Pesquisadores da Embrapa (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária) criaram uma técnica revolucionária para detectar áreas agrícolas com maior risco de contaminação de água subterrânea. Esta técnica, que se baseia na análise de dados geoespaciais, é especialmente útil nas avaliações de risco ambiental de pesticidas requeridas pelo Ibama (Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais) para o registro de novos produtos. Os resultados deste estudo, co-financiado pelo CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), foram divulgados pela Embrapa no final de 2023.
A utilização de pesticidas pode resultar em resíduos, e o processo de lixiviação no solo pode levar à contaminação da água subterrânea. Para identificar os cenários mais críticos, ou seja, as condições mais favoráveis à contaminação, foi empregado um modelo que leva em conta, entre outros fatores, o tipo de solo e sua umidade, a profundidade do lençol freático ou aquífero e o tempo que o pesticida levaria para alcançá-los.
Quanto maior esse tempo, maior a exposição do pesticida aos processos de degradação no solo e, consequentemente, menores as chances de contaminação. Os pesquisadores buscaram um modelo que não minimizasse os riscos. “Nossa preocupação, nessa estimativa, é a segurança”, afirma o analista Rafael Mingoti, da Embrapa Territorial, unidade localizada em Campinas (SP) e um dos autores do estudo.
Uma das principais vantagens do novo método é sua adequação às condições brasileiras, com sua diversidade de clima e solos. Atualmente, as análises seguem os procedimentos da Agência de Proteção Ambiental (EPA), baseados no cenário dos Estados Unidos. A publicação, disponível desde dezembro, apresenta uma aplicação do método no estado de São Paulo, para as três culturas agrícolas mais representativas da região: cana-de-açúcar, citros e soja. O estudo indica, por exemplo, que os cenários mais críticos para a contaminação de águas subterrâneas estão em 1% da área de soja, 1,6% da área de cana-de-açúcar e 4,1% da área de citros.
Segundo Mingoti, o maior desafio da equipe foi estimar a profundidade dos lençóis freáticos. “Tivemos que usar um modelo bastante complexo para todo o estado”, disse ele. Outra tarefa difícil foi estimar a umidade do solo na capacidade de campo, ou seja, um solo que não está nem muito seco nem muito úmido. “Foram necessárias várias equações e diversos bancos de dados para obter essa informação.”
