Considerações finais

No que diz respeito aos modelos de simulação de crescimento e desenvolvimento de culturas, há de se considerar que não existe o modelo “certo” ou “errado” e sim o mais, ou menos, adequado ao fim proposto. A escolha da metodologia a ser utilizada depende, sobremaneira, da escala de aplicação e da disponibilidade de informações relativas à cultura e ao ambiente de produção (estado momentâneo do clima e solo).

Na modelagem do crescimento e desenvolvimento de cana-de-açúcar, o método da soma térmica relaciona-se adequadamente à ordem de magnitude do tempo em que a cultura permanece à campo, bem como no momento indicativo de mudança nos estádios fenológicos; contudo, como visto nas Tabelas 33 e 34, o mesmo é ineficaz para a predição do momento ideal de colheita, estando este relacionado à curva de maturação da variedade cultivada, dentre outros fatores pertinentes ao sistema operacional de uma Usina.

Apesar de bastante utilizado, a soma térmica está sujeita a críticas (XUE et al., 2004), entre elas, a de que existem vários métodos de cálculo (SANGOI; SILVA, 1986), o que pode ser uma limitação para comparar a soma térmica de fases de desenvolvimento das variedades cultivadas em diferentes trabalhos. Outro ponto a se ressaltar é a divergência quanto à nomenclatura utilizada para designar estádios fenológicos distintos; por exemplo, a emergência refere-se ao “momento” em que o broto (agora chamado de colmo primário) efetivamente emerge acima do solo; já a brotação refere-se ao “processo” em que as gemas localizadas na base do colmo primário se entumecem, originando novos brotos que se dirigem à superfície do solo. Neste trabalho, considerou-se a “emergência”, com base nas informações coletadas pela empresa. Outra fonte de crítica é com relação às temperaturas cardinais (basal inferior, superior e ótima), geralmente consideradas constantes ao longo do ciclo da cultura o que, muitas vezes, não é uma pressuposição adequada (STEINMETZ et al., 2004; PAULA et al., 2005), sendo encontrado, em Literatura, grandes divergências nestes valores.

Em relação ao balanço hídrico, faz-se necessário ressaltar que o método adotado para estimar a evapotranspiração de referência (THORNTHWAITE, 1948) baseia-se apenas na temperatura média do ar, sendo esta sua principal vantagem. Este método foi desenvolvido para condições de clima úmido e, por isso, normalmente apresenta “subestimativa da evapotranspiração de referência” em condições de clima seco. Apesar dessa limitação, é um método bastante empregado para fins climatológicos e, quando o objetivo do modelo é uma

aplicação em escalas maiores, quando muitas vezes não dispomos de informações detalhadas sobre o local, este método é bastante indicado.

Como o modelo tratou da simulação do crescimento (acúmulo de biomassa) e desenvolvimento (diferenciação celular e padrão de formação) da cultura em ambientes de produção (AP) distintos, e no julgamento do AP deve-se levar em conta a interação solo- clima-planta e especificidade do local, o correto seria que o modelo levasse em consideração, também, os parâmetros de solo. Contudo, tais informações não foram disponibilizadas, bem como os dados reais da Pol – daí a necessidade de utilizar a curva “média” para a variedade cultivada RB857515.

Ressalta-se, porém, que o modelo apresentado é passível de adaptações e introdução de novos procedimentos, como a introdução de componentes que levem em conta o “solo” ou outros fatores que interferem no planejamento do plantio e colheita, como por exemplo, a distância das áreas até a Usina; caminhões para transporte; capacidade de moagem, carregamento e transporte; preço mensal do açúcar e álcool; custos fixos e variáveis industriais e agrícolas.

Nesse tocante, é fundamental incentivar a formação de “massa crítica” em nosso país que seja capaz de desenvolver modelos flexíveis quanto a forma de cálculo, inserção/exclusão de componentes e adaptados às nossas necessidades, além de poderem ser difundidos livremente a um maior número de usuários (difusão de conhecimento).

Diante das imprecisões a que estão sujeitos os resultados obtidos a partir da calibração de modelos, há a necessidade de implementar métodos que permitam a avaliação das incertezas, quer seja nos parâmetros de cultura ou nas variáveis de entrada do modelo, como abordado neste trabalho. A curva de maturação ou a eficiência do uso de radiação (EUR), por exemplo, podem ser abordadas de forma estocástica.

No primeiro caso, há de se levar em conta que a curva de maturação varia (considerando o mesmo genótipo), em função das condições momentâneas do tempo e AP. Quanto a EUR, dada a grande sensibilidade do modelo a este parâmetro, sugere-se que, em estudos futuros, o mesmo seja abordado com base na distribuição triangular, usada quando é possível se determinar o valor mais provável da variável aleatória, além de seu valor mínimo e máximo. No caso, a EUR poderia assumir valores entre 3,0 e 4,0 g MJ-1, com base na RFA interceptada, conforme literatura (item 5.3.2), o que, exemplificando, mudaria as estimativas de PP da seguinte maneira:

Tabela 36 - Percentis (P5 e P95) referentes à simulação de produtividade potencial (PPu, t ha-1), com base na alteração da eficiência do uso da radiação (EUR, g MJ-1_{) realizada por intermédio da simulação normal bivariada - 100} simulações Cenário A Cenário B EUR P5 P95 P5 P95 4 246,253 - 274,958 246,481 - 262,671 3,9 240,380 - 268,405 240,593 - 256,394 3,8 234,505 - 261,849 234,704 - 250,117 3,7 228,628 - 255,290 228,815 - 243,840 3,6 222,749 - 248,728 222,926 - 237,562 3,5 216,870 - 242,165 217,036 - 231,286 3,4 210,990 - 235,600 211,147 - 225,009 3,3 205,107 - 229,035 205,259 - 218,733 3,2 199,224 - 222,468 199,370 - 212,457 3,1 193,341 - 215,902 193,482 - 206,182 3 187,457 - 209,335 187,594 - 199,907

Quanto à simulação da precipitação, apesar de não terem sido realizados mais testes para verificar a precisão e a exatidão dos valores simulados de chuva em relação aos valores observados, de maneira geral, tem-se que a simulação gama representa adequadamente a precipitação em uma região. Contudo, apesar dos “truncamentos”, notou-se grande variabilidade nos valores da série, o que pode ter superestimado as produtividades deplecionada (assimetria positiva - Figura 15 B), além da distribuição temporal da mesma. Salienta-se que a abordagem que apresenta o melhor desempenho é aquela que leva em consideração a hipótese de persistência dos dados de chuva, descrita por Markov, na qual os dados de precipitação do dia presente apresentam uma tendência de repetir o evento ocorrido no dia anterior (Cadeias de Markov).

No presente trabalho levou-se em consideração o ciclo da cana planta, sendo aconselhável, também, trabalhos similares que levem em conta o ciclo de cana soca, além de contemplarem os demais cultivos (cana de ano e cana de inverno).

A técnica da modelagem deve ser utilizada para definir as prioridades da pesquisa, como por exemplo, e estimativa da EUR e o acúmulo de biomassa após a maturação, auxiliando, dessa maneira, nos rumos da experimentação convencional, fazendo com que os recursos sejam melhores alocados e a qualidade das informações seja mais relevantes à pesquisa.

Sugere-se, por fim, que estudos futuros sejam conduzidos com o intuito de “calibrar” o modelo proposto - o que não foi o objetivo principal deste trabalho - tanto com base em condições ótimas para desenvolvimento (PP), quanto em situações envolvendo limitações hídricas e de nutrientes (PD), utilizando dados biométricos de produção (biomassa e açúcar) para o genótipo de interesse em diferentes ambientes de produção.