A agricultura contribui com 70% das emissões humanas totais de óxido nitroso (N 2 O), um poderoso gás poluente responsável pelo buraco na camada de ozônio, segundo a Universidade de Córdoba. Nesse cenário, a raiz desse problema está no uso generalizado de fertilizantes químicos, como ureia e nitrato de amônio.
Um grupo de pesquisa internacional, entre o qual estava o pesquisador da Universidade de Córdoba Antonio Rafael Sánchez Rodríguez, estudou diferentes métodos de previsão matemática para medir as emissões de poluentes de fertilizantes, como ureia e nitrato de amônio, com o objetivo de descobrir qual deles fornece dados que são mais semelhantes à realidade.
Esta pesquisa é apoiada pelo Centro Virtual Conjunto Reino Unido-China para Agronomia Avançada de Nitrogênio (CINAg) e membros de universidades do Reino Unido, Portugal, Austrália e Espanha têm participado. Entre eles está o pesquisador britânico Ute Skiba, que colabora com o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) para reduzir os fatores de emissão dos poluentes usados na agricultura.
Para encontrar um método mais eficiente, a equipe de pesquisa testou e comparou dois modelos estatísticos. O primeiro, conhecido como método bayesiano, é baseado na probabilidade e fornece resultados dentro de uma faixa de valores que permite inferir possíveis resultados.
O segundo, o método trapezoidal, é mais amplamente utilizado, mas não pode prever a variabilidade dos fatores de emissão, pois estima que a produção das emissões é linear, o que não é o caso. As emissões dependem de muitos fatores e as mudanças em cada um afetam as reações envolvidas na emissão de gases poluentes.
Os resultados mostram que as emissões de N2O foram maiores quando se utilizou nitrato de amônio, em comparação com o uso de uréia. Além disso, o uso do inibidor não mostrou diferenças significativas a esse respeito. A pesquisa conclui que o método Bayesiano oferece previsões mais realistas sobre as emissões de óxido nitroso e, portanto, é muito útil na escolha de estratégias mais sustentáveis para a agricultura.
