Mudanças climáticas elevam produção de soja, mas reduzem valor nutricional

Estudo combina modelagem estatística com inteligência artificial para prever efeitos do clima na soja cultivada no Brasil, principal produto da balança agrícola.
Os resultados indicam que o aumento de gás carbônico eleva a produção, mas reduz a qualidade nutricional dos grãos.
Efeito triplo de CO₂ alto, altas temperaturas e seca aponta aumento de 35% nos açúcares solúveis e até 175% nos aminoácidos, com queda de 20% no amido e de cerca de 6% na proteína.
A análise utilizou modelos lineares generalizados e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo o XGBoost, a partir de dados de experimentos que simularam diferentes combinações de temperatura, disponibilidade de água e CO₂.
A pesquisa, publicada na Food Research International, envolveu pesquisadores da USP (ICMC, IB e Cena) e destaca aplicações para manejo agrícola e desenvolvimento de cultivares mais resistentes.

A balança comercial do Brasil, maior produtor mundial de soja, pode ganhar em produtividade com o aquecimento global, mas perde qualidade nutricional. Estudo conjunto de pesquisadores da USP combina experimentos biológicos, estatística e IA para prever impactos de altas temperaturas, seca e CO2 elevado. Publicação: Food Research International.

A pesquisa envolveu pesquisadores do ICMS, IB e Cena da USP. O objetivo foi testar cenários de estresse ambiental e medir efeitos sobre produção e qualidade do grão, com foco em parâmetros bioquímicos como proteínas, lipídios, açúcares e aminoácidos.

Surpreendentemente, a simulação do triplo efeito CO2 elevado, calor e seca mostrou aumento de biomassa e rendimento, mas queda na qualidade nutricional. Aumento de 35% em açúcares solúveis e 175% em aminoácidos, acompanhado de queda de 20% no amido e 6% no teor de proteína.

Experimentos

Os estudos foram feitos com cenários futuros, variando temperatura, disponibilidade de água e CO2, isoladamente e em combinações. A lavoura foi monitorada ao longo do ciclo, com coletas na germinação, no estágio intermediário e na colheita.

As amostras passaram por análises bioquímicas para medir proteínas, lipídios, açúcares, amido e aminoácidos, permitindo avaliar produção e qualidade sob diferentes condições. Dados foram usados em modelos lineares generalizados para entender interações entre fatores.

Diante da dificuldade de reproduzir o efeito triplo em laboratório, a equipe recorreu à ciência de dados. Dados de condições duplas alimentaram modelos de aprendizado de máquina, em especial o XGBoost, que apresentou maior precisão.

Aplicação das ciências de dados

A doutoranda Janaina Fortirer integra dados experimentais com técnicas de IA para estimar produtividade e antecipar decisões de manejo. Os resultados ajudam a planejar cultivares mais resistentes a mudanças climáticas e a orientar políticas de exportação.

A parceria entre Fortirer e a orientadora Cibele Russo, com formação em estatística e dados, permitiu ampliar a caixa de ferramentas analíticas. O trabalho demonstra potencial de uso prático desde as fases iniciais do cultivo.

Para a soja destinada ao consumo humano, o teor de proteína é crítico; para óleo, o conteúdo de ácidos graxos também importa. Os autores destacam que características da soja devem ser consideradas conforme o uso final do grão.

A publicação reforça a importância da integração multidisciplinar na avaliação de impactos climáticos na agricultura brasileira, especialmente em um cultivo central para a economia e a segurança alimentar. O estudo foi assinado por pesquisadores da USP e de institutos associados.