre terem me apoiado em todas as minhas escolhas e por darem todo o suporte e incentivo necessário para eu me formar no curso de Engenharia Sanitária e Ambiental da UFSC. Gostaria de fazer um agradecimento especial ao meu orientador, Vilmar Muller Júnior, por estar sempre presente e disponível durante esse processo, tirando todas as minhas dúvidas e me encontrando todas as vezes que eu senti necessidade, e também por ter me ensinado tantas coisas durante esse ano. Agradeço ao meu namorado Nathan Campos Teixeira, pelos conselhos, pelas conversas que me ajudaram a esclarecer e dar forma ao meu TCC e por me apoiar nos momentos de crise. Agradeço a todos os meus amigos que participaram da minha vida durante esses anos, me ajudando de alguma forma durante a minha graduação, ou me apoiando de outras formas, principalmente o Fernando Fonsêca de Freitas que me salvou no final do TCC. Agradeço a Malagueta e Gaia que foram minhas companhias durante o processo de escrita e me deram o carinho e amor que eu precisava. Por fim, agradeço a minha banca, Paulo Belli Filho e Guilherme Wilbert Ferreira por todas as contribuições, que me deram a oportunidade de aperfeiçoar o meu trabalho, e mostrar em meio ao cenário político caótico em que nos encontramos, que a Universidade gera muito conhecimento e de qualidade. E assim mais um ciclo se encerra, com a sensação de dever cumprido.
RESUMO
A produção de suínos contribui com poluição das águas, solos e ar, principalmente pelo grande volume de dejetos gerados e elevada carga orgânica e de nutrientes presentes nos mesmos. Uma alternativa para reduzir o impacto desses efluentes é o uso como fertilizante agrícola. Pois diminui a poluição dos solos e das águas e traz vantagens econômicas, evitando gastos extras com fertilizantes. Entretanto, o seu uso como fertilizante pode contribuir para as emissões de óxido nitroso (N2O), um dos gases de efeito estufa responsável pela poluição atmosférica e
fenômenos relacionados às mudanças climáticas. Para quantificar as emissões existem métodos diretos, entre eles as câmaras estáticas e automáticas; e os métodos indiretos, como os modelos computacionais. Os métodos diretos consistem em medições a campo, o que demanda tempo, além de maiores custos operacionais e analíticos. Já os modelos computacionais são usados para quantificar as emissões de forma aproximada, através da geração de cenários, com o uso de dados de medições de campo mais simples e baratas, tendo como principal vantagem a redução de custos. Para usar um modelo computacional é necessário validar o mesmo e verificar se ele é eficiente. O modelo usado no trabalho foi o DNDC, que permite estimar as emissões de N2O provenientes do solo. Para validar o modelo utilizou-se dados de um experimento
implantado em uma propriedade no município de Braço do Norte, SC, sob sistema de plantio com sucessão aveia-preta (Avena strigosa Schreb.) e milho (Zea mays L.), utilizando dejetos suínos na forma líquida e sólida (composto) como fertilizantes. Nos tratamentos foram realizadas suplementações com fertilizante químico a fim de fornecer os nutrientes de forma balanceada. O modelo foi abastecido com dados climáticos e relacionados ao solo e culturas. A validação do modelo foi realizada através da comparação dos valores observados em campo e simulados. Foram realizadas comparações relativas a valores totais de emissão e valores pontuais, em que se utilizou o valor máximo admissível de 52% de variação como referência, baseado no valor proposto pelo Inventário Brasileiro de Emissões. Além disso, testou-se a validade para cada ciclo de cultivo, sendo possível verificar inconsistências entre valores observados e simulados e também foram aplicadas ferramentas estatísticas. As emissões totais de N2O para o tratamento composto apresentaram as menores variações na ordem de grandeza
das emissões. O tratamento controle apresentou um desvio relativo maior em relação ao composto, mas dentro da margem de erro. Já no tratamento com adição de dejeto líquido as emissões totais foram as que apresentaram maior variação entre os dados modelados e coletados, apresentando um desvio relativo dos totais simulado e observado acima da variação permitida. Assim as propriedades do solo, em especial os teores de NO3- e os valores de pH e
densidade do solo, definidos pela característica e dose dos adubos aplicados, podem dominar a precisão do modelo DNDC. As discrepâncias nas simulações também podem estar relacionadas à possível insuficiência amostral para a entrada de dados específicos sobre as propriedades do solo, ou mesmo de coleta de N2O. Outro fator associado às discrepâncias entre as emissões
observadas e simuladas pode ser a falta de sensibilidade do modelo em detectar variações nas emissões em fertilizações que utilizem adubos orgânicos e químicos associados.
Palavras-chave: Óxido nitroso. Dejeto líquido suíno. Composto. Modelo DNDC. Validação
ABSTRACT
The swine production contributes to water, soil and air pollution, mainly due to the waste’s volume, high organic and nutrients charge. One of the alternatives to reduce the impact of this waste is the application of it as fertilizers. This option is interesting for economic reasons on top of the fact that it favors water conservation. However, the use of the waste as fertilizers can contribute to the emission of nitrous oxide (N2O), one of greenhouse effect gases responsible
by atmospheric pollution and related to climate change. To quantify the emissions, there are direct methods: static and automatic chambers, also indirect methods as in computational models. The firsts are based on field measurements, which are time, money and technically consuming. The models provide approximate measurements, with the use of simpler and cheaper field measurement data, aggregating the advantage of being more economical. In order to use a computational model it is necessary to validate it by measuring its efficiency. The model used on the present work is named DNDC, which allows estimating N2O from the soil.
To validate the model, data from a previous experiment was used, which was carried out in a rural property in Braço Norte, a municipality of Santa Catarina, Brazil. The crop system was in succession of black oat (Avena strigosa Schreb.) and corn (Zea mays L.), using swine waste in solid and liquid form as fertilizers. The compost was supplemented with chemical fertilizers in order to provide balanced nutrients. The model was fed with climatic, soil and crop data. The validation of the model was executed through the comparison of values observed and simulated. The comparisons were carried out based on the total emission values and punctual values, in which it was, used the maximum permitted value of 52%, based on the value stated in the Inventário Brasileiro de Emissões. Additionally, it was tested the usage of to each growing circle, being possible to verify inconsistencies between observed values and simulated values, also statistical tools were applied. The total N2O emissions presented the lower variations in scale among the emissions. The control sample has shown a relative deviation between the collected and simulated data; however, it remained inside the error margin. In the scenario with addition of the liquid waste, the total emissions presented the biggest variation between observed and simulated data, higher than the allowed variation. The soil property, specially the rates of NO3-, the pH values and soil density defined by the characteristics and dosage of the
applied fertilizers, may dominate the precision of the DNDC model. The discrepancies in the simulations also may be related to the possible sample insufficiency to the feeding data associated with soil properties, or even the collection of N2O. Another factor associated with
the differences between the observed and simulated emissions may be the lack of sensibility of the model in detecting variation in the emissions of fertilizers that make use of organic fertilizers and associated chemical compounds.
Keywords: Nitrous oxide. Pig slurry. Compost. DNDC model. Model validation.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Emissões de N2O no Brasil. ... 27
Figura 2 - Modelo conceitual dos processos de nitrificação e desnitrificação no solo. ... 29
Figura 3 - Estrutura do modelo computacional DNDC. ... 32
Figura 4 - Fluxograma da metodologia. ... 33
Figura 5 - Mapa de localização da propriedade em Braço do Norte (SC)... 34
Figura 6 - Croqui experimental com a disposição espacial das câmaras estáticas. ... 36
Figura 7 - Comparação entre os fluxos observados e modelados ao longo da sucessão aveia-preta/milho, em Braço do Norte, SC, em 2018-2019, no tratamento controle. ... 44
Figura 8 - Comparação entre os fluxos observados e modelados ao longo da sucessão aveia-preta/milho, em Braço do Norte, SC, em 2018-2019, no tratamento dejeto líquido. ... 45
Figura 9 - Comparação entre os fluxos observados e modelados ao longo da sucessão aveia-preta/milho, em Braço do Norte, SC, em 2018-2019, no tratamento composto. ... 46
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Parâmetros de input utilizados no modelo. ... 38 Tabela 2 - Quantidade de adubos aplicados (QA) e teores de N, P e K dos adubos aplicados nos cultivos de milho e aveia, em Braço do Norte, SC, na sucessão aveia-preta/milho. ... 39 Tabela 3 - Comparação das emissões totais de N2O entre os valores observados e simulados.
... 42 Tabela 4 - Desvios entre os valores observados e simulados para os fluxos de N2O para
tratamento controle. ... 43 Tabela 5 - Desvios entre os valores observados e simulados para os fluxos de N2O para
tratamento dejeto líquido. ... 45 Tabela 6 - Desvios entre os valores observados e simulados para os fluxos de N2O para tratamento composto. ... 47 Tabela 7 - Resumo da análise estatística, baseada na comparação entre os valores observados e modelados para cada ciclo de cultivo avaliado. ... 48 Tabela 8 - Equação de regressão e valores de r2 para os valores totais de N
2O observados e
modelados nos tratamentos avaliados. *, ** e *** representam significância estatística das regressões a p < 0.1, p < 0.01 e p<0.001; x representa os valores observados; y representa os valores modelados. ... 49
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABCS – Associação Brasileira de Criadores de Suínos C – Carbono C/N – Relação carbono/nitrogênio Ca – Cálcio CD – Coeficiente de determinação CH4 – Metano CO2 – Dióxido de carbono
COD – Carbono orgânico dissolvido COS – Carbono orgânico do solo CRM - Coeficiente de massa residual Csol - Carbono solúvel
Cu – Cobre
DBO – Demanda bioquímica de oxigênio DNDC – DeNitrification – DeComposition dr - Índice revisado de concordância de Wilmott EAM - Erro absoluto médio
EF – Eficiência
EF% – Fator de emissão EM – Erro máximo
EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária EPSA – Espaço poroso saturado por água
EUA – Estados Unidos da América FATMA – Fundação do Meio Ambiente Fe - Ferro
GEE - Gases de efeito estufa H2S – Sulfeto de hidrogênio
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IMA - Instituto do Meio Ambiente
IN - Instrução Normativa K – Potássio
Mg – Magnésio Mn – Manganês MS – Matéria seca N - Nitrogênio N2 - Dinitrogênio N2O – Óxido nitroso Na - Sódio NH3 – Amônia NH4+ - Amônio NO – Óxido nítrico NO2- - Nitrito NO3- - Nitrato OD – Oxigênio dissolvido P - Fósforo
PIB - Produto Interno Bruto
RMSE – Raiz do erro quadrático médio SC – Santa Catarina
SEEG - Sistema de estimativas de emissões de gases de efeito estufa UFSC – Universidade Federal de Santa Catarina
UFSM – Universidade Federal de Santa Maria Zn - Zinco
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ... 15 2 OBJETIVOS ... 18 2.1 OBJETIVO GERAL ... 18 2.2 OBJETIVO ESPECÍFICO ... 18 3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 19
3.1 IMPACTOS CAUSADOS PELOS DEJETOS SUÍNOS ... 19
3.2 TRATAMENTO DOS DEJETOS SUÍNOS ... 20
3.2.1 Esterqueiras e bioesterqueiras ... 20
3.2.2 Biodigestores ... 21
3.2.3 Compostagem ... 22
3.2.4 Lagoas de armazenamento... 23
3.3 USO POTENCIAL DOS DEJETOS SUÍNOS ... 24
3.4 EMISSÕES ATMOSFÉRICAS DE N2O ... 25
3.5 MÉTODOS DE QUANTIFICAÇÃO DAS EMISSÕES ... 29
3.5.1 Câmaras estáticas ... 29 3.5.2 Câmaras automáticas ... 30 3.5.3 Modelo computacional DNDC ... 31 4 METODOLOGIA ... 33 4.1 COLETA DE DADOS ... 33 4.1.1 Amostras de ar ... 35 4.1.2 Dados auxiliares ... 37 4.2 ENTRADA DE DADOS ... 37
4.3 COMPARAÇÃO ENTRE DADOS DE CAMPO E SIMULADOS ... 39
5 RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 42
6 CONCLUSÕES ... 51
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1 INTRODUÇÃO
A carne suína é a segunda fonte de proteína animal mais consumida no mundo, ficando atrás apenas do pescado (ESTADO DE SANTA CATARINA, 2018). Em um contexto global, o Brasil é o quarto maior produtor e o quinto maior consumidor mundial de carne suína (ESTADO DE SANTA CATARINA, 2018). Segundo a ABCS (2016), em 2015 o Brasil teve um abate de aproximadamente 39,2 milhões de suínos, que somou um Produto Interno Bruto (PIB) de R$ 62,6 bi. Entre as regiões do Brasil, a região Sul concentra a maior produção, chegando a um rebanho de 20,9 mi suínos em 2017, o que representa cerca de 50% do rebanho nacional (ESTADO DE SANTA CATARINA, 2018). O Estado de Santa Catarina liderou o ranking nacional de produção de carne suína em 2017, concentrando 26,6% dos abates e 26,8% do peso total das carcaças.
A região Oeste do estado detém 76% da produção catarinense, o que faz com que a quantidade de dejetos por unidade de área seja elevada, impedindo o adequado aproveitamento dos resíduos e ocasionando sérios problemas de poluição dos recursos naturais (OLIVEIRA, 199-?). Na região sul do Estado de Santa Catarina, o município Braço do Norte é o maior produtor de suínos, com um efetivo em rebanho de 278.340 cabeças, segundo o Censo Agropecuário de 2017 (BRASIL, 2018), tendo problemas similares aos do Oeste de Santa Catarina, pois o município não consegue reciclar o montante de nutrientes excretados pelo rebanho de suínos (LEIS; DORTZBACH; COMIN, 2008).
Cada suíno produz em média 8,6 L de dejetos líquidos por dia, levando-se em consideração porcas em gestação, porcas em lactação, machos e leitões desmamados com peso variando entre 25 kg e 100 kg (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002). Os dejetos suínos são constituídos por fezes, urina, água desperdiçada pelos bebedouros e nos processos de higienização das instalações, resíduos de ração, pelos, poeiras e outros materiais decorrentes do processo de criação. O dejeto líquido dos suínos ainda contém matéria orgânica, nitrogênio (N), fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), sódio (Na), magnésio (Mg), manganês (Mn), ferro (Fe), zinco (Zn), cobre (Cu) e outros elementos incluídos nas dietas dos animais, e suas características variam dependendo do manejo adotado, principalmente em relação à quantidade de água e nutrientes na sua composição (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002), além disso, os dejetos também possuem resquícios de medicamentos veterinários.
As estratégias de tratamento e destinação dos dejetos suínos são amplas, sendo a escolha do processo definida a partir de fatores como as características do dejeto e do local das
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instalações, operação e recursos financeiros, salientando que a técnica adotada deve sempre atender a legislação ambiental vigente (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002). Entre as técnicas utilizadas, os autores citam os tratamentos físicos, tratamentos biológicos (principalmente por lagoas e biodigestores), uso como fertilizante agrícola, entre outros.
Visando evitar a poluição dos recursos naturais, existem legislações e recomendações técnicas do que deve ser feito com esses dejetos. A Instrução Normativa (IN) Nº 11 da Fundação do Meio Ambiente (FATMA), atualmente Instituto do Meio Ambiente (IMA) de Santa Catarina estabelece critérios para as atividades relacionadas à suinocultura, incluindo a disposição desses efluentes no solo para fins de fertilização agrícola, e seus passivos ambientais associados (FATMA, 2014). A IN-11 exige que os dejetos de suínos passem por tratamento e sejam estabilizados, antes de serem aplicados no solo como fertilizante agrícola. Entre os tratamentos sugeridos estão as esterqueiras, lagoas de armazenamento, biodigestão, cama sobreposta de suíno e compostagem (FATMA, 2014).
O uso dos dejetos suínos como fertilizante agrícola é a alternativa mais utilizada como destinação dos dejetos, entretanto a dose aplicada não deve ultrapassar a capacidade de adsorção do solo, para que os elementos como P, Cu e Zn não atuem como poluentes (CASSOL et al., 2011). Desta forma, a adubação com dejetos é definida com base no nutriente limitante, ou seja, aquele que primeiro atingir a demanda nutricional dos cultivos, sendo os demais nutrientes suplementados via adubação química suplementar. Na IN-11 estão bem definidos os critérios para estes elementos, entretanto, o processo de licenciamento não dispõe sobre critérios relativos às emissões gasosas após a disposição dos dejetos ao solo. Além da contaminação do solo e da água, os dejetos também incrementam os teores de carbono (C) e N no solo, podendo contribuir para as emissões de óxido nitroso (N2O), um dos principais gases de efeito estufa
(GEE).
Na literatura, diversos trabalhos vêm descrevendo o comportamento das emissões de GEE em solos adubados com dejetos de suínos em doses crescentes, como por exemplo os realizados por Giacomini et al. (2006, 2013). Entretanto, estes trabalhos não utilizaram os critérios legais atualmente vigentes, ao qual definem a dose a ser aplicada com base na IN-11. Além da falta de informações na literatura, a execução de ensaios de campo para determinação das emissões de N2O em solos demanda alto custo, sendo as simulações matemáticas uma
alternativa de baixo custo para obtenção de estimativas de emissão, além de ser uma ferramenta útil de gestão ambiental em áreas fertilizadas com dejetos suínos.
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Um dos modelos que permite estimar as emissões de N2O provenientes do solo é o
Denitrification-Decomposition (DNDC, Institute for the Study of Earth, Oceans, and Space, University of New Hampshire, EUA). Para alimentar o DNDC são necessários parâmetros de solo, caracterização da biomassa dos cultivos, dos fertilizantes e aspectos climáticos, como por exemplo precipitação e concentração de N atmosférico (SHEN et al., 2018), permitindo reduzir os custos com a obtenção dos dados de emissões.
Pelo exposto, o presente trabalho tem por objetivo avaliar o potencial de implementação da ferramenta DNDC para a predição das emissões de GEE, em especial o N2O,
oriundas de solos adubados com dejeto suíno, segundo as diretrizes legais do Instituto do Meio Ambiente do Estado de Santa Catarina. Salienta-se que a proposta do trabalho é verificar o ajuste do modelo para as condições experimentais descritas abaixo, iniciando uma possível utilização da ferramenta para a gestão ambiental em agroecossistemas.
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2 OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GERAL
Validar o modelo DNDC através da comparação entre os dados de emissão de N2O
simulados pelo modelo com os obtidos em experimento de campo.
2.2 OBJETIVO ESPECÍFICO
Simular os fluxos e os valores acumulados de N2O oriundos da aplicação de dois
fertilizantes orgânicos (dejeto líquido de suínos e composto de dejetos suínos) associados à adubação química suplementar ao longo da sucessão aveia-preta e milho cultivados em um Argissolo.
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3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1 IMPACTOS CAUSADOS PELOS DEJETOS SUÍNOS
A suinocultura é considerada uma das atividades agropecuárias de maior potencial poluente, devido ao sistema intensivo de produção que é responsável pela geração de grande volume de efluente com elevada carga de matéria orgânica e nutrientes (HIGARASHI et al, 2006; RIZZONI et al., 2012), podendo causar a poluição das águas, do solo e do ar. Ainda é comum que se faça o lançamento direto de dejetos suínos sem o devido tratamento em cursos d’água e no solo, causando impactos como eutrofização de cursos d’água, morte de animais, poluição das águas superficiais e até transmissão de doenças, devido à alta carga de nutrientes, como o N, P e K, além da alta demanda bioquímica de oxigênio (DBO), Zn, Cu, coliformes fecais e outros patógenos (INÁCIO; MILLER, 2009).
Os dejetos produzidos pela suinocultura são utilizados como fertilizantes nas lavouras de culturas anuais e nas pastagens, entretanto, normalmente são adicionados em doses superiores à capacidade de suporte do solo, de forma que passam de fertilizantes a poluentes ambientais (GATIBONI et al., 2008), podendo causar a poluição dos recursos naturais citados anteriormente, como solo, água e ar.
A produção de suínos também contribui para a produção de GEE, principalmente metano (CH4), além do N2O e dióxido de carbono (CO2) (SPIES et al., 2009). Além disso, os
dejetos também são fonte de odores desagradáveis e emissão de compostos voláteis por evaporação (BELLI FILHO et al., 2007). Os contaminantes do ar mais comuns nos dejetos, além dos já citados são amônia (NH3), ácidos graxos voláteis, sulfeto de hidrogênio (H2S),
etanol, propanol, dimetil sulfidro e carbono sulfidro (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002).
Estudos recentes mostram uma preocupação cada vez maior dos consumidores em relação aos impactos causados pelos produtos e serviços que consomem, escolhendo o produto não apenas pela sua natureza e forma física, mas também pela função que desempenha e pelos impactos que causa no âmbito econômico, social e ambiental. A crescente conscientização e aumento na demanda por produtos ambientalmente corretos está influenciando que os processos produtivos sejam mais sustentáveis e assim colaborando com a saúde do planeta como um todo, já que nas últimas décadas o foco foi suprir a demanda do mercado e o aumento de lucros, sem a devida preocupação com a sua sustentabilidade a longo prazo (SPIES et al, 2009). Esses
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fatores citados têm pressionado a cadeia produtiva de suínos a investir no desenvolvimento e adoção de tecnologias que possibilitem mitigar o impacto ambiental da produção (HIGARASHI et al., 2006).
3.2 TRATAMENTO DOS DEJETOS SUÍNOS
A suinocultura é uma atividade de grande impacto ambiental, de forma que para amenizá-los, os dejetos suínos gerados na atividade precisam de tratamento. O tratamento pode ser físico, físico-químico ou biológico. Existem diversos tratamentos aplicados mundialmente, mas os mais difundidos no Brasil e que estão contidos na IN-11 são as esterqueiras, biodigestores, composteiras e lagoas de armazenamento.
3.2.1 Esterqueiras e bioesterqueiras
O uso das esterqueiras e bioesterqueiras para armazenamento dos dejetos suínos e valorização agronômica dos resíduos foram estimuladas nos anos 2000 pelo Poder Público em Santa Catarina como solução emergencial, visando diminuir os problemas de poluição das águas. Apesar de na época muitos produtores terem aderido ao programa, ainda se tinha grande parte dos produtores armazenando e distribuindo os dejetos desordenadamente, sem atender as legislações (SILVA JR; ZAMPARETTI, 2006). Couto et al. (2010) realizaram estudos em 6 propriedades na microbacia Rio Coruja/Bonito e na microbacia Rio Cachorrinhos, no município de Braço do Norte, e verificaram que em 5 propriedades os dejetos eram armazenados em esterqueiras e somente 1 em lagoa. Também verificaram que nessas 5 propriedades as aplicações de dejetos excediam o estipulado na IN-11 (FATMA, 2009), pois a área agriculturável útil não era suficiente para receber o volume de dejetos produzidos.
As esterqueiras são estruturas impermeáveis de armazenamento que tem o objetivo de captar os dejetos líquidos produzidos durante um determinado período de tempo e assim evitar que os mesmos tragam riscos de poluição de fontes de água subterrâneas e superficiais (AMARAL et al., 2006; KUNZ et al., 2004). Esses dejetos são captados durante determinado período de tempo, geralmente entre 4 a 6 meses, para que ocorra a fermentação anaeróbica da matéria orgânica durante este período (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002), sendo estipulado pela IN-11 que o período mínimo de armazenamento em Santa Catarina deve ser de 120 dias para sistemas já estabilizados e implantados até outubro de 2014, e para os sistemas
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implantados depois, o tempo de detenção é baseado na taxa de aplicação, não podendo ser inferior a 40 dias (FATMA, 2014). Os depósitos devem ser dimensionados em função do número de animais e do tempo de armazenamento e deve ser feita drenagem nas laterais e no fundo da esterqueira para evitar a pressão causada pela água da chuva quando o deposito estiver vazio (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002).
O uso de esterqueira para armazenagem de dejetos deve ser acompanhada de algumas outras mudanças no manejo da produção de suínos, como a troca de bebedouros por modelos que diminuam o desperdício de água, um plano de manejo de dejetos, ações para redução da entrada de água de chuva nas canaletas, além de um plano agronômico para disposição dos dejetos no solo (KUNZ et al., 2004). Entre as vantagens dessas estruturas estão a facilidade de construção, a fermentação do dejeto devido ao tempo de detenção, o que melhora o aproveitamento do dejeto como fertilizante, além do baixo custo em relação a outras alternativas, como quando comparado às bioesterqueiras que custam cerca de 20% mais (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002; KUNZ et al., 2004).
As bioesterqueiras são uma adaptação das esterqueiras convencionais. Essas estruturas possuem uma câmara de retenção e um depósito, aumentando o tempo de retenção e melhorando a eficiência do tratamento. Realizam o processamento dos dejetos na forma de digestão anaeróbica, com alimentação e descarga continuas, retendo o dejeto por pelo menos 45 dias antes de ir para o depósito, que deve ser dimensionado para um período mínimo de 120 dias de estocagem (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002). Segundo os mesmos autores elas têm como vantagens a redução da carga orgânica do dejeto, tornando o seu tratamento e disposição final com menor risco de poluição ambiental.
3.2.2 Biodigestores
Os biodigestores são sistemas fechados que realizam a degradação anaeróbia da matéria orgânica, produzindo biogás de elevado potencial energético (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002; AMARAL et al., 2006). O biodigestor é constituído por uma câmara fechada, onde é colocado o material orgânico, em solução aquosa, para que sofra decomposição, e a partir disso gere biogás (DEGANUTTI et al., 2002). O processo de digestão anaeróbia consiste na transformação de compostos orgânicos complexos em substâncias mais simples, através da ação de diferentes microrganismos que atuam no meio anaeróbio, ou seja, na ausência de oxigênio (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002). A decomposição anaeróbia
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acontece em três fases distintas, a hidrólise enzimática, a fase ácida e a fase metanogênica. Na primeira fase citada, as bactérias liberam no meio as enzimas extracelulares que irão promover a hidrólise das partículas, ou seja, a quebra de partículas no meio aquoso, transformando moléculas grandes em moléculas menores e mais solúveis. Na segunda fase, as bactérias produtoras de ácidos transformam moléculas de proteínas, gorduras e carboidratos em ácidos, etanol, hidrogênio, amônia e dióxido de carbono. Por fim, na terceira fase, as bactérias metanogênicas atuam sobre o hidrogênio e o dióxido de carbono transformando-os em CH4
(BONTURI; VAN DIJK, 2012).
Os dejetos suínos têm um bom potencial energético em termos de produção de biogás. Mais de 70% dos sólidos totais são constituídos por sólidos voláteis, que são o substrato dos microrganismos produtores de biogás (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002). Além disso, após o efluente passar pelo biodigestor, ele perde carbono na forma de CH4 e CO2, diminuindo
a relação C/N da matéria orgânica e melhorando as condições do dejeto para fins agrícolas em função do aumento da mineralização de alguns nutrientes e pela redução de microrganismos patogênicos presentes nos dejetos suínos (ANDRADE et al., 200-; AMARAL et al., 2006).
O uso dos biodigestores traz inúmeras vantagens, entre elas, redução na emissão de GEE, produção de biogás que pode ser usado como energia, valorização agronômica do biofertilizante e exigência de menor tempo de retenção hidráulica se comparado a outros sistemas anaeróbios (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002; AMARAL et al., 2006). Porém, existem vários fatores que influenciam na biodigestão, como a temperatura, o pH, a umidade, as necessidades nutricionais das bactérias, os materiais tóxicos, o tempo de retenção e a agitação (RIZONNI et al., 2012), o que torna os biodigestores difíceis de operar, e de fazer manutenção, caso venha a ocorrer algum problema, de forma que muitas propriedades acabam optando por outras tecnologias mais simples.
No anexo 12 da IN-11 são apresentadas as recomendações técnicas para a elaboração de projeto de sistemas de tratamento de dejetos de suínos por digestão anaeróbia para Santa Catarina, onde o tamanho do biodigestor deve ser calculado de acordo com as necessidades da propriedade.
3.2.3 Compostagem
A compostagem em leiras estáticas tem como objetivo tratar os dejetos suínos, produzindo adubo orgânico e reduzindo o volume dos resíduos. Constitui-se na mistura dos
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dejetos brutos com fontes de carbono, geralmente maravalha, serragem ou palha, em uma plataforma de compostagem (AMARAL et al., 2006). Esses resíduos orgânicos são biodegradáveis, ou seja, se decompõem pela ação microbiológica e de pequenos animais invertebrados quando dispostos no ambiente natural (INÁCIO; MILLER, 2009). O processo de compostagem gira em torno de 2 a 3 meses, até que o composto atinja a sua maturação total, em que a relação C/N deve ser menor que 20 (AMARAL et al., 2006). Alguns fatores influenciam diretamente no processo de compostagem, entre eles estão o oxigênio disponível, temperatura, umidade, relação C/N e outros nutrientes, granulometria e pH (INÁCIO; MILLER, 2009).
Entre as vantagens que a compostagem em leiras estáticas tem em relação aos outros métodos de tratamento estão o custo da instalação e operação, que são mais baixos do que as esterqueiras, a redução de riscos relacionados ao meio ambiente, comparado à aplicação dos dejetos direto no solo, e por fim, o produto final da compostagem é mais estabilizado e de liberação lenta de nutrientes, além de ser mais fácil de transportar, já que a compostagem reduz o volume e peso final do resíduo tratado (INÁCIO; MILLER, 2009).
Segundo Inácio e Miller (2009), entre os impactos negativos que a compostagem em leiras estáticas pode trazer estão as emissões de odores (substâncias orgânicas voláteis) e efluentes (percolado de leiras), fatores relacionados à saúde ocupacional dos operadores, eventual atração e proliferação de moscas e outros vetores nas leiras de compostagem e impactos da aplicação do composto no solo, de forma que se o método escolhido for esse, deve-se ter cuidado para evitar esdeve-ses problemas.
3.2.4 Lagoas de armazenamento
As lagoas de armazenamento podem ser anaeróbias, facultativas e de macrófitas (por exemplo, aguapé), e podem ser um método eficiente para tratar os efluentes líquidos, quando ligadas em série (OLIVEIRA, 199-?). Durante o processo, ocorre a degradação biológica do dejeto por microrganismos aeróbios e anaeróbios, de forma que o material se torna estável e isento de organismos patogênicos (DIESEL; MIRANDA; PERDOMO, 2002).
As lagoas anaeróbias são lagoas profundas, devendo ter pelo menos 2,5 m de profundidade, e tem como objetivo a remoção da carga orgânica (carbonácea), coliformes fecais e outros organismos patogênicos, além disso apresentam boa eficiência na remoção de fósforo. As lagoas facultativas são rasas, com a profundida em torno de 1 m, e têm como objetivo a
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remoção de nutrientes, como o N e o P, e o auxílio no processo de remoção da carga orgânica e coliformes fecais. Por fim, as lagoas de aguapé também têm a função de remover nutrientes como o N e o P e possuem melhor eficiência no verão, já no inverno ela decai em função da desaceleração do crescimento vegetativo das plantas (OLIVEIRA, 199-?; CARDOSO; OYAMADA; SILVA, 2015). O período de armazenamento dos dejetos nas lagoas deve ser de 180 dias, conforme consta na IN-11 (FATMA, 2014).
Entre as vantagens do uso de lagoas naturais estão o baixo custo, eficiência e facilidade de operação. Já a desvantagem está no fato de que as lagoas requerem uma grande área (OLIVEIRA, 199-?), além do surgimento de odores desagradáveis nas lagoas anaeróbias e a falta de manutenção pode ocasionar crescimento de vegetação (CARDOSO; OYAMADA; SILVA, 2015).
3.3 USO POTENCIAL DOS DEJETOS SUÍNOS
O uso dos dejetos suínos como fertilizante agrícola tem sido difundido com base em aspectos econômicos, pois é um recurso interno das propriedades e possui os nutrientes necessários para garantir a alta produtividade das culturas agrícolas (SILVA JR; ZAMPARETTI, 2006). Após a mineralização dos nutrientes contidos nos dejetos, é possível suprir a necessidade nutricional das plantas cultivadas (LÉIS, 2009), podendo substituir o uso de fertilizantes químicos. Em muitos sistemas de produção, a disponibilidade de nitrogênio é quase sempre um fator limitante, influenciando o crescimento da planta mais do que qualquer outro nutriente (BREDEMEIER; MUNDSTOCK, 2000), de forma que o N mineralizado contido nos dejetos faz com que sua aplicação tenha efeito imediato no crescimento das plantas (GIACOMINI; AITA, 2008). Além disso, é uma das alternativas de uso de maior receptividade pelos agricultores, por ser de fácil operacionalização na propriedade (SEGRANFREDO, 1999), além de contribuir para a ciclagem de nutrientes nos agroecossistemas (GIACOMINI et al., 2006).
Um fator importante e que tem influência na composição química dos dejetos é a alimentação fornecida ao longo do ciclo produtivo, já que em cada fase de produção precisa de um balanço de nutrientes diferente, sendo o excesso de nutrientes na ração, um dos maiores causadores de poluição ambiental, de forma que o balanço de nutrientes correto, traz benefícios para a saúde do animal e para o meio ambiente (KUNZ et al., 2003). Estudos realizados por Marcato e Lima (2005) indicam que os suínos apresentam baixa eficiência na retenção de
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microminerais, sendo necessário se tomar cuidado com os potenciais poluentes do Zn e Cu, já que estes são utilizados em altas dosagens para promover o crescimento dos suínos, além do Zn também ser usado no controle da diarreia.
O sistema de produção tem influência direta na quantidade de dejeto que é produzido. Entre os fatores que influenciam a produção de dejetos, está a densidade de suínos, o tipo de piso da instalação, o tipo de bebedouro, e o manejo das águas para operação e limpeza. Quanto maior a densidade de suínos, maior a produção de dejeto em uma pequena área. Já quanto maior o uso de água para limpeza e quanto maior o desperdício de água provindo dos bebedouros, maior será a produção de dejeto líquido, fazendo com que aumentem os custos de estocagem, transporte e distribuição nas lavouras, inviabilizando economicamente e aumentando os riscos ambientais (SILVA JR; ZAMPARETTI, 2006). Dessa forma, é importante que se faça a dosagem correta de água utilizada em cada etapa do processo, evitando o aumento da geração dos dejetos líquidos (OLIVEIRA, 1995).
Na maior parte do Brasil os dejetos suínos para fertilização agrícola são manejados de forma líquida, podendo agravar o risco de poluição. Os dejetos podem apresentar variação na sua composição e a água tem uma grande influência nisso, já que o excesso de água pode reduzir o potencial fertilizante do dejeto.
Também se deve levar em consideração a capacidade suporte do solo, para que não se coloque dejetos em excesso, causando a poluição do ar, das águas superficiais e subterrâneas, do próprio solo e o risco de toxidez às plantas, por conta da presença de cobre e zinco, entre outros, provenientes das rações (SILVA JR; ZAMPARETTI, 2006).
3.4 EMISSÕES ATMOSFÉRICAS DE N2O
O N2O é um gás de efeito estufa com um potencial de aquecimento global 310 vezes
maior que o CO2 com uma forçante radioativa no horizonte de 100 anos. (CETESB, 2013). A
contribuição do N2O em relação aos GEE de longa duração é de 6%, sendo o terceiro maior
contribuinte individual (WMO GREENHOUSE GAS BULLETIN, 2018). As emissões de N2O
dos solos correspondem a aproximadamente 70% das emissões globais de N2O e são
provenientes dos processos de nitrificação e desnitrificação microbiana (SYAKILA; KROEZE, 2011). Cerca de 60% do N2O emitido para a atmosfera provém de fontes naturais e 40% de
fontes antropogênicas (WMO GREENHOUSE GAS BULLETIN, 2018). Entre as fontes antropogênicas estão as atividades humanas como o uso de fertilizantes e queima de
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combustíveis fósseis, e entre as fontes naturais estão a liberação a partir de processos naturais dos solos e oceanos (FORSTER et al., 200-). Existem três fontes agrícolas de emissões de N2O,
podendo ser emissões diretas de solos agrícolas fertilizados, emissões diretas de N2O
provenientes da produção animal e por fim, emissões indiretas de N2O provenientes do
nitrogênio utilizados na agricultura (SYAKILA; KROEZE, 2011).
De 2016 para 2017, o N2O atingiu novas elevações, tendo um aumento maior do que
nos outros anos, chegando a 329,9 ± 0,1 ppb. Esses valores constituem 122% dos níveis pré-industriais (1750) (WMO GREENHOUSE GAS BULLETIN, 2018).
As emissões de GEE estimadas pelo sistema de estimativas de emissões de gases de efeito estufa (SEEG) no Brasil mostra que no período de 1990 a 2018 houve um crescimento significativa das emissões de N2O no Brasil causado pela agropecuária, chegando a 532.788,02
Mg em 2018 e tendo seu pico máximo em 2017 quando foram emitidos 537.567,18 Mg de N2O.
Em contrapartida as emissões de N2O causadas pelos outros processos, como produção de
energia, processos industriais, mudanças de uso da terra e florestas e resíduos, não chegaram nem a 100.000 Mg cada nesses mesmos anos, como pode-se observar na Figura 1 (OBSERVATÓRIO DO CLIMA, 2019). Ainda segundo o Observatório do Clima (2019), em Santa Catarina em 2018, o setor agropecuário emitiu 17.243,68 Mg de N2O, enquanto os outros
processos emitiram menos de 1.100 Mg cada, o que mostra que a agropecuária é a principal responsável pela emissão de N2O no Estado.
27 Figura 1 - Emissões de N2O no Brasil.
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O uso de fertilizantes na agricultura maximiza a liberação de N2O nos solos, sendo
uma das prováveis causas do aumento de N2O na atmosfera (WMO GREENHOUSE GAS
BULLETIN, 2018), que ocorre através dos processos de nitrificação e desnitrificação. Os resíduos orgânicos são rapidamente decompostos, liberando N2O através da nitrificação do N
mineralizado ou a partir da desnitrificação do nitrato formado, dependendo das condições de aeração do solo (JANTALIA et al., 2006).
O processo de nitrificação é um processo obrigatoriamente aeróbico que consiste na oxidação microbiológica do amônio (NH4+) para nitrito (NO2-) e nitrato (NO3-), através da
oxidação biológica de formas reduzidas do N, ocorrendo majoritariamente pelas bactérias quimioautotróficas, mas podendo acontecer também via organismos heterotróficos (RITTMANN; MCCARTY, 2003; JANTALIA et al., 2006). Entre os principais organismos envolvidos no processo estão os gêneros Nitrosomonas e Nitrosospira, responsáveis por oxidar o NH4+ a NO2-, o gênero Nitrobacter, responsável pela segunda etapa do processo (JANTALIA
et al., 2006), sendo o gênero Nitrospira identificado como o oxidante mais frequente do nitrito (RITTMANN; MCCARTY, 2003). Entre os fatores que favorecem a atividade estão o pH acima de 5, solos bem drenados, com disponibilidade de água e temperatura (JANTALIA et al., 2006).
A desnitrificação é um processo responsável por dar origem a formas reduzidas voláteis oriundas do NO3- e NO2- do solo, que tem como importância o uso dessas formas como
receptores de elétrons para a oxidação do carbono e geração de energia, podendo ser um processo biótico ou abiótico (FIRESTONE; DAVIDSON, 1989 apud JANTALIA et al., 2006). A desnitrificação pode ser realizada por bactérias heterotróficas ou autotróficas, muitas das quais conseguem alternar entre a respiração de oxigênio e a respiração de nitrogênio (Figura 2). Normalmente os organismos responsáveis pelo processo são proteobactérias gram-negativas, como por exemplo Pseudomonas e Paracoccus, mas pode acontecer por bactérias gram-positivas, como Bacillus (RITTMANN; MCCARTY, 2003). Esse processo depende da matéria orgânica disponível, de condições anaeróbias, temperaturas adequadas e pH. Além disso, o conteúdo de C, principalmente em solos argilosos fertilizados com fontes nitrogenadas também tem influencias significativas no processo de desnitrificação (SIMEK et al, 2002; SMITH et al, 2003 apud JANTALIA et al., 2006).
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Figura 2 - Modelo conceitual dos processos de nitrificação e desnitrificação no solo.
Fonte: Muller Júnior (2017).
3.5 MÉTODOS DE QUANTIFICAÇÃO DAS EMISSÕES
Para se quantificar as emissões de GEE oriundos do solo pode-se utilizar métodos diretos ou indiretos. Entre os métodos diretos, podemos citar as câmaras estáticas e as câmaras automáticas, onde se faz a coleta dos gases via amostragem manual ou automatizada; e entre os métodos indiretos, o uso de modelos computacionais, onde é possível quantificar as emissões de forma aproximada, com o uso de parâmetros mais fáceis e baratos de se medir se comparado ao uso dos métodos diretos.
3.5.1 Câmaras estáticas
As câmaras estáticas têm a função de restringir a passagem de ar liberado do solo para a atmosfera, de modo que as mudanças de concentração do gás dentro da câmara possam ser medidas. Para isso, as amostras de ar do interior da câmara devem ser coletadas em intervalos de tempo previamente determinados (HUTCHINSON & LIVINGSTON, 1993 apud COSTA et al, 2006).
A câmara estática é composta por duas partes independentes, sendo a base a primeira parte, que é um suporte inserido ao solo. Este suporte contém um selo hídrico, evitando as trocas
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gasosas entre a atmosfera no interior e no exterior da câmara. A segunda parte é constituída por uma câmara, geralmente metálica, onde são inseridos os instrumentos de coleta de gases e de medição das condições atmosféricas. A altura da base não deve impedir a circulação do ar na superfície do solo, de forma que se recomenda bases com até 5 cm de altura acima do solo. Além disso, a profundidade de inserção da base varia de acordo com o tipo de solo, precisando de profundidades maiores de inserção, para solos mais arenosos. O topo da câmara é um dispositivo que cobre a área do solo delimitada pela base, contendo na sua estrutura termômetro, ventiladores e válvula de amostragem, e sua altura deve ser compatível com a cultura existente. Além disso, o topo da câmara deve possuir um orifício com uma válvula de saída, por onde serão coletadas as amostras de ar. O corpo da câmara deverá ser coberto por isolante térmico, para evitar grandes diferenças de temperatura interna e externa (ZANATTA et al., 2014).
No caso das câmaras estáticas, a variação na concentração de GEE são medidas posteriormente, através de cromatografia gasosa ou por infravermelho, em laboratório (HUTCHINSON & LIVINGSTON, 1993 apud COSTA et al, 2006).
As câmaras estáticas são mais utilizadas devido ao baixo custo de aquisição em relação as câmaras automáticas. Nesta pesquisa, foi utilizado esse método combinado com análises de cromatografia gasosas em laboratório, para fazer a medição de GEE e posteriormente comparar com os resultados obtidos na modelagem.
3.5.2 Câmaras automáticas
As câmaras automáticas têm o mesmo objetivo que as câmaras estáticas, diferindo pelo fato de a quantificação do fluxo ser realizada in situ (HUTCHINSON & LIVINGSTON, 1993 apud COSTA et al, 2006). Muitas vezes essa quantificação é feita com detectores infravermelhos (LA SCALA JÚNIOR et al., 2000).
Esse tipo de câmara apresenta vantagens em relação aos outros métodos, pois é menos onerosa, já que a medição é automática, e as medidas de concentração de gases emitidos pelo solo são obtidas em frações de minuto, originando um contínuo monitoramento do aumento da concentração dos gases (DAVIDSON et al., 2002). Sendo assim, esse método apresenta uma melhor precisão, sensibilidade e versatilidade. Em contrapartida, apresenta um custo elevado de aquisição (COSTA et al., 2006).
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3.5.3 Modelo computacional DNDC
A modelagem é uma forma de quantificar as emissões de GEE, através da geração de cenários, permitindo uma redução significativa dos custos relacionados à obtenção dos dados
in loco, bem como aos custos analíticos.
Um dos modelos que permite estimar as emissões de N2O provenientes do solo é o
DNDC, que foi criado pelo professor Changsheng Li e demais colegas no Institute for the Study of Earth, Oceans, and Space (Instituto de Estudos da Terra, Oceanos e Espaço), na Universidade de New Hampshire em Durham, nos Estados Unidos da América.
Trata-se de um simulador computacional dos processos biogeoquímicos do C e N em agroecossistemas, florestas e pântanos, que permite estimar, baseado em dois macrocomponentes, sendo o primeiro responsável por modelar o comportamento da temperatura do solo, umidade, pH, potencial de oxirredução, e teores de NH4+, NO3- e carbono
orgânico dissolvido (COD), e o segundo composto pelos submodelos de nitrificação, desnitrificação e fermentação, que são responsáveis por simular as emissões de CO2, CH4, NH3,
N2O, óxido nítrico (NO) e dinitrogênio (N2), que ocorrem na interface solo-planta-atmosfera
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Figura 3 - Estrutura do modelo computacional DNDC.
Fonte: Li et al. (2012).
O DNDC permite estimar, inclusive, as emissões associadas a adição de fertilizantes orgânicos e químicos ao solo, bem como inserir dados relacionados ao desenvolvimento das culturas. Entretanto, para verificar a sensibilidade do modelo, se faz necessário a comparação com dados reais, possibilitando assim verificar as incertezas associadas aos dados obtidos no processo de modelação.
No Brasil, em especial no Estado de Santa Catarina, são escassos os dados de emissões de N2O utilizando como critério de adubação o nutriente limitante presente nos dejetos de
suínos, conforme preconiza a legislação do Estado de Santa Catarina. Desta forma, para seguir as normas legais vigentes para o Estado, bem como para realizar a validação do modelo para elaboração de inventários de emissões em áreas adubadas com dejetos suínos em Santa Catarina, optou-se por utilizar dados oriundos de experimento de campo.
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4 METODOLOGIA
A metodologia utilizada encontra-se resumidamente na Figura 4 e será descrita a seguir.
Figura 4 - Fluxograma da metodologia.
Fonte: Elaboração própria (2019).
4.1 COLETA DE DADOS
A coleta de dados foi realizada em experimento conduzido em uma propriedade produtora de suínos, situada no município de Braço do Norte, Sul do Estado de Santa Catarina, região Sul do Brasil (Latitude 28°13'58", Longitude 49° 6'15 " e altitude de 300 m) (Figura 5). O solo é classificado como Argissolo Vermelho-Amarelo (SANTOS et al., 2013) com textura média (franco argilo-arenosa) na camada de 0-20 cm, com 503, 198 e 299 g kg-1 de areia, silte
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e argila, respectivamente. O clima na região é classificado como Cfa - subtropical úmido, com temperatura média anual de 18,7°C e precipitação média de 1.471 mm.
Figura 5 - Mapa de localização da propriedade em Braço do Norte (SC).
Fonte: elaboração própria (2019).
O experimento foi instalado no segundo semestre de 2013 em uma área com histórico de produção de milho e aplicações contínuas de dejeto líquido de suínos sobre a superfície do solo. A área é manejada em sistema de cultivo mínimo com sucessão aveia-preta (Avena
strigosa Schreb.) e milho (Zea mays L.) sob delineamento em blocos casualizados (parcelas
com dimensões de 6,5 m x 8,0 m). As amostragens foram realizadas nos seguintes tratamentos: sem adubação (Controle); composto de dejeto líquido de suínos + adubação química (Composto), e; dejeto líquido de suínos + adubação química (Dejeto líquido). Nos tratamentos composto e dejeto líquido a quantidade de adubo orgânico a ser aplicado é calculado de acordo com o elemento mais limitante, entre eles o N, P ou K, onde os teores adicionados não podem exceder os requerimentos nutricionais das plantas, de acordo com as recomendações propostas pela CQFS RS/SC (2004). O suprimento dos demais nutrientes é realizado por meio da adubação química, complementando assim a adubação orgânica. Em cada aplicação dos dejetos suínos foi coletada uma amostra do composto e do dejeto líquido que foi encaminhada ao Laboratório de Análise de Solo, Água e Tecidos Vegetais, do Departamento de Engenharia Rural (UFSC) para realizar a análise dos teores de N (nítrico, amoniacal e teores totais), P e K, para a adequação das doses aplicadas e cálculos da adubação química suplementar, de acordo com a metodologia proposta por Tedesco et al. (1995).
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4.1.1 Amostras de ar
O experimento original possuía 5 tratamentos, porém neste trabalho optou-se por avaliar os tratamentos dejeto líquido e composto pelo fato de serem fontes com características muito distintas e com possíveis efeitos contrastantes entre si. As amostragens realizadas no período de abril de 2018 a abril de 2019, nos ciclos de cultivo da aveia preta e do milho. Para as coletas de N2O foi utilizada a metodologia das câmaras estáticas (AITA et al., 2015). As
bases foram fixas ao solo, e removidas somente após o término das coletas (março de 2019). As câmaras possuíam dimensões de 0,4 m x 0,4 m x 0,2 m (comprimento x largura x altura) e o material era aço galvanizado.
Na parte superior de cada câmara havia um septo de borracha ao qual ficou acoplado um extensor de borracha com uma válvula de 3 vias na sua extremidade. Esta válvula serviu como conexão entre o meio interno e externo, onde foram acopladas as seringas para a coleta do gás. Também foram utilizados um termohigrômetro digital para o monitoramento da temperatura e da umidade relativa do ar no interior da câmara, bem como um termômetro digital tipo espeto para monitoramento da temperatura do solo. Visando avaliar somente o efeito da adição dos dejetos e descartar o efeito de plantas sobre as emissões, dentro das bases foram eliminadas qualquer tipo de planta, sendo mantido somente o resíduo da cultura anterior. As amostragens de ar foram realizadas nos blocos 1, 2 e 3 do experimento, onde foram instaladas 2 câmaras por parcela, com bordadura de 0,5m entre parcelas e bordadura de 2,7m entre blocos. Segue abaixo o esquema representativo do delineamento experimental, com a disposição das câmaras estáticas nos referidos tratamentos (Figura 6).
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Figura 6 - Croqui experimental com a disposição espacial das câmaras estáticas.
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Durante o primeiro mês de avaliação, após a aplicação dos tratamentos em cada cultura, em que a emissão de N2O ocorre de forma mais intensa, as coletas foram realizadas
com maior frequência, preferencialmente entre 8:00 e 10:00 h, em que o fluxo representa o comportamento médio diário (JANTALIA et al., 2008). Após o primeiro mês, as coletas ocorreram semanalmente ou a cada quinze dias, em função do regime de chuvas. As amostras de N2O foram coletadas em seringas de polipropileno com capacidade para 20 ml. As amostras
foram transferidas para vials evacuados, imediatamente após a coleta, e acondicionadas em caixa de polipropileno expandido para envio ao laboratório de Biotransformações do C e N (LABCEN), do Departamento de Solos da UFSM. A análise da concentração de N2O nas
amostras foi feita via cromatografia gasosa (cromatógrafo GC-2014, modelo Greenhouse, Shimadzu) equipado com dois detectores, um de ionização de chama, utilizado para quantificar CH4 e CO2, e o outro de captura de elétrons para N2O.
4.1.2 Dados auxiliares
Ao longo das amostragens de ar, amostras de solo foram coletas na camada de 0-10 cm para determinação dos valores de pH e dos teores de N mineral (NH4+ e NO2- + NO3-),
umidade gravimétrica para cálculo do espaço poroso saturado por água (EPSA) e carbono solúvel (Csol).
A determinação dos valores de pH e dos teores de N mineral do solo e EPSA seguiu metodologia proposta por Tedesco et al. (1995). Os teores de Csol foram determinados segundo metodologia proposta por Chantigny et al. (2007), em que se utiliza a digestão sulfocrômica.
Amostras de dejeto líquido e composto foram coletadas ao longo das avaliações para determinação das características físico-químicas. Foram determinados os teores de N total, N amoniacal, pH, C orgânico total, P total, K trocável, Ca e Mg trocáveis, segundo metodologia de Tedesco et al. (1995).
Ao final do ciclo dos cultivos, amostras de biomassa (grãos e planta inteira) foram coletadas para quantificar o rendimento da parte aérea e grãos de aveia e milho. Os dados foram utilizados para calcular o fator de emissão (EF%), que é definido com base na quantidade de N necessária para se produzir a biomassa obtida (kg N kg biomassa-1).
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Para realizar as simulações computacionais, o modelo requer o input de dados relacionados as características edafoclimáticas, bem como informações fisiológicas e de produtividade das plantas cultivadas. Os parâmetros inseridos foram produção anual de biomassa e grãos, matéria seca (MS), teores de C e N, bem como a relação C/N da biomassa. O cálculo e a entrada dos dados foram baseados em informações obtidas no experimento de campo, além de exemplos para as culturas da aveia preta e milho presentes na base de dados do programa DNDC. Também foram inseridos para as simulações as datas de plantio e colheita, a quantidade de nitrogênio adicionada, sistema de manejo, datas em que foram realizadas as operações de preparo do solo e inclinação do terreno.
Os valores utilizados para as simulações foram obtidos do experimento de campo e são apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 - Parâmetros de input utilizados no modelo.
Por tratamento Controle Dejeto líquido Composto
Textura Franco arenosa Franco arenosa Franco arenosa
Densidade do solo (g cm-3) 1,29 1,26 1,29
Espaço poroso preenchido por
água (%)(1) 32,78 32,78 32,78 Porosidade (%)(1) 43,50 43,50 43,50 pH inicial 5,52 5,02 5,43 COS inicial (g kg-1) 3,60 3,76 4,33 Cond. hidráulica (m h-1) (1) 0,1248 0,1248 0,1248 NO3- inicial (mg kg-1) 7,00 22,75 7,88 NH4+ inicial (mg kg-1) 19,25 21,00 20,13
Por cultura Controle Dejeto líquido Composto
Aveia Milho Aveia Milho Aveia Milho
Soma térmica para maturidade
(ºC)(2) 1650 2250 1650 2250 1650 2250
Demanda anual de N (kg ha-1) 40,00 70,00 40,00 70,00 40,00 70,00 Prod. de matéria seca (Mg ha-1) 3,24 4,49 4,22 4,97 3,18 6,71
Rendimento grãos (Mg ha-1) --- 9,05 --- 12,25 --- 13,18
(1) Calculado pelo DNDC; (2) Temperatura média diária acima de 21ºC para aveia e 30ºC para milho.
39 Tabela 2 – Quantidade de adubos aplicados (QA) e teores de N, P e K dos adubos aplicados nos
cultivos de milho e aveia, em Braço do Norte, SC, na sucessão aveia-preta/milho.
Cultivo /
Aplicação Tratamento Q/A
(1) C/N N(%) P(%) K(%) N(kg/ha) P(kg/ha) K(kg/ha)
Aveia (2018) 1ª aplicação Controle - - - - Composto 8.653,85 7,57 2,32 0,94 0,26 36,37 20,63 8,15 Dejeto líquido 38,46 1,67 4,45 5,63 2,15 6,79 9,67 4,10 Aveia (2018) 2ª aplicação Controle - - - - Composto 1.923,08 5,41 2,45 1,31 1,03 5,29 3,96 4,45 Dejeto líquido 57,69 1,05 8,32 7,85 3,14 19,05 (0,15) 22,74 8,99 (0,03) Milho (2018/2019) 1ª aplicação Controle - - - - Composto 3.846,15 5,50 3,01 3,71 1,02 17,49 30,18 11,85 Dejeto líquido 38,46 2,24 5,45 6,54 3,45 70,68 95,42 55,93 Milho (2018/2019) 2ª aplicação Controle - - - - Composto 3.846,15 5,95 2,78 2,13 1,65 16,15 (34,62) 17,32 (39,81) 19,17 (23,08) Dejeto líquido - - - -
(1) Q/A em kg/ha para tratamento composto e em m³/ha para tratamento dejeto líquido. Fonte: Elaboração própria (2019).
4.3 COMPARAÇÃO ENTRE DADOS DE CAMPO E SIMULADOS
A validação do modelo foi realizada através de comparações relativas a valores totais de emissão e valores pontuais, utilizando como referência o valor máximo admissível de ±52% de variação. Este valor foi obtido pelo Inventário Brasileiro de Emissões. Além da análise do comportamento global, o modelo foi testado quanto a sua validade em cada ciclo de cultivo, com a finalidade de verificar possíveis inconsistências entre valores observados e preditos em períodos específicos. Para tanto, foram utilizados os seguintes índices estatísticos: índice revisado de concordância de Wilmott (dr), erro máximo (EM), erro absoluto médio (EAM), raiz do erro quadrático médio (RMSE), coeficiente de determinação (CD), eficiência (EF), e coeficiente de massa residual (CRM). Tais índices são expressos pelas equações a seguir.
a) Índice de Willmott (dr): 𝑑𝑟 = [ ∑(𝑃𝑖 − 𝑂𝑖)2 ∑(|𝑃𝑖 − 𝑂̅| + |𝑂𝑖 − 𝑂̅|)2] (1) Em que:
40
Pi - valores simulados, kg ha-1; Oi - valores observados, kg ha-1;
O̅ - média dos valores observados, kg ha-1.
b) Erro absoluto médio (EAM):
𝐸𝐴𝑀 = [1 𝑁∑(𝑂𝑖 − 𝑃𝑖) 𝑛 𝑖=1 ] (2)
c) Raiz quadrada do erro médio quadrático (RMSE):
𝑅𝑀𝑆𝐸 = [1 𝑁∑(𝑂𝑖 − 𝑃𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ] 0,5 (3) d) Coeficiente de determinação (CD): 𝐶𝐷 = [∑ (𝑂𝑖 − 𝑃𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ∑𝑛 (𝑂𝑖 − 𝑃𝑖)2 𝑖=1 ] (4)
e) Coeficiente de massa residual (CRM):
𝐶𝑅𝑀 = [∑ 𝑂𝑖 − 𝑛 𝑖=1 ∑𝑛𝑖=1𝑃𝑖 ∑𝑛𝑖=1𝑂𝑖 ] (5) f) Eficiência (EF): 𝐸𝐹 = [∑ (𝑂𝑖 − 𝑂̅ 𝑛 𝑖=1 ) − ∑ (𝑂𝑖 − 𝑃𝑖) 𝑛 𝑖=1 ∑𝑛𝑖=1(𝑂𝑖 − 𝑂̅) ] (6)
O índice revisado de concordância de Willmott (dr), mede o quanto os dados estimados pelo modelo se aproximam dos observados em campo. Este índice é adimensional variando entre zero (0) e um (1), sendo que o valor zero corresponde a nenhuma concordância e o valor um indica concordância perfeita. O erro absoluto da média (EAM) corresponde ao módulo da
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diferença máxima entre valores simulados e de campo, e possui as mesmas dimensões da variável examinada. RMSE e EAM são medidas de erros usados para representar as diferenças médias entre os valores estimados e observados, sendo que os valores de RMSE são expressos em percentagem. Quanto mais próximos de zero forem os dois índices, mais precisos são os resultados modelados. O coeficiente de determinação (CD) é uma medida da proporção total da variação dos resultados explicada pelos dados simulados, sendo que valores de CD próximos a um indicam boa concordância entre dados simulados e observados. EF é um coeficiente estatístico adimensional que relaciona diretamente valores previstos pelo modelo com dados observados. Os valores calculados de EF são indicadores da qualidade de ajuste entre dados simulados e medidos. O valor máximo possível para EF é um, e modelos que resultam em valores negativos de EF não são recomendados. O índice CRM indica se os valores simulados estão superestimados (CRM<0), ou subestimados (CRM>0), sendo que quanto mais próximo de zero melhor o desempenho do modelo. Os índices CD, EF e CRM, assim como dr são também adimensionais. Uma concordância perfeita entre valores simulados e observados resultaria em valores de EM, EAM, RMSE e CRM iguais a zero, e valores de CD e EF iguais a um.
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5 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Os dados de emissão de N2O utilizados para a avaliação da validação do modelo
DNDC foram os obtidos em solos cultivados na sucessão aveia-preta e milho, para os tratamentos controle, adubação baseada em dejeto líquido e adubação baseada em composto. Ambas as adubações orgânicas foram suplementadas com adubação química, a fim de equilibrá-las, reduzindo os riscos de contaminação ambiental e melhorando o suprimento nutricional para os cultivos. As práticas de manejo do solo, entre elas a semeadura da aveia-preta à lanço, com incorporação utilizando uma grade leve e a semeadura do milho realizada com máquina de plantio direto, com preparo somente na linha de plantio, bem como as empregadas para o cultivo da aveia-preta e do milho foram as mesmas nas três áreas, sendo as estratégias de adubação a fonte de variação.
Para se avaliar o desempenho do modelo foram feitas simulações, onde comparou-se os fluxos observados e modelados e um dos critérios adotados para a aceitação do modelo foi a obtenção de valores modelados na faixa de variação de ± 52%, valor de incerteza atribuído pelo Inventário Brasileiro de Emissões. As emissões totais de N2O para o tratamento controle,
dejeto líquido e composto encontram-se na Tabela 3.
As emissões totais de N2O para o tratamento controle foram muito bem simuladas pelo
DNDC (Tabela 1). A diferença entre os totais observados e simulados variou, respectivamente, de 0,5169 a 0,7414 kg N ha-1 (Tabela 3), obtendo um desvio relativo dos totais simulado e observado (ΔN2O) na ordem de -43,43%, estando dentro da margem de erro aceita pelo
Inventário Brasileiro de Emissões (± 52%).
Tabela 3 - Comparação das emissões totais de N2O entre os valores observados e simulados.
Tratamentos Observado Simulado ΔN2O (%)(1)
Controle 0,5169 0,7414 -43,43
Dejeto líquido 3,0635 0,7893 +74,24
Composto 0,58830 0,5440 +7,54
(1)Δ
N2O (%): Variação percentual entre os valores observados e modelados de emissão total.
Fonte: Elaboração própria (2019).
Apesar da emissão total de N2O ter apresentado boa concordância entre observação e
previsão (Tabela 3), padrões sazonais de emissões de N2O revelaram discrepâncias entre
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observados e simulados para os fluxos foram encontrados aos 4, 9, 15 e 176 dias após a instalação do experimento, e o maior ocorreu no primeiro dia após a instalação, conforme Tabela 4.
Tabela 4 - Desvios entre os valores observados e simulados para os fluxos de N2O para tratamento
controle.
Data Número de dias após
início do experimento Valor observado (g N/ha/dia) Valor simulado (g N/ha/dia) ΔN2O (%)(1) 05/06/2018 1 1,54 0,46 +70,13 08/06/2018 4 1,26 1,57 +24,60 13/06/2018 9 2,87 2,02 -29,61 19/06/2018 15 1,34 1,78 +32,84 27/11/2018 176 1,10 1,33 +20,91 (1)Δ
N2O (%): Variação percentual entre os valores observados e modelados de emissão total.
Fonte: Elaboração própria (2019).
A Figura 7 apresenta a concordância entre os fluxos observados e simulados de emissão de N2O, onde as linhas contínuas indicam os dados modelados, os círculos laranjas representam os dados observados e as barras verticais indicam o erro padrão da média. O padrão simulado de emissão de N2O no tratamento controle provavelmente foi impulsionado, predominantemente, pelo incremento das temperaturas máximas ao final do ciclo de cultivo do milho. Neste tratamento, todos os picos de N2O ocorreram logo após eventos pluviométricos.
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Figura 7 - Comparação entre os fluxos observados e modelados ao longo da sucessão aveia-preta/milho, em Braço do Norte, SC, em 2018-2019, no tratamento controle.
Fonte: Elaboração própria (2019).
As emissões totais para do N2O para o tratamento dejeto líquido foram as que
apresentaram maior variação entre os dados modelados e coletados, apresentando um desvio relativo dos totais simulado e observado (ΔN2O) na ordem de +74,24%, acima da variação
permitida pelo Inventário Brasileiro de Emissões (±52%). A diferença entre os totais observados e simulados variou, respectivamente, de 3,0635 a 0,7893 kg N ha-1 (Tabela 3).
Embora o comportamento das emissões tenha apresentado a mesma dinâmica, os picos de emissão observados no campo apresentaram maior amplitude, quando comparados aos simulados, aos 9, 106, 113 e 120 dias após o início do experimento (Tabela 5 e Figura 8). Vale ressaltar que, no ciclo da aveia-preta, ocorreu apenas 1 pico, aos 9 dias após o início das coletas, que apresentou elevada discrepância entre valores observados e modelados, enquanto que para o ciclo de cultivo do milho, ocorreu a incidência de 3 picos. Este comportamento pode estar associado a padrões sazonais de emissões de N2O, sendo as emissões observadas no tratamento
com adição de dejeto líquido provavelmente impulsionadas, predominantemente, pelo incremento das temperaturas máximas ao longo do ciclo de cultivo do milho, além da adição da adubação química suplementar. Apesar destes picos estarem dentro da margem de erro aceita
