Preservação e produtividade: evidências, correlações e sons

Por Pedro Beraldo @Traive Brasil

“Quando uma árvore cai na floresta, e não tem ninguém para ouvir, ela realmente faz som?”. Não se sabe ao certo quem primeiro fez essa pergunta, mas quem deu os primeiros passos em seu entendimento foi George Berkeley, ao atribuir que a existência das coisas independe da percepção delas por um terceiro. A resposta para essa pergunta, se é que ela existe ou faz sentido fora da metafísica, é bem objetiva: sim, faz barulho, pode influenciar na produtividade de safras e, consequentemente, no escore de crédito final.

Árvores caindo na Amazônia, além de fazerem barulho, podem influenciar na produtividade da soja do Mato Grosso, por exemplo, e isso acontece independentemente de alguém olhar ou estar perto da árvore que caiu. Os efeitos da diminuição da preservação podem ser vistos em áreas bem distantes daquelas onde ocorreram, e isso se deve ao fato de a agricultura ser um sistema complexo, com muitas variáveis interligadas em diferentes graus e formas. Por exemplo: a abertura de uma clareira na mata amazônica, aumenta o albedo local, já que há uma diminuição da matéria orgânica ali, que comumente é mais escura e absorve mais energia. Com uma maior refletividade, a energia que vem do sol passa a ser gasta esquentando o ar, diminuindo a evapotranspiração, podendo prejudicar o crescimento das plantas, o que impacta diretamente a produtividade.

Muitas vezes o efeito negativo do desmatamento é visto muito depois e, em alguns casos, é até precedido por um leve aumento na produtividade, que é compensada pelos efeitos negativos de médio e longo prazo [1]. A realidade insiste em ser implacável.

Florestas são responsáveis por mais de 31% da superfície terrestre, e 5% desse total está só no Brasil. Ouvindo ou não uma árvore cair, veremos o resultado da não preservação em nossos pratos de comida e na balança comercial.

Mas é possível aliar os interesses econômicos com os da preservação?

Aqui há uma falsa oposição de ideias. A preservação está diretamente ligada à continuidade e aumento da produtividade. Uma leve alteração de temperatura pode reduzir a produtividade em 15%-30% [2] e o retorno aos patamares normais demorariam centenas de anos [3].

Vejamos algumas medidas que já foram tomadas ao longo do tempo e seu impacto na produtividade. No gráfico abaixo vemos que mesmo com uma regulação mais forte no campo, como por exemplo a inserção de políticas como a moratória da soja, não houve impacto na produtividade final.

Podemos também utilizar como exemplo a produção de milho. É possível observar no gráfico abaixo que, ao longo do tempo, o crescimento da área plantada foi bem menor que o crescimento da produtividade. Isso é explicado pelo alto investimento em tecnologia e pesquisa, o que possibilitou os milhos de 2a e 3a safras.

Apenas olhando para os dados, podemos ver que a produção tem uma correlação muito maior com a produtividade do que com a área utilizada, conforme demonstrado na tabela abaixo:

Há, no entanto, questões contraintuitivas que dependem do longo prazo para serem percebidas. Analisando as mesmas variáveis para soja, é possível verificar que a área aumentou mais que a produtividade, e que há uma aparente estabilização na produtividade de soja.

A série histórica da produtividade indica que demorou 25 anos (entre as safras 1976/77 e 2000/01) para um salto de produtividade de 1500 kg/ha para 2500 kg/ha, porém apenas a partir da safra 2016/17 é que conseguimos manter uma produtividade acima de 3000 kg/ha, indicando que, ao longo dos últimos 22 anos, a maior parte do crescimento da produção se deu pelo aumento de área.

Outro fator que corrobora com a tese de que o aumento da produção da soja se deu muito mais pelo aumento de área do que pela produtividade é a correlação numérica entre produção, produtividade e área. A variável ‘produção’ está mais correlacionada positivamente com a área do que com a produtividade, conforme a tabela abaixo.

Há um forte indício de que alcançamos uma produtividade média máxima, porém níveis bastante acima dos atuais se mostraram possíveis em estudos e concursos de produtividade [4], o que só pode ser alcançado através de investimento em tecnologia, ultrapassando a barreira que estamos e alcançado uma nova ‘curva de produtividade’ como a dos gráficos abaixo:

Fonte: Relatório CONAB “A produtividade da soja: análise e perspectivas” v.10–2017 [6]

Isso é possível através do alto investimento em tecnologia no campo e pesquisa pesada nas mais diversas frentes. Há estudos que mostram que uma melhora na data de semeadura ou no uso de rotação de cultura podem prover um aumento na eficiência agrícola dos atuais 50% para 90%, sem aumento de área, elevando a média nacional para mais de 3800 kg/ha. [5]

Na Traive acreditamos que tecnologia é a chave para um crescimento sustentável do agronegócio, sem abrir mão de produtividade, muito menos de rentabilidade. O uso de tecnologia é algo que já vem acontecendo há muito tempo no campo, inclusive o uso de inteligência artificial. Com satélites olhando constantemente onde “não tem ninguém vendo”, robôs analisando milhões de imagens por segundo, centenas de terabytes de dados por dia, essa área auxilia a prover insights, analisando um volume de informações que um ser humano seria incapaz de analisar.

Como exemplo do uso da tecnologia para conjugar preservação e produtividade, podemos citar uma área conhecida dentro das pesquisas de machine learning como ‘Audio Source Separation’, que consiste em separar as diferentes fontes produtoras do áudio final. A partir dessa técnica, seria possível que sons captados na floresta por microfones, sejam eles sons de pássaros, animais terrestres, rastejantes ou maquinário de desmatamento, pudessem ser isolados e classificados como tal, ajudando as autoridades a identificar com precisão locais em que há sons de motosserras ou tratores puxando correntes em áreas de proteção ambiental.

Obviamente, o uso de algoritmos de machine learning tem seus custos, monetários e também ambientais. A energia necessária para rodar todas as placas gráficas que processam as centenas de terabytes das imagens de satélite precisam vir de algum lugar. Se são provenientes de usinas de carvão, o combate ao desmatamento também gera pegadas de carbono que precisam ser levadas em consideração na hora de mensurar uma solução. São variáveis intrinsecamente interligadas, gerando uma rede complexa, onde inclusive a solução está atada a seus nós.

A produtividade coerente com o ambiente é um fator que impacta também na tomada de crédito. Quanto melhor, ou mais previsível for uma safra, ou seja, um risco agronômico menor envolvido na operação, mais segurança o produtor tem nas operações de crédito, seja ela barter ou não e, consequentemente, taxa de juros menores. Essa é uma visão internalizada na Traive, que oferece as mais diversas ferramentas para auxiliar a tomada de crédito rápida, segura e confiável para todas as partes. Uma produtividade que ouve as árvores caindo é possível, e desejável, quando pensamos nos resultados a longo prazo que a agricultura nacional pode alcançar.

Pedro Beraldo, Engenheiro de Dados da @Traive Brasil

[1] Simeon K. Ehui, Thomas W. Hertel, Testing the impact of deforestation on aggregate agricultural productivity, Agriculture, Ecosystems & Environment, Volume 38, Issue 3, 1992, Pages 205–218, ISSN 0167 8809, https://doi.org/10.1016/0167-8809(92)90145-2.

[2] Deryng D, Sacks WJ, Barford CC, Ramankutty N (2011) Simulating the effects of climate and agricultural management practices on global crop yield. Glob Biogeochem Cycles 25:2. doi:10.1029/2009GB003765

[3] http://www.noaanews.noaa.gov/stories2009/20090126_climate.html

[5] SENTELHAS, P., BATTISTI, R., CÂMARA, G., FARIAS, J., HAMPF, A., & NENDEL, C. (2015). The soybean yield gap in Brazil — magnitude, causes and possible solutions for sustainable production. The Journal of Agricultural Science, 153(8), 1394–1411. doi:10.1017/S0021859615000313

[6]https://www.conab.gov.br/uploads/arquivos/17_08_02_14_27_28_10_compendio_de_estudos_conab__a_produtividade_da_soja_-_analise_e_perspectivas_-_volume_10_2017.pdf

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