Um componente essencial dos projetos de intemperismo acelerado de rochas (ERW) é a quantificação da remoção de dióxido de carbono (CDR) em escala de campo. A remoção de dióxido de carbono com ERW é monitorada usando várias fases (gás, líquido e solo) na InPlanet. Além de outras fases, um componente fundamental do monitoramento das taxas de intemperismo é feito por meio da análise de amostras de solo. Combinada com outras medições, a determinação das taxas de intemperismo nos solos pode ser relacionada à remoção de dióxido de carbono em escala de campo. No entanto, para fazer isso, fornecedores como a InPlanet precisam equilibrar a viabilidade operacional, o custo e a qualidade dos dados. Esse é um grande desafio ao determinar um procedimento operacional padrão para amostragem de solo em campo. Para obter estimativas precisas da taxa de remoção de dióxido de carbono (CDR) em nível de campo, a alta resolução espacial é cientificamente desejável. Entretanto, medições práticas e econômicas são cruciais para o intemperismo acelerado de rochas (ERW) em escala. As técnicas de medição devem equilibrar precisão e viabilidade.

Considerando que as propriedades químicas e físicas do solo podem ser, em alguns casos, altamente variáveis espacialmente, é necessário determinar a densidade de amostragem ideal para capturar a heterogeneidade em escala de campo, caso a caso e local a local. Para garantir que o MRV rigoroso seja dimensionado juntamente com o ERW, estamos testando vários elementos de design de projeto que visam a atingir um equilíbrio entre eficiência e precisão, como

• Subamostragem para incorporar a variabilidade em pequena escala em pontos de amostra únicos
• Agrupamento de amostras para reduzir os custos analíticos
• Análise emparelhada de amostras geolocalizadas para reduzir a incerteza
• Análise de rarefação de linha de base para determinar a variabilidade em escala de campo e a densidade de amostra necessária para capturar todas as variáveis

Atualmente, estamos implementando e refinando essas abordagens em várias implantações de campo em andamento para garantir que todas as remoções do InPlanet atendam a um alto nível de rigor.

Estatística 101

O cálculo do CDR a partir das amostras de campo interno exige a capacidade de resolver as diferenças entre as amostras de linha de base e as amostras pós-climatização. Isso também se estende ao cálculo de perdas na biomassa e nas zonas de campo próximo e de campo distante. Para comparar de forma confiável as áreas de controle e tratamento, precisamos determinar se as diferenças observadas nessas medições são estatisticamente significativas.

A capacidade de resolução dessas diferenças depende de:

1. A magnitude da mudança causada pelo desgaste. Mais intemperismo facilita a identificação da mudança.
2. A taxa de aplicação afeta nossa capacidade de identificar os traçadores. Taxas de aplicação mais altas aumentam nossa capacidade de distinguir o sinal do pó de rocha em relação ao sinal do solo.
3. Os sistemas de solo são inerentemente complexos e variáveis. Em um único local, pode haver pequenas alterações nas propriedades do solo, como textura e pH. Além disso, o pó de rocha nunca é espalhado de forma perfeitamente uniforme e terá mineralogia variável. Isso pode resultar em um conjunto de dados ruidoso, o que significa que há muita dispersão nos valores medidos. A dispersão diminui nossa capacidade de resolver um sinal de intemperismo.
4. O número de amostras coletadas. Se todos os fatores forem iguais, serão necessárias mais amostras para produzir um resultado estatisticamente significativo quando muito pouco da rocha aplicada tiver sofrido intemperismo ou quando houver alta heterogeneidade de fundo.

Subamostragem

A química do solo pode variar em escala de metros, mesmo para o mesmo tipo de solo no mesmo campo. Essa variabilidade em pequena escala pode ser causada por sistemas radiculares, compactação por maquinário, distribuição de minerais (como argilas) ou topografia. 

Esses aspectos são inevitáveis em um sistema natural. Para capturar toda a variabilidade em um único ponto de amostragem, usamos métodos de subamostragem. Essa prática coleta várias subamostras em uma área definida e as compõe para reduzir o impacto da variabilidade em pequena escala no resultado medido. No InPlanet, coletamos uma subamostra central com quatro subamostras adicionais dispostas em intervalos de 90 graus em um círculo de 5 metros de raio (Fig. 1A).

O protocolo Isometric recomenda a coleta de várias subamostras por ponto de amostra, com base em métodos análogos para a quantificação de carbono orgânico. No entanto, o número exato de subamostras de solo que otimiza a troca entre sinal e recursos de amostragem ainda é uma área ativa de exploração. O número ideal provavelmente variará de acordo com a magnitude da heterogeneidade do solo do projeto.

Pooling

Embora a subamostragem atenue a variabilidade em pequena escala durante a amostragem, o agrupamento de amostras nos permite pegar efetivamente vários pontos de amostra em uma determinada área e misturá-los para produzir uma única amostra para análise, o que reduz os custos analíticos. O protocolo Isometric permite o agrupamento de até 10:1, o que significa que um máximo de 10 pontos de amostra (eles próprios compostos de várias subamostras) podem ser combinados em uma única amostra para análise (Fig. 1B). Essa abordagem permite calcular a média dos parâmetros-alvo em toda a área em que as amostras foram coletadas.

Há alguns limites práticos para essa abordagem. O agrupamento diminui o número de pontos de dados independentes disponíveis após a análise, o que diminui a capacidade estatística de resolver sinais. Portanto, o plano ideal de agrupamento deve ser determinado considerando o custo analítico e a capacidade de resolução do sinal.

Análises emparelhadas

Com a densidade de amostragem ideal e o plano de agrupamento, selecionamos pontos de amostragem de linha de base usando algoritmos baseados em GIS para garantir a aleatoriedade e a cobertura espacial. Um ano depois, retornamos aos mesmos pontos para coletar as amostras pós-intemperismo (Fig. 1C). Todos os cálculos de CDR são realizados usando amostras de linha de base e pós-intemperismo geograficamente emparelhadas, o que chamamos de análises emparelhadas. A precisão do GPS normalmente é de 5 a 10 m, o que significa que o raio de 5 metros usado em nosso esquema de subamostragem garante que, em geral, haja alguma sobreposição na área de subamostragem em cada evento de amostragem, o que nos ajuda a mitigar melhor qualquer incerteza no posicionamento.

A análise pareada nos permitiu isolar e avaliar a incerteza e a heterogeneidade em nível de campo especificamente relacionadas às mudanças nas concentrações de cátions principais e traçadores imóveis. Esse método remove com eficácia a variabilidade confusa associada às concentrações absolutas, permitindo que nos concentremos apenas nas alterações induzidas pela aplicação de matéria-prima e intemperismo.

Uma abordagem alternativa seria coletar novos pontos de amostra aleatórios um ano depois ou tratar os dados como amostras não pareadas em nível de campo para o cálculo do CDR. Essa abordagem corre o risco de introduzir ruído, pois descarta a realidade de que a variabilidade espacial na química do solo e no hidroclima está controlando a atividade de intemperismo. Com uma lógica semelhante, a pesquisa sobre amostragem de carbono orgânico do solo (SOC) sugere que, em comparação com a amostragem aleatória, a amostragem temporal pareada pode melhorar as estimativas das mudanças no estoque de SOC quando a densidade da amostragem é limitada [2].

Análise de rarefação para obter o tamanho ideal da amostra

Na InPlanet, combinamos a análise de rarefação e os algoritmos GIS para determinar a densidade e os locais de amostragem ideais para cada projeto, a fim de cobrir a variabilidade observada para aquele campo específico. 

A análise de rarefação tem sido usada há muito tempo em ecologia para avaliar a riqueza e a diversidade de espécies em função do tamanho da amostragem. Por exemplo, se você tiver uma caixa com 1.000 fósseis à sua frente e quiser saber quantas espécies diferentes existem na caixa, não é recomendável contar todos os 1.000! Se você contasse o número de espécies à medida que conta os fósseis, descobriria que o número de espécies atinge um platô (assíntota) bem no início do exercício. Portanto, você não precisa contar todas elas, talvez apenas 100.

Em nosso caso, esse método estatístico é adaptado para entender o quanto a variabilidade de campo pode ser capturada pelas amostras de solo com o aumento da densidade de amostragem. 

A variabilidade do campo pode ser indexada pelo intervalo de 95% e pela variação de diferentes propriedades químicas do solo. 

Para nossa recente emissão de crédito do Projeto Serra da Mantiqueira, a análise de rarefação dos dados agronômicos de linha de base fornecidos pelo fazendeiro em aproximadamente 1 amostra por 4 hectares atinge resultados assintóticos tanto na variância de amostragem quanto no intervalo de 95% após aproximadamente 30 amostras, apoiando nossa densidade de amostragem em cerca de 1 amostra por 20 hectares (Fig. 2A-B).

Para validar ainda mais nossa escolha de densidade de amostragem para a composição elementar do solo, analisamos o solo pós-intemperismo com uma densidade de amostragem maior, com 1 amostra por 3 hectares (Fig. 3) para métricas de química total. As curvas de rarefação atingem um patamar antes de chegar a 20 amostras (Fig. 2C-D), confirmando que a densidade de amostragem atual do projeto é suficiente para capturar a variação de campo das propriedades agronômicas e das composições elementares. 

Vale ressaltar que o Projeto Serra da Mantiqueira foi iniciado antes da publicação do protocolo Isometric ERW, e a densidade de amostragem mais baixa para esse projeto pode não ser adequada para outras implantações de ERW. A baixa variabilidade do solo, nesse caso, provavelmente se deve ao fato de que os solos são de textura arenosa, dominados por quartzo (~80%) com baixo teor de argila (~19%) e carbono orgânico (0,64-0,87 wt%) e, portanto, são quimicamente menos reativos, com menores concentrações de metais e elementos principais em comparação com outros solos. Na InPlanet, agora temos uma implantação padrão de alta densidade de amostragem, mas ainda realizamos análises de rarefação. Isso nos permite aprender de forma mais eficaz sobre as estratégias de amostragem e a heterogeneidade do solo em diferentes ambientes.

Consistência interna para validação

Além da análise de rarefação, fontes de dados independentes podem ser usadas para avaliar se nosso plano de amostragem é representativo da variabilidade em escala de campo. Por exemplo, podemos comparar a taxa de aplicação de matéria-prima calculada usando medições de traçadores de solo com a taxa de aplicação registrada nos registros operacionais. 

A abordagem do rastreador imóvel calcula a quantidade de pó de rocha adicionada ao solo com base em determinados elementos analisados. Esses elementos, conhecidos como rastreadores imóveis, permanecem no solo mesmo depois que o pó de rocha se dissolve. 

Para o Projeto Serra da Mantiqueira, a taxa média de aplicação é de 1.066,11 ^g/m2 com base nas medições do traçador imóvel (Fig. 4). Essa estimativa está de acordo com o valor relatado no registro operacional (1064,56 ^g/m2), o que sugere, de forma independente, que o plano de amostragem do projeto é representativo o suficiente para capturar a heterogeneidade da mudança de concentração do traçador imóvel e caracterizar o processo de intemperismo no campo.

Na InPlanet, continuaremos a integrar essas questões essenciais de pesquisa de ERW em implantações atuais e futuras para refinar essas abordagens de MRV. Também estamos comprometidos com a transparência no compartilhamento de nossas descobertas para capacitar o campo de ERW como um todo.

Referências:

Bradford, M.A., Eash, L., Polussa, A., Jevon, F.V., Kuebbing, S.E., Hammac, W.A., Rosenzweig, S. e Oldfield, E.E., 2023. Testando a viabilidade de quantificar a mudança nos estoques de carbono do solo agrícola por meio de amostragem empírica. Geoderma, 440, p.116719.

von Haden, A.C., Sanford, G.R., Cates, A.M. e Jackson, R.D., 2024. Paired resampling to detect field-level soil organic carbon stock change (Reamostragem pareada para detectar mudanças no estoque de carbono orgânico do solo em nível de campo). Comentário sobre "Testing the feasibility of quantifying change in agricultural soil carbon stocks through empirical sampling", de Bradford et al. Geoderma, 448, p.116959.

Chernick, M.R., 2011. Bootstrap methods: A guide for practitioners and researchers (Um guia para profissionais e pesquisadores). John Wiley & Sons.