O projeto SOIL4EVER decorre em 10 campos experimentais.
Local 1 – Amendoal (37.939N; -8.1524W)
Local 2 – Amendoal (37.941N; -8.153W)
Local 3 – Olival intensivo (37.941N; -8.142W)
Local 4 – Olival intensivo (37.951N; -8.154W)
Local 5 – Olival intensivo (37.954N; -8.140W)
Local 6 – Citrinos (37.970N; -8.181W)
Local 7 – Citrinos (37.969N; -8.176W)
Local 8 – Citrinos (37.967N; -8.181W)
Local 9 – Romã (37.961N; -8.181W)
Local 10 – Olival superintensivo (37.929N; -8.177W)
Actividades já desenvolvidas
A monitorização do solo tem sido efetuada nos 10 locais experimentais (culturas e solos diferentes), geralmente uma vez por mês, para obter séries temporais de dados de solo para calibração / validação dos resultados dos modelos de simulação da dinâmica da água e do transporte de solutos no solo. Essas campanhas de monitorização são particularmente importantes no final do ciclo de rega (para avaliar o efeito da qualidade da água de rega) e no final da estação chuvosa (para avaliar o efeito da lavagem dos sais por causas naturais). As campanhas de monitorização iniciaram-se em maio de 2019 e vão terminar em maio de 2021. Até o momento foram realizadas 17 campanhas. Amostras de solo têm sido colhidas, a diferentes profundidades (critério geométrico), nas linhas das árvores, em cada local experimental. Nas amostras de solo foram efectuadas as seguintes determinações: condutividade elétrica do extrato de saturação do solo (ECe); pH (H2O); teor de nitratos (N-NO3-); catiões solúveis no extracto de saturação (Na, Ca, Mg); taxa de adsorção de sódio (SAR).
A caracterização físico-química de perfis representativos do tipo de solo, foi realizada nos locais 5, 6, 7, 8 e 10. Os restantes locais vão ser caracterizados durante o ano em curso (2021). Esta informação é necessária como dados de entrada para a tarefa da modelação. Cada perfil de solo (aberto nas entrelinhas das árvores) foi descrito morfologicamente, e os horizontes / camadas do solo foram amostrados recorrendo a amostras não perturbadas (caracterização física) e perturbadas (caracterização química). Amostras não perturbadas também foram colhidas nas linhas das árvores. Nas amostras de solo foram efectuadas as seguintes determinações: curva de retenção de água no solo (ou curva de pF); condutividade hidráulica saturada (Ksat); densidade aparente (ρb); composição granulométrica; pH (H2O); ECe; cations solúveis, extraíveis e trocáveis (Na, Ca, Mg, K); capacidade de troca catiónica (CTC); percentagem de sódio de troca (ESP); SAR.
O efeito da qualidade da água de rega no desenvolvimento de indicadores fisiológicos, e a sua relação com a produção está a ser estudado nos locais 5 (olival intensivo, var. Picoal) e 9 (pomar de romã, var. Acco). A avaliação do desempenho fisiológico foi feita, duas vezes em 2020 (24 de julho e 13 de outubro). Nas duas datas, as trocas gasosas foram monitorizadas (fotossíntese, condutância estomática, transpiração e eficiência no uso da água) por meio de um sistema IRGA portátil. Para os índices de clorofila (SPAD) foi utilizado um medidor de clorofila. As medições foram realizadas em quatro zonas do copa, correspondentes aos quatro pontos cardeais. Seis medições foram feitas por zona da copa, para as 3 árvores selecionadas de cada cultura. Em outubro (maturação dos frutos) também foram colhidas amostras foliares para a quantificação de pigmentos e nitratos. Os pigmentos e os nitratos foram quantificados espectrofotometricamente com três repetições por amostra. As determinações dos nitratos foram realizadas em amostras preparadas a partir de folhas secas.
O equipamento EMI foi utilizado para medir a condutividade elétrica aparente do solo, numa primeira campanha de monitorização nos dias 11 e 12/12/2019. O método é rápido e não destrutivo, permitindo cobrir grandes áreas com rapidez. As medições foram feitas nas entrelinhas das árvores, cobrindo todos os locais de monitorização. O objetivo é mapear a salinidade do solo à escala do campo. Os dados medidos foram processados e modelados por meio de um algoritmo de inversão, desenvolvido pelo IDL, a fim de obter a distribuição espacial da condutividade elétrica aparente do solo (σ – mS / m). A σ obtida é influenciada não apenas pela salinidade do solo, mas também por outras propriedades do solo, como seja a textura. Com o objetivo de avaliar o potencial do uso dos modelos EMI no mapeamento da salinidade do solo e de outras propriedades do solo, foi feito um levantamento extra, simultaneamente com as passagens do equipamento, com colheita de amostras de solo a diferentes profundidades, nas entrelinhas das árvores. Os locais de amostragem foram selecionados com base nas alterações de σ observadas em cada local de estudo. Foram efectuadas cerca de 25 sondagens para este estudo. A prioridade foi dada aos campos de amendoeiras, cítrinos e olival super-intensivo devido aos maiores valores de σ observados que sugerem um maior potencial de salinidade do solo. Apenas algumas sondagens foram efectuadas nos outros locais nesta campanha. As amostras foram analisadas quanto a: composição granulométrica; classificação textural; ECe; catiões solúveis e SAR. Os resultados vão ser analisados estatisticamente para estabelecer regressões entre σ e as propriedades do solo, afim de facilitar o seu mapeamento.
O modelo MOHID-Land foi aplicado ao perímetro de rega do Roxo com o objetivo principal de simular o teor de água e a condutividade elétrica do solo. A implementação do modelo baseia-se na definição da topografia, na discretização vertical do solo, nos parâmetros hidráulicos de Mualem-van Genuchten para cada unidade de solo, nos coeficientes de Manning de superfície, nos tipos de vegetação e respetivos coeficientes culturais anuais, segundo uma grelha definida anteriormente. A implementação desenvolvida está a ser utilizada num sistema operacional cujos resultados são apresentados numa plataforma online. O sistema operacional usa diversos scripts Python e ferramentas MOHID para preparar e gerir as informações meteorológicas necessárias para executar o modelo e para realizar as simulações com o MOHID-Land. Este sistema funciona todos os dias com um hindcast de 1 dia, executa o dia real e a previsão de 2 dias.