Revista Scientific Reports destaca pesquisa da Epagri com cebola
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A revista Scientific Reports, pertencente ao grupo Nature e umas das mais renomadas publicações científicas do mundo, publicou artigo que reúne dados de 13 anos de pesquisa com cebola das Estações Experimentais da Epagri em Caçador e Ituporanga. 

Banco de dados reúne informações de 1182 observações realizadas desde de 2007 (Fotos: Aires Mariga / Epagri)

O artigo Feature-specific nutrient management of onion (Allium cepa) using machine learning and compositional methods reúne informações de 1182 observações realizadas desde de 2007, principalmente a partir de experimentos com doses e manejo de fertilizantes. São dados como cultivares, variáveis climáticas, nutrientes no solo e nas folhas, data de semeadura, plantas de cobertura e manejo do solo. 

Leandro Hahn, pesquisador da Estação Experimental da Epagri em Caçador e um dos autores do artigo, revela que o objetivo de analisar este robusto banco de dados foi usar modelos de aprendizagem de máquina (machine learning) para desenvolver um acurado modelo de fertilização de lavouras de cebola para alto rendimento, superior a 50 toneladas por hectare.  

Conclusões

Uma das mais importantes conclusões do estudo mostra que o parcelamento do nitrogênio e os teores de enxofre e micronutrientes no solo são as variáveis que mais impactaram os rendimentos de bulbos. “Isso demonstra o quanto é importante o produtor ter análise completa de seu solo e o manejo adequado de fertilizantes nitrogenados”, comenta Leandro. 

Uma segunda conclusão expressiva da pesquisa mostra a capacidade do uso da modelagem, com técnicas de machine learning, para prever o rendimento de bulbos. A integração de todas as variáveis do banco de dados permitiu um poder de predição maior que 90%. 

“Como resultado destes estudos, podem-se melhorar as atuais interpretações de teores de nutrientes no solo e na planta, e recomendações de fertilizantes, sejam, doses ou seu manejo. Assim, aumenta-se a eficiência do aproveitamento de nutrientes pelas plantas”, explica o pesquisador.

Estudo usou aprendizagem de máquina (machine learning) para desenvolver modelo de fertilização

Parcerias

Ele lembra também que, além de profissionais da Epagri, o estudo teve a parceria de importantes instituições de ensino do Brasil: Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Universidade Estadual Paulista (Unesp) e Universidade Alto Vale do Rio do Peixe (Uniarp). Teve ainda participação de profissional da Université Laval, de Québec, no Canadá. 

A construção e análise de grandes bancos de dados é um dos temas de pesquisa de Leandro, que estende esses estudos para as culturas da maçã, alho e tomate. Além dele, assinam o artigo os pesquisadores Anderson Luiz Feltrim, da Estação Experimental da Epagri em Caçador, Claudinei Kurtz e Fábio Satoshi Higashikawa, da Estação Experimental da Epagri em Ituporanga, Betania Vahl de Paula, Camila Moreira, Danilo Eduardo Rozane, Gustavo Brunetto e Léon-Étienne Parent. 

Clique aqui para ler o artigo na íntegra, em inglês.

Informações e entrevistas
Leandro Hahn, pesquisador da Estação Experimental da Epagri em Caçador
(49) 35616823 / leandrohahn@epagri.sc.gov.br

Informações para a imprensa:
Isabela Schwengber
Assessora de comunicação da Epagri
(48) 3665-5407/99167-3902