Agência FAPESP – A Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq), da Universidade de São Paulo (USP), desenvolveu um sistema automatizado para auxiliar a análise de cenários agrícolas futuros. O usa informações climáticas coletadas diariamente para alimentar modelos computacionais que simulam o crescimento e o desenvolvimento das culturas de soja, milho e cana-de-açúcar.
As projeções podem ajudar os produtores rurais a estimar, a partir das condições climáticas, se a safra atual será maior ou menor do que no ano anterior, de acordo com informações da Assessoria de Comunicação da instituição.
O sistema, que nesta primeira fase disponibiliza dados da cultura de cana-de-açúcar, foi realizado no âmbito do projeto regular, vinculado ao Programa FAPESP de Pesquisa em Mudanças Climáticas Globais (PFPMCG).
A ferramenta é importante pois “permite antever com boa acurácia o efeito do clima sobre o desempenho das culturas ao longo da safra, buscando contribuir para reduzir a incerteza do mercado, subsidiar a indústria e nortear as ações de manejo dos produtores”, explicou Fábio Marin, coordenador do projeto.
Para facilitar a leitura dos dados, os produtores contarão com mapas representativos das simulações por região e com um Coeficiente de Produtividade Climática (CPC) – um indicador numérico de variação de produtividade obtido a partir da comparação da produtividade da safra anterior com os resultados da projeção de produtividade da safra atual.
Para chegar ao CPC da cana, o sistema utiliza dados de radiação solar, chuva e temperatura do ar (eventualmente também velocidade do vento e umidade relativa do ar) medidos ao longo do ciclo da cultura. Além das variáveis climáticas, foram desenvolvidas calibrações específicas para cada zona produtora com base em experimentos de campo e dados comerciais, representando os diferentes ambientes de produção, ciclos (cana-planta e soqueira) e épocas de colheita para as variedades mais utilizadas no Brasil.
O CPC-Cana, simulado a partir de dados coletados até o final de julho de 2016, já está disponível no website do TempoCampo e traz uma previsão de produtividade da cultura para a safra 2016/2017. A atualização do indicador é feita mensalmente. O resultado da próxima simulação será publicado em 15 de setembro de 2016.
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