Pesquisadores criam modelo previsivo de radiação solar

Pesquisadores da Universidade de Kyushu desenvolveram modelo numérico para entender como a radiação solar se comporta sob diferentes condições climáticas.

Seu o estudo propõe nova maneira de classificar a intensidade e qualidade da luz solar, ao invés de focar apenas na energia que ela transmite -- como feito em pesquisas anteriores.

O objetivo do modelo é auxiliar os agricultores a tomarem decisões informadas sobre o crescimento e o desenvolvimento das culturas, considerando as variações diárias de radiação solar.

Importância para a agricultura

O modelo propõe a categorização da luz solar em cinco tipos diferentes, que vão de dias claros a dias nublados. Essa divisão permite entender melhor como a radiação solar impacta a fotossíntese e o crescimento das plantas.

A pesquisa também discute como o comportamento da luz pode ser modificado por fatores como a cobertura de nuvens e o clima, especialmente em regiões que experimentam as quatro estações, como o Japão.

A partir dessas categorias, os agricultores podem otimizar operações em estufas e ajustar o espaçamento das plantas de acordo com a variação da luz disponível.

Impactos nas plantas

A luz solar não é apenas uma fonte de energia para as plantas, mas também influencia diretamente seus padrões de crescimento. Em dias nublados, a luz solar se espalha de maneira mais uniforme, alcançando as partes inferiores da planta.

Em contraste, em dias ensolarados, a luz mais forte atinge diretamente as partes superiores, deixando as inferiores em sombra. Isso pode resultar em um crescimento desigual, que o novo modelo busca corrigir ao prever como a planta responderia a diferentes condições de luz durante o dia.

Tecnologia e inovação

A pesquisa utilizou um espectroradiômetro, um dispositivo que mede a radiação solar em uma gama completa de comprimentos de onda, desde a luz visível até os raios ultravioletas. Durante um ano inteiro, os dados foram coletados na Universidade de Kyushu, e a partir desses dados, um modelo de aprendizado de máquina foi desenvolvido para prever padrões de luz solar com 94% de precisão.

Este modelo pode ser aplicado em diversas regiões agrícolas para melhorar a produtividade e o manejo das plantações, especialmente em épocas do ano com variações significativas de luz, como o período de chuvas no Japão.

Mais informações podem ser obtidas em doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102940