TCC Rogerio Final1.pdf

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

CAMPUS CURITIBANOS

CURSO AGRONOMIA

Rogerio Kormann

Desenvolvimento de um protótipo Arduíno para monitoramento de dióxido de carbono,

amônia, etileno, óxido nítrico e nitroso do solo na cultura da soja.

Curitibanos

2022

Rogerio Kormann

Desenvolvimento de um protótipo Arduíno para monitoramento de dióxido de carbono,


Trabalho de Conclusão do Curso de Graduação em Agronomia do Campus de Curitibanos da Universidade Federal de Santa Catarina como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Agronomia. Orientador: Prof.a Sonia Purin da Cruz, Ph.D. Coorientador: Prof. Crysttian Arantes Paixão

Curitibanos

2022

SERVIÇO PÚBLICO FEDERAL

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

Coordenação do Curso de Graduação em Agronomia Rodovia Ulysses Gaboardi km3

CP: 101 CEP: 89520-000 - Curitibanos - SC

TELEFONE (048) 3721-2176 E-mail: [email protected].

ROGERIO KORMANN Desenvolvimento de um protótipo Arduíno para monitoramento de dióxido de carbono,


Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de Engenheiro Agrônomo, e aprovado em sua forma final pelo Curso de Graduação em

Agronomia.

Curitibanos, 11 de março de 2022.

Prof. Dr. Samuel Luiz Fioreze Coordenador do Curso

Banca Examinadora:

Prof. a Sonia Purin da Cruz, Ph.D.

Orientadora Universidade Federal de Santa Catarina

Prof. a Mariangela Hungria da Cunha, Dr.a Avaliadora EMBRAPA Soja

Prof. Crysttian Arantes Paixão, Dr. Avaliador Universidade Federal da Bahia

mailto:[email protected]

AGRADECIMENTOS

A toda minha família que foi apoio, amparo e incentivo nessa fase da minha vida.

Em especial aos meus pais Wendelino e Clara, que de suas maneiras sempre ofereceram a

força que eu precisei para seguir em frente. Passar por tudo isso foi sempre pensando em

orgulhá-los.

Aos colegas e amigos com quem convivi durante a graduação.

A todos os amigos que de uma forma ou de outra me ajudaram a chegar até aqui.

Aos professores da Universidade Federal de Santa Catarina pela preocupação com o

ensino de qualidade, por nos proporcionarem conhecer todas as faces da Agronomia, vocês

todos fazem a diferença. Em especial a minha orientadora, Sonia Purin da Cruz, por toda

dedicação e atenção que deu a condução desse trabalho, pelas considerações valiosíssimas,

mas principalmente, por ser uma profissional exemplar e inspiradora.

Muito obrigado a todos!

''A estatística é a refinada técnica de torturar

os números até que eles confessem a verdade.”

Ditado popular do leste europeu

RESUMO

No Brasil, a inoculação da soja com bactérias do gênero Bradyrhizobium elimina a

necessidade de fertilizantes nitrogenados industriais na produção deste grão. Além disso, a

inoculação melhora a atividade microbiana do solo, o que pode afetar diretamente a

concentração de diversos gases no solo. Esses efeitos são mais diversos e pronunciados

quando, além das bactérias do gênero Bradyrhizobium, os gêneros Azospirillum e

Pseudomonas são explorados em uma técnica chamada de coinoculação, pois tais grupos

possuem ação reconhecida nos ciclos do carbono, nitrogênio e fósforo. Contudo, a análise de

concentração de gases no solo ainda é um problema para grande parte dos pesquisadores,

devido aos custos de aquisição da instrumentação. Desta forma, o presente estudo apresenta

uma plataforma de monitoramento baseada em Arduino para medir as concentrações de gases

CO2, C2H4, NH3 e NOX no solo, avaliando-se paralelamente ou crescimento, nodulação e

produtividade. O experimento foi conduzido em casa de vegetação em Curitibanos/SC sob

delineamento inteiramente casualizado, com tratamentos de inoculação (T1) e coinoculação

(T2). Quando detectadas diferenças significativas, as médias foram comparadas pelo teste de

Tukey ao nível de 5% de significância. Ao todo, 90,90% dos vasos de T2 apresentaram

plantas emergidas em apenas 4 dias após a semeadura, enquanto que em T1 esse valor foi de

54,54%. Até 35 DAE (dias após a emergência), na maior parte dos períodos analisados, a

evolução da concentração de NH3 foi menor em T2. Da mesma forma, durante todo o

experimento e na maior parte dos períodos analisados, a evolução da concentração de NOX foi

menor em T2. A correlação foi positiva e significativa (p <0,05) entre NH3 e número de grãos

por vagem. Os valores de NOx relacionaram com o número de médio de grãos por planta e a

massa de raízes secas. Por outro lado, correlações negativas e significativas foram observadas

entre o CO2 e a massa de raízes secas, bem como entre o C2H4, e a altura de inserção da

primeira vagem. O protótipo desenvolvido utiliza o sensor MQ-135 e possui baixo custo de

desenvolvimento (U$ 150,00). Ele atendeu aos requisitos do projeto e possibilitou analisar

continuamente a concentração de CO2, C2H4, NH3, e NOX no solo. A coinoculação mostrou-se

vantajosa em termos de qualidade de solo e desenvolvimento da soja, visto que seus principais

efeitos se relacionaram a uma aceleração na emergência das plantas, menores emissões de

NOx, e maior atividade microbiana em grande parte do período analisado.

Palavras-chave: Inoculação. Fertilizantes. gases do solo.

ABSTRACT

In Brazil, inoculation of soybean with bacteria of the genus Bradyrhizobium eliminates the

need for industrial nitrogen fertilizers in the production of this grain. In addition, inoculation

improves soil microbial activity, which can directly affect the concentration of various gases

in the soil. These effects are more diverse and pronounced when, in addition to the bacteria of

the Bradyrhizobium genus, the Azospirillum and Pseudomonas genera are explored in a

technique called co-inoculation, as these groups have recognized action in the carbon,

nitrogen and phosphorus cycles. However, the analysis of the concentration of gases in the

soil is still a problem for most researchers, due to the costs of acquiring the instrumentation.

In this way, the present study presents an Arduino-based monitoring platform to measure the

concentrations of CO2, C2H4, NH3 and NOX gases in the soil, evaluating in parallel or growth,

nodulation and productivity. The experiment was carried out in a greenhouse in

Curitibanos/SC under a completely randomized design, with inoculation (T1) and co-

inoculation (T2) treatments. When significant differences were detected, the means were

compared using the Tukey test at a 5% significance level. Altogether, 90.90% of the T2 pots

had plants emerged in just 4 days after sowing, while in T1 this value was 54.54%. Up to 35

DAE (days after emergence), in most of the analyzed periods, the evolution of the NH3

concentration was lower in T2. Likewise, throughout the experiment and in most of the

analyzed periods, the evolution of NOX concentration was lower in T2. The correlation was

positive and significant (p < 0.05) between NH3 and number of beans per pod. The NOx

values related to the average number of grains per plant and the dry root mass. On the other

hand, negative and significant correlations were observed between CO2 and dry root mass, as

well as between C2H4, and the height of insertion of the first pod. The prototype developed

uses the MQ-135 sensor and has a low development cost (U$ 150.00). It met the design

requirements and made it possible to continuously analyze the concentration of CO2, C2H4,

NH3, and NOX in the soil. Co-inoculation proved to be advantageous in terms of soil quality

and soybean development, since its main effects were related to an acceleration in plant

emergence, lower NOx emissions, and greater microbial activity in most of the analyzed

period.

Keywords: Inoculation. Fertilizers. soil gases.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1A - Aspectos dos vasos do experimento, contendo solo - Figura 1B: Vasos vedados

com saco plástico para período de repouso por 60 dias. .......................................................... 30

Figura 2 - Aplicação de inoculante sobre as sementes. ............................................................ 31

Figura 3A - Detalhe de abertura do solo para inserir a semente - Figura 3B: Disposição das

sementes em torno da estrutura que comporta os sensores, dentro de cano plástico. .............. 31

Figura 4 - Curva da concentração de gases, na escala log, de acordo com o fabricante do

sensor. ....................................................................................................................................... 32

Figura 5 - Protótipo de Arduíno, que consiste em um esquema e sistema de captação de

concentração de gases. .............................................................................................................. 33

Figura 6A - Arduíno - Figura 6B: Sensor MQ-135. ................................................................. 33

Figura 7A - Sensor dentro do tubo subterrâneo - Figura 7B: Sensor isolado com parafilme. . 34

Figura 8A - Arduíno protegido por garrafas plásticas. ............................................................. 34

Figura 9 - Arquivo texto com os dados da gravação do sensor. ............................................... 35

Figura 10 - Raízes sendo submetidas à pesagem. .................................................................... 37

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 – Médias marginais da evolução da concentração de CO2 entre 7 e 35 DAE com

intervalo de confiança a 95%.................................................................................................... 39

Gráfico 2 - Médias marginais da evolução da concentração de C2H4 entre 7 e 35DAE com


Gráfico 3 - Médias marginais da evolução da concentração de NH3 entre 7 e 35DAE com


Gráfico 4 - Médias marginais da evolução da concentração de NOX entre 7 e 35 DAE com


Gráfico 5 - Médias marginais da evolução da concentração de CO2 entre 7 e 116 DAE com


Gráfico 6 - Médias marginais da evolução da concentração de C2H4 entre 7 e 116 DAE com


Gráfico 7 - Médias marginais da evolução da concentração de NH3 entre 7 e 116 DAE com


Gráfico 8 - Médias marginais da evolução da concentração de NOx entre 7 e 116 DAE com


Gráfico 9 – Correlação 3D de superfície entre média de NH3, altura de inserção da primeira

vagem (cm) e número de grãos aos 116 dias após emergência. ............................................... 52

LISTA DE TABELAS

Tabela 1- Quantidade de vasos por tratamento que alcançaram o estádio VE em dias após o

plantio de plantas de soja (Glycine max). ................................................................................. 38

Tabela 2 - Valores médios da altura (cm) de plantas de soja (Glycine max) em dias após

emergência. ............................................................................................................................... 38

Tabela 3 - Coeficientes de correlação de Pearson (r) entre estádio vegetativo, altura e a média

de concentração de gases analisados em plantas de soja (Glycine max) aos 35 dias após

emergência. ............................................................................................................................... 42

Tabela 4 - Valores médios da massa de raízes frescas (g), massa de raízes secas (g), massa de

parte aérea fresca (g) e massa de parte aérea seca (g) de plantas de soja (Glycine max) 35 dias

após emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%) ...................................... 43

Tabela 5 - Valores médios de número total de nódulos, número de nódulos > 2mm, número de

nódulos viáveis e a massa de nódulos frescos (g) de plantas de soja (Glycine max) 35 dias

após emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%) ...................................... 43

Tabela 6 - Coeficientes de correlação de Pearson (r) entre variáveis experimentais analisadas

em plantas de soja (Glycine max) em 35 dias após emergência e médias de concentração de

gases.......................................................................................................................................... 45

Tabela 7 - Valores médios de inserção da primeira vagem (cm), vagens por planta, grãos por

planta e grãos por vagens de soja (Glycine max) 116 dias após emergência e seus respectivos

coeficientes de variação (CV%) ............................................................................................... 46

Tabela 8 - Valores médios de massa de grãos por planta (g), massa de mil grãos (g),

produtividade de grãos (kg ha-1) e massa de raízes secas (g) (Glycine max) 116 dias após

emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%) .............................................. 46

Tabela 9 - Coeficientes de Correlação de Pearson (r) entre variáveis experimentais analisadas

em plantas de soja (Glycine max) após 116 dias após emergência e médias de concentração de

gases.......................................................................................................................................... 51

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

°C Escala Celsius

ACC Ácido 1-carboxílico-1-aminociclopropano

ADC Conversão analógico digital

Al2O3 Óxido de alumínio

ATP Adenosina trifosfato

C Carbono

C2H4 Etileno

CCP Coeficientes de Correlação de Pearson (r)

CH4 Metano

CO Monóxido de carbono

CO2 Dióxido de carbono

COP26 Conferência das Nações Unidas sobre as Mudanças Climáticas de 2021

DAE Dias Após a Emergência

EUA Estados Unidos da América

FBN Fixação Biológica de Nitrogênio

IDE do inglês Integrated Development Environment ou Ambiente de Desenvolvimento

Integrado

IoT do inglês Internet of Things ou Internet das Coisas

IRGA do inglês infrared gas analyzer ou analisador de gases por infravermelho

MCU do inglês Uno Microcontroller Board ou Placa de Microcontrolador Uno

N Nitrogênio

N2 Nitrogênio Atmosférico ou Dinitrogênio

N2O Óxido nitroso

NASA Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço

NH3 Amônia

NH4 Amônio

NO Óxido nítrico

NO3- Nitrato

NOx Óxidos de nitrogênio

P Fósforo

Ppm Partes por milhão

kg ha-1 quilos por hectare

SD do inglês Secure Digital Card ou cartão digital seguro

SNO2 Dióxido de estanho

UR Umidade Relativa

USD do inglês United States Dollar ou Dólar dos Estados Unidos

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO.................................................................................................... 16

1.1 OBJETIVOS .......................................................................................................... 18

1.1.1 Objetivo Geral ...................................................................................................... 18

1.1.2 Objetivos Específicos ........................................................................................... 18

2 REFERENCIAL TEÓRICO .............................................................................. 19

2.1 CO2, NOX E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS .................................................... 19

2.2 CICLOS DO C E N EM SISTEMAS EDÁFICOS E PAPÉIS DA MICROBIOTA20

2.3 VARIAÇÃO TEMPORAL DE GASES DO CICLOS DO C E N NO SOLO ...... 21

2.4 INOCULAÇÃO E COINOCULAÇÃO DA SOJA ............................................... 22

2.5 IMPORTÂNCIA DO ETILENO EM CULTURAS AGRÍCOLAS ...................... 24

2.6 METODOLOGIAS PARA QUANTIFICAÇÃO DE GASES .............................. 26

3 MATERIAL E MÉTODOS ................................................................................ 29

3.1 INOCULAÇÃO, COINOCULAÇÃO E SEMEADURA ..................................... 30

3.2 ESTABELECIMENTO DO SISTEMA DE CAPTAÇÃO DE LEITURA DE

GASES 32

3.3 OPERAÇÃO DO DISPOSITIVO ......................................................................... 32

3.4 COLETA DE DADOS AOS 35 DAE ................................................................... 35

3.5 COLETA DE DADOS EM MATURAÇÃO PLENA ........................................... 36

3.6 ANÁLISE DE DADOS ......................................................................................... 37

4 RESULTADOS .................................................................................................... 38

4.1 CRIAÇÃO DO PROTÓTIPO E PROGRAMAÇÃO DO ARDUÍNO .................. 38

4.2 DADOS DE GERMINAÇÃO DA SOJA .............................................................. 38

4.3 ALTURA E FENOLOGIA ENTRE 3 E 35DAE .................................................. 38

4.4 EMISSÃO DE GASES ENTRE 7 E 35DAE ........................................................ 39

4.5 NODULAÇÃO E CRESCIMENTO VEGETATIVO AOS 35DAE .................... 43

4.6 CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS EXPERIMENTAIS AOS 35DAE ....... 44

4.7 ANÁLISES EM MATURAÇĀO PLENA ............................................................ 46

4.8 EVOLUÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE GASES E SUA CORRELAÇÃO

COM DADOS DE MATURAÇĀO PLENA ........................................................................... 47

5 DISCUSSĀO ........................................................................................................ 53

6 CONCLUSÃO ...................................................................................................... 62

REFERÊNCIAS...................................................................................................................... 63

16

1 INTRODUÇÃO

As recomendações da Conferência das Nações Unidas sobre Mudança do Clima de

2021 - COP26 - indicam que manter um aumento de temperatura de 2°C em relação aos

níveis pré-industriais requer uma rápida transição para economias de baixo carbono (REES,

2021). Considerando a dependência atual da economia global de combustíveis fósseis, uma

quantidade significativa de pesquisa e investimento tem sido direcionada para a aplicação de

captura e armazenamento de carbono no solo e metodologias ágeis no uso de nutrientes nas

lavouras para menores emissões de gases do efeito estufa (XING et al., 2021). De acordo com

a NASA, aproximadamente 1,87 bilhão de hectares são destinados à agricultura no mundo e,

desta forma, o solo possui um grande potencial para regulação e armazenamento dos gases

responsáveis pela intensificação do efeito estufa, mas também pode ser grande fonte de

emissão. No Brasil, cerca de 30% das emissões de gases do efeito estufa estão diretamente

relacionados com o uso do solo (EMBRAPA, 2021).

No Brasil, existe uma grande preocupação em relação ao elevado consumo de

fertilizantes nitrogenados na agricultura. A produção destes insumos está ligada ao custo do

petróleo, com o agravante de que cerca de 70% do fertilizante nitrogenado usado no país

ainda é importado e, portanto, cotado em dólares (EMBRAPA, 2021). As emissões de gases

de efeito estufa associadas aos fertilizantes nitrogenados estão relacionadas desde a síntese

química, até as transformações do N no solo, principalmente pela emissão de gás óxido

nitroso, que é um forte gás do efeito estufa (CARVALHO, 2018).

Diante deste cenário, a biotecnologia associada a microrganismos pode ser uma das

melhores alternativas no combate às mudanças climáticas em nível mundial (CUADRA et al.,

2020). A associação simbiótica entre bactérias do gênero Bradyrhizobium e a soja (Glycine

max) elimina completamente a necessidade de fertilizantes nitrogenados na cultura.

Recentemente, os gêneros Azospirillum e Pseudomonas vêm sendo explorados juntamente a

Bradyrhizobium, uma técnica denominada de coinoculação, e podem ser utilizados como

ferramentas para redução do aporte de fertilizantes fosfatados. Além disso, a coinoculação

aumenta a população microbiana e estimula processos de decomposição de matéria orgânica e

ciclagem de nutrientes, aumentando a imobilização de C e N, sendo um indicativo de maior

atividade microbiológica e, consequentemente, qualidade do solo.

17

A escolha do método para avaliar as emissões de gases no solo é um passo importante

para o conhecimento e/ou desenvolvimento de práticas agrícolas com potencial de mitigação

do aquecimento global (COSTA et al., 2006). As ferramentas de análises de concentração de

gases no solo mais desenvolvidas atualmente utilizam analisadores de gás infravermelho

implantáveis em campo (AUBINET et al., 2016). Porém, apesar destes terem melhorado

muito a medição de concentração de gases no solo, os custos devido à aquisição da

capacidade de instrumentação, manutenção e, em alguns casos, capacidade de armazenamento

limitada e controle sobre a frequência de medição, usando sistemas proprietários, limitam

muito o espaço e extensão temporal do monitoramento (COLOMBANI et al., 2020).

Na última década, a disponibilidade e o uso de microcontroladores e

“microcomputadores” relativamente baratos para pesquisas científicas aumentaram

significativamente (NITE et al, 2020). O uso dessas plataformas para fazer a interface de

sensores cresceu, em parte, a partir da crescente disponibilidade de sensores, barateamento

destes e da necessidade de interface personalizada para medir e monitorar as condições em

experimentos a campo cada vez mais complexos e em configurações ambientais desafiadoras

(KASISELVANATHAN et al, 2021).

Desta forma, o presente estudo apresenta o desenvolvimento de uma plataforma de

monitoramento baseada em Arduíno, de baixo custo, para medir as concentrações de gases

CO2, NH3, C2H4 e NOX no solo. Incluídos aqui estão métodos de fabricação, medição de

referência (ou seja, gases de referência zero e de amplitude), correções de valor de

instrumento e resultados de avaliações práticas. Como parte da medição de referência, uma

nova apresentação da operação teórica do sensor e saída do sensor foi feita para verificar a

saída do instrumento teórico e correções ambientais aplicáveis. O teste prático compreendeu:

(1) Montagem e calibração do sensor; (2) Um ensaio comparativo entre as repetições de um

mesmo tratamento; (3) Coleta e análise dos dados após correções e calibração do

equipamento.

Como contribuição inédita desse trabalho, essa metodologia foi desenvolvida e

implementada para medir as concentrações de gases no solo através de um protótipo Arduíno

na região rizosférica de plantas de soja (Glycine max). A abordagem proposta baseia-se em

medições, indicando o potencial para estimar a qualidade do solo através da concentração de

gases CO2, C2H4, NH3, e NOX na região próxima ao sistema radicular da soja em plantas

inoculadas e coinoculadas, paralelamente a avaliações de nodulação, desenvolvimento

vegetativo e produtividade.

18

1.1 OBJETIVOS

1.1.1 Objetivo Geral

Desenvolver uma plataforma, baseada em Arduíno, para avaliar a concentração de

gases (Dióxido de Carbono, Etileno, Amônia, Óxido Nítrico e Nitroso) do solo através de um

sistema de monitoramento, bem como parâmetros de crescimento e produtividade, em

resposta a inoculação e coinoculação na cultura da soja.

1.1.2 Objetivos Específicos

Projetar o sistema baseado em Arduíno e seus componentes para monitorar, de forma

contínua, a emissão de Dióxido de Carbono, Etileno, Amônia, Óxido Nítrico e Nitroso na

região rizosférica de plantas de soja no ciclo total de desenvolvimento da cultura;

Calibrar o protótipo relacionando os dados da resistência inicial e resistência atual

com a parametrização de concentração de gases fornecido pelo fabricante do sensor;

Implantar um experimento com soja em condições de casa de vegetação, para

monitoramento de gases rizosféricos;

Avaliar os resultados de crescimento vegetativo, produtividade, monitoramento de

gases e desempenho do protótipo.

19

2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 CO2, NOX E AS MUDANÇAS CLIMÁTICAS

No contexto das pesquisas científicas mais consolidadas, o foco principal de

mudanças climáticas é dado ao gás carbônico (CO2), uma vez que o volume de suas emissões

para a atmosfera corresponde a, aproximadamente, 60% dos valores totais. Apesar disso,

segundo dados da CETESB (2021), o N2O (óxido nítrico), mesmo sendo emitido a uma taxa

de 6% do total, pode ser mais significativo em função do seu tempo de residência e

reatividade. Além destes gases, o NO (óxido nitroso) possui ação indireta no papel das

mudanças climáticas. Ambos, conjuntamente, são denominados de NOx (DÍAZ CÓNSUL et

al., 2004).

A concentração de CO2 atmosférico aumentou significativamente desde que as

medições começaram a ser efetuadas no Observatório Mauna Loa em 1958, passando de

menos de 1 parte por milhão por ano (ppm ano-1), antes de 1970, para mais de 2 ppm ano-1 nas

últimas décadas. A concentração era relativamente estável (280 ppm) até os anos de 1800, e

passou para 362 ppm após a Revolução Industrial (HOFMANN et al., 2009). Mesmo durante

a década de 1970, quando as emissões de combustíveis fósseis caíram drasticamente durante a

crise do petróleo de 1973, o nível antropogênico de CO2 atmosférico continuou a aumentar

exponencialmente (MUNKSGAARD et al., 2000). A concentração atmosférica de CO2

continua a aumentar, e prevê-se que atinja, aproximadamente, 700 ppm até 2100 (LAHIVE et

al., 2018).

A principal fonte mundial de liberação de CO2 para a atmosfera ainda é a queima de

combustíveis fósseis (PEREIRA et al., 2020). Por outro lado, no Brasil, a principal fonte de

CO2 são as mudanças no uso do solo e a decomposição dos resíduos (NOVAES et al., 2017).

Mesmo que as fontes de CO2 sejam interrompidas, as consequências decorrentes do

enriquecimento da atmosfera por CO2 prosseguirão ocorrendo por um ciclo não menor que o

do seu tempo de residência que varia entre 50 e 200 anos (KÖHLER et al., 2018).

Já em relação ao ciclo do nitrogênio, a concentração média é de, aproximadamente,

0,3 ppm na atmosfera, e um incremente médio de 0,25% ao ano. O N2O é um gás diretamente

relacionado com a destruição da camada de ozônio na estratosfera (WANG et al., 2020). Da

mesma forma que o CO2, as fontes principais de emissão do N2O também estão diretamente

relacionadas com a agricultura, uso do solo e desmatamento, além da indústria química

20

(BORCHARD et al., 2019). Além disso, o NO é precursor importante da fotoquímica

produção de O3, que é o principal gás de efeito estufa (DAVIDSON et al., 1998). A

agricultura contribui com, aproximadamente, 41 % das emissões globais de NO (CETESB,

2021) e os picos de emissões ocorrem em decorrência da adição de fertilizantes nitrogenados

(GAIHRE et al., 2018).

2.2 CICLOS DO C E N EM SISTEMAS EDÁFICOS E PAPÉIS DA MICROBIOTA

O impacto da atividade humana após o início da Revolução Industrial, em meados do

século XVIII, tomou proporções em escalas continentais e globais sobre o ambiente. Segundo

Ethos (2019), atividades compreendendo a queima de combustíveis fósseis para uso

industrial, residencial, queima da biomassa (desmatamento seguido de queimadas) e o uso

inadequado do solo, originam gases de efeito estufa que afetam negativamente a composição

da atmosfera. A mudança no uso da terra, causada pela transformação de florestas em áreas

para a agricultura ou pecuária, afeta as propriedades físicas e biológicas edáficas e seus efeitos

possuem impacto significativo no clima terrestre, especialmente sobre ciclos de carbono e

nitrogênio (MACHADO et al., 2005). Dentre eles, o principal ciclo biogeoquímico e o do

carbono.

Em sistemas edáficos, a atividade microbiana é a principal via de armazenamento de

carbono imobilizado, o que contribui para sequestro desse elemento em sistemas agrícolas. O

carbono da biomassa microbiana é um parâmetro diretamente relacionado com a qualidade do

solo (FLIESBACH et al., 2007; BASTIDA et al., 2008; ANTISARI et al., 2021). Ao mesmo

tempo, a comunidade de bactérias e fungos do solo exerce intensa atividade de decomposição,

e com isso os compostos orgânicos são oxidados, gerando emissão de CO2 e CH4 para a fase

gasosa (COLE et al., 2021). Assim, maiores níveis desses gases estão também intimamente

associados a solos com alta taxa de respiração, atividade e diversidade microbiana

(FRANCHINI et al., 2007; BARGETT et al., 2008)

Já o ciclo do nitrogênio compreende processos primordiais que possibilitam a síntese

de proteínas, ácidos nucleicos e outros compostos celulares essenciais para o metabolismo. A

maior parte do nitrogênio no planeta encontra-se na atmosfera como dinitrogênio (N2),

compondo cerca de 80% da mesma. Para se mover através das diferentes partes do ciclo, o

nitrogênio atmosférico deve inicialmente ser fixado, ou seja, transformado em NH3, um

21

processo que ocorre naturalmente através da ação de certos grupos de bactérias, que no caso

da soja compreendem, principalmente, espécies nodulantes do gênero Bradyrhizobium

(MYLONA et al., 1995; HUNGRIA et al., 2006). Uma vez fixado no interior da planta, o

nitrogênio encontra-se em uma forma utilizável por microrganismos e plantas.

Já a amônia produzida pela fixação biológica, principalmente no caso de bactérias

não nodulantes como Azospirillum, pode depositar-se no solo e estar suscetível a processos de

nitrificação gerando nitrato (NO3-), forma de nitrogênio preferencialmente absorvida pelas

plantas. Porém, em condições adversas de oxigenação e estrutura física do solo, o nitrato sofre

desnitrificação e o nitrogênio é então perdido para a fase gasosa nas formas de NO (óxido

nítrico) e óxido nitroso N2O, que são gases de efeito estufa (GRYSCHKO et al., 2004). Essas

perdas são acentuadas em solos com microambientes de anaerobiose, onde a atividade de

microrganismos desnitrificantes é acentuada. Nesse sentido, a coinoculação pode estimular o

desenvolvimento de raízes, como já observado em algumas culturas agrícolas (CÂNDIDO et

al., 2020), que contribuem para a aeração do solo. Além disso, as bactérias produzem

compostos polissacarídeos que contribuem positivamente para agregação e porosidade do solo

(FOSTER et al., 1990), gerando maior aeração. Dessa maneira, a coinoculação tem potencial

para diminuir as perdas de nitrogênio que ocorrem no sistema rizosférico por desnitrificação.

2.3 VARIAÇÃO TEMPORAL DE GASES DO CICLOS DO C E N NO SOLO

Em ambientes agrícolas, a produção e emissão de gases variam no tempo e no espaço

em consequência de fatores que orientam a dinâmica do C e do N no solo. A heterogeneidade

temporal decorre em função do estádio fenológico da planta, sazonalidade e práticas

agrícolas. A heterogeneidade espacial é definida pelas características edáficas, práticas

agrícolas, ação rizosférica, diferenças topográficas e variações de temperatura e umidade

(FERNANDES, 2008).

As dinâmicas do C e do N no solo estão correlacionadas entre a interação entre

plantas e microrganismos. Da mesma forma, na região da rizosfera das plantas o C está

estreitamente relacionado ao N durante os processos de mineralização e imobilização (DAI et

al., 2020).

Uma importante fonte de C para os microrganismos do solo provém da exsudação de

moléculas de baixo peso molecular liberados pela planta (GU et al., 2020). Essa liberação

afeta a dinâmica das populações de bactérias, que varia entre espécies e depende do estádio

22

fenológico e de fatores capazes de modificar a fisiologia das plantas (KORENBLUM., et al.,

2020).

O aumento da biomassa microbiana no solo incrementa a decomposição da matéria

orgânica e a demanda de N mineral na rizosfera (WANG et al., 2018), com aumento na taxa

de mineralização do N (SOINNE et al., 2021) e liberação de NH4+ e NO3- no sistema

(KIRSCHKE et al., 2019), o que pode espontaneamente induzir a uma maior emissão de

gases traço no solo.

Outro fator que deve ser considerado é a respiração do solo, que é resultante da

respiração das raízes e microrganismos heterotróficos (GIOVANETT et al., 2019). Além do

CO2, na rizosfera são encontrados acetaldeido, etanol, flavonoides, acido fórmico e outros

gases traço, que estimulam o crescimento das populações de microrganismos na rizosfera

(DON et al., 2019). Conforme Meng et al. (2018), existe uma correlação positiva entre fluxo

de CO2 no solo e biomassa de raiz.

Em solos com elevado nível de N, após fertilização, pode ocorrer diminuição da

atividade de raízes devido à menor taxa de respiração por unidade de biomassa (ZHU et al.,

2018). Isso deve-se ao fato de que plantas em solos com elevados teores de N investem

prioritariamente na parte aérea e em raízes de diâmetro menor. Pode, ainda, haver indução de

mortalidade de raízes com diâmetro inferior a 2 mm, as quais contribuem significativamente

para a respiração do solo (LOU et al., 2017).

2.4 INOCULAÇÃO E COINOCULAÇÃO DA SOJA

Diversas pesquisas científicas provam que as bactérias do gênero Bradyrhizobium

diminuíram os custos de produção e promoveram lavouras de soja mais sustentáveis no Brasil

ao eliminar completamente a necessidade de fertilização com N mineral. Caso o fornecimento

de nitrogênio para a cultura da soja fosse exclusivamente via fertilizantes, seria necessário um

total de 534kg ha-1 para uma produção média de 3000 kg ha-1, (considerando uma eficiência

de apenas 46%), a um custo médio de R$ 3.200,00 ha-1 (dezembro de 2021). O custo por

hectare da inoculação varia, conforme o produto comercial, entre R$ 2,00 a R$ 8,00. Ou seja,

com o processo de inoculação são economizados aproximadamente R$ 3.192,00 ha-1. Se

forem considerados os 37,2 milhões de hectares plantados com soja no Brasil (IBGE, 2020), a

economia proporcionada pela não utilização de adubos nitrogenados é da ordem de R$ 118,7

23

bilhões anuais, algo em torno de US$ 21,19 bilhões de dólares (EMBRAPA, 2021). Esse fato

está diretamente relacionado ao aumento da competitividade brasileira dessa commodity no

mercado mundial, já que o uso de inoculantes à base de Bradyrhizobium é hoje indispensável

para o cultivo da soja (EMBRAPA, 2021).

No Brasil, a inoculação dessa cultura é uma técnica reconhecida e recomendada há

anos pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O método conhecido como

inoculação consiste em adicionar o inoculante turfoso às sementes e realizar a semeadura em

até 24 horas (HUNGRIA et al., 2001). Atualmente, quatro estirpes de microrganismos são

utilizadas para produção industrial de inoculantes para a soja, devidamente registradas no

Ministério da Agricultura: Bradhyrhizobium japonicum SEMIA 5079, Bradhyrhizobium

diazoefficiens SEMIA 5080, Bradhyrhizobium elkanii SEMIA 587 e Bradhyrhizobium elkanii

SEMIA 5019.

Porém, nos últimos anos a grande maioria de trabalhos científicos em relação à

inoculação da soja foi voltada para a introdução de outros grupos de microrganismos

juntamente a Bradyrhizobium, tais como Azospirillum, Pseudomonas, Bacillus e até mesmo

fungos leveduriformes, uma técnica denominada de coinoculação (ARAUJO; HUNGRIA,

1999). Dentre esses microrganismos, o mais estudado até o momento compreende bactérias

do gênero Azospirillum. Elas podem estar associadas à rizosfera da planta, na superfície

externa, ou também endofiticamente. Entre as principais espécies do gênero estão A.

brasilense, A. lipoferum, A. halopraeferens e A. oryzae, as quais possuem potencial para

serem utilizadas como inoculantes, particularmente em culturas cerealíferas.

Bactérias do gênero Azospirillum são capazes de promover o crescimento das plantas

por diferentes mecanismos, incluindo a biossíntese e liberação de aminoácidos, ácido

indolacético, citocininas, giberelinas e outras poliaminas, favorecendo o crescimento radicular

e, consequentemente, intensificando a absorção de água e nutrientes pelas plantas (BASHAN

et al., 2010). Além desses benefícios, Azospirillum tem a capacidade de fixar o N2 e pode,

portanto, contribuir diretamente para disponibilizar o N para espécies leguminosas

(PANKIEVICZ et al., 2015). Desta forma, o efeito de Azospirillum pode ser melhor explicado

pela "Teoria dos Mecanismos Múltiplos" formulada por Bashan e Levanony (BASHAN et al.,

1990), que assume que vários fatores podem ser responsáveis no sucesso da associação

Azospirillum-planta (BASHAN et al., 2010).

Já bactérias do gênero Pseudomonas exercem efeitos positivos na absorção de

fósforo e antibiose. Conforme Kaneko et al. (2021), o P é um elemento demandado durante

24

todo o ciclo da cultura da soja, fundamental para o crescimento, desenvolvimento vegetal e

responsável para atingir elevadas produtividades. Os teores disponíveis deste macronutriente

na solução do solo são, em geral, baixos, devido à baixa solubilidade dos compostos de P

existente no solo, e da alta habilidade de fixação do elemento pelas partículas presentes no

meio em solos tropicais (MUMBACH et al., 2018). A deficiência de fósforo na fase

vegetativa da soja está associada a plantas raquíticas, de crescimento lento, baixa estatura e

afeta negativamente a fixação simbiótica de nitrogênio, a qual exige ATP para o processo de

formação dos nódulos (GONÇALVES et al., 2020). Em caso de deficiência de fósforo na

época de formação das vagens, o florescimento e a maturação são atrasados. Além disso, a

colheita será prejudicada pois ocorre redução no porte da planta e na altura da primeira vagem

(BALBOA et al., 2019).

Segundo Durán et al. (2021), as espécies de Pseudomonas promotoras de

crescimento de plantas também exercem seu efeito benéfico pela exclusão ativa de patógenos

da rizosfera. As principais características incluem fatores alelopáticos, como toxinas,

antibióticos e proteção das plantas contra a infecção por patógenos, impulsionando a indução

de resistência sistêmica. Todos esses efeitos contribuem para o melhor desenvolvimento

vegetal, principalmente do sistema radicular. Como raízes mais expandidas proporcionam

maior agregação e porosidade do solo, há maior aeração. Com menores condições de

anaerobiose, a desnitrificação é minimizada, ocasionando maior retenção de N no solo.

2.5 IMPORTÂNCIA DO ETILENO EM CULTURAS AGRÍCOLAS

O crescimento e a senescência de folhas, flores e frutos envolvem diversas rotas

genéticas onde o etileno desempenha papel fundamental, juntamente com outros

fitohormônios, integrando diferentes sinais e permitindo o aparecimento de condições

favoráveis ou desfavoráveis à progressão de estágio, sucesso reprodutivo e longevidade do

órgão (LARRIEU et al., 2015). A produção de etileno também pode ser induzida por uma

variedade de fatores externos, como ferimentos mecânicos, tensões ambientais e interação

com vários microrganismos (HARREN et al., 2013). Mudanças no nível de etileno, sua

percepção e a interferência hormonal, regulam direta ou indiretamente o tempo de vida das

plantas. Além disso, ele promove ou inibe os processos de crescimento e senescência,

25

dependendo de sua concentração, época de aplicação e espécie de planta (COSTA et al.,

2010).

Todos os tipos de tecido e, provavelmente, todas as células das plantas superiores

produzem e liberam etileno (FOMENKOV et al., 2015). A atividade da ACC sintase (ACS)

determina a taxa de produção de etileno e, portanto, a regulação desta enzima é a chave para a

biossíntese de etileno (NORIKOSHI et al., 2022). A etapa final do etileno requer oxigênio e

envolve a ação da enzima ACC oxidase. Estresses ambientais (físicos, químicos e biológicos)

e sinais hormonais, como auxina, citocinina e até o próprio etileno, estimulam a síntese da

ACC sintase, proporcionando um meio de autorregulação de sua produção (POÓR et al.,

2021).

Na soja, mesmo em condições ambientais consideradas adequadas à cultura, há um

pico de produção de etileno durante o início do florescimento. Situação oposta ocorre com a

citocinina, que diminui sua concentração a partir do florescimento, devido ao fato deste

hormônio ser sintetizado principalmente em raízes novas, em desenvolvimento (FISHER et

al., 2018). O etileno, quando produzido em altos níveis, sensibiliza uma camada de células da

camada de abscisão, localizada no pedicelo das flores (MISHRA et al., 2008). Lima et al.

(2021) reportam que, durante a senescência foliar, a sensibilidade ao etileno nos tecidos

aumenta, bem como sua biossíntese. Em condições de déficit hídrico intenso, a difusão do

etileno no ar é maior do que na solução nutritiva do solo e, portanto, com desidratação mais

rápida nestas condições, não existe tempo hábil para efetivar respostas moleculares que

envolvam a transcrição de genes e a posterior tradução em proteínas antes da dessecação

irreversível das plantas (QIN et al., 2019). Desta forma, sugere-se que, em curtos intervalos

de déficit hídrico (25 - 50 minutos), a biossíntese deste fitohormônio e a sinalização por ele

mediada seja ainda reflexo das condições de cultivo (LUO et al., 2021). Na medida em que o

tempo de estresse aumenta, a sinalização é gradativamente reduzida, dando lugar a uma

resposta mais intensa à seca (ARRAES et al., 2015).

O papel crítico da ACC deaminase é degradar o ACC, o precursor da síntese de

etileno, em α-cetobutirato e amônia, e impedir a síntese de etileno em plantas cultivadas em

ambientes de estresse múltiplo (ALI et al., 2014). Bactérias produtoras de ACC deaminase

podem promover o crescimento da planta e aumentar a tolerância da planta à salinidade, seca,

alagamento e estresses de metal, reduzindo a produção de etileno (SUN et al., 2022).

Azospirillum brasilense não produz ACC deaminase e, portanto, não pode diminuir

níveis de etileno produzidos pelas plantas em resposta ao estresse e produção de AIA

26

bacteriana (HOLGUIN et al., 2001). No entanto, a substituição do promotor endógeno com a

Escherichia coli promotor lac, ou uma resistência a tetraciclina codificada por plasmídeo

promotor, resultou na ACC deaminase sendo expressa em A. brasilense (HOLGUIN et al.,

2003). Assim, tratamentos com A. brasilense produziram raízes mais longas no cravo (LI et

al. 2005). Da mesma forma, a inoculação com Pseudomonas sp. e produtores de ACC

deaminase causou germinação e crescimento precoce na cultura do milho (CATTELAN et al.

1999) e reduziu a incidência de doenças solos contendo fungos patogênicos como Fusarium

oxysporum, Sclerotium rolfsii e Rhizoctonia solani (HUSEN et al. 2011), além de aumentar a

tolerância a salinidade (YASMIN et al., 2020).

2.6 METODOLOGIAS PARA QUANTIFICAÇÃO DE GASES

A maior parte de trabalhos a respeito da emissão de gases na rizosfera do solo baseia-

se na atividade de respiração microbiana, ou seja, em avaliações da emissão de CO2 feitas por

captura em solução alcalina (GOMES et al., 2021). Outra metodologia é o uso de câmaras

abertas ou fechadas, de onde são retiradas amostras de gases que posteriormente são

analisadas em laboratório (COSTA et al., 2006). Porém, quantificações dessa natureza

geralmente são pontuais ao longo do ciclo de desenvolvimento das culturas agrícolas (QIAO

et al., 2009), e não permitem o completo entendimento da dinâmica gasosa e seus efeitos

sobre a qualidade do solo a médio ou longo prazo. Outro sistema desenvolvido é o de

detectores de infravermelho, porém, seu uso para outros gases, como CH4 e N2O, ainda não é

padronizado (COSTA et al., 2006).

Em relação à quantificação de outros gases, a metodologia mundialmente adotada é

de cromatografia gasosa (MONDINI et al., 2010). Entretanto, também é dependente de coleta

de amostras in loco e implica estrutura de equipamentos e reagentes, agregando um alto custo

às análises. Nesse sentido, não há nenhum sistema de quantificação de gases no solo

atualmente desenvolvido que permita um monitoramento contínuo e estime diferentes

elementos simultaneamente, sem limitações atreladas a coleta manual de amostras e dados ou

custos que inviabilizariam a execução de projetos.

O Arduíno é uma plataforma de prototipagem baseada em uma placa com

microcontrolador (MCU), uma estrutura de software para este MCU e um ambiente de

desenvolvimento integrado - IDE (BANZI et al., 2020). Desde sua introdução em 2003, a

27

plataforma Arduíno se tornou uma ferramenta muito popular para projetos de hobby com

microcontroladores. Pode ser encontrada em laboratórios de pesquisa como uma plataforma

acessível e fácil de usar para controlar vários aparelhos ou realizar experimentos em muitas

áreas (MCROBERTS, 2018).

Considerado de baixo custo, o Arduíno é muito utilizado no aprendizado de robótica

e em protótipos de experimentos científicos. Basicamente, ele é formado por uma placa

principal, o Arduíno propriamente dito, e vários sensores que podem ser acoplados à placa

principal. Todo o hardware (Arduíno e sensores) é programado através de um software da

própria fabricante e que pode ser instalado em qualquer computador pessoal (BANZI, 2011).

O sensor MQ-135 é o dispositivo principal do protótipo, ele é um tipo de sensor

químico sensível a compostos como NH3, NOx (óxido nítrico + óxido nitroso), álcool, benzol,

CO e CO2. Ele é fabricado pela Hanwei Electronics Group Corporation, fundada em 1998,

que é a maior fabricante de sensores e instrumentos de gás e a principal fornecedora de

soluções de IoT (Internet das Coisas) baseadas em sensores na China (HANWEI, 2021).

Este sensor é feito com um tubo de cerâmica de Óxido de alumínio (Al2O3), uma

camada sensível de Dióxido de estanho (SnO2), um eletrodo fixo e sistema de medição de

aquecimento na crosta feito de plástico e tecido de aço. O sensor possui pinos, dos quais 4 são

usados para recuperar os dados do sinal, e os demais são usados para fornecer correntes de

aquecimento (HAREVA et al., 2019).

O sensor funciona efetuando leituras nas mudanças no valor da resistência analógica

quando exposto ao gás. Este sensor é amplamente utilizado no mundo para marcadores de

perigo de poluição, pois é prático e não consome muita energia. O ajuste da sensibilidade do

sensor é determinado pelos diferentes valores de resistência do MQ-135 para várias

concentrações de gases. Portanto, ao usar este componente, o ajuste de sensibilidade se faz

necessário. O sensor fica conectado a uma placa programável, Arduíno Uno R3, que é

responsável pelo processamento dos dados do experimento.

A resistência do sensor de gás diminui conforme a concentração do gás poluente

aumenta. O valor da tensão é lido pelo Arduíno e é representado em uma escala adimensional

entre 0 e 1023, comumente conhecida como conversão analógica para digital (ADC).

Portanto, quanto maior a concentração de gases, menor será a resistência entre os pontos A e

B.

O desenvolvimento de uma indústria móvel madura e de um computador pessoal,

acompanhado de plataformas de sensores Arduíno, que podem ser conectadas ao sistema em

28

nuvem pela internet, deu origem à tecnologia IoT. Diante disso, como o sensor, juntamente

com o Arduíno e seus componentes, são adaptáveis a ambientes fora do laboratório, buscou-se

implementar uma ferramenta que fosse capaz de realizar leituras de concentração de gases em

condições de casa de vegetação.

29

3 MATERIAL E MÉTODOS

O experimento foi conduzido em condições de casa de vegetação na Universidade

Federal de Santa Catarina, no município de Curitibanos/SC (Latitude: 27° 16' 60'' Sul,

Longitude: 50° 35' 7'' Oeste) com duração entre agosto e dezembro de 2021, com parte da

coleta de dados automatizada. Este experimento foi estabelecido em um delineamento

inteiramente casualizado (DIC), com dois tratamentos e onze repetições.

O solo utilizado no experimento foi proveniente da Fazenda Agropecuária da

Universidade Federal de Santa Catarina. Foi realizada uma análise química e o mesmo foi

posteriormente peneirado.

Cada vaso utilizado no experimento possuía capacidade para 11 litros, recebendo

cada um deles o volume de 10 litros de solo (total de 0,40m3). Levando em consideração que

1 hectare, considerando-se a profundidade de 0-20 cm, possui 2000 m3 de solo e que o índice

SMP da análise foi de 4,9 chegou-se à necessidade de 10,7t ha-1 para a correção do solo e,

portanto, 2,14kg de calcário para os 40 vasos do experimento. Através da calagem buscou-se

a correção do pH do solo de 5,0 para 6,0, visando produtividade de 5t ha-1 para um solo nunca

antes cultivado.

O solo foi inserido em uma betoneira com capacidade de 150 L para a adubação e

calagem de forma homogênea e que atendesse à análise realizada anteriormente e às

especificações técnicas contidas no Manual de adubação e calagem para os estados do Rio

Grande do Sul e Santa Catarina (MANUAL, 2010).

Juntamente com a incorporação do calcário, foi realizada a adubação de base com K

e P nos vasos de todos os tratamentos. Foram utilizados e incorporados de forma homogênea

ao solo dois fertilizantes: KCl e Supertriplo. Com relação ao potássio, a recomendação de

adubação total para a cultura foi de 0,185 t ha-1, sendo parcelados na base e em cobertura. Já

em relação ao supertriplo, a recomendação calculada foi de 0,185 t ha-1.

Os fertilizantes potássicos e fosfatados foram homogeneizados no solo com auxílio

de betoneira. Após essa etapa, foi feito o acondicionamento do solo nos vasos (Figura 1A).

Em seguida, cada vaso foi saturado com água e aguardou-se um intervalo de 48 h. Cada vaso

foi então mantido fechado e impermeabilizado com auxílio de sacos plásticos na bancada da

casa de vegetação em condição de capacidade de campo. Aguardou-se um período de 60 dias

para que ocorresse a reação do solo com o calcário aplicado (Figura 1B).

30

Figura 1A - Aspectos dos vasos do experimento, contendo solo - Figura 1B - Vasos vedados com saco plástico para período de repouso por 60 dias.

Fonte: Autor (2021)

3.1 INOCULAÇÃO, COINOCULAÇÃO E SEMEADURA

A cultivar de soja utilizada foi a BMX Zeus, que foi adquirida na empresa Cultivar

distribuidora de insumos agrícolas de Curitibanos – SC. Inicialmente foi realizado o

tratamento químico das sementes com o produto Standak Top, na dose de 2 mL kg-1 de

semente.

As sementes dos tratamentos T1 receberam inoculação com bactérias fixadoras de

nitrogênio da espécie Bradyrhizobium japonicum e Bradyrhizobium diazoefficiens, na dose de

2 mL kg–1 (Figura 2), por meio do inoculante comercial líquido TotalNitro. As sementes dos

tratamentos T2 receberam também o tratamento de coinoculação, onde adicionou-se o

inoculante utilizado no T1 em associação com um segundo inoculante comercial, Biofree. Ele

é composto pelas espécies Azospirillum brasilense e Pseudomonas fluorescens, e foi utilizado

na dose de 3 mL kg-1 de sementes, conforme recomendação do fabricante.

1A 1B

31

Figura 2 - Aplicação de inoculante sobre as sementes.

Fonte: Autor (2021)

A semeadura ocorreu no dia 20/08/2021. Em cada vaso, foram semeadas 5 sementes

(Figura 3B) a 4 cm de profundidade (Figura 3A). Em seguida, cada vaso foi irrigado com 500

mL de água. A água utilizada no experimento provém de um poço artesiano localizado na

própria área da universidade.

Figura 3A - Detalhe de abertura do solo para inserir a semente - Figura 3B - Disposição das sementes em torno da estrutura que comporta os sensores, dentro de cano plástico.

Fonte: Autor (2021)

3A 3B

32

3.2 ESTABELECIMENTO DO SISTEMA DE CAPTAÇÃO DE LEITURA DE GASES

O protótipo de Arduíno desenvolvido no presente projeto é uma metodologia inédita

para mensuração de gases no solo, e supera todas as limitações práticas apresentadas por

outros sistemas desenvolvidos até o momento.

O sensor ficou conectado a uma placa programável Arduíno Uno R3, que foi

responsável pela medição dos níveis de CO2, C2H4, NH3 e NOx, coletados no experimento.

Os dados coletados pelo sensor (valor de R) foram correlacionados com a resistência

inicial (R0) e, diante disso, foi possível, através de uma equação exponencial e da curva

disponibilizada pelo fabricante (Figura 4), o valor correspondente à concentração do gás no

atual momento. É possível observar pelo gráfico 9 que existe uma correlação negativa, ou

seja, quanto maior a resistência do sensor, menores são as concentrações dos gases.

Figura 4 - Curva da concentração de gases, na escala log, de acordo com o fabricante do sensor.

Fonte: Hanwei Electronics Group Corporation (2021)

3.3 OPERAÇÃO DO DISPOSITIVO

O sistema geral de captação de dados é um protótipo de Arduíno (Figura 5). Ele

consiste em uma matriz composta por um microcontrolador Arduíno Uno (Figura 6A) e um

33

sensor MQ-135 (Figura 6B), um módulo gravador de dados de cartão SD e um software

desenvolvido para captura e gravação no cartão SD.

Figura 5 - Protótipo de Arduíno, que consiste em um esquema e sistema de captação de concentração de gases.

Fonte: Autor (2021)

Figura 6A - Arduíno - Figura 6B: Sensor MQ-135.

Fonte: Autor (2021)

Antes de iniciar as medições, os sensores foram pré-aquecidos por 48 h e calibrados

conforme recomendação do próprio fabricante.

6B 6A

34

Esse sensor foi colocado em um cano de PVC-V 6,3” com 15 cm de comprimento, em

posição vertical e mantido com 12,5 cm abaixo do solo e 2,5 cm acima da linha do solo

(Figura 7A). Ambas aberturas, superior e inferior do PVC, foram revestidas com filme

plástico de parafina para impedir a entrada de água, porém, permitindo trocas gasosas (Figura

7B). A placa principal do Arduíno foi revestida evitando, desta forma, a umidade (Figura 8A).

A Figura 7A mostra o sensor já instalado na região próxima à rizosfera das plantas de soja.

Figura 7A - Sensor dentro do tubo subterrâneo - Figura 7B - Sensor isolado com parafilme.

Fonte: Autor (2021)

Figura 8A - Arduíno protegido por garrafas plásticas.

Fonte: Autor (2021)

A leitura dos dados ocorreu entre 27/08/2021 e 21/12/2021. Seguindo

recomendações do fabricante, nas primeiras 48 horas de operação do dispositivo, as leituras

8A

7A 7B

36

período de cinco dias. Após secagem, o material foi pesado novamente para quantificação de

massa de nódulos, raízes e parte aérea seca.

3.5 COLETA DE DADOS EM MATURAÇÃO PLENA

No dia 21/12/2021, 119 dias após emergência, quando as plantas se encontravam em

estádio de maturação plena (R8), foram coletados os dados finais dos gases CO2, C2H4, NH3 e

NOx que estavam sendo armazenados nos cartões SD. Após estas coletas, todo o Arduíno foi

desligado e as plantas não foram mais irrigadas.

Primeiramente, foram coletados os dados da altura de inserção da primeira vagem

das plantas. Em seguida, foi realizada a separação da parte aérea da radicular, cortando em

nível do solo. As raízes foram lavadas e, para secagem, permaneceram 5 dias na estufa a

60ºC. Decorrido esse período foram retiradas e pesadas (Figura 10) em uma balança analítica

para a obtenção da massa de raízes secas.

Procedeu-se à contagem manual do número de vagens por planta e, posteriormente,

as vagens foram abertas para contagem do número total de grãos por planta. O número médio

de grãos por vagem foi estimado com base na relação entre o número total de grãos por planta

dividido pelo número de vagens.

Os grãos de cada planta foram posteriormente acondicionados separadamente em

sacos de papel pardo e levada à estufa de circulação forçada com temperatura média de 60ºC

por um período de cinco dias. Após 5 dias na estufa, os grãos foram retirados da estufa e

pesados em uma balança analítica para a obtenção da massa de grãos por planta. Para a

obtenção da massa de mil grãos foi utilizada uma regra de três simples, de acordo com o

número de grãos por planta e a massa total dos grãos da planta.

Para o cálculo da produtividade foram levados em consideração 289 mil plantas/ha

(13 plantas por metro de linha e espaçamento entre linhas de 0,45cm), com correção para 13%

de umidade dos grãos.

37

Figura 10 - Raízes sendo submetidas à pesagem.

Fonte: Autor (2021)

3.6 ANÁLISE DE DADOS

Os dados obtidos foram submetidos ao teste de normalidade e, posteriormente, foi

realizada a análise de variância. Quando detectadas diferenças significativas, as médias foram

comparadas pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade utilizando o pacote do R: GExpDes

(KORMANN et al., 2019).

Para a análise de correlação das variáveis contínuas foi realizado o teste de

correlação de Pearson, utilizando o software Statistica (2022), versão 13.5.0.17 da TIBCO

Software Inc. O mesmo programa foi adotado para a geração dos gráficos de médias

marginais (com intervalo de confiança a 95%) e os gráficos 3D de superfície.

38

4 RESULTADOS

4.1 CRIAÇÃO DO PROTÓTIPO E PROGRAMAÇÃO DO ARDUÍNO

O protótipo atendeu às expectativas esperadas com relação a medições de

concentração de gases em tempo real. Durante as fases iniciais de teste de software, e de

calibração dos sensores, foram realizadas alterações no código de programação e que, desta

forma, atenderam aos objetivos do trabalho. Dentre as alterações realizadas, podem-se citar a

alteração das gravações de leituras dos sensores, que passaram a ser gravadas de 5s para 1h e

a programação para que cada Arduíno trabalhasse com dois ou três sensores simultaneamente.

4.2 DADOS DE GERMINAÇÃO DA SOJA

A tabela 1 apresenta a quantidade de vasos por tratamento que alcançaram o estádio

de Emergência.

Tabela 1- Quantidade de vasos por tratamento que alcançaram o estádio VE em dias após o

plantio de plantas de soja (Glycine max). Tratamento 4 dias 7 dias 11 dias 18 dias

T1 6 9 11 11 T2 10 11 11 11

T1: Inoculação com Bradyrhizobium japonicum e Bradyrhizobium diazoefficiens.

T2: Inoculação + coinoculação com Azospirillum brasilense e Pseudomonas fluorescens.

4.3 ALTURA E FENOLOGIA ENTRE 3 E 35DAE

A tabela 2 apresenta os valores médios da altura (cm), demonstrando desta forma a

evolução cada tratamento em dias após a emergência.

Tabela 2 - Valores médios da altura (cm) de plantas de soja (Glycine max) em dias após

emergência. Tratamento 3 DAE 7 DAE 14 DAE 21 DAE 28 DAE 35DAE

T1 3,54* 6,95* 14,96* 19,40* 27,84* 36,0* T2 3,71 6,31 14,88 19,65 27,42 37,0

CV (%) 41,94 27,44 8,47 10,20 8,85 10,07 Valor-p 0,77 0,38 0,87 0,74 0,66 0,49

*: Médias não diferem estatisticamente entre si. T1: Inoculação com Bradyrhizobium japonicum e Bradyrhizobium diazoefficiens.


39

4.4 EMISSÃO DE GASES ENTRE 7 E 35DAE

O gráfico 1 apresenta a evolução da concentração média entre os tratamentos de CO2

entre 7 e 35 DAE. Os resultados apresentam uma concentração menor de CO2 nas primeiras

cinco partes do período analisado em T1 na comparação com T2. A partir dos 32 DAE,

aproximadamente, não é possível indicar diferença significativa entre ambos os tratamentos.

Gráfico 1 – Médias marginais da evolução da concentração de CO2 entre 7 e 35 DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

No gráfico 2 é demonstrada a evolução da concentração média entre os tratamentos

de C2H4 entre 7 e 35 DAE. Os resultados apresentam uma evolução na concentração de C2H4

em ambos os tratamentos logo no início do período analisado (até 11 DAE), seguido de uma

menor evolução na sua concentração até 35 DAE. Da mesma forma que em CO2, na última

40

parte do período analisado não é possível indicar diferença significativa entre ambos os

tratamentos.

Gráfico 2 - Médias marginais da evolução da concentração de C2H4 entre 7 e 35DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

No gráfico 3 apresenta-se a evolução da concentração média entre os tratamentos de

NH3 entre 7 e 35 DAE. Os resultados apresentam uma visível evolução na concentração de

NH3 no T2, principalmente a partir de 21 DAE.

41

Gráfico 3 - Médias marginais da evolução da concentração de NH3 entre 7 e 35DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

A evolução da concentração média NOx entre 7 e 35 DAE é demonstrada no Gráfico

4. Observou-se uma tendência de queda ao longo do período e, na maior parte do tempo, os

valores de NOx foram menores no tratamento de coinoculação.

42

Gráfico 4 - Médias marginais da evolução da concentração de NOX entre 7 e 35 DAE com

intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

A tabela 3 apresenta os Coeficientes de Correlação de Pearson (r) entre estádio,

altura e a concentração de gases analisados aos 35 DAE. A análise de CCP mostra uma

correlação positiva significativa (p <0,05) entre altura e NH3, CO2.

Tabela 3 - Coeficientes de correlação de Pearson (r) entre estádio vegetativo, altura e a média

de concentração de gases analisados em plantas de soja (Glycine max) aos 35 dias após emergência.

Variável Estádio

Altura

NH3

CO2

C2H4

NOx

Estádio

1,000 0,256 0,257 0,363 0,036 -0,210

Altura

1,000 0,401* 0,519* 0,339 -0,299

NH3

1,000 0,707* 0,231 -0,486*

CO2

1,000 0,523* -0,462*

C2H4

1,000 -0,003

NOx

1,000 Correlação linear positiva quando valores de r ficam próximos a 1 (azul na tabela) enquanto que quando o coeficiente r se aproxima de -1 (vermelho na tabela) existe a correlação negativa ou inversa, por outro lado valores de r próximos a 0 indicam que não há relação entre as duas variáveis. * = valores de correlação que

apresentam P-valor com coeficiente significativo a 5%.

43

4.5 NODULAÇÃO E CRESCIMENTO VEGETATIVO AOS 35DAE

A tabela 4 apresenta os valores médios da massa de raízes frescas (g), massa de

raízes secas (g), massa de parte aérea fresca (g) e massa de parte aérea seca (g) aos 35 DAE.

Não houve diferença na massa da parte aérea fresca entre T1 e T2. Da mesma forma, não

houve diferença em relação a massa de raízes frescas, massa parte aérea seca e massa de

raízes secas.

Tabela 4 - Valores médios da massa de raízes frescas (g), massa de raízes secas (g), massa de parte aérea fresca (g) e massa de parte aérea seca (g) de plantas de soja (Glycine max) 35 dias

após emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%) Tratamento Massa de raízes

frescas Massa de raízes

secas Massa de parte

aérea fresca Massa de parte

aérea seca T1 13,15* 1,65* 18,41* 3,37* T2 12,07 1,51 17,53 3,20

CV (%) 23,10 21,66 25,21 24,9 Valor-p 0,53 0,50 0,74 0,72



Já na tabela 5 exibem-se os valores médios de número total de nódulos, número de

nódulos > 2mm, número de nódulos viáveis e a massa de nódulos frescos (g) aos 35 DAE.

Não houve diferença em nenhuma das características avaliadas.

Tabela 5 - Valores médios de número total de nódulos, número de nódulos > 2mm, número de

nódulos viáveis e a massa de nódulos frescos (g) de plantas de soja (Glycine max) 35 dias após emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%)

Tratamento Número total de

nódulos Número de

nódulos > 2mm

Número de nódulos viáveis

Massa de nódulos frescos

T1 38,00* 17,50* 16,16* 0,13* T2 38,50 11,83 10,33 0,13

CV (%) 33,6 36,74 34,27 39,19 Valor-p 0,94 0,09 0,05 0,95



44

4.6 CORRELAÇÕES ENTRE VARIÁVEIS EXPERIMENTAIS AOS 35DAE

Na tabela 6 apresentam-se os Coeficientes de correlação de Pearson (r) entre

variáveis experimentais analisados aos 35 DAE. Houve uma correlação positiva significativa

(p <0,05) entre número de nódulos >2mm e número de nódulos ativos. Podem-se também

destacar relações entre massa da parte aérea fresca e nódulos frescos, massa da parte aérea

fresca e NH3 e CO2, bem como massa de parte aérea seca e C2H4 e CO2.

45

Tabela 6 - Coeficientes de correlação de Pearson (r) entre variáveis experimentais analisadas em plantas de soja (Glycine max) em 35 dias após emergência e médias de concentração de gases.

Variável Número total de nódulos

Número de nódulos

> 2mm

Número de nódulos

viáveis

Massa de nódulos

frescos (g)

Massa da parte aérea fresca (g)

Massa de raízes

frescas (g)

Massa de nódulos secos (g)

Massa parte aérea

seca (g)

Massa de raízes secas

(g)

NH3

CO2

C2H4

NOx

Número total de nódulos

1,000 0,670* 0,635* 0,467 0,456 0,398 0,494 0,535 0,579* 0,544 0,236 0,163 -0,227

Número de nódulos > 2mm

1,000 0,941* 0,495 0,420 0,289 0,684 0,459 0,355 0,397 0,053 0,160 -0,368

Número de nódulos viáveis

1,000 0,532* 0,517 0,392 0,730* 0,538 0,499 0,437 0,080 0,088 -0,481

Massa de nódulos frescos

(g)

1,000 0,859* 0,735* 0,763* 0,865* 0,482 0,864* 0,713* 0,620* -0,009

Massa da parte aérea fresca (g)

1,000 0,917* 0,724* 0,990* 0,780* 0,916* 0,774* 0,656* -0,137

Massa de raízes frescas (g)

1,000 0,545 0,921* 0,829* 0,757* 0,668* 0,531 -0,211

Massa de nódulos secos (g)

1,000 0,764* 0,489 0,649* 0,549 0,387 -0,369

Massa parte aérea seca (g)

1,000 0,796* 0,908* 0,784* 0,652* -0,118

Massa de raízes secas (g)

1,000 0,680* 0,444 0,250 -0,109

NH3

1,000 0,789* 0,693* -0,188

CO2

1,000 0,870* -0,226

C2H4

1,000 -0,250 Correlação linear positiva quando valores de r ficam próximos a 1 (azul na tabela) enquanto que quando o coeficiente r se aproxima de -1 (vermelho na tabela) existe a

correlação negativa ou inversa, por outro lado valores de r próximos a 0 indicam que não há relação entre as duas variáveis. * = valores de correlação que apresentam P-valor com coeficiente significativo a 5%.

46

4.7 ANÁLISES EM MATURAÇĀO PLENA

Apresenta-se na tabela 7 os valores médios da altura de inserção da primeira vagem

(cm), vagens por planta, grãos por planta e grãos por vagens aos 116 DAE. Não houve

diferença na altura de inserção da primeira vagem entre T1 e T2. Da mesma forma, não houve

diferença em relação ao número de vagens por planta, grãos por planta e grãos por vagens.

Tabela 7 - Valores médios de inserção da primeira vagem (cm), vagens por planta, grãos por planta e grãos por vagens de soja (Glycine max) 116 dias após emergência e seus respectivos

coeficientes de variação (CV%)

Tratamento Altura de inserção da primeira vagem

Vagens por planta

Grãos por planta Grãos por vagens

T1 5,5 * 37,8 * 93,0 * 2,46 * T2 5,0 35,0 86,2 2,4

CV (%) 35,32 12,16 7,72 6,81 Valor-p 0,68 0,34 0,15 0,78



A tabela 8 apresenta os valores médios de massa de grãos por planta (g), massa de

mil grãos (g), produtividade de grãos (kg ha-1) e massa de raízes secas (g) aos 116 DAE. Não

houve diferença significativa entre nenhuma variável estudada.

Tabela 8 - Valores médios de massa de grãos por planta (g), massa de mil grãos (g),

produtividade de grãos (kg ha-1) e massa de raízes secas (g) (Glycine max) 116 dias após emergência e seus respectivos coeficientes de variação (CV%)

Tratamento Massa de grãos por planta (g)

Massa de mil grãos (g)

Produtividade de grãos (kg ha-1)


T1 25,2 * 268,0 * 8138,1 * 5,2 * T2 23,2 269,4 7601,9 4,3

CV (%) 13,57 16,77 9,93 21,91 Valor-p 0,23 0,84 0,41 0,12



47

4.8 EVOLUÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE GASES E SUA CORRELAÇÃO COM

DADOS DE MATURAÇĀO PLENA

No gráfico 5 apresenta-se a variação na concentração de CO2 durante todo o ciclo da

soja. Em grande parte do período analisado, a concentração de CO2 no tratamento T1 foi

inferior a T2, porém, nos três períodos finais analisados, essa diferença não pode ser

considerada significativa. Portanto, maiores valores de CO2, relacionados à maior atividade

microbiológica, foram identificados com a coinoculação na maior parte do experimento. As

maiores concentrações do referido gás foram captadas entre 40 e 71 DAE, durante a fase de

enchimento de grãos.

Gráfico 5 - Médias marginais da evolução da concentração de CO2 entre 7 e 116 DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

No gráfico 6 exibe-se a variação na concentração de C2H4 durante todo o ciclo da

soja. A concentração de etileno aumentou progressivamente até os primeiros 30 dias,

48

aproximadamente, período que coincidiu com o início do florescimento das plantas. A partir

dessa data, observou-se uma diminuição sucessiva que continuou até os 90 DAE. Em seguida,

houve uma leve alta na concentração do referido gás em todos os tratamentos, período em que

as plantas se encontram no estádio de maturação plena.

Gráfico 6 - Médias marginais da evolução da concentração de C2H4 entre 7 e 116 DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

O gráfico 7 apresenta-se a variação na concentração de NH3 ao longo do estudo.

Houve uma elevação na concentração de NH3 em todos os tratamentos até aproximadamente

50 DAE, seguidos de uma queda gradual em sua concentração até o final do período

analisado.

49

Gráfico 7 - Médias marginais da evolução da concentração de NH3 entre 7 e 116 DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

Por fim, no gráfico 8 demonstra-se a variação na concentração de NOx. Desde o

início do experimento houve uma queda gradativa na concentração dos referidos gases, até o

final do ciclo. Com exceção de alguns períodos finais analisados, o T2 foi o tratamento com

menores concentrações de NOx.

50

Gráfico 8 - Médias marginais da evolução da concentração de NOx entre 7 e 116 DAE com intervalo de confiança a 95%.

Fonte: Autor (2021)

Na tabela 9 são apresentados os coeficientes de Correlação de Pearson (r) entre

variáveis experimentais analisados após 116 DAE.

Das múltiplas variáveis analisadas na análise de CCP observa-se uma correlação

positiva significativa (p <0,05) ou negativa significativa (p <0,05) entre várias variáveis

analisadas. A correlação foi positiva e significativa (p <0,05) entre número médio de grãos

por vagem e NH3, número médio de grãos por vagem e NOx, massa de raízes secas e NOX..

.

51

Tabela 9 - Coeficientes de Correlação de Pearson (r) entre variáveis experimentais analisadas em plantas de soja (Glycine max) após 116 dias após emergência e médias de concentração de gases.

Variável

Altura inserção da

primeira vagem (cm)

Número de vagens

Número de grãos

Número médio de grãos por

vagem

Massa de grãos por planta (g)

Massa mil grãos (g)

Produtividade de grãos (kg ha-1)

Massa de raízes

secas (g)

NH3

CO2

C2H4

NOx

Altura inserção da primeira vagem

(cm)

1,000 -0,475 -0,329* 0,488* -0,305* -0,129 -0,305* 0,252* 0,023* -0,286* -0,573* 0,155*

Número de vagens

1,000 0,912* -0,830* 0,901* 0,438 0,901* 0,144* -0,529* -0,326* -0,015* 0,324*

Número de grãos

1,000 -0,539* 0,933* 0,328 0,933* 0,162* -0,461* -0,504* -0,065* 0,474*

Número médio de grãos por vagem

1,000 -0,625* -0,516 -0,625* -0,027* 0,434* 0,048* -0,061* -0,088*

Massa de grãos por planta (g)

1,000 0,645 1,000* -0,053* -0,435* -0,376* -0,050* 0,334*

Massa mil grãos (g)

1,000 0,645 -0,501 -0,150 0,080 0,033 -0,115

Produtividade de grãos (Kg ha-1)

1,000 -0,053* -0,435* -0,376* -0,050* 0,334*


1,000 -0,411* -0,529* -0,417* 0,520*

NH3

1,000 0,289* 0,358* -0,112*

CO2

1,000 0,092* -0,694*

C2H4

1,000 -0,442* Correlação linear positiva quando valores de r ficam próximos a 1 (azul na tabela) enquanto que quando o coeficiente r se aproxima de -1 (vermelho na tabela) existe a

correlação negativa ou inversa, por outro lado valores de r próximos a 0 indicam que não há relação entre as duas variáveis. * = valores de correlação que apresentam P-valor com coeficiente significativo a 5%.

52

No gráfico 9 temos a correlação superfície entre média de NH3, altura de inserção da

primeira vagem (cm) e número de grãos onde é possível observar que plantas com menores

concentrações de NH3 e maiores alturas de inserção da primeira vagem (cm) foram as que

apresentaram os menores números de grãos por planta.

Gráfico 9 – Correlação 3D de superfície entre média de NH3, altura de inserção da primeira

vagem (cm) e número de grãos aos 116 dias após emergência.

Fonte: Autor (2021)

53

5 DISCUSSĀO

O presente estudo representa um avanço singular e de extrema aplicabilidade para

avanços da interface entre tecnologia de informação, microbiologia agrícola e produção de

soja. A metodologia desenvolvida permitiu um entendimento completo e contínuo da

dinâmica de gases ao longo do ciclo da cultura da soja, o que até o presente momento não foi

reportado em nenhum trabalho literário em nível nacional ou internacional.

Até o momento não existem na literatura referências sobre o desenvolvimento de um

protótipo em Arduíno semelhante a este. Os projetos mais próximos são de Araujo et al.

(2019), com a quantificação de CO2 na palhada de soja e os trabalhos realizados na Indonésia.

Um exemplo é o trabalho de Muhammad (2021), realizado com um fotobiorreator de

microalgas, em laboratório, medindo a concentração de CO2 em tempo real. Porém, nenhum

desses sistemas foi desenvolvido para monitoramento em sistemas edáficos, o que é algo

inédito em nível mundial. Além disso, outro grande diferencial do protótipo aqui apresentado

é a possibilidade e facilidade de adaptação aos mais diversos ambientes. Com pequenas

adaptações na sua estrutura de proteção, fica possível sua utilização em ambientes controlados

ou em condições a campo. É possível, por exemplo, a sua integração com pequenos painéis

solares acoplados a baterias seladas de longa duração. Diante disso, é possível sua utilização

em lugares remotos e sem o seu constante monitoramento.

Resultados semelhantes com a programação do Arduino e o sensor MQ-135 foram

alcançados por Karar et al. (2020), com um sistema de monitoramento de ar, integrado ao

Android, na Universidade de Cornell. O objetivo principal desse experimento foi de se criar

um sensor de alerta, para elevadas concentrações de gases, em tempo real e via aplicativo de

celular, que levariam risco à saúde humana. Karar e colaboradores desenvolveram um sistema

de classificação do ar de acordo com a concentração de gases. Porém, a concentração dos

gases de forma individual, diferentemente do trabalho aqui desenvolvido, não foi realizada.

Os dados de desenvolvimento da soja coletados até os 35 DAE, em sua maioria, não

refletiram efeitos positivos da coinoculação em comparação com a inoculação. Segundo

Mendes et al. (2010), as bactérias promotoras de crescimento possuem a capacidade de

aumento no número de pelos radiculares em plântulas de soja. Porém, em relação à

germinação, raros são os trabalhos relatados na literatura, semelhantes ao trabalho aqui

apresentado, que comparem a germinação de sementes de soja coinoculadas com a

inoculação. Em estudos realizados por Ferlini (2006) houve aumento na velocidade de

54

emergência nas plantas tratadas com Azospirillum. Segundo o mesmo autor, a velocidade de

emergência nas plantas coinoculadas foi maior, pois elas emergiram entre 1 ou 2 dias antes, o

que significa uma diferença entre 25% e 40% maior que o controle. No trabalho aqui

apresentado, 90,90% dos vasos de T1 apresentaram plantas em VE em apenas 4 dias após o

plantio, enquanto que em T1 esse valor foi de 54,54%. Da mesma forma, a inoculação com

Pseudomonas sp. ocasionou 100% de germinação na cultura do milho após 7 dias de plantio,

em experimento de testes de germinação conduzido por de Cattelan et al. (1999). Essa

germinação mais acelerada pode favorecer algumas situações de atraso de plantio ou janela de

plantio curto, e representa um aspecto vantajoso, já que quanto mais cedo germinar, menos

suscetível são as plantas ao ataque de patógenos do solo.

Já a nodulação das plantas é um aspecto de grande importância para as plantas, pois

indica a presença das bactérias responsáveis pela fixação biológica de nitrogênio, que

suportará o desenvolvimento da cultura (HUNGRIA et al., 2020). Durante a fase de floração

da cultura da soja, observou-se a presença de 15 a 30 nódulos por planta, ou 100 e 200 mg de

nódulos secos por planta, indicando uma boa nodulação em T1 e T2. Segundo Ferlini (2006),

Azospirillum brasilense tem a capacidade de produzir fitohormonios (auxinas, giberelinas,

citocininas e etileno) que podem contribuir para um maior desenvolvimento do sistema

radicular e maior produção de nódulos. Estes hormônios atuam nas células das raízes,

promovendo divisões celulares, com afrouxamento das paredes celulares e,

consequentemente, maior crescimento de tecidos. Segundo Pommorsky (2015), a combinação

de microrganismos pode aumentar em 84% o número de nódulos, quando comparado ao

tratamento que utiliza somente bactérias simbiontes de soja. Outros trabalhos, como o de

Guimarães et al. (2021), analisaram tratamentos contendo diferentes doses de Pseudomonas

fluorescens em conjunto à inoculação. O tratamento com 50% de adubação fosfatada e

coinoculação com P. fluorescens resultou em maior número de nódulos por planta (32,06) e

massa seca de nódulos (459,62 mg). Assim, esperava-se maior número e massa de nódulos no

tratamento de coinoculação, porém, essa observação não foi confirmada. O mesmo já foi

registrado por outros autores, como Magro et al (2016), que avaliaram a coinoculacao com B.

japonicum e A. brasilense e outro tratamento com B. japonicum, A. brasilense, P. fluorescens

e R. tropici. A nodulação não foi diferente entre os tratamentos, apresentando uma média

geral de 35 nódulos por planta. Da mesma forma, não houve diferenças em função da

55

coinoculação com B. japonicum e A. brasilense, no ensaio conduzido na Lapa/PR por

Pacentchuk et al. (2020).

Tanto a altura como a parte aérea das plantas estão diretamente relacionadas com

produção fotossintética pois, plantas mais bem desenvolvidas apresentam maior área foliar e

consequentemente, maior potencial de fotossíntese pela planta. Desta forma, há maior

produção de fotoassimilados, maior potencial produtivo e maior incorporação de CO2 durante

a fotossíntese, o que contribui para remoção de CO2 atmosférico e redução do efeito estufa.

Normalmente, na literatura são encontrados diversos trabalhos relatando o potencial da

coinoculação com A. brasilense e P. fluorescens como estimulantes de crescimento de parte

aérea. A aplicação de A. brasilense, segundo Araújo (2019), também promove maior

capacidade de translocação de fotoassimilados, impulsionando o desenvolvimento das plantas.

Por outro lado, bactérias do gênero Pseudomonas também contribuem para a promoção do

crescimento das plantas (HUNGRIA et al., 2021). Entretanto, apesar da coinoculação, não

houve efeito dos tratamentos sobre altura ou parte aérea. Resultados semelhantes foram

relatados por Braccini et al. (2016) e Finoto et al. (2017) ao avaliarem a coinoculação de

Bradyrhizobium japonicum e Azospirillum brasilense na soja.

A exemplo das variáveis de início de ciclo, as relacionadas à produção e à

produtividade também não refletiram em efeitos positivos da coinoculação. A altura de

inserção da primeira vagem é uma variável importante quando da colheita da soja. Segundo

Lima et al. (2009), a baixa altura de inserção das primeiras vagens afeta negativamente a

produtividade e aumenta as perdas de produção na cultura devido à colheita mecanizada. Da

mesma forma, Viera et al. (2021) citam que a altura de inserção das primeiras vagens esta

positivamente correlacionada com a altura de plantas e, como a soja e uma planta na qual a

colheita e realizada principalmente de forma mecanizada, estas características são necessárias

para se reduzir as perdas no processo. Ela varia conforme a cultivar, população de plantas e

seu padrão de crescimento, determinado ou indeterminado. Normalmente, para a BMX Zeus a

altura de inserção da primeira vagem fica próximo a 13 cm. Porém, no experimento aqui

apresentado os resultados foram bem inferiores a isso, próximos a 5,25 cm e sem diferença

entre os tratamentos. Resultados semelhantes foram relatados por Libório (2019), que não

encontrou diferença nesta variável quando as sementes foram coinoculadas com Azospirillum,

porém a altura de inserção observada foi superior a 10 cm. Da mesma forma, os valores

obtidos são semelhantes aos encontrados por Junior et al. (2020), mas abaixo das médias

56

encontradas para esta cultivar, ou seja, inferior a 12 cm, valores estes mínimos para se evitar

perdas durante a colheita da soja.

A quantidade de grãos por vagem e por planta é uma variável que está diretamente

relacionada com a produtividade. Sua variabilidade está relacionada com disponibilidade de

fotoassimilados a partir do florescimento. Assim, o período crítico para a determinação do

número de grãos é relacionado com o período reprodutivo da soja (SILVA, 2020). Outros

autores como Padilha et al. (2019) relatam aproximadamente 50 vagens por planta para a

BMX Zeus. Porém, no presente experimento, a média foi de 36 vagens e sem diferença entre

os tratamentos. Resultados semelhantes avaliando a coinoculação com Azospirillum e

Pseudomonas também foram relatados por Oliveira et al. (2020).

Cabe ressaltar que o resultado não significativo dos tratamentos com relação à

quantidade de grãos por vagem e altura de inserção da primeira vagem podem estar ligadas ao

fato de serem características genéticas da planta e não responderem a fatores externos de

modo a alterar o fenótipo vegetal.

A produtividade da soja é a variável que vai determinar a eficiência agronômica,

gerando ganho para o produtor. Segundo Santos et al. (2018), os fatores de produção que

afetam a produtividade da soja são genéticos, que englobam as características da soja, sua

adaptação ao ambiente e sua resistência a herbicidas, pragas e doenças; e os ambientais, que

englobam os fatores climáticos e edáficos além, da simbiose com microorganismos. Outros

autores, como Guimarães et al. (2021), relatam resultados de produtividade próximos a 4.500

kg ha-1, obtidos com a inoculação e P. fluorescens. Outros autores observaram que a

inoculação associada a A. brasilense gerou como resultados 4.700 kg ha-1 (SANTOS et al.,

2018). Da mesma forma, Hungria et al (2015) relataram ganhos na produtividade de mais de

150 kg ha-1 com a coinoculação com Bradyrhizobium e Azospirillum na comparação com a

inoculação. Resultados semelhantes foram relatados por Santos et al. (2018), que não

encontraram diferenças usando P. fluorescens ou A. brasilense. Da mesma forma, Nogueira et

al (2018), também não encontraram diferenças na produtividade estudando inoculação +

coinoculação com A. brasilense.

A falta de diferença estatística pode estar relacionada à limitação de crescimento nos

vasos, já que, visivelmente as raízes encontraram limitação de espaço para seu

desenvolvimento, o que, pode ter também influenciado nas demais variáveis analisadas.

57

Diversos são os fatores que podem ter influenciado na falta de resposta da maioria

das variáveis em relação à coinoculação com A. brasilense e P. fluorescens. Dentre eles,

pode-se pensar no efeito das bactérias nativas, presentes no solo utilizado. Cavalcante et al.

(2017) em seu experimento, relataram que a aplicação de inoculante com Bradyrhizobium sp.

nas sementes de feijão-caupi tem eficiência reduzida devido à competição com as bactérias

nativas do solo. Da mesma forma, no experimento de Moraes et al. (2017) não houve

respostas significativas com a inoculação de Azospirillum brasilense no milho e sugere a

possibilidade de competição com microrganismos nativos do solo.

Outra possibilidade é a homogeneidade do ambiente, que é bem diferente do

ambiente a campo, e pode não ser o mais adequado para o ótimo desenvolvimento e expressão

dos benefícios por parte das bactérias, já que estas normalmente têm seus efeitos

maximizados em condições de estresse para as plantas. Segundo da Silveira et al. (2007), a

alteração variação drástica em fatores abióticos pode interferir favorável ou

desfavoravelmente no desempenho de bactérias promotoras de crescimento de plantas. O

mesmo já foi relatado, inclusive, para espécies arbóreas. Shishido et al. (1998), por exemplo,

observaram que processos de armazenamento e congelamento de solos alteraram as respostas

de abeto à inoculação de Pseudomonas spp. e Bacillus spp, e concluíram que as mudanças

induzidas pelo armazenamento na composição das comunidades microbianas do solo

contribuem para a variabilidade na eficácia das bactérias promotoras de crescimento de

plantas, porém, essa contribuição foi positiva ou negativa conforme o tempo de

armazenamento e a região de origem do solo.

Ao contrário da maioria das características relacionadas à soja, as concentrações de

gases refletiram diferenças proporcionadas pela coinoculação. De modo abrangente, a

oscilação nas concentrações de CO2, C2H4, e NH3 podem ser explicadas pela atividade

microbiológica no solo e das raízes das plantas no solo. Segundo Araújo (2019), o processo de

emissão de gases e a qualidade do solo estão associados a atividade microbiana, respiração

das raízes, decomposição dos resíduos vegetais, oxidação da matéria orgânica, o que é

aumentado com maior diversidade microbiana, que nesse estudo é representada pelo

tratamento de coinoculação.

A oscilação na concentração de CO2 no solo, está particularmente relacionada com a

respiração das raízes e microrganismos heterotróficos (GIOVANETT et al., 2019). A

comunidade de bactérias e fungos do solo exerce intensa atividade de decomposição, e com

isso os compostos orgânicos são oxidados e ocorre emissão de CO2 e CH4 para a fase gasosa

58

(COLE et al., 2021). Assim, maiores níveis desses gases estão também intimamente

associados a solos com alta taxa de respiração, atividade e diversidade microbiana

(FRANCHINI et al., 2007; BARGETT et al., 2008), o que no presente trabalho foi

confirmado em relação à coinoculação. A correlação positiva entre fluxo de CO2 no solo e

biomassa de raiz foi relatada por Meng et al. (2018), suportando o efeito relacionado ao

sequestro de C nos tecidos vegetais. Porém, estudos específicos com relação à evolução na

concentração de CO2 nas regiões próximas às raízes das plantas de soja são escassos e não

foram localizados estudos que contemplam o ciclo completo da cultura.

No presente estudo, a concentração de CO2 foi maior em quase todo o período

analisado em T2, na comparação com T1. De modo geral houve uma elevação na

concentração do referido gás até o estádio de florescimento das plantas, seguido de uma queda

em ambos os tratamentos. A maior concentração de CO2 pode demonstrar maior atividade

microbiana no solo. Populações microbianas maiores indicam incremento de biomassa

microbiana e, consequentemente, maior imobilização do carbono, o que é importante do ponto

de vista de sequestro desse elemento químico. Segundo Pulrolnik (2009), a biomassa

microbiana corresponde entre 2% a 3% do carbono orgânico total presente no solo.

Com maior presença de microrganismos associados à promoção de crescimento de

plantas ocorre maiores liberações de exsudatos, substâncias produzidas pelas plantas e

liberadas na rizosfera (MONTEIRO et al., 2012) e, consequentemente, maior atividade

fotossintética pelo maior desenvolvimento da planta (DIAS, 2018). Com maior atividade

fotossintética ocorre maior captura de carbono pela planta contribuindo, assim, com menores

concentrações de gases do efeito estufa na atmosfera (PIMENTEL et al., 2011).

Essas hipóteses são suportadas por registros de vários trabalhos de pesquisa. Prévost

et al. (2009) demonstraram que a alta concentração de CO2 do ambiente aumenta o

crescimento das plantas e afeta a atividade simbiótica e impulsiona a nodulação da soja

inoculada com Bradyrhizobium japonicum. Entretanto, estudos com Azospirillum são

reportados apenas para gramíneas. Heulin et al. (1987) inocularam bactérias em plantas de

arroz em frasco fechado. Sete dias depois, diferentes componentes de um balanço de carbono

foram avaliados: CO2 respirado, carbono da parte aérea e das raízes, carbono bacteriano e

solúvel no meio. Duas cepas (A. lipoferum 4B e A. brasilense A95) na região da rizosfera de

arroz causaram aumento na exsudação, de 36% e 17%, respectivamente, em relação ao

59

controle. Menores concentrações de CO2 foram observadas na região rizosférica, e

demonstram o potencial dos microorganismos para a diminuição de gases do efeito estufa.

Em relação ao etileno no solo, cabe ressaltar a importância dos microrganismos sobre

seus níveis e, consequentemente, efeitos nas culturas agrícolas. Bactérias como o A.

brasilense, podem promover o crescimento da planta e aumentar a tolerância da planta à

salinidade, seca, alagamento e estresses a metais, reduzindo a produção de etileno (SUN et al.,

2022). Neste estudo, houve grande oscilação na concentração de C2H4 durante o período

analisado. Em alguns períodos a concentração foi maior em T1 e, em outros, em T2. A

concentração de etileno aumentou progressivamente até, aproximadamente, 30 dias, período

que coincidiu com o início do florescimento das plantas. A partir dessa data, observou-se uma

diminuição sucessiva que continuou até os 90 DAE, fase de enchimento de grãos. Em

seguida, houve um leve incremento na concentração do referido gás em todos os tratamentos,

período em que as plantas se encontram no estádio de maturação plena e quando ocorre a

senescência foliar.

Resultados idênticos, comparando a concentração de gases em tratamento padrão e

com coinoculação na soja, não foram encontrados na literatura. Porém, Lima et al. (2021)

reportam que, em seu experimento com soja inoculada com B. japonicum, durante a

senescência foliar, a sensibilidade ao etileno nos tecidos aumentou, bem como sua biossíntese.

Por outro lado, Pedrinho (2009) demonstrou que a taxa de produção de etileno para a estirpe

Ab-V6 de A. brasilenses foi positiva, aumentando conforme o tempo de cultivo nos tubos de

ensaio.

Da mesma forma que ocorreu com a concentração de etileno, houve grande oscilação

na concentração de NH3 durante o período analisado. Em alguns períodos, a concentração foi

maior em T1, e outros em T2. A concentração de NH3 aumentou progressivamente até

aproximadamente 35 DAE, período de florescimento pleno nas plantas, A partir dessa data,

observou-se uma diminuição sucessiva que continuou até o final do período analisado

(116DAE), período em que as plantas se encontram no estádio de maturação plena e ocorre a

senescência foliar. Segundo Sengik (1993), elevadas taxas de perdas são indicações de grande

população microbiana, causando maior produção de urease, o que pode ter ocorrido a partir

do florescimento pleno.

O estudo de Koyama (2019) avaliou as perdas de NH3 por volatilidade em diferentes

tratamentos, com inibidores de urease ou nitrificacao além da inoculação e doses de N

mineral, no milho safrinha. A variação de NH3 foi calculada em uma câmara semiaberta livre

60

estática, por período de 77 dias após a adubação. O uso do inoculante A. brasiliense sem a

aplicações de ureia não resultou em volatilidade. Entretanto, associado a aplicação de ureia

em cobertura resultou em alta taxa de volatilização da amônia, 90 kg ha-1 de N-NH3.

Outros trabalhos também buscaram soluções para monitorar a concentração de NH3

no solo, mesmo sem estimar o efeito dos microrganismos sobre a variação na concentração. O

trabalho de Nômmik (1973) apresentou um semiaberto estático no campo, que possui abertura

permanente que possibilita a troca de ar interna e externa, da mesma forma que o protótipo

aqui apresentado, para o monitoramento da amônia no solo. Ele verificou que na aplicação de

ureia em cobertura em solo de floresta a perda por volatilidade é maior em pellets maiores, de

2060 mg de ureia por unidade. Por outro lado, Lara Cabezas et al. (1999) monitoraram a

perda de N-NH3 na cultura do milho na comparação ao sistema convencional de plantio e o

plantio direto, por meio de coletores adaptados, com uma câmara fixa ao solo de 15 cm de

diâmetro e 35 cm de altura contendo dois anéis de espuma embebidos com H2SO4 e glicerina.

As perdas no sistema de plantio direto foram mais significativas quando da aplicação de ureia

em superfície (78% de perda), por outro lado, as perdas quando do sistema de plantio

convencional também foram mais significativas em ureia aplicada em cobertura (30,7%).

Outro estudo de Bouwman et al. (2002), utilizou a técnica de medição aberta indireta - IOC,

baseado na comparação entre fontes de volatilização de NH3 conhecidas e desconhecidas, ela

foi utilizada para estimar a perda por volatilização da NH3. A perda média calculada de NH3

da aplicação global de fertilizantes sintéticos de N (78 milhões de toneladas de N por ano) e

esterco animal (33 milhões de toneladas de N por ano) totalizam 14% (10–19%) e 23% (19–

29%).

Em relação à NOx, houve diferença significativa entre os tratamentos, com exceção

de alguns períodos finais analisados. De modo geral, o T2 foi o tratamento com menores

concentrações de NOx. Desde o início do experimento houve uma queda gradativa na

concentração dos referidos gases, até o final do ciclo.

Da mesma forma que para NH3, não foram encontrados na literatura resultados

semelhantes ao presente trabalho, e que comparam a concentração de NOx em diferentes

tratamentos de inoculação. Outros trabalhos reportam a produção de NOx em plantas

inoculadas, porém em outros contextos experimentais. Segundo Salas et al. (2020), em B.

diazoefficiens, a desnitrificação é o principal processo envolvido na formação de NO por

nódulos de soja e verificou que condições de anaerobiose aumentaram a perda de N por

61

volatilização. Molina-Favero et al. (2008) buscaram um meio de quantificar a produção

aeróbica de NO no solo, porém, o foco foi em diferentes cepas de A. brasilense (Sp245 tipo

selvagem e os mutantes Faj009 e Faj164) em raízes de tomateiro. Eles encontraram maior

produção nas cepas selvagem e Faj009, que produziram 120 nmol de NO por grama de

bactérias em meio contendo nitrato aerado. Obando et al. (2019) compararam diferentes cepas

de Bradyrhizobium sp. inoculadas na soja na contribuição de emissões de óxido nitroso (N2O)

e concluíram que as cepas E109, SEMIA 5019, CPAC15 e SEMIA 587 apresentaram a maior

produção de N2O.

Houve uma correlação negativa e significativa entre NOx e NH3 de -0,112. Segundo

Grosseli (2011), essa correlação é negativa devido à capacidade da amônia na sua atuação

como agente de redução catalítica seletiva do NOx, produzindo água e nitrogênio.

Finalmente, é importante considerar que a grande quantidade de variáveis resultantes

do trabalho aqui apresentado, torna possível diversos outros trabalhos com um foco maior em

determinadas variáveis e suas respectivas correlações. Da mesma forma, pretende-se, nos

próximos estudos, a utilização de previsão através da análise de regressão dos gases com

redes neurais artificiais. Essa previsão é importante para estimar concentrações futuras de

gases a partir da dados temporais e, desta forma, garantindo previsões de emissões de gases.

62

6 CONCLUSÃO

O protótipo desenvolvido permitiu o monitoramento eficiente dos gases do solo ao

longo de todo o ciclo da cultura da soja. Através deste, foi possível verificar que as

concentrações de CO2 e NOx na rizosfera foram as que mais refletiram efeitos da coinoculação

no sistema edáfico, gerando informações inéditas sobre o ciclo de cultivo da soja, qualidade

do solo e contribuição da microbiota para produção de gases de efeito estufa.

63

REFERÊNCIAS

ALI, Shaik Zulfikar et al. Isolation and characterization of drought-tolerant ACC deaminase and exopolysaccharide-producing fluorescent Pseudomonas sp. Annals of Microbiology, v. 64, n. 2, p. 493-502, 2014. ARAUJO, Jean Marcel Milaré et al. Utilização de sensor mq-135 na quantificação de gás carbônico proveniente de decomposição de palhada de soja. In: XI EPCC - ENCONTRO INTERNACIONAL DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA, 6., 2019, Maringá: Unicesumar, 2019. p. 1-4. Disponível em: https://rdu.unicesumar.edu.br/bitstream/123456789/4041/1/JEAN%20MARCEL%20MILARÉ%20ARAÚJO.pdf. Acesso em: 24 mar. 2022. ARAÚJO, Maria Diana Melo. Emissão de gases de efeito estufa e qualidade do solo em sistemas integrados de produção na Amazônia maranhense. 2019. 56 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Zootecnia, Universidade Estadual Vale do Acaraú, Sobral, 2019. ARRAES, Fabricio Barbosa Monteiro et al. Implications of ethylene biosynthesis and signaling in soybean drought stress tolerance. BMC Plant Biology, [S.L.], v. 15, n. 1, 3 set. 2015. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1186/s12870-015-0597-z. AUBINET, Marc et al. Dimensioning IRGA gas sampling systems: laboratory and field experiments. Atmospheric Measurement Techniques, [S.L.], v. 9, n. 3, p. 1361-1367, 31 mar. 2016. Copernicus GmbH. http://dx.doi.org/10.5194/amt-9-1361-2016. BALBOA, G. R. et al. Estimating biological nitrogen fixation in field-grown soybeans: impact of b value. Plant and Soil, [S.L.], v. 446, n. 1-2, p. 195-210, 18 nov. 2019. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1007/s11104-019-04317-1. BANZI, Massimo et al. Arduino-Home-Page. Disponível em: < http://www. arduino. cc >. Acesso em: 25 mar. 2020. BANZI, Massimo et al. Primeiros passos com o Arduino. São Paulo: Novatec, p. p1, 2011. BASHAN, Yoav et al. Current status of Azospirillum inoculation technology: azospirillum as a challenge for agriculture. Canadian Journal of Microbiology, [S.L.], v. 36, n. 9, p. 591-608, 1 set. 1990. Canadian Science Publishing. http://dx.doi.org/10.1139/m90-105. BASHAN, Yoav et al. How the plant growth-promoting bacterium Azospirillum promotes plant growth—A critical a Assessment. Advances In Agronomy, [S.L.], p. 77-136, 2010. Elsevier. http://dx.doi.org/10.1016/s0065-2113(10)08002-8. BORCHARD, Nils et al. Biochar, soil and land-use interactions that reduce nitrate leaching and N2O emissions: a meta-analysis. Science of the Total Environment, v. 651, p. 2354-2364, 2019.

64

BOUWMAN, A. F. et al. Estimation of global NH3 volatilization loss from synthetic fertilizers and animal manure applied to arable lands and grasslands. Global Biogeochemical Cycles, [S.L.], v. 16, n. 2, p. 8-1, jun. 2002. American Geophysical Union (AGU). http://dx.doi.org/10.1029/2000gb001389. BRACCINI, A.L. et al. Co-inoculação e modos de aplicação de Bradyrhizobium japonicum e Azospirillum brasilense e adubação nitrogenada na nodulação das plantas e rendimento da cultura da soja. Scientia Agraria Paranaensis, [S.L.], v. 15, n. 1, p. 27-35, 23 mar. 2016. Revista Scientia Agraria Paranaensis (SAP). http://dx.doi.org/10.18188/1983-1471/sap.v15n1p27-35. CARVALHO, Glaucilene Duarte et al. Impacto do manejo da adubação nitrogenada sobre a emissão de gás de efeito estufa óxido nitroso e a produtividade de arroz irrigado no Cerrado. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, n. 52, p. 23, 2018. CATTELAN, A J. et al. Screening for plant growth–promoting rhizobacteria to promote early soybean growth. Soil Science Society of America Journal, v. 63, n. 6, p. 1670-1680, 1999. CAVALCANTE, Alian Cássio Pereira et al. Inoculação das cultivares locais de feijão-caupi com estirpes de rizóbio. Revista de Ciências Agrárias Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, v. 60, n. 1, p. 38-44, 2017. COLOMBANI, Nicolò et al. Soil conditioners effects on hydraulic properties, leaching processes and denitrification on a silty-clay soil. Science of The Total Environment, v. 733, p. 139342, 2020. COSTA, Falberni de Souza et al. Métodos para avaliação das emissões de gases do efeito estufa no sistema solo-atmosfera. Ciência Rural, [S.L.], v. 36, n. 2, p. 693-700, abr. 2006. FapUNIFESP (SciELO). http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782006000200056. COSTA, Newton de Lucena et al. Bioestimulante como fator de produtividade da cana-de-açúcar. Embrapa Roraima-Artigo de divulgação na mídia (INFOTECA-E), 2010. CUADRA, Santiago Vianna et al. Resilience and adaptation of agriculture to climate change. Embrapa Informática Agropecuária-Capítulo em livro científico (ALICE), 2020. DA SILVEIRA, Adriana Parada Dias et al. Microbiota do solo e qualidade ambiental. Instituto Agronômico, Campinas, 2007. DAI, Zhongmin et al. Elevated temperature shifts soil N cycling from microbial immobilization to enhanced mineralization, nitrification and denitrification across global terrestrial ecosystems. Global Change Biology, v. 26, n. 9, p. 5267-5276, 2020. DAVIDSON, Eric A. et al. Model estimates of regional nitric oxide emissions from soils of the southeastern United States. Ecological Applications, v. 8, n. 3, p. 748-759, 1998.

65

DÍAZ CÓNSUL, Julia María et al. Decomposição catalítica de óxidos de nitrogênio. Química Nova, v. 27, n. 3, p. 432-440, 2004. DON, Ravini Ayoddhia Sirilal Gurunanselage et al. Arctium lappa L. root extract induces cell death via mitochondrial-mediated caspase-dependent apoptosis in Jurkat human leukemic T cells. Biomedicine & Pharmacotherapy, v. 110, p. 918-929, 2019. DURÁN, David et al. Pseudomonas fluorescens F113 type VI secretion systems mediate bacterial killing and adaption to the rhizosphere microbiome. Scientific Reports, [S.L.], v. 11, n. 1, p. 1-13, 11 mar. 2021. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-85218-1. EMBRAPA. Fixação biológica de nitrogênio. 2021. Disponível em: https://www.embrapa.br/tema-fixacao-biologica-de-nitrogenio/nota-tecnica. Acesso em: 30 mar. 2021. FERLINI, H. A. Co-inoculacion en Soja (Glicyne max) con Bradyrhizobium japonicum y Azospirillum brasilense. Artículos Técnicos – Agricultura. 2006. Disponível em:< https://www.engormix.com/agricultura/articulos/co-inoculacion-en-soja-t26446.htm> Acesso: 02 maio 2018. FERNANDES, Êrika Barretto. Emissões de CO2, NOX e N2O em solos sob diferentes cultivos na região do cerrado. 2008. 151 f., il. Tese (Doutorado em Ecologia) -Universidade de Brasília, Brasília, 2008. FILIPEFLOP. Sensor de Gás MQ-135 para Gases Tóxicos. 2021. Disponível em: https://www.filipeflop.com/produto/sensor-de-gas-mq-135-para-gases-toxicos/. Acesso em: 11 jul. 2021. FINOTO, Everton Luis et al. Development and production of co-inoculated soybean with Azospirillum brasilense in no-tillage on raw sugarcane straw. Nucleus, [S.L.], p. 9-14, 10 jul. 2017. Fundacao Educational de Ituverava. http://dx.doi.org/10.3738/1982.2278.2815. FISHER, Jon et al. Quantitative 3D imaging of cell level auxin and cytokinin response ratios in soybean roots and nodules. Plant, Cell & Environment, v. 41, n. 9, p. 2080-2092, 2018. FOMENKOV, A. A. et al. Ethylene in the proliferation of cultured plant cells: regulating or just going along?. Russian Journal of Plant Physiology, [S.L.], v. 62, n. 6, p. 815-822, 18 out. 2015. Pleiades Publishing Ltd. http://dx.doi.org/10.1134/s1021443715060059. GAIHRE, Yam Kanta et al. Nitrous oxide and nitric oxide emissions and nitrogen use efficiency as affected by nitrogen placement in lowland rice fields. Nutrient Cycling in Agroecosystems, v. 110, n. 2, p. 277-291, 2018. GIOVANETTI, Leonardo Khaoê et al. Respiração microbiana do solo em diferentes sistemas de cultivo. Cadernos de Agroecologia, v. 14, n. 1, 2019.

66

GONÇALVES, Gustavo Krüger et al. Adubação fosfatada para cultivares de soja. Brazilian Journal of Development, [S.L.], v. 6, n. 4, p. 19151-19161, 2020. Brazilian Journal of Development. http://dx.doi.org/10.34117/bjdv6n4-181. GROSSELI, Guilherme Martins. Catalisadores à base de ferro, vanádio e molibdênio suportados em titanatos lamelares e TIO2 comercial na aplicação da reação de no com NH3. 2011. 116 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Engenharia Química, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2011. GU, Yian et al. Chemical structure predicts the effect of plant‐derived low‐molecular weight compounds on soil microbiome structure and pathogen suppression. Functional Ecology, v. 34, n. 10, p. 2158-2169, 2020. GUIMARÃES, Vandeir Francisco et al. Promoção de crescimento e solubilização de fosfato na cultura da soja: coinoculação de sementes com Bradyrhizobium japonicum e Pseudomonas

fluorescens. Research, Society and Development, [S.L.], v. 10, n. 11, p. 1-1, 3 set. 2021. Research, Society and Development. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i11.20078. HAREVA, David Habsara et al. Air quality monitoring at Pelita Harapan university using the MQ-135 sensor. Proceedings of the 3rd international conference on telecommunications and communication engineering, [S.L.], p. 6-10, 9 nov. 2019. ACM. http://dx.doi.org/10.1145/3369555.3369580. HARREN, Frans J. M. et al. Online, real-time detection of volatile emissions from plant tissue. Aob Plants, [S.L.], v. 5, p. 1, 1 jan. 2013. Oxford University Press (OUP). http://dx.doi.org/10.1093/aobpla/plt003. HEULIN, T. et al. Stimulation of root exudation of rice seedlings by Azospirillum strains: carbon budget under gnotobiotic conditions. Biology and Fertility of Soils, v. 4, n. 1, p. 9-14, 1987. HOFMANN, David J. et al. A new look at atmospheric carbon dioxide. Atmospheric Environment, v. 43, n. 12, p. 2084-2086, 2009. HOLGUIN, G. et al. Expression of the ACC deaminase gene from Enterobacter cloacae UW4 in Azospirillum brasilense. Microbial Ecology, p. 281-288, 2001. HOLGUIN, G. et al. Transformation of Azospirillum brasilense Cd with an ACC deaminase gene from Enterobacter cloacae UW4 fused to the Tet r gene promoter improves its fitness and plant growth promoting ability. Microbial Ecology, v. 46, n. 1, p. 122-133, 2003. HUNGRIA, Mariangela et al. Fixação biológica de nitrogênio. In: SEIXAS. Tecnologias de produção de soja. Londrina: Embrapa Soja, 2020. p. 185-196. Disponível em: https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1128402/1/p.-185-196-de-SP-17-2020-online.pdf. Acesso em: 12 dez. 2021.

67

HUNGRIA, Mariangela et al. Fixação biológica do nitrogênio na cultura da soja. Londrina, Embrapa Soja, 2001. 48 p. (Circular Técnica / Embrapa Soja, ISSN 1516-7860; n.35). HUNGRIA, Mariangela et al. Fixacao Biologica no Brasil e um exemplo de sucesso. Visao Agrícola, Piracicaba, v.5, p. 152, 2006. HUNGRIA, Mariangela et al. Inoculation of Brachiaria spp. with the plant growth-promoting bacterium Azospirillum brasilense: an environment-friendly component in the reclamation of degraded pastures in the tropics. Agriculture, Ecosystems & Environment, [S.L.], v. 221, p. 125-131, abr. 2016. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.agee.2016.01.024. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167880916300366. Acesso em: 13 fev. 2022. HUNGRIA, Mariangela et al. Seed and leaf-spray inoculation of PGPR in brachiarias (Urochloa spp.) as an economic and environmental opportunity to improve plant growth, forage yield and nutrient status. Plant And Soil, [S.L.], v. 463, n. 1-2, p. 171-186, 11 mar. 2021. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1007/s11104-021-04908-x HUNGRIA, Mariangela et al. Soybean Seed Co-Inoculation with Bradyrhizobium spp. and Azospirillum brasilense: a new biotechnological tool to improve yield and sustainability. American Journal of Plant Sciences, [S.L.], v. 06, n. 06, p. 811-817, nov. 2015. Scientific Research Publishing, Inc. http://dx.doi.org/10.4236/ajps.2015.66087. HUSEN, Edi et al. Growth enhancement and disease reduction of soybean by 1-aminocyclopropane-1-carboxylate deaminase-producing Pseudomonas. American Journal of Applied Sciences, v. 8, n. 11, p. 1073-1080, 2011. IBGE. Produção agrícola - lavoura temporária. 2020. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/pesquisa/14/10193. Acesso em: 07 dez. 2021. JÚNIOR, Joaquim Júlio Almeida et al. Análise das variáveis tecnológicas na cultura da soja (glycine max) com utilização de remineralizador de solo como fertilizante. Brazilian Journal of Development, v. 6, n. 8, p. 56835-56847, 2020. KANEKO, Flávio Hiroshi et al. Doses e fontes de fósforo na cultura da soja. Revista Cultura Agronômica, [S.L.], v. 29, n. 4, p. 400-411, 2 fev. 2021. Revista Cultura Agronomica. http://dx.doi.org/10.32929/2446-8355.2020v29n4p400-411. KARAR, Mohamed E. et al. GASDUINO-Wireless Air Quality Monitoring System Using Internet of Things. arXiv preprint arXiv:2005.04126, 2020. KÖHLER, Peter et al. Comment on “Scrutinizing the carbon cycle and CO2 residence time in the atmosphere” by H. Harde. Global and Planetary Change, v. 164, p. 67-71, 2018. KORMANN, Rogerio et al. GExpDes: Interface Gráfica para o ExpDes. Sigmae, v. 8, n. 2, p. 170-179, 2019.

68

KOYAMA, Eric Akiyoshi Benites. Perdas de nitrogênio por volatilização em milho safrinha no sul da Amazônia. 2019. 37f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Sinop, 2019. LAHIVE, F. et al. The impact of elevated CO2 and water deficit stress on growth and photosynthesis of juvenile cacao (Theobroma cacao L.). Photosynthetica, v. 56, n. 3, p. 911-920, 2018. LARA CABEZAS, W. A. R. et al. Eficiência de um coletor semi-aberto estático na quantificação de N-NH3 volatilizado da ureia aplicada ao solo. Revista Brasileira de Ciência do solo, v. 14, n. 3, p. 345-352, 1990. LARRIEU, Antoine et al. Comparison of plant hormone signalling systems. Essays In Biochemistry, [S.L.], v. 58, p. 165-181, 15 set. 2015. Portland Press Ltd.. http://dx.doi.org/10.1042/bse0580165. LI, Qiaosi et al. The effect of native and ACC deaminase-containing Azospirillum brasilense Cd1843 on the rooting of carnation cuttings. Canadian journal of microbiology, v. 51, n. 6, p. 511-514, 2005. LIMA, Andre Almeida et al. Drought and re-watering modify ethylene production and sensitivity, and are associated with coffee anthesis. Environmental And Experimental Botany, [S.L.], v. 181, p. 104289, jan. 2021. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.envexpbot.2020.104289. LIMA, Eduardo do Valle et al. Características agronômicas, produtividade e qualidade fisiológica da soja" safrinha" sob semeadura direta, em função da cobertura vegetal e da calagem superficial. Revista Brasileira de Sementes, v. 31, n. 1, p. 69-80, 2009. LUO, Wen et al. Glutathione and ethylene biosynthesis reveal that the glume and lemma have better tolerance to water deficit in wheat. Plant Physiology and Biochemistry, [S.L.], v. 160, p. 120-129, mar. 2021. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.plaphy.2021.01.008. MAGRO, M. R. et al. Resposta da cultura da soja a coinoculacao, diferentes formulacoes e formas de inoculacao. Anais da XXVII Reuniao Latinoamericana de rizobiologia. Londrina: Hotel Sumatra, 2016. p. 298. MANUAL. Adubação e de calagem para os Estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina. 10 ed. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, Núcleo Regional Sul, Comissão de Química e Fertilidade do Solo, 2010. MCROBERTS, Michael. Arduino básico. Novatec Editora, 2018. MENDES, Iêda de Carvalho et al. 20 Perguntas e respostas sobre fixação biológica de nitrogênio. 2010. Disponível em:

69

https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/883833/1/doc281.pdf. Acesso em: 13 fev. 2022. MENG, Shengwang et al. Fine root biomass and its relationship with aboveground traits of Larix gmelinii trees in Northeastern China. Forests, v. 9, n. 1, p. 35, 2018. MISHRA, A. et al. Effect of ethylene, 1-MCP, ABA and IAA on break strength, cellulase and polygalacturonase activities during cotton leaf abscission. South African Journal of Botany, v. 74, n. 2, p. 282-287, 2008. MOLINA-FAVERO, Celeste et al. Aerobic Nitric Oxide Production by Azospirillum

brasilense Sp245 and Its Influence on Root Architecture in Tomato. Molecular Plant-Microbe Interactions®, [S.L.], v. 21, n. 7, p. 1001-1009, jul. 2008. Scientific Societies. http://dx.doi.org/10.1094/mpmi-21-7-1001. MONTEIRO, Fernando Pereira et al. Exsudatos radiculares de plantas de cobertura no desenvolvimento de Sclerotinia sclerotiorum. Bioscience, Uberlândia, v. 1, n. 28, p. 87-93, jan. 2012. MORAES, Gildean Portela et al. Adubação nitrogenada associada à inoculação com Azospirillum brasilense na cultura do milho. Agropecuária Técnica, [S.L.], v. 38, n. 3, p. 109-110, 19 out. 2017. Revista Agropecuraria Tecnica - AGROTEC. http://dx.doi.org/10.25066/agrotec.v38i3.29919. MUHAMMAD, Naufal Alwan. Sistem mitigasi emisi CO2 pada ruangan menggunakan fotobioreaktor mikroalga berbasis sensor mq-135. 2021. Tese de Doutorado. Universitas Andalas. MUMBACH, Gilmar Luiz et al. Quantificação de fósforo por Mehlich 1, Mehlich 3 e Resina Trocadora de Ânions em solos com diferentes teores de argila. Revista Ceres, [S.L.], v. 65, n. 6, p. 546-554, dez. 2018. FapUNIFESP (SciELO). http://dx.doi.org/10.1590/0034-737x201865060010. MUNKSGAARD, Jesper et al. Impact of household consumption on CO2 emissions. Energy economics, v. 22, n. 4, p. 423-440, 2000. NITE, Sandra B. et al. Increasing STEM Interest through Coding with Microcontrollers. In: 2020 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE, 2020. p. 1-7. NOGUEIRA, Marco Antonio et al. Ações de transferência de tecnologia em inoculação/coinoculação com Bradyrhizobium e Azospirillum na Cultura da soja na safra 2017/18 no Estado do Paraná. Londrina: Embrapa Soja, 2018. NÔMMIK, Hans. The effect of pellet size on the ammonia loss from urea applied to forest soil. Plant and Soil, v. 39, n. 2, p. 309-318, 1973. NORIKOSHI, Ryo et al. Differential regulation of two 1-aminocyclopropane-1-carboxylate oxidase (ACO) genes, including the additionally cloned DcACO2, during senescence in

70

carnation flowers. Postharvest Biology and Technology, [S.L.], v. 183, p. 111752, jan. 2022. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.postharvbio.2021.111752. NOVAES, Renan ML et al. Estimating 20‐year land‐use change and derived CO2 emissions associated with crops, pasture and forestry in Brazil and each of its 27 states. Global change biology, v. 23, n. 9, p. 3716-3728, 2017. OBANDO, M. et al. Analysis of the denitrification pathway and greenhouse gases emissions in Bradyrhizobium sp. strains used as biofertilizers in South America. Journal of Applied Microbiology, [S.L.], v. 127, n. 3, p. 739-749, 26 jun. 2019. Wiley. http://dx.doi.org/10.1111/jam.14233. PADILHA, Alana Francieli. Componentes de produção e produtividades de diferentes cultivares de soja. In: xxvii seminário de iniciação científica, 17., 2019, Santa Rosa. Anais [...]. Santa Rosa: Unijuí, 2019. p. 1-1. PANKIEVICZ, Vânia C. S. et al. Robust biological nitrogen fixation in a model grass–bacterial association. The Plant Journal, [S.L.], v. 81, n. 6, p. 907-919, mar. 2015. Wiley. http://dx.doi.org/10.1111/tpj.12777. PEDRINHO, Eliamar Aparecida Nascimbém. Isolamento e caracterização de bactérias promotoras de crescimento em milho (Zea mays L.). 2009. 87 f. Tese (Doutorado) - Curso de Microbiologia, Unesp, Jaboticabal, 2009. PEREIRA, Thiago Ferreira et al. Emissões de CO2 em Mato Grosso por veículos automotores. Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, v. 11, n. 3, p. 229-241, 2020. POMMORSKY, Felipe Fuser. Desenvolvimento de pacote biotecnológico para tratamento de sementes de soja. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. POÓR, Peter et al. Ethylene involvement in the regulation of heat stress tolerance in plants. Plant Cell Reports, [S.L.], 13 mar. 2021. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1007/s00299-021-02675-8. PULROLNIK, K. Transformações do carbono no solo. Embrapa Cerrados. Documentos, 2009. QIN, Hua et al. Molecular Modulation of Root Development by Ethylene. Small Methods, [S.L.], v. 4, n. 8, p. 1900067, 29 maio 2019. Wiley. http://dx.doi.org/10.1002/smtd.201900067. REES, William E. COP-26: stopping climate change and other illusions. Buildings and Cities, 2021.

71

SANTOS, Aryelen Caroliny et al. Fatores e técnicas de produção e sua influência na produtividade e qualidade da soja. XI EEPA-Encontro de Engenharia de Produção Agroindustrial, Campo Mourão-PR, p. 1-10, 2018. SENGIK, Erico. Efeito de resíduos orgânicos e de sais inorgânicos na volatilização de amônia em solo tratado com ureia. 1993. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo. SHISHIDO, M. et al. Storage effects on indigenous soil microbial communities and PGPR efficacy. Soil Biology and Biochemistry, v. 30, n. 7, p. 939-947, 1998. SILVA, Michel Rocha da. Soja: descubra como aumentar o número de grãos por área. 2020. Disponível em: https://maissoja.com.br/soja-descubra-como-aumentar-o-numero-de-graos-por-area/. Acesso em: 19 fev. 2022. SOINNE, Helena et al. Soil organic carbon and clay content as deciding factors for net nitrogen mineralization and cereal yields in boreal mineral soils. European Journal of Soil Science, v. 72, n. 4, p. 1497-1512, 2021. STATISTICA. Versão 13.5.0. [S.l.]: TIBCO Softwares, 2022. Disponível em: < https://docs.tibco.com/products/tibco-statistica-13-5-0>. Acesso em: 05 fevereiro 2022. SUN, Leni et al. Lowered Cd toxicity, uptake and expression of metal transporter genes in maize plant by ACC deaminase-producing bacteria Achromobacter sp. Journal of Hazardous Materials, v. 423, p. 127036, 2022. WANG, Chao et al. Decreasing soil microbial diversity is associated with decreasing microbial biomass under nitrogen addition. Soil Biology and Biochemistry, v. 120, p. 126-133, 2018. WANG, Yuanyuan et al. Effects of warming and elevated O3 concentrations on N2O emission and soil nitrification and denitrification rates in a wheat-soybean rotation cropland. Environmental Pollution, v. 257, p. 113556, 2020. XING, Xiaofan et al. Spatially explicit analysis identifies significant potential for bioenergy with carbon capture and storage in China. Nature Communications, [S.L.], v. 12, n. 1, p. 1-10, 26 maio 2021. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1038/s41467-021-23282-x. YASMIN, Humaira et al. Halotolerant rhizobacteria Pseudomonas pseudoalcaligenes and Bacillus subtilis mediate systemic tolerance in hydroponically grown soybean (Glycine max

L.) against salinity stress. PLoS One, v. 15, n. 4, p. e0231348, 2020. ZHU, Zhenke et al. Rice rhizodeposits affect organic matter priming in paddy soil: the role of N fertilization and plant growth for enzyme activities, CO2 and CH4 emissions. Soil Biology and Biochemistry, v. 116, p. 369-377, 2018.

TCC Rogerio Final1.pdf

Documents

Transcript of TCC Rogerio Final1.pdf