A análise moderna da seiva de plantas é uma tecnologia emergente que você deve ter ouvido falar recentemente em conversas com seus colegas produtores. A ferramenta leva a amostragem tradicional de tecidos a um nível superior, fornecendo insights muito mais profundos sobre o que está acontecendo nas plantas, a fim de tomar decisões informadas sobre nutrição e fertilizantes.
Muitos chamam isso de exame de sangue para plantas, em parte porque as amostras colhidas para análise de seiva concentram-se na seiva (xilema e floema) no sistema vascular dos pecíolos, folhas e/ou caules. Amostras de tecido tradicionais são extraídas dos nutrientes do tecido foliar ou do acúmulo histórico de nutrientes.
É por isso que os defensores da tecnologia dizem que a análise de seiva oferece uma vantagem sobre a amostragem de tecidos. Em termos simples, onde as amostras de tecido tradicionais fornecem um instantâneo do momento atual na planta, a análise da seiva pode espiar o inventário de nutrientes e fornecer uma visão futura de onde os elementos nutricionais estarão nos próximos dias e semanas – quatro a seis semanas em alguns casos. E é um teste mais abrangente. Você pode ler até 23 nutrientes essenciais e indicadores nutricionais diferentes.
Ferramenta de Ensino
Agro-K, fabricante de nutrição foliar e produtos biológicos, começou a extrair amostras de análise de seiva para seus clientes em 2015. Jeff Glass, gerente de desenvolvimento de negócios no sul da empresa, extraiu e analisou quase todas essas amostras na Flórida. A tecnologia tem sido usada em frutas cítricas e outras culturas como morango, tomate e melancia.
A Agro-K extrai e envia as amostras para análise até a Holanda. Apenas alguns outros laboratórios fornecem serviços de análise de seiva em todo o mundo.
A análise da seiva pode ajudá-lo a ajustar as aplicações de nutrientes para manter a nutrição das plantas em estado de equilíbrio. Os resultados do relatório indicam se os elementos são deficientes, ideais ou excessivos. Glass diz que um elemento em excesso pode ser tão prejudicial quanto aquele que é deficiente. Por exemplo, nos citrinos, se os nitratos forem excessivos, a árvore deve metabolizar o nutriente, quer precise ou não. Isso significa mais estresse em uma árvore já estressada pelos efeitos do HLB. Certos elementos, se forem muito elevados, limitarão a disponibilidade de outros elementos na planta. Dados cumulativos de amostras sugerem que o estresse causado por elementos nutricionais excessivos pode levar ao aumento da queda de frutas cítricas.
Produtores embarcando
Embora ainda esteja nos primeiros dias de adoção, mais produtores estão começando a integrar a análise de seiva em seus programas de gestão de fertilidade. Um deles é produtor de morango Noivos de Dustin, Gerente de Fazenda na Fancy Farms em Plant City, FL. Ele utiliza amostragem de solo em grade para aplicar fertilizante no solo usando taxas variáveis com base nos resultados.
“Estamos aprendendo muito através da análise da seiva sobre os nutrientes, o momento das aplicações e o que a cultura precisa”, diz Grooms. “É de vanguarda. Você pode realmente economizar dinheiro quando começar a fazer isso, dando à planta apenas o que ela precisa e não comprando fertilizante e aplicando-o só porque é isso que você sempre fez. Normalmente buscamos uma certa quantidade de nitrogênio, potássio e fósforo com base nas recomendações da Universidade da Flórida e do BMP [melhores práticas de manejo]. Então, a partir dessa base básica, usamos a análise de seiva para realmente definir a nutrição de que a planta precisa. A análise direciona nossas aplicações foliares e de fertirrigação durante a temporada.”
Bryan Paul Jr., de Bob Paul Groves, começou a usar a análise de seiva para controlar melhor os testes de campo que estava conduzindo.
“Esta foi a primeira temporada em que usei análise de seiva”, diz ele. “Tenho conduzido testes com vários produtos fertilizantes, mas usando a análise tradicional de tecidos. Meus resultados foram tão inconsistentes que foi difícil entender o desempenho do produto no teste. Com a análise SAP, estou obtendo resultados muito mais precisos e consistentes de um relatório para o outro.”
Ele também percebeu que a análise mostraria deficiências de nutrientes antes que elas aparecessem visualmente na árvore.
“Estamos vendo isso principalmente com elementos menores, como zinco, ferro e manganês”, diz ele. “Conseguimos detectar isso cedo e resolver o problema, e podemos perceber a diferença na resposta das árvores em relação à temporada passada.
“Com leituras mais precisas, estamos equilibrando a nutrição. Estamos recuando nas aplicações de nitrogênio e até mesmo algumas de potássio. Planejamos continuar a usar a análise de seiva, porque acredito que veremos benefícios cumulativos ao longo do tempo, à medida que equilibrarmos a nutrição dessas árvores.”
Maurice Turgeau, da Thayer Citrus, começou a usar a análise de seiva em 2019. Ele diz que a capacidade de obter uma prévia das necessidades da árvore com antecedência se destacou desde que ele começou a usar a ferramenta.
“Recebemos o relatório e vemos coisas acontecendo em algumas ou três semanas que precisam ser resolvidas agora”, diz ele. “Se esperarmos tanto tempo, perderemos a oportunidade de abordar o problema de forma proativa. Usando a análise tradicional de tecidos, parecia que estávamos sempre perseguindo o rabo quando se tratava de decisões sobre fertilidade.”
Ele também aprendeu que é hora de recuar na aplicação de alguns nutrientes e prestar mais atenção aos elementos menores.
“Recuamos em nossas aplicações de fertilizantes líquidos porque víamos que nossos níveis de nitrato estavam muito altos”, diz ele. “Agora estamos analisando elementos aos quais nunca prestamos muita atenção antes, como sílica, molibdênio e cobalto. Estamos percebendo que talvez eles sejam mais críticos do que pensávamos.
“Além disso, a análise da seiva está nos mostrando como o excesso e a deficiência de elementos podem iniciar um efeito cascata de outros problemas na planta. Você conhece o velho ditado, a palha que quebrou as costas do camelo. Não foi aquela palha; era o peso total de todos aqueles canudos. Continuamos a aprender como todos esses elementos contribuem para a saúde da árvore. Os dados que coletamos ao longo do tempo estão mudando as recomendações sobre qual é a taxa certa para vários nutrientes com base na forma como as árvores reagem. Esses dados e a forma como reagimos me lembram o processo de inteligência artificial.”
Depois de usar a análise da seiva durante uma temporada inteira para orientar as decisões sobre nutrientes, Turgeau diz que pode ver isso nas árvores. “As árvores parecem mais saudáveis, tivemos um rendimento ligeiramente melhor nesta temporada e estamos vendo uma melhor retenção de frutos”, diz ele.
Como as amostras de seiva são extraídas?
Fazer uma análise de seiva é um processo um pouco diferente de uma amostra de tecido tradicional. Amostras de solo ainda são necessárias ao usar a análise de seiva e estabelecer a base para o inventário de nutrientes no solo. Freqüentemente, amostras de tecido tradicionais são retiradas ao mesmo tempo que a análise de seiva para fins de comparação, embora não sejam necessárias.
A análise da seiva requer a coleta de folhas maduras e folhas jovens. Isto mostra a mobilidade ativa de até 23 elementos diferentes sendo analisados. Vejamos o fósforo, por exemplo: a folha jovem pode apresentar um nível mais elevado, mas a folha mais velha pode apresentar uma concentração mais baixa de fósforo. Se a concentração na folha mais velha estiver abaixo do nível de concentração na folha jovem, a análise mostra uma deficiência de fósforo. Nesse caso, as folhas novas estão retirando os nutrientes das folhas velhas.
Além disso, as amostras devem ser colhidas nas primeiras horas da manhã - desde o nascer do sol até cerca das 10h - antes que o sistema vascular da planta “acorde” com a luz solar. As folhas devem ser mantidas secas e frescas antes do envio para análise, mas não congeladas porque isso danifica as estruturas vasculares. Devem ser coletados cerca de 80 gramas de folhas novas e velhas. Nos cítricos, são cerca de 55 a 60 folhas por amostra.