Predição de emissões de óxido nitroso em solos cultivados com cana-de-açúcar utilizando modelos de aprendizado de máquina
Aprendizado de máquina. Óxido nitroso. Cana-de-açúcar. Irrigação.
O óxido nitroso (N2O) é um relevante gás de efeito estufa, com cerca de 60% de suas emissões associadas a atividades agrícolas. Seus fluxos no solo são influenciados por fatores como aplicação de fertilizantes nitrogenados, disponibilidade de nitrogênio, preparo do solo, tem- peratura, pH e umidade, que interagem de forma não linear. Modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina podem contribuir para estimar essas emissões, melhorar a compreensão do fenômeno e apoiar estratégias de mitigação.
Este estudo aplicou técnicas de aprendizado de máquina para estimar fluxos de N2O em cultivo de cana-de-açúcar sob diferentes regimes de irrigação, comparando os resultados com análises convencionais. O algoritmo Random Forest apresentou desempenho superior, com coeficiente de determinação (𝑅2) de 87,36%. Os resultados indicam que previsões precisas podem subsidiar ações em cadeias de suprimento, uso industrial, projetos de reflorestamento e manejo sustentável.