Revista de Ciências Agrárias

Utilização de abordagens machine learning para analisar as diferentes inter‑relações do carbono orgânico do solo: Avaliação do caso específico de Portugal

2025-03-18T18:08:55+00:00

Given the importance of soil organic carbon (SOC) for sustainability, policymakers and researchers are particularly concerned with identifying the conditions that promote carbon storage in the soil. These assessments provide relevant support for the design of policy instruments aimed at increasing soil quality and its carbon sequestration capacity. The new technologies associated with the digital transition can bring relevant added value, namely through artificial intelligence methodologies, where machine learning approaches are important. In this context, this research aims to analyse the several interrelationships of SOC in the specific Portuguese context, with a focus on highlighting its main predictors and providing proposals for stakeholders (including policymakers). To achieve these objectives, statistics from the INFOSOLO database were considered and evaluated using machine learning algorithms to select the most important SOC predictors and identify accurate models. These interrelationships were quantified with cross‑sectional regressions and optimisation models. The results obtained provide relevant information for the design of adjusted policy measures that promote sustainable practices and increase soil quality. Generally, Portuguese soils have low organic carbon content due to soil features, climate circumstances and land management. Adjusted management of agroforestry activities is possibly the easiest part to deal with in this context.

Genossensores Eletroquímicos de Identificação de Espécies Vegetais: Foco no Castanheiro e Urze

2024-12-30T20:48:16+00:00

Neste trabalho, foram desenvolvidos dois genossensores eletroquímicos descartáveis para a identificação de plantas baseado na reação de hibridização entre duas cadeias de ADN complementares de duas espécies de plantas: Erica arborea (urze) e Castanea sativa (castanheiro). Analisando bases de dados públicas, foram selecionados dois pares de sequências especificamente cortadas e desenhadas para identificar o ADN da urze e do castanheiro. A construção do genossensor foi efetuada em três etapas: (i) Fase sensorial- criação de uma bicamada automontada constituída pelo ADN tiolado e o mercaptohexanol (MCH) na superfície do elétrodo descartável; (ii) Promoção da reação de hibridação do ADN em formato “sandwich” para aumentar a seletividade e; (iii) Deteção eletroquímica da reação de hibridação através da avaliação da reação de redução do substrato tetrametilbenzidina/peróxido (TMB/H2O2). Por cronoamperometria obteve-se uma correlação linear entre a intensidade de corrente e a concentração de ADN alvo no intervalo de 0,03 a 2,00 nmol/L para a E. arborea e 0,03 a 1,00 nmol/L para a C. sativa. Os genossensores conseguiram detetar a reação de hibridização entre as cadeias de ADN sintéticas e ADN extraído das plantas. Assim, estes dispositivos são ferramentas simples e promissoras para detetar plantas e poderão ser usados na autenticação de produtos alimentares contendo urze e castanheiro.

Português Calibração de um medidor de prato ascendente na estimativa da produtividade de pastagens biodiversas de sequeiro

2025-03-18T18:12:13+00:00

Este estudo avalia um sensor eletrónico, o medidor de prato ascendente, para estimar a produtividade da pastagem em termos de matéria seca (MS, em kg ha⁻¹). O processo decorreu durante o ciclo vegetativo da pastagem de 2023/2024. Foram recolhidas 192 amostras compósitas de pastagem em duas fases, calibração e validação. A fase de calibração (n = 144) decorreu em três datas (dezembro 2023, fevereiro e maio de 2024). Em cada uma destas datas foram efetuadas medições em 48 áreas de amostragem georreferenciadas num campo experimental de 4 ha, numa pastagem representativa das pastagens permanentes de sequeiro da região Alentejo, constituída por uma mistura de várias espécies botânicas, pastoreada por ovinos. A fase de validação (n = 48) decorreu entre dezembro de 2023 e abril de 2024 no mesmo campo experimental. O melhor modelo de calibração para estimativa da MS foi obtido nas recolhas realizadas em fevereiro de 2024 (R²= 0,82). Os resultados deste estudo exploratório em Portugal abrem perspetivas para outros trabalhos que permitam testar, calibrar e validar este sensor eletrónico numa gama mais ampla de condições de produção de pastagens, procurando aumentar a precisão da estimativa e, com esta, disponibilizar uma ferramenta expedita de apoio à tomada de decisão, nomeadamente, no que se refere à gestão da pastagem e do pastoreio.

Português Nemátodes entomopatogénicos: agentes de proteção biológica

2024-11-15T10:47:09+00:00

Nesta revisão evidencia-se o elevado potencial de utilização de nemátodes entomopatogénicos (NEPs) como agentes de proteção biológica na redução das populações de insetos fitófagos que podem causar estragos e/ou insetos vetores de doenças, em produção sustentável de alimentos, como alternativa ou complemento aos produtos fitofarmacêuticos. Descobertos em 1923, a sua comercialização como biopesticidas iniciou-se em 1976 e, desde dessa altura, tem-se assistido ao aumento exponencial da investigação nesta área. Apresenta-se informação sobre os NEPs quanto à sua biologia, ecologia, modo de ação, aplicação, vantagens e limitações à utilização, bem como exemplos. Dadas as suas caraterísticas, que incluem uma grande variedade de hospedeiros associados, o uso de NEPs representa uma opção sustentável e de longo prazo na redução das populações de insetos fitófagos, e a sua aplicação adequa-se a programas de produção integrada e de agricultura biológica.