Quais as vantagens dos diferentes tipos de amostragens de solo

 

Áreas agrícolas apresentam atributos do solo distribuídos de forma heterogênea ao longo das áreas, ou seja, podendo variar muito em distâncias consideradas irrisórias para a agricultura convencional. Assim, uma abordagem localizada é necessária para que se conheça melhor a realidade do solo nas lavouras. Nesse contexto, a Agricultura de Precisão (AP) auxilia o agricultor para que tenha informações cada vez mais precisas sobre a sua área, otimizando recursos e potencializando resultados.

Dentre as técnicas e ferramentas utilizadas no âmbito da AP, a amostragem de solo em grade para fins de mapeamento da fertilidade e prescrição de fertilizantes e corretivos em doses variadas é uma das abordagens mais utilizadas. O primeiro passo para isso é a delimitação da área da lavoura, com auxílio de um receptor GNSS e/ou visualização e demarcação em software de SIG. Com esse contorno será criada uma grade (malha) virtual para planejamento da coleta de dados no campo. A amostragem em campo é realizada de maneira georreferenciada, contendo amostras compostas de subamostras.

O procedimento de coleta de solo é composto por um equipamento amostrador (conceitualmente dividido em uma fonte de potência para acionamento e o elemento sacador da amostra), material para identificação (canetas, etiquetas, código de barra, por exemplo) e para armazenamento das amostras (sacos plásticos, caixas de papelão), veículo para transporte (não é obrigatório) e um receptor GNSS. O solo deve ser amostrado seguindo profundidade e local de coleta indicados pelos manuais de recomendação de fertilizantes para dada cultura e região e, então, as amostras são encaminhadas para laboratório de análise, sendo seus resultados tabulados e analisados para permitirem a obtenção dos mapas de fertilidade do solo. Com base na interpretação desses mapas, utilizam-se adaptações das tabelas de recomendação de fertilizantes para obtenção dos mapas de prescrição de fertilizantes em doses variadas.

No Brasil, a densidade amostral mais comumente utilizada está entre três e cinco amostras por hectare, conforme levantamento realizado por Molin (2017). Como o objetivo da aplicação de fertilizantes em doses variadas é aplicar a dose correta em cada local da lavoura, essa densidade amostral pode não ser adequada em diversas situações, o que acarreta a caracterização da variabilidade de um atributo do solo de forma não satisfatória (Figura 1), o que prejudica o resultado da aplicação de fertilizantes em doses variadas. Assim, a estratégia de amostragem deve ser planejada levando em conta as características da área de estudo, os recursos disponíveis e os objetivos do agricultor.

Figura 1 - Mapas do teor de potássio disponível no solo gerados a partir de diferentes densidades amostrais. Note como a diminuição do número de amostras acarreta em uma identificação limita das manchas ao longo da área

Não existe apenas uma maneira de realizar a amostragem de solo de forma espacializada, sendo necessário avaliar qual a melhor abordagem caso a caso. Assim, deve-se atentar para a integração da disposição espacial das amostras, forma de coleta de subamostras, densidade amostral e utilização de variáveis auxiliares, ponderando os ganhos em qualidade do mapa com o custo associado a esse procedimento. De forma geral, a coleta de solo para fins de criação de mapas de fertilidade pode ser feita a partir de amostragem em grade por pontos ou por células.

Independentemente do método adotado, o primeiro procedimento é a criação de uma malha virtual que é sobreposta à área da lavoura, conforme a densidade amostral almejada para a dada situação, a qual costuma variar de 1ha a 5ha. A diferença dos métodos de amostragem por ponto e por célula está na forma de coleta dentro da quadrícula e no posterior tratamento destes dados para a criação dos mapas de distribuição do atributo de interesse.

Coleta de amostras de solo

AMOSTRAGEM EM GRADE POR PONTO

Na amostragem em grade por pontos é alocado um ponto no centro de cada quadrícula, sendo as subamostras coletadas em um determinado raio ao redor deste ponto central. Na Figura 2 é possível visualizar uma área em um software SIG com grade de amostragem (quadrículas) e pontos a serem coletados em campo. A quantidade de subamostras pode mudar de acordo com a variação em curtas distâncias da propriedade do solo que se tem mais interesse, o volume de material necessário para compor uma amostra e o rendimento operacional que se deseja, mas ficando entre três e dez subamostras.

Figura 2 - Representação de uma amostragem em grade por ponto, onde o que se quer é representar o ponto central de cada quadrícula

Já o raio de coleta costuma ser equivalente ao erro do sistema GNSS utilizado, ou seja, em torno de 5m, mas também pode ser função do raio de giro do veículo amostrador. Porém, existe a possibilidade de se aumentar esse raio na tentativa de reduzir possíveis variações locais. Contudo, alerta-se que quanto maior esse raio, mais se suaviza a variabilidade do atributo, perdendo a capacidade de identificar possíveis regiões com valores altos e baixos.

Posteriormente, os resultados das análises de solo são vinculados às coordenadas dos pontos centrais das quadrículas. Esses dados são inseridos em um software de SIG para uma primeira análise exploratória dos dados, verificando a existência de possíveis valores anômalos que poderiam comprometer o mapeamento, os quais podem ser fruto principalmente de problemas durante a amostragem. Feito isso, os dados são interpolados, de forma a estimar valores das propriedades do solo onde não houve a coleta de amostras. Essa interpolação pode seguir modelos matemáticos (como o conhecido Inverso do Quadrado da Distância) ou de geoestatística, isto é, krigagem. Independentemente do método de interpolação utilizado, alertamos que a qualidade da amostragem realizada é fator primordial na qualidade do mapa obtido, impactando significativamente em quão próximo este mapa interpolado estará da realidade de campo, sendo fator decisivo para o sucesso da aplicação de corretivos e fertilizantes em doses variadas.

Conhecendo a distribuição dos atributos do solo na área, são elaborados mapas com as prescrições do insumo, possibilitando as devidas intervenções agronômicas. A Figura 3 representa um mapa de necessidade de calagem utilizado para correção de solo, onde zonas em verde têm menor necessidade de calcário e em vermelho, maior necessidade de aplicação do insumo. As doses prescritas nesse mapa serão então reproduzidas em campo por uma máquina aplicadora de fertilizantes equipada com controlador para aplicação em doses variadas.

Figura 3 - Mapa de prescrição de doses de calcário construído a partir da interpolação de dados

AMOSTRAGEM EM GRADE POR CÉLULA

Ao contrário da amostragem por pontos, na amostragem por célula as subamostras são coletadas ao longo de toda a quadrícula, geralmente em zigue-zague (Figura 4). Nesse caso, o objetivo da amostragem é representar muito bem toda a área da quadrícula, enquanto na amostragem por ponto é caracterizar bem o solo em volta das coordenadas do ponto central. A quantidade de subamostras dentro de cada célula costuma estar entre oito e 20, sendo que quanto mais subamostras, maior a confiabilidade no valor médio que representará a quadrícula. Além disso, quanto maior a área da quadrícula, maior deve ser o número de subamostras.

Figura 4 - Representação de uma amostragem em grade por célula, mostrando como as subamostras podem ser coletadas ao longo de toda a quadrícula

Seguindo essa metodologia de coleta de amostras, o resultado de cada amostra composta de solo representará toda a área da quadrícula. Portanto, diferentemente da amostragem por ponto, a amostragem por célula não utiliza a interpolação para a formação dos mapas de atributo do solo. Como neste tipo de amostragem as doses variam de acordo com mudança de célula (Figura 5), sendo a mesma ao longo de toda a sua extensão. Assim, a amostragem em grade por célula é uma alternativa para o agricultor que possui menor capacidade de investimento, pois a amostragem por pontos requer maior número de pontos para que a interpolação seja mais precisa, sendo que quando a densidade amostral é muito reduzida, os erros da interpolação se elevam e prejudicam a qualidade do mapa final.

Figura 5 - Mapa de prescrição de doses de calcário construído a partir de uma amostragem em grade por célula

AMOSTRAGEM INTELIGENTE

Uma boa prática que pode ser adotada para melhorar a eficiência das amostragens em grade é que no primeiro levantamento feito na área seja utilizada densidade amostral elevada, algo como uma amostra a cada hectare. Isso possibilitaria maior detalhamento do comportamento espacial das propriedades do solo ao longo da lavoura. Com base nesse primeiro ano de amostragem, nas safras subsequentes seria possível ajustar a densidade amostral de acordo com as necessidades identificadas pela modelagem da dependência espacial feita pela geoestatística, podendo resultar em menor ou maior densidade amostral.

O alcance, destacado no semivariograma da Figura 6, representa a distância em que considera-se que não há mais dependência espacial (correlação) entre dois pontos distintos, ou seja, coletas com espaçamento entre amostras maiores que o alcance não são praticáveis para a realização de uma análise espacial do atributo do solo. Para tal, as amostras devem ser coletadas com espaçamento igual ou inferior à metade do valor do alcance; logo, no caso da Figura 6, o espaçamento máximo seria de 200m. Alertamos que para essa finalidade, deve-se obrigatoriamente realizar a amostragem por ponto, uma vez que na amostragem por célula não é possível realizar a análise geoestatística, visto que está se amostrando toda a área e não apenas representando o ponto.

Figura 6 - Exemplo de um semivariograma, onde no eixo x está a distância entre pares de amostras e no eixo y a diferença (semivariância) entre elas. Destaque para o alcance de 400m nesse caso

A questão central dessa estratégia de otimização é que quanto maior a variabilidade da propriedade do solo em análise, maior deve ser a densidade amostral para conseguir mapeá-la de forma adequada. Neste sentido, o uso de variáveis auxiliares destaca-se como uma alternativa para contribuir na otimização da amostragem do solo. Assim, partindo do pressuposto que variáveis obtidas por algum tipo de mapeamento alternativo podem apresentar distribuição espacial correlacionada com a propriedade do solo que se quer mapear, o uso dessa variável auxiliar permite que se infira sobre o comportamento espacial do atributo de estudo antes da realização da amostragem de solo. Isso pode ajudar na definição do espaçamento entre amostras.

A condutividade elétrica aparente do solo (CEa) se destaca como uma das variáveis auxiliares mais interessantes para a otimização do planejamento amostral. A CEa pode se correlacionar com diversos atributos físicos e químicos do solo, como sua umidade, capacidade de troca de cátions, textura, conteúdo de matéria orgânica, salinidade, dentre outros, e, com isso, permite que se tenha uma boa noção de como o solo varia ao longo da lavoura. A CEa é também muito vantajosa operacionalmente, pois sua coleta de dados é rápida, simples e barata, além de ser estável ao longo do tempo, sendo necessário apenas um mapeamento para entender o comportamento do solo (Figura 7).

Figura 7 – Mapa de condutividade elétrica aparente do solo e um exemplo de sensor de condutividade elétrica (EM38 – Geonics) sendo conduzido por um quadriciclo

Outras possíveis variáveis auxiliares para tal finalidade seriam: imagens de sensoriamento remoto e índices de vegetação, como por exemplo o NDVI, as quais podem mostrar alguma relação do vigor da cultura com as propriedades do solo; modelos digitais de elevação, fornecendo informações topográficas e que podem ter relação com as propriedades do solo; mapas de produtividade, dentre outros. A partir desses dados é possível identificar algumas manchas na lavoura que precisam ser melhor interpretadas. Assim, parte das amostras pode ser direcionada para essas manchas, aumentando o entendimento dos possíveis causadores da variabilidade ao longo das lavouras e, assim, melhorando a eficiência das decisões agronômicas. Ainda, tais manchas podem ser demarcadas, de forma a serem amostradas de maneira semelhante à amostragem por célula, ou seja, subamostras coletadas ao longo de toda a área dessa mancha; essa forma de amostragem tem sido chamada comercialmente de amostragem por zonas.

O uso de quadricíclos equipados com aparelhos de coleta de amostras facilita o mapeamento de grandes áreas

O alerta principal sobre essas abordagens de amostragem inteligente é que as variáveis auxiliares adotadas precisam ter relação espacial com as propriedades do solo que se quer mapear; caso contrário, não terão utilidade. Assim, o adequado conhecimento técnico do usuário continua sendo indispensável para garantir o retorno de tal prática. 

Gabriel Basso Pereira, Henrique Leal Varanda, Agda Loureiro Gonçalves Oliveira, Lucas Rios do Amaral, FEA/Unicamp

Fonte: Grupo Cultivar 

Bactérias da folha da laranja diminuem resíduos de agrotóxicos na natureza

 Pesquisadores descobriram que esses microorganismos podem biodegrar 93% do fipronil e 88% da bifentrina, inseticidas muito usados no Brasil

Bactérias presentes na folha da laranja eliminam vestígios de agrotóxicos.

 Foto: Pixabay

A busca por alternativas que possam diminuir o impacto dos agrotóxicos e eliminar esses compostos que acabam depositados na natureza motivou pesquisadores do Instituto de Química de São Carlos (IQSC) da Universidade de São Paulo (USP) a estudarem bactérias do gênero bacillus, extraídas da superfície das folhas da laranja. Eles descobriram que esses microrganismos produzem enzimas capazes de biodegradar dois pesticidas muito utilizados na agricultura brasileira: a bifentrina e o fipronil.

Como as bactérias habitam o mesmo ambiente onde os produtos químicos são aplicados e, mesmo assim, se mantêm “vivas”, a hipótese dos cientistas era de que elas conseguissem eliminar os agrotóxicos. Para comprovar a teoria, eles realizaram inúmeros testes no IQSC.

Diversas espécies de bacillus extraídas de folhas de laranja de uma plantação em Tabatinga (SP) foram colocadas em frascos que continham pequenas amostras dos agroquímicos. Após cinco dias de experimentos, alguns resultados chamaram atenção: a bactéria bacillus amyloliquefaciens conseguiu biodegradar 93% do fipronil, enquanto a bactéria bacillus pseudomycoides eliminou 88% da bifentrina.

“Essa atividade dos microrganismos representa uma importante função ambiental de remediação desses produtos,” afirma Juliana G. Viana, autora do trabalho e doutoranda pelo IQSC.

Bactérias foram colocadas em frascos que continham amostras de pesticidas. Foto: Henrique Fontes – IQSC/USP

Juliana também testou como seria o desempenho de grupos de bactérias do gênero bacillus atuando juntas contra os agrotóxicos. Oito linhagens dos microrganismos, de diferentes espécies, foram colocadas para reagir com os produtos químicos e alcançaram uma degradação de 81% do fipronil e de 51% da bifentrina.

Segundo explica o professor André Porto, do IQSC, que orientou o trabalho, quando as bactérias estão em conjunto, pode haver competição por espaço e nutrientes, “desviando o foco” do combate aos pesticidas. Isso de certa forma justifica a taxa de biodegradação um pouco inferior ou mais lenta nos testes com bactérias trabalhando em equipe.

Juliana testou a ação de diferentes linhagens de bactérias contra o fipronil e a bifentrina. Foto: Henrique Fontes – IQSC/USP

Fipronil e bifentrina são empregados no Brasil como inseticidas e formicidas em diversos tipos de plantações, em culturas de citros, tomate, batata, milho, arroz, soja, feijão, entre outras.

Em abelhas, os dois produtos são capazes de atingir o sistema nervoso das polinizadoras e levá-las à morte, acarretando problemas não só para o ser humano, que perderia uma população de insetos responsável pela polinização de flores que produzem diversos tipos de alimentos, mas também para a economia.

Segundo estudo realizado pela Plataforma Brasileira de Biodiversidade e Serviços Ecossistêmicos (BPBES), em parceria com a Rede Brasileira de Interações Planta-Polinizador (Rebipp), o valor do trabalho prestado pelos animais polinizadores à agricultura brasileira gira em torno de R$ 43 bilhões por ano.

Pesquisadores afirmam que as bactérias estudadas no IQSC têm potencial para serem utilizadas por agricultores na eliminação de resquícios de agrotóxicos nas plantações e para evitar a contaminação de outros seres vivos e dos recursos naturais. “Após cumprirem seu papel de proteção aos cultivos, esses produtos precisam ter um destino final, não podem ficar no meio ambiente. Para isso, estamos trabalhando em uma alternativa sustentável, utilizando a própria natureza para preservá-la e nos proteger”, finaliza Porto.

Cientistas do IQSC estudam diversas espécies de bactérias extraídas da natureza. Foto: Henrique Fontes – IQSC/USP

Fonte: Canal Rural 

Manejo da mancha marrom de alternaria em citros

 

Como manejar de modo adequado a mancha marrom de alternaria, doença que provoca severos danos e leva à depreciação dos frutos de citros.

A mancha marrom de alternaria (MMA), doença causada pelo fungo Alternaria alternata f. sp. Citri, possui grande importância econômica em todas as regiões produtoras de citros. O fungo ataca algumas cultivares de tangerina e seus híbridos (Fr:Fr.), incluindo Ponkan (Citrus reticulata) e Murcott (C. reticulata x C. sinesis), mais plantadas no mundo. O fungo penetra, principalmente, em folhas e frutos. A doença causa desfolha, seca dos ramos, queda prematura e depreciação dos frutos. Sua evolução provoca necrose dos tecidos infectados, em decorrência de uma substância tóxica liberada pelo agente causal, chamada ACT.

Os sintomas são facilmente visualizados em todos os órgãos afetados: folhas, frutos e galhos de plantas. Inicialmente, aparecem pequenas lesões circulares e ovais, de coloração marrom ou preta. As folhas mais novas são mais sensíveis à ação do fungo. Em folhas maduras as lesões são quase sempre rodeadas por um halo amarelo, próximas às nervuras em ambos os lados. Mudanças climáticas, como altas temperaturas e umidade relativa do ar, podem favorecer a evolução da doença, provocando a queda de folhas e murcha de galhos novos, e seca de ponteiros em brotações novas. Em frutos maduros, as lesões têm aparência corticosa e saliente, e dependendo da severidade do ataque, os frutos podem apresentar sabor podre, perdendo o valor comercial.

A transmissão da doença ocorre em locais onde há período chuvoso coincidente com altas temperaturas no Verão. Porém, a transmissão também pode se dar em condições de clima seco, mas com ocorrência de orvalho pela manhã e presença de ventos.

O controle da mancha marrom de alternaria requer a adoção de uma ou mais táticas empregadas no Manejo Integrado de Doenças. Dentre as práticas culturais estão utilização de mudas sadias e certificadas; uso de cultivares resistentes e/ou tolerantes, utilizadas de acordo com a adaptação à região de cultivo (grupo Satsuma, por exemplo). Recomenda-se evitar plantios adensados, optando-se por espaçamentos maiores, para facilitar a circulação do ar e evitar o acúmulo de umidade, pois quando o espaçamento entre plantas é menor, cria-se um ambiente mais úmido entre as copas, o que, associado a altas temperaturas, favorece o desenvolvimento da doença. Cuidados com a adubação são requeridos, principalmente a nitrogenada, que induz um grande crescimento vegetativo e as brotações novas mais sensíveis ao ataque do fungo, o que favorecerá sua multiplicação, dificultado o controle da doença. Esta prática deve ser evitada, principalmente em associação com podas.

Deve-se adotar o uso de irrigação localizada, por proporcionar alta umidade de forma concentrada e direta, em um pequeno volume de solo, não atingindo a copa e, consequentemente, não proporcionando condições favoráveis à multiplicação e à disseminação do fungo. Também, faz-se necessário evitar regiões de baixada, pois tendem a acumular umidade por períodos mais longos, proporcionando condições para a multiplicação do fungo. Essas áreas devem ser reservadas para cultivares resistentes ao fungo.

Em pomares já instalados recomenda-se a poda para retirada de ramos secos e mortos, na redução e na eliminação de possíveis focos do fungo, além de permitir a entrada de sol na copa das árvores, promovendo arejamento e redução da umidade. Em conjunto, é recomendada ainda a aplicação de produtos com ação fungicida protetora, como produtos à base de cobre ou enxofre; e eliminação de restos culturais, como folhas e galhos infestados que caem no solo, na maioria das vezes como consequência da doença.

O controle químico da mancha marrom de alternaria é indicado em épocas críticas favoráveis à doença, como no início das brotações, no florescimento e na frutificação. Recomenda-se o uso de produtos registrados no Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa), mediante receituário agronômico e, preferencialmente, com supervisão de um profissional qualificado.

Em certos casos, devem ser realizadas muitas aplicações, em decorrência da dificuldade no controle da doença, o que, além de elevar o custo de produção, pode trazer riscos à saúde humana e ao ambiente. Além de aumentar substancialmente a possibilidade de surgir variações dos fungos resistentes aos produtos aplicados repetidamente na lavoura. Produtos à base de cobre podem ser utilizados tanto em plantios convencionais, quanto em agricultura orgânica, diante da menor toxidez ao ambiente e ao homem. Porém, aplicações repetidas com alta concentração de cobre podem causar fitotoxidez à planta, provocando sintoma característico de “queimaduras em folhas”, sendo mais comum em épocas mais quentes do ano.

Para maior eficiência no controle da doença pelo controle químico recomenda-se programar previamente as aplicações de fungicidas, para fazer a alternância de princípios ativos, utilizando-se, sempre que possível, fungicidas com mais de um modo de ação, quando sistêmicos, alternados com fungicidas protetores, evitando-se desta forma o aparecimento de resistência do fungo. Devido às chuvas e ao aumento do tamanho dos frutos, aplicações adicionais podem ser necessárias.

Atualmente em cultivares suscetíveis, o controle é baseado na aplicação de fungicidas preventivos e sistêmicos. Durante o período crítico de infecção, as pulverizações devem ser realizadas para proteger órgãos suscetíveis. Dependendo do clima e da suscetibilidade da cultivar, recomenda-se entre quatro e dez pulverizadores de fungicidas por ano para produzir frutos de qualidade para o mercado fresco. Nas cultivares suscetíveis, as aplicações foliares com fungicidas de cobre devem ser realizadas a cada dez-15 dias em períodos de alta suscetibilidade. Apesar deste grande número de pulverizações, o controle da doença nem sempre é satisfatório.

Os fungicidas sistêmicos triazóis, estrobilurinas e o protetor iprodione já possuem casos registrados de A. alternata resistentes em plantas de citros e seus híbridos, em vários países, reforçando a importância de manejar a doença utilizando-se práticas culturais.

No Brasil, populações do fungo resistentes às estrobilurinas, um dos grupos mais eficazes e o mais utilizado no país para o controle da doença, já foram identificadas em pomares de tangerina no estado de São Paulo. A descoberta, por pesquisadores do Fundecitrus, Instituto Biológico (IB) e Escola Superior de Agricultura “Luiz Queiroz” (Esalq/USP), indica perda da eficiência das estrobilurinas e a necessidade de mudanças no controle da doença.

Pesquisadores destas instituições recomendam o uso de fungicidas à base de cobre e triazóis. Fungicidas à base de cobre devem ser usados preventivamente e com intervalos mais curtos, com a redução do número de aplicações com estrobilurinas e a rotação, alternância ou misturas de grupos químicos de fungicidas no controle das diferentes doenças causadas por fungos ao longo da safra.

Umas das principais estratégias para o controle da doença tem sido a busca por cultivares resistentes à doença. Uma opção é a cultivar Fremont (C. clementina x C. reticulata), que não apresenta sintomas quando inoculada com o patógeno. Com exceção de limão mexicano (Citrus aurantifolia), as cultivares de limão e lima são consideradas tolerantes ao patógeno.

Também métodos de controle alternativo vêm sendo estudados por diversas instituições no país, e demonstraram que o uso de extratos vegetais, como os extratos de angico branco (Anadenanthera colubrina), goiaba (Psidium guajava) e melão-de-são-Caetano (Momordica charantia) e o uso de agentes biológicos como Bacillus subtilis (isolados de folhas e flores de citros do estado de São Paulo) foram eficientes no controle da mancha marrom em frutos de tangerina. Estes trabalhos demonstram a possibilidade de se implementar estes métodos de controle no manejo da mancha marrom de alternaria, contribuindo para a diminuição do uso de produtos químicos, bem como para prevenir o surgimento de populações resistentes do fungo.

Folhas de citros são um dos principais alvos da mancha marrom de alternaria

Citrus no Brasil

A citricultura é uma das mais importantes atividades agrícolas do Brasil. Além da laranja, que é o principal produto desta cadeia, a atividade ainda contempla a tangerina, a lima ácida e o limão. A área plantada chega a aproximadamente 2,9 milhões de hectares, produzindo aproximadamente 14,9 milhões de toneladas, com valor bruto da produção alcançado de R$ 14,8 bilhões em 2019.

O Brasil é o maior produtor mundial, gerando empregos diretos e indiretos na zona rural, sendo responsável por mais de 80% das exportações mundiais de suco de laranja e mais de 30% de toda a produção mundial da fruta. Estima-se que a safra 2020/21 seja 25,6% (caixas produzidas) menor que a anterior, principalmente por conta da redução significativa do número de frutos por árvore, devido ao aumento do consumo das reservas nutricionais e ao clima. Altas temperaturas entre os meses de setembro e outubro de 2019 prejudicaram a formação dos frutos recém-formados. Porém, além das condições climáticas, as doenças causadas por micro-organismos ganham destaque na diminuição da produção de citros.

Mônica Danielly de Mello Oliveira, Investigadora visitante do Instituto Mediterrâneo para a Agricultura, Ambiente e Desenvolvimento, Universidade de Évora

Fonte: Grupo Cultivar