O uso de técnicas de enfoque sistêmico, tais como  modelagem e simulação são de grande auxílio à tomada de decisão na pesquisa agropecuária. Entre elas citam-se: modelagem física, modelagem conceitual, modelagem matemática, modelagem estatística, e a simulação de sistemas, entre outras.

A modelagem física requer estrutura física, funcional e operacional para sua representação, mantendo determinada escala proporcional ao sistema original em estudo na sua representação (maquetes ou representações físicas em menor escala que a do sistema real). São menos flexíveis às modificações depois de formulados e mais onerosos em termos de manutenção.

A modelagem conceitual pode ser entendida como a base para o uso do enfoque sistêmico. Favorece a visão do sistema em estudo, como um todo, de uma forma objetiva e clara, geralmente apresenta-se compartimentalizada e integrada em esquema gráfico. Nesse tipo de modelo do problema, é permitida a identificação de métodos e de lacunas no conhecimento que favorecerão ou dificultarão a utilização de outras técnicas de modelagem. Assim, a modelagem conceitual possibilita a organização, a estruturação lógica e objetiva das informações, o fluxo de inter-relações e as influências entre as principais variáveis que passam a representar o foco da elaboração do modelo.

A modelagem matemática descreve o sistema em estudo por meio de linguagem matemática (operadores lógicos, funções, equações, intervalos matemáticos, entre outros). Neles são representados os componentes (entradas, variáveis, parâmetros e saídas) e as relações funcionais, em maior ou menor escala de detalhamento. Entre algumas das muitas classificações disponíveis para os modelos matemáticos citam-se: empíricos (essencialmente descritivos de trabalho experimental), mecanicistas (baseados na descrição dos processos e de maior quantidade de informações técnico-científicas), normativos (buscam a otimização de um determinado objetivo baseado na proposição de normas relacionadas às ações a serem tomadas), reducionistas ou “screening” (quando fornecem uma avaliação preliminar baseada em uma representação menos complexa e de menor solicitação de dados para utilização), de pesquisa (quando demanda profundo conhecimento do problema representando-o com rigor e riqueza de detalhamento técnico-científico), entre outras.

Os modelos estatísticos são modelos elaborados para a análise de dados experimentais, para a realização de testes de hipótese e de nível de significância, para testes de comparação de médias, para distribuições de probabilidade, para análise de regressão e correlação, e para análise de covariância, entre outros.

A simulação de sistemas é frequentemente confundida com a modelagem matemática por incluir o processo necessário para operacionalizar um ou mais modelos e sobre ele testar cenários alternativos para o sistema idealizado. Assim, o desenvolvimento de um simulador de sistemas demanda o desenvolvimento de diagramas computacionais lógico e de fluxo, a elaboração do código computacional documentado que implementa em linguagem computacional, inclusive os modelos matemáticos necessários para a representação sistêmica em análise e as interfaces de busca e recuperação de dados, além das interfaces com o usuário (entrada e saída de dados). Muitos simuladores já desenvolvidos podem ser utilizados nas atividades de avaliação de impacto ambiental da agricultura, entretanto, como muitas vezes foram desenvolvidos para países de clima temperado necessita de avaliações prévias do comportamento e resposta para aplicações em ambientes tropicais.

Foto: Arnaldo de Carvalho 

Figura 1 Práticas agrícolas adequadas

A Embrapa Meio Ambiente vem, ao longo de sua existência, aplicando várias das técnicas citadas acima em seus projetos de pesquisa e desenvolvimento. Entre as principais aplicações citam-se aquelas voltadas para a avaliação do potencial de transporte de agrotóxicos (também conhecidos por pesticidas) utilizados pela agricultura para os compartimentos solo-água-atmosfera-planta. Estes vêm sendo avaliados por modelos matemáticos e simuladores computacionais. A partir desses resultados pode ser avaliado o potencial de risco de: translocação de produtos para diferentes partes da planta; de lixiviação de produtos para águas subterrâneas; de transporte de produtos em água e sedimento; de vulnerabilidade de recursos naturais ao uso do agrotóxico, entre outros.

Avaliações da dinâmica populacional de insetos-praga e de potenciais agentes de controle biológico também são alvo de modelagem matemática e de simulação de sistemas possibilitando a identificação do potencial de controle desses agentes, bem como a identificação de períodos mais propícios à sua liberação em gaiolas para a manutenção de criações em laboratórios.

A influência do manejo de culturas agrícolas com potencial de emissão de gases de efeito estufa também vem sendo alvo de investigação por simulação de sistemas, à medida que informações levantadas pela Unidade estão sendo disponibilizadas e dando suporte às atividades de validação de um simulador já existente.

Percebe-se, portanto, que o uso das técnicas supra citadas necessitam de informações especificas provenientes de dados do cultivo, de informações sobre as características de variedades, de agrotóxicos, de pragas e de agentes de controle, de doenças de plantas e de seus agentes de controle, das peculiaridades do manejo agrícola de solo, água, uso de fertilizantes, de variáveis climáticas (temperatura, pluviosidade, umidade, radiação, e outras), informações locais (relevo, altitude, profundidade de lençóis subterrâneos e aqüíferos, tipos de solo, entre outras).

A partir dos resultados obtidos, podem ser direcionadas as prioridades para o uso dos recursos disponíveis para os projetos de pesquisa no que se refere a: investigação de produtos com maior potencial de risco de contaminação, indicativos de compartimentos que serão sistematicamente observados em programas que monitorem práticas agrícolas, criação e uso de  agentes de controle biológico, e  sinalização de práticas com maior potencial de minimizar a emissão de gases de efeito estufa, entre outras.