AgAPP-e: Analisador Digital da Produção Agrícola, para a eficiência do uso do Fósforo

O presente projeto, denominado AgAPP-e, assenta numa ferramenta de software para automatizar a estimativa/previsão/simulação de fluxos de P, tendo como principais objetivos: a) Desenvolver uma aplicação baseada na web para a gestão de P; b) Estabelecer quantidades nacionais e agrícolas de P da agricultura para mostrar o status quo na gestão de recursos; c) Avaliar os esquemas resultantes e sugerir melhorias. Nesta linha, foram ainda delineados objetivos mais específicos, nomeadamente: • Definição de fluxos e reservas de P; • Identificação de fontes de dados; • Pré-avaliação de intervalos de incerteza, automatização dos processos de Análise de Fluxo de Substâncias (SFA); • A realização de testes de hipóteses como: i. A determinação de fluxos, pela SFA, com uma precisão razoável; ii. O funcionamento dos métodos de estimativa para todos os países; iii. A utilização do Machine Learning (ML) para as estimativas e o auxílio na redução de incertezas; iv. A definição do perfil dos solos existentes; v. A ligação direta dos resultados a imagens do sistema e a possibilidade de reprodução de execuções de cenários, simulações, etc; vi. Novas abordagens para a avaliação dos resultados da SFA e a sua automatização que permitirão discernir facilmente os desempenhos globais dos casos. A necessidade de desenvolvimento da AgAPP-e advém do facto de não existir qualquer solução, a nível europeu, que analise a produção e o consumo agrícola de P, pelo que a AgAPP-e proporcionará um acesso fácil a dados espaciais e temporais sobre a utilização de P nos países europeus. Verifica-se ainda que a última década foi marcada pelo avanço na gestão do P, e os dados, as definições de caudal e a modelação têm de ser normalizados para acompanhar as futuras mudanças na Ag. A automatização da estimativa dos caudais conhecidos contribuirá para a normalização, a rapidez e uma maior objetividade no estudo dos sistemas, melhorando simultaneamente a precisão. Por outro lado, a estimativa dos caudais desconhecidos, através de algoritmos ou de Inteligência Artificial (IA), para reduzir as incertezas, contribuirá para o refinamento dos resultados. Isto tornará os casos múltiplos facilmente comparáveis no tempo e no espaço, transferindo assim parte do julgamento humano para a IA, acelerando todo o processo. Como resultado, a partir de dados estatísticos brutos e inexplorados, será efetuada uma conversão em fluxos de substâncias e em contextos espácio-temporais definidos, culminando em planos de gestão de recursos. A comparação dos fluxos de P da agricultura industrial, nos países, ao longo dos anos, e a interpretação dos resultados, fornecerão à União Europeia uma ferramenta de apoio à decisão (DST) que monitorizará os fluxos de P, melhorará a gestão dos recursos e a geração de estatísticas, estimulará o progresso e inspirará a inovação. Mostrar-se-ão o status quo, a sua eficiência com fluxos importantes destacados, perdas e potenciais de recuperação de recursos, colocados na perspetiva no contexto espácio-temporal, gerando aprendizagens através de cenários de casos reais e planos de gestão. A ferramenta estimulará a ação política, fornecendo planos de gestão de nutrientes e ferramentas práticas para os agricultores, com o objetivo de incentivar a gestão correta, permitindo o processamento e a comunicação de dados/conhecimentos entre os intervenientes.