A utilização de Gémeos Digitais para a gestão da irrigação baseada em dados

Os sistemas de apoio à decisão podem ajudar a minimizar o consumo de água e a aumentar a produtividade. O estudo de caso DIGIREG na Catalunha, Espanha.

No contexto atual, a água está a escassear não só nas zonas áridas e secas, mas também em regiões onde a precipitação costumava ser abundante. Embora cerca de 70% dos recursos de água doce sejam utilizados para a produção de alimentos, menos de 60% da água de irrigação é efetivamente incorporada pelas culturas. Uma forma de resolver este problema é reduzir as ineficiências na gestão da irrigação. As principais questões a este respeito incluem a forma de lidar com a variabilidade espacial e a adoção de estratégias de irrigação deficitária à escala do campo.

Para atingir este objetivo, as tecnologias inteligentes relacionadas com os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), tais como os Gémeos Digitais (GD), estão a ser cada vez mais utilizadas pela sua capacidade de permitir interações e modificações em tempo real entre o sistema de rega e a sua representação digital. Desta forma, apoiando uma gestão precisa e pouco trabalhosa da rega. Esta solução permite criar uma réplica virtual dos sistemas de rega físicos, fornecendo uma plataforma dinâmica e baseada em dados para monitorizar, prever e melhorar as práticas de rega. O principal benefício da tecnologia GD reside na sua capacidade de fornecer informações precisas e em tempo real sobre o processo de rega. Ao aproveitar os dados de várias fontes, tais como sensores de humidade do solo, previsões meteorológicas e modelos de crescimento de culturas, o GD atualiza-se continuamente para refletir as condições actuais. Este ciclo de feedback contínuo permite a aplicação precisa da água, assegurando que as culturas recebem a quantidade óptima necessária no momento certo. Os principais resultados incluem uma maior eficiência na utilização da água, melhores rendimentos das culturas e uma gestão sustentável dos recursos hídricos.

Os agricultores podem integrar as tecnologias GD nas suas infraestruturas de irrigação existentes. Isto pode ser conseguido através da instalação de sensores da Internet das Coisas (IoT) e ferramentas de conetividade que alimentam o modelo GD com dados. Ao fazê-lo, os agricultores podem obter uma compreensão abrangente dos seus sistemas de irrigação, identificando ineficiências e áreas de melhoria. Por exemplo, o GD pode simular diferentes cenários de irrigação, ajudando os agricultores a tomar decisões informadas sobre a programação e a quantidade de aplicação de água. Esta abordagem proactiva assegura que a água é utilizada de forma judiciosa, conservando os recursos e mantendo a saúde das culturas.

A tecnologia de Gémeos Digitais envolve a criação de um modelo virtual que replica com precisão um sistema de rega físico. Este modelo é continuamente alimentado com dados em tempo real provenientes de várias fontes:

• Previsões meteorológicas (por exemplo, temperatura, humidade relativa, radiação solar)
• Sensores instalados no solo ou nas plantas (por exemplo, humidade do solo)
• Deteção remota (por exemplo, vigor da cultura, evapotranspiração)
• Informações fornecidas pelo agricultor

A GD utiliza estes dados para simular vários cenários de rega, permitindo aos agricultores tomar decisões informadas sobre a aplicação de água. Aprende e adapta-se continuamente, melhorando a sua precisão e eficácia ao longo do tempo.

Processo de implementação

• Avaliação e planeamento: Avaliar a infraestrutura de rega existente e identificar as necessidades e objetivos específicos da exploração. Planear a integração da tecnologia GD, incluindo os tipos de sensores e fontes de dados necessários.
• Instalação de sensores e ferramentas de recolha de dados: Instalar sensores de humidade do solo, estações meteorológicas e outros dispositivos relevantes em toda a exploração. Assegurar que estes dispositivos estão ligados a um sistema central de recolha de dados.
• Desenvolvimento do modelo gémeo digital: Criar um modelo virtual do sistema de rega utilizando software que possa assimilar os sensores instalados e outras fontes externas em modelos de solo-culturas.
• Integração e teste: Ligar o modelo gémeo digital ao sistema de recolha de dados e testar a sua precisão. Fazer os ajustes necessários para garantir que o modelo reflecte com precisão o sistema de rega físico.
• Formação e capacitação: Formar o pessoal da exploração agrícola sobre como utilizar eficazmente as ferramentas de prescrição alimentadas pela tecnologia de gémeos digitais. Isto inclui a compreensão de como interpretar os dados e tomar decisões informadas com base nas previsões do modelo.
• Monitorização e otimização contínuas: Monitorizar regularmente o desempenho do gémeo digital e do sistema de rega físico. Utilizar os conhecimentos adquiridos para otimizar continuamente as práticas de rega.

Equipamento necessário

Dependendo da complexidade e do âmbito, a arquitetura de GD pode ser muito diferente. Em geral, a criação e manutenção de uma GD envolve uma combinação de várias tecnologias máquina-a-máquina que colaboram para replicar, monitorizar e analisar objectos ou sistemas físicos num ambiente digital.

• Sensores de humidade do solo: Estes sensores medem o conteúdo de humidade no solo a diferentes profundidades e localizações na quinta.
• Estações meteorológicas: As estações meteorológicas abrangentes que monitorizam a temperatura, a humidade, a velocidade do vento, a radiação solar e a precipitação são cruciais, fornecendo dados meteorológicos em tempo real que têm impacto nas necessidades de rega. Existem diferentes fontes disponíveis:

1. 1. Estações meteorológicas instaladas na exploração agrícola. Podem ser caras e requerem alguma manutenção. Na prática, só são recomendadas em grandes explorações e quando não existe outra estação meteorológica alternativa nas proximidades.
   2. Rede meteorológica pública acessível online através de uma API, como a XEMA (Catalunha) ou a SIAR (Espanha). É uma boa opção se a exploração agrícola estiver próxima.
   3. Estação meteorológica virtual, oferecida por várias empresas, que fornece dados meteorológicos em qualquer ponto do planeta. É uma boa opção quando não existe uma rede pública nas proximidades.

• Ferramentas de conetividade IoT: Os dispositivos devem ser ligados à nuvem de uma empresa de deteção e depois acedidos através da API dos seus servidores.
• Sistema central de recolha de dados: Este sistema, frequentemente baseado na nuvem, recolhe, armazena e processa dados de todos os sensores e fontes externas. Deve ter capacidades robustas de gestão de dados e fornecer interfaces para visualização e análise de dados.
• Software para modelação de GD: Software especializado que pode criar e gerir o modelo de gémeo digital. Este software deve integrar dados de várias fontes em modelos solo-planta, executar simulações e fornecer informações acionáveis.
• Sistemas de Controlo de Rega: Sistemas de controlo automatizados que podem ajustar os programas e quantidades de rega com base nas informações fornecidas pelo GD. Se os utilizadores tiverem um programador de rega acessível online através de uma API, todo o processo de prescrição pode ser automatizado. Caso contrário, o utilizador teria de escrever manualmente a receita no programador de rega.

Resultados das aplicações práticas

Um exemplo de abordagem demonstrativa para a implementação de tecnologias de GD em sistemas agrícolas comerciais é o projeto DIGIREG (https://digireg.cat/). A demonstração integra tudo, desde a instalação de sensores, utilizando a deteção remota e interpretando todos estes tipos de dados para otimizar e controlar com precisão a rega, até ao ajuste automático dos programas nos controladores de rega. Tem diferentes casos de estudo em vinhas comerciais e em pistácios, amêndoas, pêssegos e pomares de horticultura.

Embora as vantagens da tecnologia de gémeos digitais sejam numerosas, há também uma série de desafios que têm de ser enfrentados para a implementar com êxito. O investimento inicial necessário para adquirir os sensores, as ferramentas de recolha de dados e o software necessários pode ser considerável. A complementação de sensores locais com fontes de deteção remota permite otimizar o número de sensores e, por conseguinte, aliviar os investimentos iniciais. Outra solução potencial para esta questão é procurar oportunidades de financiamento ou implementar a tecnologia por fases, distribuindo assim os custos ao longo do tempo. Além disso, recomenda-se que seja iniciado um projeto-piloto numa parte limitada da exploração agrícola para avaliar e melhorar a tecnologia de gémeos digitais antes da sua implementação em maior escala. Além disso, a complexidade da integração de dados de fontes díspares que constituem o gémeo digital exige a existência de uma compatibilidade global e de um sistema de gestão de dados robusto. É crucial colaborar com os fornecedores de tecnologia e investir em programas de formação para garantir que os indivíduos envolvidos na gestão das explorações agrícolas sejam capazes de utilizar e manter o sistema GD de forma eficaz. É essencial que todos os intervenientes relevantes, incluindo gestores de explorações agrícolas, trabalhadores e fornecedores de tecnologia, estejam envolvidos no processo de planeamento e implementação. É necessário um contacto contínuo com o fornecedor de tecnologia para garantir que os dados mais recentes e as melhorias tecnológicas são incorporados na GD, mantendo e melhorando assim a sua precisão e eficácia. Além disso, a GD requer um período de adaptação às condições específicas da exploração agrícola, necessitando de monitorização e ajustes regulares durante esta fase.

A utilização da Internet das Coisas (IoT) na agricultura registou um aumento notável nos últimos anos, ao passo que a implantação de tecnologias digitais (TD) neste sector continua numa fase incipiente. Além disso, foram identificados vários fatores adicionais, incluindo a medição do desempenho, o acesso aos dados, o planeamento das operações, o controlo das operações e as caraterísticas das explorações agrícolas, que influenciam a adoção de tecnologias na agricultura. Os agricultores têm reservas quanto a permitir que um sistema funcione automaticamente, dados os riscos potenciais para as suas culturas em caso de mau funcionamento do sistema. Consequentemente, o sistema deve permitir uma avaliação do seu desempenho num ambiente virtual antes de se proceder ao controlo automático da rega de uma exploração agrícola. Uma vez implantada a plataforma IoT, os agricultores podem optar pelo controlo automático ou apenas decidir, para cada prescrição recebida, se a transferem para o programador ou se decidem outra programação de rega. Quando o sistema está operacional, os agricultores podem visualizar o passado, o presente e o potencial estado futuro das suas explorações, acedendo ao painel de controlo personalizado e aos dados armazenados na plataforma IoT. A integração dos dados do solo, do clima, das culturas e do sistema de rega permite aos agricultores receberem prescrições personalizadas, que podem ser aplicadas automaticamente ou utilizadas pelos agricultores para tomarem as suas próprias decisões informadas, melhorando assim a eficiência operacional e reduzindo a utilização de água na rega. Como orientação geral, o principal papel destes sistemas é tomar decisões de rotina diárias (automaticamente) e deixar que os agricultores ou agrónomos concentrem os seus esforços em decisões tácticas e estratégicas (uma ou poucas vezes por ano).

O valor adicional das TD ainda não foi totalmente compreendido nas aplicações agrícolas; no entanto, projectos como o DIGIREG estão a fazer progressos nesta área. O potencial de utilização generalizada das TD, em diferentes escalas espaciais e temporais e com diferentes níveis de complexidade, depende dos componentes específicos envolvidos e da funcionalidade pretendida. O futuro das TD pode evoluir de casos mais simples, com menos componentes, para casos mais sofisticados. medida que a tecnologia se desenvolve, estas aplicações podem ser melhoradas através da adição gradual de componentes e funcionalidades, mostrando assim todo o potencial das TD.