Universidade Federal de ViçosaCentro de Ciências AgráriasDepartamento de Zootecnia
Uso racional de recursos naturais não Uso racional de recursos naturais não
renováveis na agricultura: renováveis na agricultura:
aspectos biológicos, econômicos e ambientaisaspectos biológicos, econômicos e ambientais
Prof. Rogério de Paula Lana, Ph. D.DZO/UFV – Viçosa/MG/Brasil
Bolsista 1B do CNPqE-mail: [email protected]
IntroduçãoIntroduçãoIntroduçãoIntrodução
• Com o crescimento populacional, há uma demanda crescente de produção de alimentos e de fontes alternativas de energia de origem vegetal em substituição ao petróleo.
• O aumento da produtividade animal e de plantas está causando excessiva utilização dos recursos naturais não renováveis e a poluição ambiental.
Reservas mundiais de
fertilizantes
• Fosfato: 40 a 100 anos.
• Potássio: 50 a 200 anos.
• Cobre e zinco: 60 anos.
• Manganês: 35 anos.
• Selênio: 55 anos.
Exploração do petróleo conforme previsão da “curva de Hubbert”
http://www.daveseslbiofuel.com/pix/hpt.jpg
Dr. MarionKing Hubbert
O uso dos recursos naturais não
renováveis segue a “curva de Hubbert”?
O fenômeno observado quanto à exploração de petróleo se aplica:
• Ao uso de fertilizantes?
• Uso do solo e da água?
• Produção de alimentos?
0
2
4
6
8
10
0 2 4 6 8 10 12Tempo Taxa de exploração .
Blackout
Fig.1 - Curva de Hubbert de exploração dos recursos naturais não renováveis e curva alterada pela manutenção artificial do
pico de produção.
Clube de Roma - “The limits to growth” - 1972
Após o pico de exploração, se não houver novas reservas a serem descobertas, alternativas para se produzir mais alimentos sem depender dos recursos vigentes, ou racionalização da exploração com base na eficiência de uso destes recursos, conseqüências catastróficas podem ocorrer com a humanidade.
Clube de Roma - “The limits of growth” - 1972By Donella H. Meadows, Dennis l. Meadows, Jorgen Randers
Fig. 2. Crescimento populacional (cumulativo e taxa de crescimento) em função do tempo.
0
10
20
30
40
50
60
0 2 4 6 8 10Tempo
População
Crescimento cumulativoTaxa de crescimento
0
2
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8
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0 2 4 6 8 10 12Tempo
Taxa de exploração .
Blackout
Fig.3. Curva de crescimento dos seres vivos em função da saturação pela limitação de nutrientes (desnutrição) e/ou polui-ção ambiental (produto do metabolismo).
1800 1850 1900 1950 2000
Emissão de CO2 de comb fóssil
Science 24 April 1998:v.280, n.5363, p.499.
DOI: 10.1126/science.280.5363.499h
0
10
20
30
40
50
60
70
0 2 4 6 8 10Tempo
População
Limitação pelo substrato e/ou produtoLimitação pelo substrato
Modelos de respostas biológicas aos nutrientes: uma
solução?• Modelo de Michaelis-Menten (Michaelis & Menten, 1913) – saturação cinética.
• Modelo de Lineweaver-Burk :
1/Y = a + b * (1/X)
onde:
Y = respostas dos animais (GDP, leite) e da pastagem (disp. MS verde, taxa de lotação e GDP).
a = intercepto,
b = coeficiente da regressão linear,
X = quantidade de nutriente (kg suplemento/animal/dia ou kg N/ha/ano)
Permitem melhorar a eficiência de uso de nutrientes, Permitem melhorar a eficiência de uso de nutrientes, manter a produção e conservar os recursos naturais não manter a produção e conservar os recursos naturais não
renováveis para as gerações futuras.renováveis para as gerações futuras.
y = 0,26x + 1,33
r2 = 0,97
1,0
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
2,2
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
1/Suplemento (kg/animal/dia)
1/G
DP (kg/animal/dia)
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
0,0 0,8 1,6 2,4 3,2Suplemento (kg/animal/dia)
GDP (kg/animal/dia)
GDPobsGDPestGDPobs
B
Retrospectiva histórica do uso de modelos de saturação cinética
* Carl Sprengel (1826 e 1828) e Liebig (1840): Lei do mínimo � Resposta linear ascendente e platô na produção pelo aumento do fator limitante.
*Mitscherlich (1909): equação exponencial com rendimento máximo assintótico e nível ótimo econômico de fertilização, baseado na relação benefício-custo.
Liebig
Mitscherlich
Retrospectiva histórica do uso de modelos de saturação cinética
* Michaelis e Menten (1913): modelo de cinética enzimática.
* Lineweaver e Burk (1934): cálculo das constantes Ks (b/a) e Vmax(1/a).
Dean Burk Krebs
Maud Menten Michaelis
Retrospectiva histórica do uso de modelos de saturação cinética
* Monod (1949) e Russell (1984): crescimento microbiano � saturação cinética.
* Lana et al. (2005): Livestock Prod. Sci., v.98, p.219-224, 2005.Crescimento de plantas e animais �saturação cinética.
Monod J.B. Russell
Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos
decrescentes em plantasdecrescentes em plantasdecrescentes em plantasdecrescentes em plantas
* Inúmeros modelos empíricos têm sido utilizados
para predizer as respostas aos nutrientes:
- Mitscherlich
- Raiz quadrada
- Exponencial
- Linear-mais-platô
- Linear-mais-hipérbola
- Quadrático
- Quadrático-mais-platô
Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos Resposta marginal ou lei dos rendimentos
decrescentes em plantasdecrescentes em plantasdecrescentes em plantasdecrescentes em plantas
* O uso da cinética de saturação tem sido raramente
empregado (Morgan et al., 1975).
O modelo permite calcular:
- As respostas aos diferentes níveis de nutrientes.
- A relação benefício-custo.
- A eficiência de uso de nutrientes.
- A racionalidade de uso dos recursos não renováveis.
- Conscientização sobre a poluição ambiental.
Os modelos de saturação cinética (Michaelis-Menten e de Lineweaver-Burk) podem ser uma solução racional para os problemas apontados na publicação “The limits of growth” pelo Clube de Roma em 1972?
2,1411,0019,4830,4768�4
2,4981,0039,8940,4082�3
1,1431,0039,5910,9195�2
1,2981,0079,7890,8163O1
kmaxksr2Coeficiente (b)Intercepto (a)SímboloEquação
Fonte: Lana (2007) – Respostas biológicas aos nutrientes, p.73-74.
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
0 100 200 300 400Fertilizante (kg/ha)
Produção (x 1.000
kg/ha) A
0
1
2
3
4
0 0.01 0.02 0.03 0.041/fertilizante (kg/ha)
1/prod
ução (x 1.00
0 kg/ha) B
0
4
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16
20
0 100 200 300 400Fertilizante (kg/ha
Eficiência (kg de grãos/kg .
de fertilizante)
Fig.5
0
1
2
3
4
0 100 200 300 400Fertilizante (kg/ha)
Produção
(x 1.000 kg/ha) A
0
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24
30
36
0 100 200 300Fertilizante (kg/ha)
Eficiência (kg de grão
/kg de
fertilizante)
B
Fonte: Lana (2007) – Respostas biológicas aos nutrientes, p.75.
Fig.6
www.sciencemag.org SCIENCE VOL 324 19 JUNE 2009
13,08,20,972,70520,3284+
11,67,50,914,68650,622-K2OAlg.
12,11901,0091,00,4781+
12,44191,00174,480,4169-P2O5Trigo
23,9160,533,99620,2535+
23,2120,683,67260,3103-P2O5Soja
22,6220,998,29870,3801+
22,9870,9830,5240,3502-P2O5Soja
12,41031,0042,1980,4096+
11,3771,0057,7660,7536-P2O5Soja
Fonte de
dados
kmaxksr2Coefi-ciente(b)
Inter-cepto(a)
Se-gundofator 1
Fertili-zante
Kg/ha/ano
Pro-duto
1 Calcário: sem (-) ou com(+).
Fonte: Lana (2007) – Respostas biológicas aos nutrientes, p.76.
Futuro sobre o uso dos
fertilizantes
O conhecimento sobre a eficiência de utilização O conhecimento sobre a eficiência de utilização de fertilizantes na agriculturade fertilizantes na agricultura
Uso racional com máxima eficiência e com Uso racional com máxima eficiência e com
o mínimo de efeitos negativos no meio ambiente.o mínimo de efeitos negativos no meio ambiente.
Decisões políticas
Resposta marginal ou lei dos rendimentos
decrescentes em bovinos
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0,0 0,8 1,6 2,4 3,2
Suplemento, kg/animal/diaGDP, kg/animal/dia
Fig.7 - Ganho de peso de bovinos em crescimento a pasto na seca, emfunção consumo diário de concentrado (Lana et al., 2005, Lana, 2007a).
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5Suplemento (kg/animal/dia)
GDP (kg/animal/dia)
(1,5:1)
(7,0:1)(40:1)
Fig.8 - Produção de leite (A) e eficiência de uso de concentrado (B) em função do consumo de concentrado (Pimentel, Lana et al., 2006b, 2006c; Teixeira, Lana et al., 2006).
6
7
8
9
10
11
12
13
0 1 2 3 4 5 6 7Concentrado, kg/animal/dia
Leite, kg/animal/dia
Exp1
Exp2
Exp3
A
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 1 2 3 4 5 6 7Concentrado, kg/animal/dia
Eficiência, kg leite/
kg co
ncentrad
o
Exp1
Exp2Exp3
B
Fig. 9* A: Ganho de peso de novilhos em pastagens, observado e estimado pelo nível 1
do NRC (1996) em função do consumo de EM e PM no suplemento.* B: Produção de leite observ (média da Fig.3A) e estim pelo CNCPS 5.0 (Fox et
al., 2003) e NRC (2001) em função dos consumos de EM ou ELl, e PM (B).
0
4
8
12
16
20
0 1 2 3 4 5 6
Concentrado (kg/vaca/dia)
Leite (kg
/vaca/dia)
Leite obs
Leite est
B
0
0,3
0,6
0,9
1,2
1,5
0 0,8 1,6 2,4 3,2Concentrado (kg/animal/dia)
GDP (kg/animal/dia)
GDP observado
GDP f (EM)
GDP f (PM)
A
Biotechnology and Biological Sciences Research Council(1998), anteriormente conhecido como AFRC (1993):
• “Todos os sistemas alimentares calculam os requerimentos dietéticos de energia e proteína dos animais para satisfazer as necessidades para mantença e produção”.
• “Na prática é diferente, porque não há necessidade do fazendeirosatisfazer os requerimentos nutricionais do animais ser for contra os interesses econômicos”.
� Fica evidente que estudos de resposta animal aos níveis crescentes
de concentrados ou nutrientes específicos são necessários.
� Esta deveria ser tarefa dos Nutricionistas de Ruminantes no séc. XXI.
Resposta à suplementação em função da qualidade
do pasto, nível de suplementação e potencial
genético (Lana, 2007, p.305-306)
Fig.10 – A: Tropical na seca (madura).B: Tropical das águas e
temperada madura.C: Temperada na primavera.
Fig.11 - Respostas de bovinos de alto versus baixo mérito genético.
Tab.3 - Produção versus produtividade (Guimarães et al., 2008; Lana et al., 2009)
0,172,2213,3313,331,002401-4800
0,212,6312,665,270,421201-2400
0,415,1512,517,410,59601-1200
0,454,7710,534,270,41301-600
0,383,278,573,400,40151-300
0,252,088,333,170,38Até 150
Vacas em lactação/rebanho
total
Leite(Kg/rebanhototal/dia)
Leite(Kg/vaca em lactação/dia)
Leite (Kg/ha/dia)
Vaca em lactação/ha
Kg de leite/produtor/dia
3001800300400012401-4800
132633316166731201-2400
6615911182114601-1200
439410645114301-600
28737023812151-300
1456371176Até 150
Vacas em lactação(número)
Rebanho(número de animais)
Área para pecuária(ha)
Produção por produtor(Kg de leite/dia)
Número de produtores
Estrato de produção
(Kg de leite/produtor/dia)
-0,11Leite (kg/total de bovinos/dia)
0,20Área total da propriedade (ha)
0,06Vaca em lactação/ha
0,67Área para o rebanho (ha)
0,11Leite (kg/vaca/dia)0,93Total de vacas lactantes
0,13Leite (kg/ha)0,94Total de bovinos
Correlação (r)
ParâmetrosCorrelação (r)Parâmetros
Tab. 4 – Correlação linear da produção diária de leite pelos produtores rurais (50 produtores)
Fonte: Guimarães et al. (X MinasLeite, 2008).Lana et al. (ADSA/ASAS, 2009).
-0,26-0,370,210,11Superfície do estado (em km2)
0,880,310,51Litros de leite/vaca/ano
0,390,55Litros de leite/km2/ano
0,95Total de vacas ordenhadas
Litros de leite/vaca/ano
Litros de leite/km2/ano
Total de vacas ordenhadas
Litros de leite/estado/ano
Parâmetros
Tab. 5 – Correlação linear da produção anual de leite pelos estados brasileiros
Fonte: Guimarães et al. (X MinasLeite, 2008).Lana et al. (ADSA/ASAS, 2009).
Tab.6 – Produção agrícola, área cultivada e produtividade em municípios da
Zona da Mata e Central de Minas Gerais
34%172%226%CVmédio
3,119,777611398113310Batata5c
5,017,780651557108511Batata5b
4,219,366521501110712Batata5a
10,112,715936712818Coco
13,049,331181922104351Tomate
1,162,301066143418871Arroz4b
1,012,28665315911876Arroz4a
4,110,2282136021584Laranja3
4,112,7281736123186Mandioca
6,813,510343103448390Banana2
0,300,7626501165207188895Café
16,845,25592303658813205101Cana
0,180,56385283296181110Feijão1b
0,580,55310220199125110Feijão1a
0,643,0485281430132555110Milho
DPMédiaDPMédiaDPMédianItem
Toneladas/haÁrea cultivada, haToneladas/município/ano
Lana et al. (II SIMBRAS, Viçosa, MG, Set./2010). Fonte dos dados: www.cidadesnet.com.br (ano de 2003).
Tab.7 – Correlação linear (r) entre algumas variáveis relacionadas à produção agrícola,
em municípios da Zona da Mata e Central de Minas Gerais
0,100,260,94Média
-0,29-0,200,9910Batata5c
-0,190,220,8811Batata5b
0,420,470,9912Batata5a
0,120,310,9518Coco
0,370,460,9851Tomate
0,380,530,9171Arroz4b
-0,050,220,8876Arroz4a
0,030,320,9184Laranja3
0,090,210,9886Mandioca
-0,14-0,020,9690Banana2
0,000,070,9895Café
0,300,340,99101Cana
0,310,420,96110Feijão1b
0,020,180,87110Feijão1a
0,140,350,95110Milho
Produtividade (ton/ha) X área plantada (ha)
Produção (ton/ano)X produtividade (ton/ha)
Produção (ton/ano)X área plantada (ha)
nItem
Lana et al. (II SIMBRAS, Viçosa, MG, Set./2010). Fonte dos dados: www.cidadesnet.com.br (ano de 2003).
y = 0.77x - 4.1
r2 = 0.96
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
0 4000 8000 12000 16000 20000
Área cultivada (ha)
Café (T
on/m
unicíp
io/ano)
y = 64.668x - 1665
r2 = 0.98
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
0 1000 2000 3000 4000
Área cultivada (ha)
Can
a (Ton/m
unicípio/ano)
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0
Produtividade (Ton/ha)
Café (Ton/m
unicípio/ano)
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
0 30 60 90 120
Produtividade (Ton/ha)
Can
a (Ton/m
unicípio/ano)
Lana et al. (II SIMBRAS, Viçosa, MG, Set./2010). Fonte dos dados: www.cidadesnet.com.br (ano de 2003).
Conclusões
O progresso da agricultura tem como base o aumento da produtividade animal e de plantas por unidade de área, que só tem aplicação quando terra é o fator limitante.
As respostas produtivas são curvilíneas em função do uso de nutrientes, com melhores resultados em baixos níveis.
Conclusões
Os modelos de saturação cinética de Michaelis-Menten e Lineweaver-Burk podem ser utilizados na recomendação de uso de nutrientes para níveis variáveis de incremento no desempenho � Relação benefício-custo.
Podem também ser utilizados para evitar o uso excessivo de recursos naturais não renováveis; reduzir a poluição do solo, água e ar; e evitar o aquecimento global.