Com as alterações climáticas, temos assistido a um aumento da imprevisibilidade de eventos adversos para a Agricultura. Estes eventos, como sabemos, têm efeitos nefastos sobre a produtividade das culturas agrícolas, pondo em causa o resultado económico a obter através da sua comercialização.
É de notar que existe uma tendência crescente para o aquecimento global do planeta. Promovendo, assim, alterações e adaptações morfológicas por parte das culturas para sobreviverem às novas condições climáticas a que se encontram sujeitas. Destas transformações, destaca-se a antecipação da produção vegetal a uma taxa superior à taxa de antecipação da data da última geada primaveril. O potencial das alterações climáticas para influenciar a frequência, a distribuição e o impacto dos eventos adversos nas culturas é incerto, mas parece provável que se tornem mais frequentes em algumas regiões e noutras menos frequentes.
Em simultaneidade às condições climáticas, os agricultores encontram-se em mercados cada vez mais competitivos. Por tratar-se de uma atividade económica, os produtores agrícolas devem terminar o exercício de cada campanha com um resultado positivo. No entanto, a tarefa tem-se tornado mais complexa – visto que, associado às alterações climáticas, o risco tem aumentado.
O desenvolvimento científico tem trazido constante inovação para o setor agrícola, promovendo positivamente o desempenho geral do sistema agrícola através da sua optimização. A engenharia é, portanto, um parceiro fundamental para as ciências biológicas na melhoria dos sistemas agrícolas, visto desenvolver tecnologias para combater problemas concretos.
Os novos métodos de engenharia para recolher dados permitem o controlo e monitorização de processos reais complexos. A integração e a avaliação concisa desta informação auxiliam o agricultor no processo de tomada de decisão e permitem a gestão eficiente do tempo gasto pelos agricultores para lidar com estas situações (Day et al., 2008; Heinemann et al., 1992).
A modelação fornece um procedimento lógico para prever os resultados de processos em circunstâncias diferentes daquelas que foram observados. A modelação de decisão procura determinar a melhor decisão, definir os trade-offs entre diversos resultados que são inerentes a uma série de decisões ou prever as prováveis decisões que devem ser tomadas pelos agricultores numa série de circunstâncias práticas.
Estes modelos encapsulam o conhecimento de como o sistema é construído de interações entre processos e como cada processo funciona. O nível de conhecimento dos processos torna estes modelos muito precisos (Day et al., 2008). Os sistemas de apoio à tomada de decisão combinam o conhecimento experimental e experiencial com habilidades de raciocínio intuitivo de um conjunto de especialistas para ajudar os agricultores a tomar as melhores decisões para as suas culturas.
Em adição, na formulação de modelos inteligentes, é necessário entender a forma como as pessoas tomam decisões para projetar métodos de convergência de informação sobre previsões climáticas (Breuer et al., 2008; Stern e Easterling, 1999).
O desafio crítico da engenharia em relação aos modelos inteligentes de sistemas agrícolas é abordar os problemas reais e fornecer aos agricultores informações que melhorarão o desempenho dos seus sistemas.
A modelação para auxiliar a tomada de decisões em agricultura não requer descrição detalhada de todos os elementos, mas sim uma abordagem precisa adaptada para o propósito. A modelação preditiva dos resultados possíveis permite que um agricultor tome uma melhor decisão.
Por outro lado, apenas documentar os efeitos da variabilidade climática e fornecer melhores previsões do clima para potenciais usuários não é suficiente para que os usuários beneficiem totalmente dessas informações.
Devido às interações complexas entre diversos fatores, tais como fatores biofísicos, sociais e institucionais, que afetam os sistemas agrícolas, os agricultores precisam de auxiliares de decisão e assistência técnica para colmatar o fosso que ainda existe entre as previsões climáticas e as suas aplicações nas rotinas agrícolas.
Urge a criação de sistemas de apoio à tomada de decisão adaptados às reais necessidades do agricultor. A mitigação do risco é possível se a melhor decisão for tomada em tempo oportuno.
Ivan Santos
Artigo publicado originalmente em ATLAS Agro Insurance MGA.
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