Resultados esperados:
As atividades deste tópico irão contribuir para o progresso rumo aos objetivos e metas da Missão Solos e da Estratégia da UE para os Solos até 2030. Devem também apoiar a implementação da Diretiva sobre Monitorização e Resiliência dos Solos após a sua adoção.
Espera-se que os resultados dos projetos contribuam para todos os seguintes objetivos:
maior adoção de soluções e estratégias de gestão sustentável do solo com impacto, apoiadas por sistemas de apoio à decisão potenciados por inteligência artificial (IA), por parte dos gestores de terras;
existência de métodos, protocolos e arquiteturas lógicas harmonizados, padronizados, robustos, interoperáveis e acessíveis para a recolha e integração de dados de experiências de campo de longo prazo (LTEs), incluindo integração com outros conjuntos de dados;
acesso melhorado de cientistas, decisores políticos e gestores de terras a dados do solo completos e de elevada qualidade, permitindo melhor investigação, decisões informadas e práticas eficazes de gestão da terra.
Âmbito:
As experiências de campo de longo prazo (LTEs) podem ser definidas como “experiências agrícolas para monitorização das propriedades do solo e das culturas sob condições climáticas em mudança e diferentes regimes de gestão, com uma duração mínima de 20 anos” [1],[2]. As LTEs são tipicamente propriedade ou geridas por instituições públicas de investigação.
As LTEs fornecem informações valiosas sobre a saúde do solo e práticas de gestão sustentável, sendo consideradas infraestrutura crítica para a investigação agrícola. Contudo, apresentam algumas limitações ou necessidades que devem ser abordadas para maximizar o seu impacto:
é necessário adotar métodos padronizados de recolha e relato de dados do solo para garantir consistência e comparabilidade entre diferentes estudos e regiões;
existem oportunidades para integrar dados de LTEs com outros conjuntos de dados (incluindo resultados de projetos da Missão Solos, entre outros) para obter uma compreensão mais abrangente da dinâmica e tendências da saúde do solo, bem como da resposta a políticas e estratégias de gestão;
reforçar a acessibilidade e interoperabilidade dos dados do solo entre plataformas e fontes pode facilitar a investigação colaborativa e acelerar os avanços na gestão da saúde do solo;
é necessário obter mais dados de alta resolução temporal e espacial para captar dinâmicas de curto prazo e variações específicas de cada local que possam influenciar interpretações mais amplas das tendências da saúde do solo;
Por outro lado, os serviços de aconselhamento independentes sobre saúde do solo enfrentam frequentemente desafios, como acesso limitado a dados abrangentes, variabilidade de competências e incapacidade de fornecer recomendações personalizadas para diferentes condições locais. Estes serviços podem ter dificuldades em integrar fatores complexos e dinâmicos que influenciam a saúde do solo, levando a recomendações genéricas que podem não responder eficazmente às necessidades específicas.
Neste contexto, existe uma oportunidade de utilizar tecnologias de ponta, como o machine learning e a inteligência artificial (IA), para analisar grandes e complexos conjuntos de dados do solo, extrair padrões significativos e desenvolver modelos preditivos que melhorem a qualidade do aconselhamento prestado, apoiem a tomada de decisão e promovam práticas de gestão do solo mais eficazes e sustentáveis. Financiamento: 9 000 000€