Modelos computacionais pra quem nunca ouviu falar, são sistemas preparados para trabalhar com variáveis e seus respectivos conjuntos de dados.

Logo, um modelo computacional agrícola com o objetivo de prever a produção de feijão por exemplo pode ser alimentado com variávveis sobre o solo (densidade, profundidade, textura, etc…), sobre a planta (área foliar, reflectância, altura, etc…) e clima (temperatura, evapotranspiração, umidade, etc…).

No entanto, só a variáveis não bastam para construir o modelo, são necessários os dados que o alimentarão, usando nosso exemplo simplista seria necessário que em uma propriedade X eu coletasse todos os dados (que respondem às variáveis que listei acima), por várias safras, quanto maior o conjunto de dados maior a precisão do modelo.

Assim, tendo um bom modelo e um bom conjunto de dados, tenho condições de prever minha produtividade, quanto irei gastar com insumos, entre outros dados.

Essas previsões são feitas com base na análise estatística dos dados, usando-se modelos de regressão múltipla. Ou seja, isso já existe a muito anos, muito antes dos computadores modernos, precisamos de um sistema computacional porque a quantidade de cálculos é imensa.

Por isso, modelos computacionais são ferramentas de apoio a tomada de decisão. Talvez essa seja uma realidade distante hoje no Brasil e em outros países em desenvolvimentom, mas acredite esse é futuro,
modelos computacionais aplicáveis à estimativa da produtividade de culturas e à análise financeira.

Quer saber mais?

Nesse link, temos um trabalho feito em viçosa, em que o autor construiu um modelo computacional para suporte à decisão em áreas irrigadas. O autor usa um programa chamado MCID que é um programa computacional cuja aplicação é uma seqüência de entrada de dados, processamento de cálculos e acesso aos resultados. A entrada de dados é feita diretamente nos formulários do programa ou por arquivos texto criados a partir de planilhas eletrônicas (Excel, QuatroPro, Lotus, dentre outras). O acesso aos resultados é feito por meio dos formulários do programa ou arquivos de resultados. Este modelo computacional pode ser utilizado para:

• Planejamento (estudos de delineamento de projeto ou planejamento periódico) – diferentes estratégias de manejo de irrigação e/ou configurações do sistema de drenagem podem ser testadas.
• Tomada de decisão quanto ao manejo de irrigação – quando a simulação estiver sendo feita para um projeto já implantado, no ano corrente, poderão ser obtidas informações a respeito de quando e quanto irrigar.

Nesse link, o trabalho feito nos Estados Unidos em que há maior abundância de dados, o autor constrói um modelo adapatado a 6 culturas, ele usa um programa em ambiente WINDOWS chamado RZWQM2 e que contém um subsistema específico para apoio à tomada de decisão chamado DSSAT 4.0.

Só pela descrição que fiz dá pra ver a diferença entre as pesquisas nessa área no Brasil e nos Estados Unidos, porém leiam os artigos e comentem suas imprenssões…