Simulação de produtividade

Após realizar a calibração e validação do modelo da Zona Agroecológica – FAO e realizar o agrupamento das cultivares de soja quanto a tolerância ao déficit hídrico, com base nos valores do coeficiente de sensibilidade ao déficit hídrico (Ky), realizou-se a simulação de semeadura em diferentes datas e locais, com o intuito de identificar épocas preferenciais de cultivo para a cultura da soja, considerando-se os fatores de disponibilidade hídrica, temperatura do ar, ciclo da cultivar e as informações obtidos dos diferentes grupos de tolerância ao déficit hídrico.

Nesta análise elencou-se 15 localidades do Brasil (Figura 9), com o intuito de representar diferentes regiões produtoras de soja dentro do transecto sul-norte de cultivo da soja. Os locais de simulação compreendem as seguintes localidades: Cruz Alta (RS); Campos Novos (SC); Campo Mourão (PR); Dourados (MS); Presidente Prudente (SP); Uberaba (MG);

Jataí (GO); Formosa (GO); Primavera do Leste (MT); Tapurah (MT); Correntina (BA); Peixe (TO); Bom Jesus (PI); Santana do Araguaia (PA); e Balsas (MA), municípios que se somadas as áreas com cultivo de soja representam mais de 5% da área de cultivo de soja no Brasil (IBGE, 2012).

Para essas localidades obteve-se uma série histórica climática com dados de precipitação pluvial, temperatura máxima e mínima do ar e insolação total, todas em escala diária, a partir do banco de dados do Instituto Nacional de Meteorologia e da Agência Nacional de Água. As informações relativas às coordenadas geográficas de latitude (Lat) e longitude (Long) e de altitude (Alt) das estações em estudo são apresentadas na Tabela 11.

Figura 9 – Localidades utilizadas na simulação de semeadura para a identificação de épocas preferenciais de cultivo da soja no Brasil

O período de coleta dos dados climáticos, em escala diária, compreendeu entre janeiro de 1980 e março de 2012, totalizando 32 anos. Devido a falhas existentes nas séries climáticas, o número de anos com dados climáticos completos utilizados na simulação de manejo de semeadura variou de 27 a 32 anos (Tabela 11), atendendo assim o período mínimo de 15 anos de dados climáticos diários utilizados na elaboração do zoneamento agrícola de risco climático (BRASIL, 2012).

A partir dos dados climáticos estimaram-se as variáveis necessárias para se obter a produtividade estimada da cultura da soja, conforme apresentado no item 3.2, sendo elas a irradiância solar global extraterrestre, irradiância solar incidente e o saldo de radiação. Para a irradiância solar incidente, devido as limitações de informações sobre os valores dos coeficientes a e b para as localidades em estudo, utilizou-se a recomendação de Glover & McCulloch (1958), em que a = 0,29*cos(Lat) e b de 0,52.

A produtividade potencial (PPF) da cultura da soja, foi obtida conforme apresentado no item 3.3.1, adotando-se valor de índice de área foliar máximo (IAFmax) igual a 4, valor em

que a cultura da soja intercepta 95% da irradiância solar incidente (MAYERS et al., 1991; BOARD; HARVILLE, 1992). Para o coeficiente de colheita (Cc) utilizou-se os valores

obtidos na calibração do modelo da Zona Agroecológica – FAO, os quais são apresentados

por grupo de cultivar quanto a tolerância ao déficit hídrico, sendo os valores de 0,31, 0,33 e 0,35 para os grupos de alta, média e baixa tolerância ao déficit hídrico, respectivamente, assumindo que a matéria seca total obtida em cada grupo de tolerância ao déficit hídrico é igual.

Tabela 11 – Locais utilizados na simulação de semeadura e as respectivas latitute (Lat), longitude (Long), altitude (Alt) e o número de anos da série climática (Série)

Local Lat Long Alt (m) Série (Anos)

Cruz Alta, RS -28°37’ -53°36’ 472 28 Campos Novos, SC -27°18’ -51°12’ 947 27 Campo Mourão, PR -24°03’ -52°21’ 616 32 Dourados, MS -22°24’ -54°14’ 422 30 Presidente Prudente, SP -22°06’ -51°22’ 435 31 Uberaba, MG -19°43’ -47°57’ 737 30 Jataí, GO -17°52’ -51°43’ 663 32 Formosa, GO -15°31’ -47°19’ 935 32 Primavera do Leste, MT -14°36’ -54°00’ 550 32 Correntina, BA -13°45’ -46°08’ 950 32 Tapurah, MT -12°12’ -56°30’ 415 27 Peixe, TO -12°00’ -48°21’ 242 31 Santana do Araguaia, PA -8°15’ -49°15’ 157 32 Bom Jesus, PI -9°06’ -44°06’ 332 30 Balsas, MA -7°31’ -46°01’ 259 32

Outra condição assumida como padrão nesta simulação foi a duração do ciclo da cultura da soja. Ao verificar a amplitude dos dados originais utilizados na calibração do modelo que variaram entre 80 e 180 dias, com uma média de 124 dias, resultado associado às condições de temperatura do ar, fotoperíodo e material genético, com base nesses dados definiu-se o ciclo total de 100 (precoce), 120 (médio) e 140 (tardio) dias entre a semeadura e a maturação fisiológica, assumindo que a cultivar utilizada nas diferentes localidades e datas de semeaduras são adaptadas a tais condições de fotoperíodo e temperatura do ar, em relação a duração total do ciclo. A partir da duração total do ciclo e com base no trabalho de Farias et al. (2001) definiu-se a duração em dias das fases de desenvolvimento da cultura da soja, divididas em estabelecimento (S-V2), crescimento vegetativo (V2-R1), floração/enchimento de grão (R1-R5) e maturação (R6-R8) (Tabela 12).

Tabela 12 – Duração em dias das fases de desenvolvimento de estabelecimento (S-V2), crescimento vegetativo (V2-R1), floração/enchimento de grão (R1-R5) e maturação (R6-R8) utilizadas na simulação de épocas preferenciais de semeadura para a cultura da soja

Ciclo Total (Dias) S-V2 V2-R1 R1-R5 R6-R8

100 10 30 35 25

120 15 40 35 30

140 15 45 50 30

Após a estimativa da PPF esta foi penalizada com base no modelo proposto por Doorenbos e Kassam (1979). Os procedimentos adotados para estimativas são semelhantes ao apresentado no item 3.3.2, alterando apenas os valores de Ky e a CAD do solo. Com a penalização feita com base no Ky obteve-se a produtividade atingível, que é a máxima produtividade que pode ser alcançada, considerando-se os fatores relativos à temperatura do ar, irradiância solar e disponibilidade hídrica do solo. Para os valores de Ky das fases de desenvolvimento da soja utilizou-se os obtidos na calibração do modelo, considerando-se três grupos de tolerância ao déficit hídrico: alta; média (integrando os dois grupos intermediários); e baixa tolerância. Os valores obtidos são apresentados na Tabela 22, no item 4.3.

A CAD foi obtida pela classificação de solo predominante no local de cultivo, e por meio de trabalhos da literatura científica buscou-se identificar a textura local do solo e com base nas funções de pedotransferência apresentadas no item 3.3.2, desenvolvidas por Reichert

et al. (2009) e Lopes-Assad et al. (2001), estimou-se o valor da CAD a ser utilizado na simulação (Tabela 13).

Com estas informações, as simulações de semeadura e estimativa da produtividade da cultura da soja foram realizadas para as diferentes localidades, considerando uma semeadura a cada decêndio, iniciando-se em 01/01 (Jan1) até 21/12 (Dez3) de cada ano, em que os dados climáticos eram completos durante todo ciclo da cultura. Dentro das datas de semeadura incluiu-se as diferenças de ciclo de cultivar e os valores de Ky dos diferentes grupos de cultivares tolerantes ao déficit hídrico.

Tabela 13 – Local da simulação, classificação do solo, textura e capacidade máxima de armazenamento de água no solo (CAD) para a simulação de épocas preferenciais de semeadura

Local Classificação1, 2 Areia Silte Argila CAD

(%) (mm) Cruz Alta, RS LV 35 17 48³ 5017 Campos Novos, SC LB 5 26 694 7117 Campo Mourão, PR LV 3 12 855 6417 Dourados, MS LV 15 20 656 6418 Presidente Prudente, SP AV 65 8 277 5018 Uberaba, MG LV 57 14 218 5518 Jataí, GO LV 61 21 189 5318 Formosa, GO LV 35 6 5910 6218

Primavera do Leste, MT LVA 76 4 2011 4218

Correntina, BA LA 72 10 1812 4518

Tapurah, MT LVA 25 5 7013 6318

Peixe, TO LVA 62 4 3414 5318

Santana do Araguaia, PA AVA 65 13 2215 5018

Bom Jesus, PI LA 22 18 6016 6318

Balsas, MA LA 22 18 6016 6318

1_{LV (Latossolo Vermelho); LA (Latossolo Amarelo); LVA (Latossolo Vermelho Amarelo); LB (Latossolo}

Bruno); AV (Argissolo Vermelho); AVA (Argissolo Vermelho Amarelo). 2_{Fonte: IBGE – Mapas Interativos.}

³Secco et al. (2005); 4_{Gobbi et al. (2011);} 5_{Petean et al. (2009);} 6_{Bergamin et al. (2010);} 7_{Fushimi e Nunes}

(2012); 8_{Pedroso Neto e Lopes (2009);} 9_{Barros et al. (2005);} 10_{Fonseca et al. (2007);} 11_{Veronese et al. (2009);} 12_{Marchão et al. (2009);} 13_{Cabral et al. (2006);} 14_{Saboya et al. (2008);} 15_{Monteiro et al. (2006);} 16_{Marques et al.}

(2004); 17Estimado conforme Reichert et al. (2009) no item 3.2.2; 18Estimado conforme Lopes-Assad et al. (2001) no item 3.2.2.