Metano na pecuária: ração que reduz emissões

O metano não sai pelas chaminés das fábricas. Em grande parte, ele sai… do campo. E isso muda o jogo para quem trabalha com sustentabilidade, energia e agronegócio: reduzir emissões na pecuária é um dos caminhos mais rápidos para cortar aquecimento no curto prazo.

A boa notícia é que nem toda solução precisa de megaobras ou de trocar todo o sistema produtivo. Um estudo publicado a 22/04/2025 no Journal of Dairy Science testou, em laboratório, um suplemento para vacas leiteiras à base de linhaça e proteína de ervilha e observou dois efeitos que interessam a qualquer gestor de ESG: menos metano (nos arrotos e gases) e melhor eficiência de digestão.

E aqui entra o tema da nossa série IA na Agricultura e Agritech: quando a inovação “de ração” se encontra com monitoramento, dados e IA, dá para transformar um resultado científico num plano operacional — mensurável, auditável e com impacto real na pegada de carbono do leite.

Por que o metano da pecuária virou prioridade climática

O metano (CH₄) é um gás de efeito estufa muito potente no curto prazo, e a pecuária é uma fonte relevante dessas emissões em vários países. No caso de bovinos, a maior parte vem da fermentação entérica: o rúmen (um “biorreator” natural) produz metano durante a digestão, principalmente liberado pelos arrotos.

A consequência é dupla:

• Clima: mais CH₄ na atmosfera, mais aquecimento.
• Produtividade: metano é energia perdida. Se a vaca produz metano, parte da energia da dieta vai embora em forma de gás, em vez de virar leite.

Essa é uma das raras situações em sustentabilidade em que a frase “ganha-ganha” pode ser usada sem vergonha: reduzir metano tende a aumentar eficiência alimentar, e eficiência alimentar quase sempre melhora margem.

A dor real para o produtor (e para o time de sustentabilidade)

O que trava a adoção de soluções anti-metano não é falta de intenção. É execução. No campo, tudo concorre:

• custo por litro e volatilidade de insumos;
• risco de mexer na dieta e afetar saúde/produção;
• dificuldade de medir metano com qualidade;
• pressão por relatórios (inventário, auditoria, rastreabilidade).

Por isso, a conversa séria sobre metano precisa incluir: como medir, como comparar cenários e como provar o benefício com dados.

O que o estudo testou: linhaça + proteína de ervilha

Resposta direta: os investigadores avaliaram um suplemento formado por linhaça (rica em ômega-3) e proteína de ervilha, observando a fermentação ruminal em condições controladas de laboratório.

A equipa liderada por Antonio Faciola (Universidade da Florida) trabalhou com um modelo in vitro (simulação de digestão no laboratório) conduzido por James Vinyard, para medir:

• produção de metano;
• alterações na fermentação do rúmen;
• degradabilidade de nutrientes (quão bem a dieta é aproveitada).

O resultado reportado pelo grupo foi claro em direção: o suplemento reduziu metano e melhorou a digestão. E a interpretação mais prática é esta:

“Cada vez que reduzimos metano, mantemos essa energia no corpo do animal.”

Se isso se confirmar em testes de campo (o próximo passo anunciado), o suplemento passa a ser uma ferramenta com dois argumentos fortes: ambiental e zootécnico.

Por que esses ingredientes podem funcionar (sem “misticismo”)

Resposta direta: porque eles alteram o perfil de fermentação no rúmen e podem reduzir a formação de hidrogénio disponível para metanogénese, além de melhorar o aproveitamento de nutrientes.

Sem entrar em bioquímica pesada, dá para entender por analogia: o rúmen é uma “fábrica” de micro-organismos. Se você muda a matéria-prima (tipo de gordura e proteína), você muda o “produto final” da fábrica.

• A linhaça, com gorduras insaturadas, pode influenciar micróbios e rotas de fermentação.
• A proteína de ervilha é uma fonte proteica alternativa que pode melhorar balanços nutricionais dependendo da dieta base.

O ponto crítico: não basta reduzir metano; precisa manter (ou aumentar) leite e saúde ruminal. É por isso que o salto do laboratório para o campo é a etapa que decide o jogo.

Do laboratório para a fazenda: o que precisa ser provado

Resposta direta: para virar prática, o suplemento tem de mostrar consistência em condições reais e passar em três testes: desempenho, segurança e economia.

Eu vejo cinco perguntas que qualquer produtor, cooperativa ou laticínio deveria fazer antes de adotar (ou financiar) uma solução dessas:

1. Quanto reduz de metano por litro de leite? Redução absoluta é boa; por intensidade (kg CO₂e/litro) é melhor.
2. O leite aumenta, mantém ou cai? E como fica gordura/proteína?
3. O custo por vaca/dia compensa? A conta tem de fechar com margem e risco.
4. O suplemento funciona em dietas diferentes? Pasto, semiconfinamento, TMR… o Brasil não é homogéneo.
5. Há efeitos colaterais? Saúde, reprodução, incidência de acidose, etc.

Se esses pontos forem respondidos com dados sólidos, o suplemento deixa de ser “promessa” e vira um item de gestão.

O detalhe que muda tudo: medir metano sem complicar a operação

Resposta direta: o gargalo não é só reduzir metano; é medir e reportar de forma confiável.

Medição direta em fazenda pode ser cara e complexa. Então, na prática, muitos projetos usam modelos e fatores de emissão combinados com indicadores zootécnicos (consumo, produção, composição da dieta). Isso é útil, mas abre espaço para disputa metodológica.

E é aqui que IA na agricultura entra de forma muito concreta.

Onde a IA entra: do “achismo” ao controle fino de emissões

Resposta direta: a IA permite transformar nutrição e emissões num sistema de decisão contínuo: prever, testar, ajustar e comprovar.

Na rotina, redução de metano via alimentação depende de microajustes: ingredientes, inclusão, lote, fase de lactação, temperatura, qualidade de silagem. É informação demais para “no caderno”.

1) Modelos preditivos para formulação e impacto de carbono

Com dados históricos (dieta, produção, escore corporal, saúde, clima), dá para treinar modelos para:

• prever risco de queda de produção ao incluir um suplemento;
• estimar metano por animal/dia e por litro;
• sugerir nível ótimo de inclusão por lote.

O ganho prático é evitar a armadilha comum: “reduzi metano, mas perdi leite e piorou a conta”.

2) Monitoramento de campo: sensores + IA para detectar desvios

Se você já usa colares, pedómetros ou sistemas de ordenha com telemetria, você tem matéria-prima de valor.

A IA pode detectar rapidamente:

• queda de ruminação (alerta de dieta mal ajustada);
• mudanças no padrão de ingestão;
• aumento de eventos de saúde que “comem” eficiência;
• lotes que respondem melhor/pior ao suplemento.

Isso é agricultura de precisão aplicada à pecuária: ajuste fino, com feedback rápido.

3) MRV (Medição, Relato e Verificação) para ESG e finanças verdes

Empresas que compram leite (laticínios, varejo) estão a apertar requisitos de pegada. Bancos e programas de incentivo também.

Com uma camada de dados bem organizada, você consegue:

• consolidar inventário por fazenda/lote;
• demonstrar consistência de práticas;
• reduzir custo de auditoria;
• criar base para pagamento por desempenho (bónus por menor intensidade de carbono).

Na minha experiência, o projeto “morre” quando o benefício não pode ser provado com rapidez. IA e dados bem coletados encurtam esse tempo.

Plano prático: como testar um suplemento anti-metano com segurança

Resposta direta: trate como um piloto de inovação, não como “troca de ração”. Defina métricas, controle e governança.

Um desenho simples (e aplicável) para um piloto de 60 a 90 dias:

1. Defina o objetivo: por exemplo, “reduzir intensidade de metano estimada em 10% sem perder produção”.
2. Escolha 2 lotes comparáveis: mesmo estágio de lactação e dieta base.
3. Padronize coleta de dados: produção diária, CCS, gordura/proteína, ruminação, consumo (quando possível).
4. Crie uma linha de base (2 semanas): antes de introduzir o suplemento.
5. Introduza gradualmente e monitore: ajuste de inclusão por resposta.
6. Avalie economicamente: custo incremental vs. leite adicional e potenciais prémios/contratos.
7. Documente para MRV: fotos, notas de manejo, lotes, notas fiscais, laudos.

Uma regra que eu sigo: se a fazenda não consegue repetir o piloto, ela também não consegue escalar.

“Isso serve para o Brasil?” — sim, mas com adaptação

Resposta direta: a lógica serve, mas ingredientes, preço e logística mudam por região.

Linhaça e proteína de ervilha podem ter limitações de custo e disponibilidade em algumas praças. Por outro lado, o estudo é valioso porque aponta um caminho: matrizes alimentares que alteram fermentação.

No contexto brasileiro, faz sentido olhar também para:

• coprodutos regionais (desde que consistentes e seguros);
• estratégias combinadas (aditivos + manejo de pasto + genética + conforto térmico);
• integração com biodigestores quando houver escala e viabilidade.

O ponto central não é copiar a receita; é aplicar o princípio: nutrição como ferramenta climática mensurável.

O que esperar em 2026: pressão por eficiência e dados melhores

Resposta direta: a tendência é clara: menos discussão filosófica e mais cobrança por números.

No fim de 2025, com cadeias mais exigentes e o custo de capital mais sensível a risco climático, projetos com três características ganham prioridade:

• impacto rápido (metano entra aqui);
• baixa fricção operacional (mudança de dieta é mais rápida que infraestrutura);
• capacidade de prova (dados, IA, MRV).

Se os testes em vacas confirmarem o efeito observado em laboratório, suplementos do tipo linhaça + proteína de ervilha (ou equivalentes) podem virar parte do pacote padrão de pecuária de baixa emissão, junto com conforto, sanidade e manejo de alimentação.

O futuro da sustentabilidade no leite vai ser menos “campanha” e mais “controle de processo”: dados na mão, decisões semanais, impacto acumulado.

Se você está a liderar projetos de agritech, ESG, energia no agro ou inovação em laticínios, vale escolher uma frente para começar já: piloto com MRV, modelagem com IA, ou revisão nutricional focada em metano. Qual dessas três faria mais sentido na sua operação nos próximos 90 dias?