Modelagem matemática: da evolução das espécies à agrometeorologia

A modelagem matemática é uma forma de descrever e compreender matematicamente um fenômeno, seja ele do campo da economia, biologia, engenharia, física, agricultura, entre outros. Utilizando equações, é possível, por exemplo, fazer projeções do impacto das mudanças climáticas sobre as culturas agrícolas ou entender o surgimento de novas espécies animais na natureza.

Esses foram alguns dos pontos abordados na entrevista realizada pelas jornalistas Joice Santos e Beatriz Guimarães com as pesquisadoras Priscila Coltri, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri) da Unicamp, e Flávia Marquitti, pós-doutoranda do Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW) da Unicamp. Priscila é engenheira agrônoma, mestre em Agronomia e doutora em Engenharia Agrícola. Já Flávia é graduada em Ciências Biológicas e em Matemática Aplicada, além de ser mestre e doutora em Ecologia. Ouça na íntegra clicando no player acima.

Os modelos matemáticos são desenvolvidos levando em consideração as diferentes variáveis envolvidas no fenômeno que se quer descrever. Priscila explica que, para antever se uma plantação sofrerá com determinada praga, pode-se reunir em equações os dados históricos daquela região, aspectos de nutrição das plantas, técnicas e tecnologias utilizadas naquela cultura, entre outros elementos que contribuem para um entendimento integrado do sistema. “Na área agrícola, ir ao campo é muito caro e as áreas normalmente são imensas. Se a gente conseguir modelar isso e estimar isso antecipadamente, evitando idas ao campo, vale muito mais a pena”, acrescenta.

Quanto aos modelos matemáticos aplicados à agrometeorologia, Priscila conta que é possível fazer projeções sobre o comportamento de diferentes culturas agrícolas em prazos mais alargados, chegando a 100 anos. Nesses casos, o ideal é que o índice de acerto chegue, no mínimo, a 75%. No Cepagri, um dos principais usos da modelagem matemática se dá como apoio ao Zoneamento Agrícola de Risco Climático (Zarc), instrumento adotado pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa) desde 1996 com o objetivo de evitar perdas em produções agrícolas ocasionadas por fenômenos climáticos adversos.

Na área da ecologia e dos estudos de espécies animais, a modelagem matemática torna-se importante pela possibilidade de simplificação de cenários complexos. “Se você for realmente olhar para cada detalhe de cada espécie, às vezes fica complicado trabalhar com tantas variáveis ao mesmo tempo. Então, quando você formaliza um modelo matemático aplicado à biologia, você pode simplificar e pegar os principais pontos daquelas espécies para entender o essencial daquele sistema”, descreve Flávia. Ela tem usado a modelagem para observar como diferentes espécies interagem entre si, além de investigar o surgimento de novas espécies na natureza e as variáveis envolvidas nesse processo.

Flávia destaca, também, que muitos pesquisadores do campo da biologia sentem-se intimidados frente aos números e equações e acabam não levando a modelagem matemática para seus estudos, apesar de compreenderem os benefícios trazidos por essa união de conhecimentos. “Mas isso está melhorando. Tenho boas perspectivas para o futuro porque, no fim das contas, a modelagem matemática é uma ferramenta que só vem para ajudar as diversas áreas”, completa.

Ainda foram abordados na entrevista assuntos como o uso e desenvolvimento de softwares para a modelagem matemática; as principais tendências e perspectivas futuras do uso da modelagem matemática nas áreas de agrometeorologia e ecologia; e os desafios e soluções referentes ao armazenamento e ao compartilhamento de dados de pesquisa.

Oxigênio na SNCT 2017

Esta entrevista fez parte do projeto “Matemática no Ar”, que integrou a programação da 14ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT 2017). Foi uma realização do programa de rádio e podcast Oxigênio por meio do Laboratório de Estudos Avançados em Jornalismo (Labjor) da Unicamp em parceria com a Rádio Unicamp. O projeto ainda contou com a colaboração do PHALA (Grupo de Pesquisa em Educação, Linguagem e Práticas Culturais), da Faculdade de Educação (FE) da Unicamp, além do apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) e do Governo Federal.

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