Uso racional de recursos naturais não renováveis na ... · *Carl Sprengel(1826 e 1828) e Liebig(1840): Lei do mínimo Resposta linear ascendente e platô na produção pelo aumento

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

http://www.hubbertpeak.com/.

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

4

6

8

10

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


* 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


* 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

8

12

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

6

12

18

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.

Mitos e realidades sobre produção eíndices de produtividade na agricultura

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


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)


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.

[email protected]

Obrigado! Rogério de Paula Lana, Ph.D.

Livros do autor:

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Uso racional de recursos naturais não renováveis na ... · *Carl Sprengel(1826 e 1828) e Liebig(1840): Lei do mínimo Resposta linear ascendente e platô na produção pelo aumento