Cientistas da USP combinaram modelos estatísticos com inteligência artificial para prever impactos do clima extremo na soja brasileira. Análises consideraram altas temperaturas, seca e níveis elevados de gás carbônico, avaliando efeitos sobre produção e qualidade do grão. A pesquisa aponta alta produtividade, mas menor valor nutricional sob essas condições.
O estudo, publicado na Food Research International, envolveu pesquisadores do ICMC, IB e Cena da USP. Experimentos simulavam cenários futuros em estufas, com variações de temperatura, água e CO2, acompanhando o ciclo das plantas até a colheita. Dados foram coletados em fases distintas do cultivo.
Resultados indicam que o CO2 pode favorecer a produção, amortecendo parte dos danos de calor e seca. Contudo, cresce a biomassa e o rendimento, enquanto a qualidade nutricional cai, com impactos na proteína, amido e aminoácidos. A equipe usou modelos lineares e aprendizado de máquina para prever cenários compostos.
Resultados-chave
- Em simulações com o “efeito triplo” (CO2 alto, calor e seca), houve aumento de 35% em açúcares solúveis e até 175% em aminoácidos.
- Por outro lado, houve queda de 20% no teor de amido e cerca de 6% na proteína dos grãos.
- Os resultados destacam a necessidade de monitorar qualidade nutricional da soja diante da emergência climática e orientar políticas públicas e exportação.
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