agricultura produto 5 final1

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVES

c. 023/2015 - GEPRO/FEA

Brasilia. 26 de janeiro de 2015.

A Senhora

Priscila Santos

Subsecretaria de Desenvolvimento Sustentável

Secretaria de Assuntos Estratégicos

Presidência da República

Referência: Projeto BRA 06/032 - PRIVADOS - CIC 96.518-9 Entrega do 51' Produto - Complemento

Prezada Senhora,

Em confonnidade com a Carta d~Acordo nO 25760/2014 na qual eS1abeJeceparceria entre o PNUD

e a Fundação Eliseu Alves para elaboraçã:> de pesquisas a condução de grupos de discussao e a elaboração

de subsídios técnicos conclusivus relacionados à área temática de Adaptação às Mudanças do Clima, vinos

pela presente oficializar a entrega do quirta produto - -Relatório de análiSE de produção agropecuátia e

alocaçao de terra com mudança dO clima. para 2040, a partir de modelo económico~ enviado pela O•.••

Leila Harfuch da Empresa Agroicone com as alterações pertinentes.

Sem mais para o morr ento subscrevemo-nos ao inteiro dispor de Vossas Senhorias, para quaisqJer

esclarecimentos que se fizerem necessários,

Atenciosamente,

'undaçào de Apoio a "esQl.llsa Glenllf.ca e IecnolOorr..aCNPJ' 08 962 3I1if(D)1-3Qwww,fundac3oeltseualvesol9br

sa.N 310 Bloco B Sala 3!i ~bsoloA5éINo_le. lbslha Df-. Brasil.

Cl:P 10 156 520!lP.'enel3deptoJeIMOlundacaoehseuatvl!s orl br

Tf'L:+55 61 34481054Tri.: +556134-181055Tel.: •.556134481056

AGROICOm»_. , ~ U."


FUNCAÇM ElISEU ALVES

Produto 5:

Relatório Parcial

Adaptação às mudanças do clima: impactos

sobre a agricultura brasileira

Fundação Eliseu Alves

PROJETO BRA/06/032 - BRASIL TRÊS TEMPOS

CARTA DE ACORDO Nº 2576012014

F\I~ do!Apaoo li "".~ C•••••l.',ça e TeenolOgJCll'

CNPJ 08 962 J06IOOOl.3O

wwwlunrt.lcaol'li<,t>udlvt'\.org.bf

São Paulo-SP

18 de janeiro de 2015

SClN 310 61oco BS"!1I 35 Sa;b,o oAsaNorte,Bt~. DF.B,as~,CEP 70.756.510

Tt't. .'j,'i 61 l"<tll 70S. 1

1('1.;'556111014090F.a.: .•.5561 2107 40<17

8~renc:ia(lllundd(;tOt'Il\t'Od.Iw\,ot8.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESSumário

CONTEXTO 3

1. Introdução 4

2. Metodologia 6

2.1. Metodologia para simulação dos cenários climáticos 11

3. Premissas para o cen3rio de referência 12

4. Resultados para o cenário de referência 15

5. Resultados do simulador SCENAGRI-Embrapa: dados de ent~ada no BlUM 18

6. ConsideraçõesFinais 23

Referências Bibliográficas 26-------------------------

/'L.-J

fundllç60 do Atlooo. Pe.Q,,.. Coonl "ca e Tecnolàg<aCNPJ: 08,962.llJM)()()l.JO

www .•lJ!\dol(.JOl:I.wf.lJI~~.Ofg.br

SCLN 310 Bloco B Sala 35 SubsolokiIJ NOrlll. &11$110/1• DF, BrllSd,

CEP 70.756 520

Tf'l : -'iS 61 344MJO'i4 2

leI.: +55 b1 21014090fal(.: .•55 61 2107 4047

gE'fPncial1i'lu rtd.l(JOf'IiY"'.lIVM org.Dr

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESCONTEXTO

o projeto "BRt..Sll 3 TEMPOS" 8RA/06/032, executado pela Secretaria de Assuntos

Estratégicos da Presidência da República (SAE/PR), tem cemo objetivo desenvolver

estratégias e ações naconais que subsidiem o governo na fo~mulação e implementação de

políticas públicas de ongo prazo que promovam o crescimento econômico do país,

acompanhado de inclusão SOci31. Essas ações serão realizadas por meio de estudos,

produtos e eventos sobre temas de grande importância para o planejamento estratégico

brasileiro. Para tanto, o projeto foca no tema da Adaptação às Mudanças Climáticas.

A agricultura tem um papel importante nesse contexto, pois é fortemen:e

impactada pela mudança climática. Devido à enorme importância do setor agrícola na

economia do País, é preciso mel"'lor conhecer os efeitos e as opções de adaptação do setor

agrícola às mudanças do clima no Brasil. Dessa forma, a SAE/PR propôs uma avaliação dos

prováveis impactos de diferentes cenários climáticos para o Brasil, bem como as estratégi3s

alternativas de adaptação em um horizonte de 30 anos (2('10-2040). Neste contexto,

estudos estratégicos setoriais irão subsidiar as medidas de- adaptação às mudanÇ3s

climáticas.

A Tabela A apresenta as atividades e os produtos esperados conforme carta de

acordo de cooperação técnica 25760/2014, "Adaptação às Mucanças do Clima: Cenários e

Alternativas - Agricultura.

Tabela A- Produtos esperados para o estudo de cooperação :écnica do setor agropecuáric

,T.I.o-55 613448 "" 3 ~Tel.: ~55 b12107 4090

r"lI.: "55 612107 4047gf'rf'ncl ••~fund,l( aoelís.-uaivf>!.org.br

SClN 310 Bloco BSala 35 SubsoloAsa Norlfl. BlII I<a. DF B'as,l.CEP 70.756 520

Ação IProduto esperado I Forma de entrega dos resultados

Produto

1 linha de base de produção agropecuária e alocação de terra para o período 2010-2040.

2Relatório referente ã preparação do simulador de cerários de cultura para a utilizaçãode modelos climáticos regionalizados.

3 Relatório d:Jsimulação dos cenários para as principais cutturas brasileiras em 2040.

4Relatório de análise comparativa das culturas nos cerários simulados para 2040 emrelação à condição atual.

SRelatório de análise de produção agropecuária e alocação de terra com mudança doclima, para 2040, a partir de modelo econômico.

6Análisede 'vulnerabilidade econômica do sistema de produção das principais culturasbrasileiras.

7 Relatório de análise das possíveis medidas adaptativa identificadas.

8 Relatório final.

FIJI'd3çl)o ele Aoolo. F'MQuaN oenl la fI"~CNPJ: 08.962 3OMlOOl':lO

www.lund.l(.lOl::I.~U.lIve).o18.br


Este relatório refere-se ao Produto 5 da Tabela A "R~latório de análise de produção

agropecuária e alocação de terra com mudança do clima, para 2040, a partir de mod~lo

econômico" .

Importante re;saltar que o Produto 5 previa a .:ntrega de todos os cenários

climáticos simulados na modelagem econômica para o setor êgropecuário (cenários base,

HadGen RCP4.5, HadGen RCP8.5, Miroe RCP4.5 e Miroe RCP8.5), incorporando os

resultados simulados previamente no SCENAGRI-Embrapa. Entretanto, devido a interação

com o setor de energia do Projeto (mais especificamente biocombustíveis e biomassa

lenhosa), os mesmos cenários não foram finalizados, inviabilizando cumprir com todas as

atividades previstas para o Produto 5.

Além disso, devido ao atraso nos recebimentos dos c-enários para o setor de energia,

há a necessidade de adaptar as atividades e o conteúdo do Produto 7 descrito no Plano de

Trabalho, que deverâ incorporar os resultados dos cenários climáticos simulados na

modelagem econômica (prevista no Produto 5). O Produto 8 irá incluir as medidas de

adaptação a partir dos resultados mensurados e será o relatório final deste estudo.

Deste modo, o presente relatório descreve a metodcdogia utilizada (para cenário de

referência e futura simulação dos cenários climáticos), os resultados para o cenário de

referência para 2040 (revisado em relação ao Produto 1) e as restrições produtivas parê o

setor agropecuário adaptados para a modelagem econômica a partir dos cenários climáticos

simulados no SCENAGRI.Embrapa.

1. Introdução

A agricultura é um importante setor da economia brêsHeira, que responde por cerca

de 5,5% do PIB (25% cuando o agro negócio é incluído) e por 36% das exportações do pais.

De acordo com O censo agropecuário de 2006, o Brasil possui 5 milhões de propriedades

rurais das quais 85% pertencem a pequenos proprietários e 16% são grandes fazendas

comerciais que ocupail 75% da terra cultivada. Em 2009, o Brasil apresentou um saldo

comercial positivo agrícola de US$5S bilhões. Como a agricultura é essencial para a

segurança alimentar n3cional e exerce uma forte atuação s':lbr~ o aumento do PIS, existe

£;4Fur.dat;ào IM Apooo a P!asqu.sa C*" !.a. Ol'"IlC:n0i6goa

CNf'J: 08.962.306lO001.30

www.fundacaoelllot.lialws.org.br

SCLN 310 Bloco B Sal. 35 SubtOJ:)~ Norto. Brll&ll'll - Df Sr,,:; I.CEP 70.756 520

Tpl-; .•'i'i 61 J4<18 ]054

Tel.: +55 til 21074090

ra:c "55 612107 4047gl'renclapfllnd,lcaOl'tiSl" JalVf>S,org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESuma crescente preo:upação com o fato de que o setor est,ª cada vez mais vulnerável às

variações e às mudanças climáticas.

A agricultura tem um papel importante no ciclo do carbono já que ao mesmo tempo

em que se configura como fonte de emissões de gases de efeito estufa - causa principal do

aquecimento global - também pode ser fortemente impact3da pela mudança climática.

Devido à enorme importância do setor agrícola na economia do País, é preciso melhor

conhecer os efeitos: as opções de adaptação do setor agríc:>la às mudanças do clima no

Brasil.

o Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima (IPeC, na sigla em inglês)

aponta que a muc'ança do clima impõe uma grande ameaça ao desenvolvimento

sustentável, por afetar de forma direta e indireta grande partE' da população, sua saúdE. os

recursos hídricos, a infraestrutura urbana e rural, as zonas costeiras, as florestas e a

biodiversidade, bem como os setores econômicos - como 3gricultura, pesca, produção

florestal, geração de energia, indústrias - além das cadeias destes setores. O IPCCsinaliza

impactos de grande magnitude sobre a América do Sul, em especial sobre recursos hídricos e

setores econômicos ~Iacíonad,)s, impondo ao governo bra~ileiro a necessidade de formular

e implementar medicas de adêptação, com vistas a gerendar ~iscos climáticos e responder

de forma tempestiva aos prová'leis impactos decorrentes da mudança global do clima. Desta

forma, torna-se fundamental a elaboração de subsidios ao planejamento nacional de longo

prazo que incorpore a mudança do clima.

Entre os estucos mais recentes aplicados para o Brasil, Assad et aI. (2013) simulou

diferentes modelos climáticos globais e regionais e os impactm do clima sobre a produção

agrícola e concluiu qLe a agricultura é vulnerável a temperatLras mais elevadas. O estudo

também enfatiza que ::mderá haver migração regional da prcdução agropecuária deslocar do

a produção para regiões menos afetadas, impactando o desenvclvimento econômico local

Este estudo tem como ':Jbjetivo de avaliar os impactos dos cenários de mudanças

climáticas (1PCC,20141 sobre o setor agropecuário brasileiro sob a ótica econômica, e avaliar

cenários

f7Tel,: ~S5 61 J448 }QS4

leI.: ~55611107 4090

falt,: "'55 612107 4047gerl'nci;a@fund"(:Joerj.'\ftJa~ org.Df'

SCLN310 Bloco BSala 35 Sl.bso oAsI Norle. Bt/Wlla • DF Bf8$ll,

CE? 70.756 510

possíveis medidas adaJtativas às restrições produtivas.

Especificamente para este relatório são apresentados a metodologia (seção 2); as

premissas para o cenário de referência (seção 3); os resuh:ados finais para o cenário je

referência (seção 4); os dados de entrada para a modelageíl econômica dos

climáticos (seção 5) e considerações finais (seção 6).

FIInd8ç80 de l\poIolJ ~ Clent la '~llCnológocaCNPJ: 08 96:2 J06IOOOI.3O

www.lunda(<lot.ri~u.alvt.s.Of8.br


2. Metodologia

De forma a captar as dinâmicas do uso da terra, oferta e demanda dos principais

produtos do setor agropecu3rio brasileiro, para simular os cenários de referência e de

mudanças do clima, foi utirzado o modelo BLUM - Modelo de Uso da Terra para a

Agricultura Brasileira. Utilizou-se também o modelo de alocação por microrregião do IBGE,

descritos a seguir.

BlUM é um modelo econômico dinâmico de equilH::rio parcial, multi-regional e multi-

mercados para o setor agropecuário brasileiro composto por dois módulos: oferta e

demanda e uso da terra.

O modelo inclui os seguintes produtos: soja, mi;ho (primeira e segunda safras),

algodão, arroz, feijão! (safras de verão e de inverno), cana-:te-açúcar, trigo, cevada, pecuária

de leite e de corte, carnes bovina, suína e de frango e ovos. As florestas comerciais são

consideradas como projeções exógenas no modelo_ Combinadas, estas atividades feram

responsáveis por 95% da área total utilizada para a produção agropecuária em 2008.

As "safrinhas" ou culturas de inverno como milho, feijão, cevada e trigo não geram

demanda adicional por terra por serem plantadas após U11a cultura principal de primeira

safra (ou safra de verão)_ No entanto, a produção destas safras e contabilizada na of~rta

nacional de cada uma destas lavouras.

No módulo de oferta e demanda, a demanda total por uma atividade e projet3da

nacionalmente e formada pela demanda domestica, exportações líquidas (exportações

menos importações) e estoques finais (os quais não são considerados para pecuária, carnes

e cana-de-açúcar) e respondem a preços e a variáveis exógenas (como PIB, população, taxa

de câmbio, entre outras).

A oferta é formada pela produção nacional (a qual é projetada regionalmente) e

pelos estoques iniciais (novamente considerados apenas para grãos e seus comple)los,

açúcar e etanol) e respondem às rentabilidades de cada commodity, as quais dependem de

custos, preços e produtividades.

1 o Brasil possui três safras de feijão. dividas a partir do período de pLantb e colheita. No modelo BLUfI.I,aprodução de feijão foi dividido nas safras de verão (que compete por terra com outros usos) e de inverno (quenão compete por terra com lavouras plantadas durante o verão).

FunGaçjo Ó8 Apoio i Pe$q...Ja C••••l l.ta. - ectl(llóglca(".NPJ: 08962 306rUOO1-JO

WW\\I.lunddldOt'l'~udlw5.0l"8.br

SClN 310 Bloco B Sala 35 Sl,.bso o~ Nonll. 811l~a. DF: BrASI.

CEP 70.756 520

~Tt>I.:"55 61 344g 1054 6

Tel.: "55 b1 21014090fale.: .•556121074047

@at'ncl.l(llfund.lCJoelt!>f'llJlves org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESA área total alocada pra agricultura e pecuária é calculada para seis regiões2, como mmtra a

Figura 1:

• Sul (estados do Paraná, Santa Catarina e RioGrande da Sul);

• Sudeste (est3dos de São Paulo, Rio de Janeiro, Esphto Santo, e Minas Gerais);

• Centro-Oeste Cerrado (estados de Mato Grosso d:>Sul, Goiás e parte do estado do

Mato Grossc dentro dos biomas Cerrado e Pantanal);

• Norte Amaz5nia (parte do estado do Mato Grosso dentro do bioma Amazônia,

Amazonas, Pará, Acre, Amapá, Rondônia e Roraima);

• Nordeste lit:>râneo (Alagoas, Ceará, Paraíba, Pernambuco, Rio Grande do No1:e e

Sergipe);

• Nordeste Cerrado (Maranhão, Piauí, Tocantins e Bahia).

Oferta e demanda nacional e o uso da terra regional responde a preços.

Consequentemente, para um dado ano, o equilíbrio é obtido quando se encontra um vetor

de preços que equilbra todos os mercados simultaneamente. Ano a ano, uma sequência de

vetores de preços é estimada, permitindo avaliar a trajetória dos mercados ao longo do

tempo. Os resultadas do modelo são: uso da terra regional, produção nacional e regional,

preços, consumo e exportações líquidas.

A área alocada para cada região no módulo de u~o ca terra é parte da oferta no

módulo de oferta e demanda, garantindo a interação entre esses dois módulos tal que a

seguinte identidade é satisfeita:

Estoque inicial + Produção + Importações = Estoque fin~1 + Consumo + Exportações

Ou, considerando que Exportações líquidas = Exportações - 'mp,rtações:Estoque inicial + Produção = Estoque final + Consurro + Exportações líquidas

G'7

1As regiões foram divididas a partir da homogeneidade da produção agrí::ola e da divisão dos biomas.

FuncIlIQ80 de Apooo' PetoQ_ c-.,!oClJ •• ecnoIoOlCa

CNPj: 08.962 306IOOOl.JO

wwW.tU[ldoll3oell~u.Jlve~.OIg.br

SCLN 310 Bloco B Sala 35 SubscloASlI Norte. 8ra!lll<a ..DF B,asd.CEP 70.756 520

r•.l.: _55 61 3448 }OS4 7

fel.: +556111014090

r,lII..: .55 612107 4047

ge",llria~fur'ld.u<l()plíSf'llalvps org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESFigura 1 - Regiões consideradas no Modelo de Uso da Terra para a Agricultura Brasileira -

BLUM

Fonte: !CONE (2014)

I•

_ Norte Amaz6nia

Centrf}-Ollste Cerrada

Nordeste Cerrado

Nordesle Lrtorâneo

Slldesle

S"'

,.~

•

,

~••••

•••r'''

o BLUM também considera as interações entre os setores analisados, assim cemo

entre um produto e seus subprodutos. Por exemplo, a relaçãc' entre os grãos e a pecuária

ocorre a partir do consumo de ração (basicamente milho e farelo de soja) que é função da

oferta de carnes, leite e ovos, sendo um componente da jemanda doméstica de milh:l e

soja. No caso do complexo de soja, farelo e óleo de soja são parte da demanda doméstica de

soja em grão e são determinados pela demanda por esmagam~nto. Similarmente, açúcêr e

etanol são componentes da demanda por cana-de-açúcar (Fi.~ura 2).

Figura 2. Interações entre os produtos e setores no BLUM

~'

Fundeçitode ApoIOli ~ C"""~_. Tecro'ó!J'CllOJPJ: 08 962 J06..UOOl.JO

www JUlld<l(.toeheudIVI.'~.Ofl:l.br

SClN 310 Bloco B 5",1", 35 SLbso oAsa Norte. BIlI~l<a DF.8r/ls.ol,CEP: 10.756 520

T",l.: +5':061 ;\448 10<;4 8

leI.: +5~612107 40'JO

rax.: "55 61 2107 4047fjf"rPf\("lal#lfufld,lCaOf'li$fualVf"!i.orfj.hr


, ...,.

Etanol

Açucar

ndustriae

Biodiesel

Óleo de Soja •

[Farelo de Soja

••~-~----.

---+--- .

Suinocultura

Avicultura

Bovinocultura

I

Fonte: ICONE (2014)

A dinâmica do uso da terra está dividida em dois efeitos: competição e escalo.

Intuitivamente, o efeito competiç~o representa como as diferente; atividades agropecuárias

competem por uma dada quantidade de terra arável disponível. O efeito escala se refere i

maneira pela qual a competição entre as diferentes atividades geram uma necessidade

adicional por terra. Es:a necessidade é acomodada pela expansão da área total d2

agropecuária sobre vege:ação nativa.

O efeito competição consiste em um sistema de equações que ataca a participação

da área agropecuária para cada lavoura e pasto em cada região como função das

rentabilidades (própria e das competidoras). Ele estabelece que, para uma dada quantidade

de terra para agropecuária, o aumento na rentabilidade relatiJa de uma atividade irá

resultar em um aumento da participação da área dedicada a esta atividade e reduzir a

participação de área de SJas competidoras.

As condições de regularidade (homogeneidade, simetria e adicional idade) são

impostas de forma que as matrizes de elasticidades (e seus coeficientes associadas) são

consistentes teoricamen:e. Para qualquer conjunto destes coeficientes são calculados os

impactos e a competição entre as atividades. Assim, a partir desta estrutura, as simulações

realizadas no BLUMpermite calcular não apenas alocação de terra. mas também mudanças

Ter.:~!l561 J44810~4

T('L:~556121014090

fOI>:,.'>'i 6171014047

al'rE'IXI.apfund.K<J(J('liSl'u.a!wes org.br

SCLN310 Bloco BSala 35 SubsoloAsa Norte, BrMl • - DF. B'85I1

CEP 7O.7~f>520

no uso da terra. Em out~as palavras, as condições de regularidade permitem identificar a9

www fund.lc.a(Whwu.aIVt'~.orB b,

~ 00 ApolO a f'P-sQu 1101Olffil fOI (I TemolOgQ

OjPJ08,962~1':30

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESsubstituição de área para cada atividade, considerando a quantidade total de área alocada

para a agropecuária.

Para garantir ccerência das condições acima mencionadas, a área de pastagem é

regional e endogenamente determinada. No contexto da agricultura Brasileira, é

particularmente relevante projetar a área de pastagem tanto endogenamente quanto

regionalmente, pois corresponde a, aproximadamente, 77% do total de área utilizada para

agropecuária.

Apesar da competição entre as atividades representar a dinâmica das regiões onde a

área agrícola é estável e próxima ao potencial arável, esta anélise é insuficiente para o Brasil.

No caso brasileiro, tanbém é necessário analisar a dinâmica das regiões de fronteira

agrícola. A história re,:ente da agropecuária brasileira mostra que lavouras, florestas

comerciais e pastagens combinadas respondem a incentivos de mercado e contribuem com

a expansão da área total alocada para a agropecuária (Nassar et aI., 2010). Isto é captado nJ

efeito escala do BlUM. Este progresso metodológico é essencial para ajustar o modelo às

realidades específicas da dinâmica do uso da terra brasileira.

O efeito escala se refere às equações que definem como as rentabilidades das

atividades determinam a área total alocada para a produção agropecuária. Mais

precisamente, a área total alocada para a agropecuária é uma participação da área arável

total disponível em cada região, e responde às mudanças na rentabilidade média da

agropecuária.

Os efeitos escala e compefção não são independentes. Em conjunto, eles são os dois

componentes das elastiàdades-retorno próprias de cada atividade. Considerando a condição

ceteris paribus (tudo o mais consténte), o aumento na rentabilidade de uma atividade posslli

três efeitos: aumento na área total alocada para a agropecuária (a partir do retorno médio),

aumento na área alocada para esta atividade (aumento de sua participação no total),.

redução na participação da área das outras atividades. Ao mesmo tempo, a elasticidade

regional do uso da terra (elasticidéde-área-retorno total) com relação à rentabilidade médía

é a soma das elasticidades escala de cada atividade. Assim, as elasticidades de competição

podem ser calculadas diretamente a partir da elasticidade-area total, enquanto as

elasticidades próprias (e asticidade.área com relação à rentabilidade da própria atividade)

SCLN 310 Bloco B Sala 35 Sub!oloAY Norte. BrllSllra - DF 81ud,CEP 70.756 520

são obtidas a partir de análises econométricas e de revisão de Iiterétura.

T.I.,.55613448'054 107Tel.. +55b1210/4090rale .55 612107 4047

gerPllci;i[flfundu;iOPlj5t'Ud "-'f'S.org.br

Fu0daç60 o. Apooo li f'esQu!SlI ClOfll hClll. Tee:noIóg>CeCNPJ: 08,962 3OMlOO1-)(I

www.l:.lI1dac.:.IOl:.ii~udlVt.S.urg.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESApós a simulação dos ce1ários no BlUM, os resultados podem ser alocados por microrregião

do IBGE. O modelo de ak>cação por microrregião segue a estrutura do BLUM para o lado da

oferta e alaca os impactos de um cenário específico por micror~egião.

Os resultados do BLUMpara área e produção em cada uma das seis regiões para soja,

milho (primeira safra e total), arroz. algodão, feijão (safra de "erã::>e total), cana.de.açúcar.

rebanho bovino e pasto são alocados nas 558 microrregiões brasileiras.

A dinâmica do modelo alocação por microrregiões é taseada em duas etapas:

primeiro alaca os resultados do BlUM em cada estado e depois distribui o resultado do

estado para suas respectivas microrregiões.

ICONE (2014) trêz a descrição completa do BlUM e do modelo de alocação por

microrregião.

Neste relatório (Produto SI, são apresentados os resultados da simulação no BlUM

apenas para o cenário de referência (sem incorporar restrições climáticas), sendo os dados

de entrada no BlUM que incorpora as restrições climáticas descritos na seção 2.1.

2.1. Metodologia para simulação dos cenários c1imáticcs

Este estudo complementa as análises das simulações dos cenários climáticos obtidas

a partir do simulador SCENAGRI-Embrapa, sob uma perspectiva econômica para o setor

agropecuário brasileiro.

Os resultados gerados pelo simulador foram adaptados para serem incorporadm

como restrições ao crescimento de área para a produção agropecuária como um todo e para

lavouras específicas, de acordo com as classificações de risco (alto e baixo) do SCENAGRI.

Embrapa. Ou seja, este relatório descreve como os result2do! obtidos pelo simulador

SCENAGRI-Embrapa serã::>utilizados no modelo BlUM para sinulu os impactos regionais e

econômicos sobre o seto( agropecuário brasileiro a partir dos cenários climáticos analisados.

Deste modo, este relatório não gerou resultados a partir do modek> BlUM (para os cenários

climáticos), apenas mostra como cs impactos sobre as lavouras irão afetar a disponibilidade

de terra apta para produção a partir das tecnologias disponíveis hoje (sem incorporar novas

tecnologias ou mudança! drásticas de manejo, que poderão ser analisadas como medidas de

adaptação).

FunóeÇào De t>.poio b PesquISa c.."" "ca e -&:noiOgaCNPJ: 08.961.JOftlOOO1.3Q

www.fundduoell!IeUdlws.o/g.br

SClN 310 Bloco B 5ala 35 SUb3010Asa NOrtn. BI<lll.i"1l. DF 8fll5ll,CEP 70.756520

T.bSS 613""'054 117Tel.; •.55 61 H014090

Fall.: "55 612107 4047

lif'rp"ria~fu"l1ar ':1Dt'IiSl'ua If"!>.or.ll.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESo módulo de uso da terra do BlUM (e do modelo de alocação por microrregião) foí

adaptado para receber as restrições climáticas à produção agropecuária. No componente

"e/eito escala", que refere-se à alocação de área total para o setor, a área total disponível

para a expansão agropecuária (dados exógenos no modelo) '=oi restrita de acordo com c

cenário simulado. Ou seja, espera4se que o aumento do risco associado à produção

agropecuária devido às mudanças climáticas reduza o montante de área disponível para a

expansão da produção (por microrregião e região BlUM).

No componente "efeito competição", a área total alo:ad3 para cada lavoura será

restrita às áreas potenciais de baixo risco de perda produtiva, em c3da região.

Oeste modo, a simulação dos cenários climáticos no mc,delo econômico para o setor

agropecuário partirá da ~eguinte premissa: a produção agropecuária não poderá ocorrer em

áreas de alto risco de pe.da de safra, de acordo com a classificação do simulador SCENAGRI.

Embrapa. Somente umé exceção foi considerada nesta premissa: o fato de hoje haver

produção em áreas classificadas como de alto risco produtivo. Neste caso, a expansão

produtiva irá considerar (somar) as áreas potenciais de baixo risco climático e as áreas

atualmente em produção sob alto risco (seguindo a PAM, 2012), sob o argumento de que

hoje a região já é tomadora de risco e continuará disposta a tal, hdependente da restrição

climática. Esta exceção :ornou.se importante pelo fato de existir atualmente quantidade

significativa de áreas produtivas sob o risco de perdas produtiJas, que não podem ser

ignoradas no futuro (con':orme descrito na seção S).

Além dos resultados do simulador SCENAGRI-Embrapa çara os cenários de mudanças

climáticas, foram utilizadJs os resultados do grupo de energia (COPPE-PPE)para o cenário de

referência (mais especificamente os dados até 2040 para biocombustiveis e biomassa

lenhosa), assim como s~rão incorporados os resultados dos ceiários climáticos quando

disponibilizados à Agroicnne. Assim, as interfaces deste relatório com os demais grupos do

Projeto são feitas junto fi Embrapa (restrições às áreas aptas para produção agropecuária) e

à COPPE-PPE(para bioen.rgia).

3. Premissas para o cenário de referência

Para a simulação do cenário de referência (ou cenário base), sem incorporar os

efeitos da mudança c1ilTática até o ano de 2040, foram utilizadas as premissas do Plano

FlJI'IdaC6O de AfiOto. Pe&qursa CIlW1111Q1e -Do:nOIógaCNPJ: OB.961..JOM)()()l.JO

vrww J i.mdél(,)ot:tl~wl..".s.Of8.br

SCLN 310 8loco B $ala 35Subs-jloAsa None, BrMlIii\ - DF 6111S•CEP-70.756520

Tel.: .•55 61 340lR]054 12~leI.; '55 b1 21074090ral(.; "'55 612107 4().47Rerl'ncl,)l!bfund,lCa(l('liSl'ua OIM,Org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESNacional de Energia 2050 (MMEjEPE, 2014) e de outras fonte~ oficiais (como IBGE). O

cenário mundial "arquipélago" e "pedalinho" para a economia racional foram escolhidos

para as projeções das '/ariáveis macroeconômicas simuladas no BLUM e outras fontes

também foram utilizadas para a simulação:

• PIS Brasil :rescendo a 3,2% aa a partir de 2016 (Boletim Focus do Bacen de

08/08/2014 para 2014 e 2015);

• PIS Mundial crescelldo a 3% aa;

• Preço do petróleo a USBO/barril até 2020; U$ 85 até 2030 e U$ 90 até 2040;

• População brasileira crescendo a 0,4% aa (atingindo 225,5 milhões de

pessoas) - base nas projeções IBGE.

Outras premissas macroeconômicas:

• População mundial crescendo a 0,85% aa. alcanÇ3ndo 9 bilhões em 204C

(ONU, 2014);

• Taxa de ir fiação brasileira a 4,5% aa, taxa decrescente até atingir 3,62% nc

final do período.

É importante enfatizar que premissas setoriais como de produção de biocombustíveis

(biodiesel e etanol), e de biomassa lenhosa foram obtidas a partir dos resultados das

simulações do grupo de Energia (COPPE). Para o cenário de referencia, o grupo de energia

gerou dois resultados para biocombustíveis e biomassa lenhosa, considerando os dois

cenários de emissões de gases de efeito estufa (GEE)do IPCC:Representative Concentratior.

Pathways (RCP) 4.5 (errissões moderadas de GEE) e 8.5 (emiss5es muito altas de GEE).

Como o setor de energa e transportes são importantes emissOf'"es e também potenciais

mitigadores de GEE,os resultados foram analisados separadamente, conforme Tabela 1.

Tabela 1- Cenários de referência para produção de biocombustíveis e biomassa lenhosa

RCP8.5 RCP4.5

Variável Unidade 2010 2020 2030 2040 2020 2030 2040

Etanol Anidro IOEm3 8.36 5.87 5.39 6.42 5.87 5.39 5.22

Etanol Hidratado IDEm) 19.57 17.92 24.39 32.49 17.92 24.39 35.69Biodiesel IDEm) 1.50 1.90 2.39 2.99 1.90 2.39 2.99Biomassa milt-ões

83.70 108.83 172.87 225.57 137.10 167.98 219.13lenhosa toneladasFonte; resultados do estudo

Os dados da Tabela 1 foram adaptados em equivalente área de florestas plantadas

(para biomassa lenhosa] e, no caso dos biocombustíveis, em produção total de etano! e

FundllCAODeApoloIJ PesQ\J'U C*l' la e -ecnolOgoca SCLN310 Bloco BSala 35 Subsolo Tel.: .55 61 3448 }054 1~CNPJ.011,962306lO001.30 A.uNone.Bril. -DFBrllsd. Tel.:.•55 b12107 4090 ..• ./

www.lullddt.i1ot:ll!>t.ualVt.~.or8.br CEP 70.756 520 Fac .•55 6111074047

fierp"ri,)~lund.lC')Ql>Il~pua Vf>C>.org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESbiodiesel (utilizou.se a variação da produção entre 2010 e 2040 da Tabela 1 sobre os valores

observados no BlUM em 20103). Para a modelagem econômica do setor agropecuário e uso

da terra, ao adaptar os dados pa"a o BLUM para o cenário de referência, foi utilizado o

cenário RCP 8.5 para os setores considerados, pois representa éS condições atuais globais de

emissões de GEE. Além jisso, observou-se uma diferença inferior a 5% entre os cenários

para todos os setores analisados, não influenciando a modelagem econômica de uso da

terra. A causa da pequena diferença entre os cenários para o setor de bioenergia refere-se

ao impacto relativamente pequeno das emissões de GEEsobre a a ocação ótima de energia,

gerado pelo grupo da COPPE-PPE.

Além da incorporação das informações acima no cenãrio de referência, devido as

considerações durante o Workshop Brasil 2040 em novembro de 2014 em Brasília, as

tendências de produtividades por hectare das lavouras foram revisadas, de acordo com a

Tabela 2.

As taxas de crescimento das produtividades das lavou.as foram calculadas a partir

das seguintes premissas:

(i) Não há incorporação de novas tecnologias produtivas em relação ao cenário

atual (tais como: novas variedades de sementes; mudanças nos sistemas

produtivm de lavouras; mudanças drásticas de rT'anejo);

(ii) As taxas de crescimento das produtividades furam calculadas a partir de

análises entre as maiores produtividades médias mundiais para cada lavoura

e considerando projeções de produtividade disponíveis na literatura.

Ou seja, as produtividades projetadas até 2040 para todJS os cenários simulados

refletem tanto os ganhos históricos de produtividade média quanto os máximos atuais

(valores absolutos) observados nos principais países produtores je commodities agrícolas

(como nos Estados Unidcs e na União Europeia).

Tabela 2 - Produtividade média das lavouras por hectare: projeçõei para 2040 para Brasil

3 Importante informar que os dados do BlUM para 2010 são considerad,s como histôricos e baseados em

informações oficiais. A produç:ão observada para 2010 da COPPE é Iigeiram~nte diferente do BlUM, por isso foi

'"_<;60 do""" __ c_",~.'_<o SCLN310.'0'0 • sal. 35 Sub",lo To', -5561 "48 10540CNPJ:08.962306lO001.30 AsaNorte. Brll~l<a.Df 8."sd. feL:+SS&12101409014/

www.lundd(JOt",~u<lI,«~.Ofg.br CEP10.756 S}O F.I1I .•: ~SS61 21074041

gerencia@lfuncbc3~liseu.l V£'S.org.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESToneladas/hectare

2010 2040

Milho li! safra 4,41 6,42Milho 2i! safra 4,16 9,18Soja 2,93 4,32Algodão 3,63 5,12Arroz 4,22 6,98Feijão(verão) 0,72 1,20Feijão(inverno) 1,36 1,99Cana-de-açúcar 78,28 97,03Trigo 2,74 4,56

Fonte: resultados do estudo

Taxade crescimento médio (% ao ano)

Período Feríado Período

2000-2014 2015-2030 2030-2040

3,78% 1,44% 0,94%7,14% 2,39% 1,94%1,lSO,i. 1,51% 1,31%3,11% 1,27% 1,10%3,85% 1,30% 1,07%1,59% 1,69% 1,54%4,41% 1,30% 1,2&0;'

0,58% 1,11% 1,05%5,01% 2,07% 1,54%

Assim, a restrição produtiva proveniente dos cenários cimáticos será incorporada à

expansão de área regional (conforme metodologia descrita na seção 2), mas não nas

produtividades esperadas utilizadas no cenário de referência.

Entretanto, caso existam no mercado novas tecnologias que deverão deslocar as

curvas de produtividades para cima (aumentando as taxas de crescimento da Tabela I),

estas poderão ser utilizadas como medidas de adaptação após ana lisados os resultados dos

cenários climáticos. Para isso, são necessárias duas informações de especialistas: quanto que

a nova tecnologia poderá deslocar a curva de produtividade (ou qual o máximo valor

absoluto da produção por hectare para cada lavoura); e como irá ocorrer a adoção da nova

tecnologia (qual a curva de adoção dos produtores às novas tecnologias; em quais regiões

estas tecnologias serão ircorporadas considerando as condições climáticas específicas).

4. Resultados para o cenário de referência

As premissas descritas na seção anterior para o cenário de referência foram

incorporadas no modelo BlUM para simulação deste cenário, rujas resultados para oferta e

demanda para as lavouras e os prcdutos industriais derivados Estão apresentados na Tabela

3. Importante ressaltar que as prel1issas incorporadas (revisão das curvas de produtividade

e das premissas para o setor de energia) geraram resultados diferentes daqueles

apresentados no Produto 1.

utilizada a variação percentual da produção entre 2010 e 2040 para o perioco projetado. Esta prática é comumpara alinhar as premissas entre modelos, =lue partem de diferentes bases de dados.

Fundeç60 de I.,polo a Pe8q-.JI'U CfOI'\I la o -0Cf'I0/ó0'C<'CNPJ: 08961 J06JOOl)l-30

www.lulldd{aot:lt~lJdlVt.s.Olg.br

SClN 310 Bloco Bsala 35 5ub~loAlIa Nono. Brll5Íllll Df Br••••••

CEP 70.756 510

~/

Tt'I.: -55 61 34481054 lS

Tel.. +55 bl 11074090fóllt.: .•.55 611107 4047

liprt'f'lcia (IIlLmoacólOt'li<,f'u<I'W'S.Ofg.br

\jTabela 3- Resultados para o cenário de referência: projeções para o setor agropecuário para 2040 (mil toneladas ou milhões de litros)

2010 2015 2020 2025 2030 2040 2040-2010. Cresc. Anual"

Produção 148,892 197,190 220,453 248,220 279,271 344,966 196,073 6,536Grãos e

Consumo Doméstico 113,835 130,787 143,809 158,968 175,713 211,337 97,502 3,250oleaginosas

Exportações Líquidas 36,588 69,418 80,528 93,044 107,126 136,461 99,873 3,329

Produção 27,154 30,750 34,55::\ ::\R,7GO 4::j,fi40 li4.4~fi n,?p., 9n9

Farelo de soja Consumo Doméstico 12,944 16,280 18,857 21,721 24,977 32,714 19,770 659

Exportações Liquidas 13,629 14,468 15,696 17,069 18,664 21,722 8,093 270

Produção 6,973 7,824 8,792 9,870 11,104 13,851 6,878 229

Óleo de sojaConsumo Doméstico 5,187 5,922 6,514 7,058 7,698 9,098 3,911 130

Para Biodiesel 2,098 2,553 3,024 3,362 3,813 3,903 1,806 60

Exportações Líquidas 1,548 1,855 2,280 2,812 3,406 4,753 3,205 107

Produção 37,893 39,697 42,119 45,778 49,831 59,088 21,195 707

Açúcar Consumo Doméstico 10,659 12,061 12,639 13,535 14,453 16,526 5,866 196

Exportações LIquidas 27,514 27,519 29,511 32,227 35,369 42,537 15,022 501

Produção 27,376 23,360 21,243 24,363 26,522 311,568 7,192 2~0Etano!

(milhões litros)Consumo Doméstico 25,501 21,154 19,037 22,158 24,317 32,363 6,861 229

Exportações Líquidas 2,067 2,450 2,450 2,449 2,449 2,446 379 13

Produçio 211,833 27,555 30,351 33,211 36,138 38,9112 11,110 ~70Carnes bovina,

Consumo Doméstico 18,801 20,411 21,980 23,676 25,311 27,767 8,966 299suína e frangoExportações Líquidas 6,031 7,144 8,372 9,535 10,827 13,395 7,364 245

Produção 31,628 38,069 42,807 47,099 51,623 61,490 29,863 995

leite Consumo Doméstico 38,691 38,860 43,276 47,291 51,536 60,802 22,111 737

Exportações Uquidas -3,534 -791 -469 -192 87 688 4,222 141.Variação absoluta entre 2040 e 2010 (em mil toneladas ou milhões de litros) .•• Variação absoluta entre 2040 e 2010 divido em 30 anos -variação absoluta anual (em mil toneladas ou milhões de litros).Fonte: resultados do estudo

16

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVES05 resultados da Tabela 3 (e considerando a interação ent~e C5setores apresentados

na Figura 2) mostram que a agropecuária brasileira continuará se expandindo em todo o

período projetado, puxado tanto pelo consumo doméstico quanto pelas exportações. Entre

2010 e 2040 esperam-se as seguintes variações na produção:

• 132% para grãos e oleaginosas;

• 100% para farelo e óleo de soja;

• 56% para açúcar e 26% para etanol (cenário exógeno para consumo - COPPE);

• 57% para a carnes de frango, suína e bovina;

• 94% para a produção de leite.

Vale destacar que 25 taxas de crescimento anuais para o período projetado foram

inferiores às observadas ros últimos dez anos. principalmente por não serem consideradas

inovações tecnológicas, apenas adaotações de manejo para as lavouras. Outro fator deve-se

à menor taxa de crescimento da economia mundial em relação à ú tima década, resultando

em menor crescimento das exportações (além do fato do Brasil ser o maior exportador

mundial de produtos como carnes, soja e açúcar, por exemplo, não permitindo ganhos

expressivos de participação no mercado internacional no futuro). Ainda assim, espera-se

forte crescimento do agrcnegócio brasileiro até 2040 no cenário de referência.

Para o uso da terra, a Figura 3 mostra os resultados para a área alocada para a

agropecuária por região ELUM.

Figura 3 - Resultados do cenário de referência para área alocada para agropecuária (em mil

hectares)

250.000

200.000

150.000

100.000

50.000

o

38099

52.318

59.233

40.088

32141

2010

39.080

53.205

60.215

40.702

32.393

2015

39.243

53.361

60.170

40.707

32.393

2020

39.550

53.630

60.336

40.758

32.393

2025

39.806

53.917

60.493

40.796

32.394

2030

40.037

54.247

60.642

40.833

32400

2035

40.302

54.758

60.871

40.884

32408

2040

_ Sul _ Sudeste a Centro. Oeste Cerrado

Fonte: resultados do estuco

Norte Amazônia _ Nordeste litcrâneo _ Nordeste Cerrado

f~ Oe Apooo é Pesquose CIOI'I1~>C8e 1etnolOgcaCNPJ: 08962.J061OOO1.3Owww.tundacaocl;seualvt.S.org.br

SClN 310 Bloco BSala 35 SubsoloAsa N0ft8. ara. -Df ar_CEP-70.75f" •..sm

Tl!I.:.5S 6134-18 205"l 17

TpL: -55 61 1107 4090

F-d•. :+~"612107 4041gerencla!D1undacdoell~~Ives-Ofg.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESPara aumentar a produção esperada, a área de lavouras de p~imeira safra deverá

aumentar em 13,9 milhões de hectares, grande parte substituindo pastagens de baixa

tecnologia. A área de pastagens será reduzida em 14 milhões de hectares, sendo substituída

por lavouras e florestas plantadas. Ainda assim, a agropecuária irá incor'porar 7,7 milhões de

hectares de novas áreas procutivas em 2040 em relação a 2010, sendo que 64% deste total

deverá ser proveniente do bioma Cerrado (regiões do BlUM: Sudeste, Centro-Oeste

Cerrado, Nordeste Cerrado).

5. Resultados do simulador SCENAGRI-Embrapa: dados de ertrada no BLUM

A partir do simulador SCENAGRI-Embrapa foram gerados as resultados dos cenários

RCP4.5 e 8.5 simulados n05 modelo climáticos HadGen2-ES e MIROCS,conforme descritos

no Produto 4 (grupo da Embrapa). Por município, foram geradc,s resultados de restrição

legal (critério Opara alto ris:o ou 1 para baixo risco) para as lavouras de soja, milho li! e 2i!

safras, arroz, feijão para safras de verão e de inverno, cana-de-açúcar, algodão, trigo e

sorgo4•

De acordo com o Produto 2 desenvolvido pela Embrapê, o critério utilizado para

indicar a aptidão de uma la'/oura em um ponto qualquer no territ:>ric (como município) é "a

ocorrência do {ndice de Satisfação de Necessidade de Água -ISNA maior ou igual ao mínimo

em pelo menos 80% dos anos da série estudada". Ou seja, s:Jb uma interpretação

simplificada, se houver 200/.de probabilidade de quebra de safra parê determinada lavoura a

partir das condições climáticas consideradas para o período de 2011 a 2040, o município foi

classificado como de alto risco climático, e não terá acesso aos programas de crédito à

agricultura brasileira de acordo CO"Tl o Zoneamento Agrícola de q,isco Climático (MAPA,

2014).

Observou-se Que, de acordo com os dados do IBGE(20U), que já existe atualmente

área plantada sob a classificação de alto risco produtivo. A Tajel.a 4 resume a área atual

(2012) em alto risco climático por la'loura para os cenários atual e simulados.

4 Alavoura de sorgo não faz parte das ativijades analisadas na modelagem econômica, pois não há competiçãopor terra para esta lavoura (po. ser uma cultura de inverno) e por não afetar) de'Tlanda por terra.

Fundaçio óe Apooo ~ ~ e-.t l-.c. o Tlla'>Ológ.c.JCNPJ: 08962 306l'O001 ~

www.fund.1CJOf.li<.f.uJlws.org_br

SCLN310 Bloco BSal. 35 Sub~doA$Il Nane. 8<iI. Df 810)5 •CEP-70.756-520 7'Tel.; .!os &13448 IO!o4 18

Tt'I.: .•55 612107 4090

FJx..:.•55 61 1107 40478~1t'I1Üi@fuIHj<ll<lot!li~I!Ud~,0I8.b!


Tabela 4 - Área plantada de 2012 c1é:ssificadas como alto risco climático para cada cenário

simulado, atual e para perío::lo de 2011-2040 (mil hectares)

lavoura Atual/Base HadGen 4.5

Soja 3.770 13.206Milho l' safra 296 897

Milho2a safra 1.103 3.288Arroz 9 88

Cana 1S 230Algodão 2 S5

Trigo 141 490Feijãoverão 973 1.311Feijãoinverno 305 543

Fonte: SCENAGRI-Embrapa e resultados do estudo

HadGen 8.5

14.9111.0123.696162

26458513

1.490472

MIR0C54.5

8.92935036941

15

298

849

430

MIROC58.5

6.8513657853015

2210

930

445

Conforme descrito pela Embrapa no Produto 4 "Os resultados do aumento da

temperatura e diminuição das chu'Jas do modelo MIROCS, de uma maneira geral, são

menores que os do Hadgen2-ES, o que explica essas diferenças na expansão das áreas de

alto risco. Portanto, ao se :otalizar as reduções de áreas de baixo risco e compará-Ias entre

os dois modelos, percebe.se que no HadGen2~ES elas são sempre maiores que as do

MirocS".

Os resultados apon:am um aumento no número de municípios classificados como de

alto risco agroclimático em todos os cenários climáticos simulados. Isso faz com que áreas

atualmente em produçãc (IBGE, 2012) sejam negativamente afetadas pelas mudanças

climáticas.

Observa-se também que a lavoura de soja possui a maior área atual sob alto risco e

será a mais impactada nos cenários climáticos e em ambos os modelos HadGen e MIROC,

conforme descrito no Procuto 4.

Para confirmar as areas classificadas atualmente como de "alto risco agroclimático".

a Figura 4 mostra o histjrico de produtividade média obsel'\ada os municípios com tal

classificação para soja, sendo analisado o período de 2003 a 2012.

F~ do A000041 Pesqu $li Coenl Ig o-OQ>OIóQ-ea

CNPJ 08 962 J06IOOOl JO

www.fundo.lr:I{)(.li!.pualVf.~.OfR.hr

SCLN310 Bloco BSala 35 SubsoloAsa Norte. BtD$1h8 CF. er5S~.CEP-70.7S6-520

rei.; .55 61 ~40181054 19Tel.: .•.55 6121074090F,n.; •.'15 611107 4Q.47

8t'rt'rr(i.l~1 undoJc.aoeli:.t'1J"~.ol8.br


Figura 4 - Produtividades médias dos municípios classificados como de alto risco climático

(kgjha)

115"do,_ ••••••.0. •••""",e.tio._em0lio '''CO ••• o)(lj••••• 1«>

- 50 ••• ,,010 le.1

_AssIsO_btIOl'IdG •• ,._ ••

-- "'''PO Mou'loTe, •.• ll<m.SIoMlCU"ldorc_"

~l""'i_lIlo""".l_eotlo._ ••.•aftame"••roch_

2008 200!1 2010 2011 1012

Piauí

Paraná

2004 200S 2lXlf

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P.IoIIt1.

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1",.lde .,u pio,,!•••

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1.7~.431""

,~ >,=,~l:j,.I-_-~-_-----------,=

::1=j,~,= j.~.=,~,-1----

lOO'3 ZOOol2005 2006 200:' 2lXl1!12((19 2010 2011 2012

2011

10lf;do.ó'ea

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1009 2010

1001 2009 MO 2011 2012

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São Paulo

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Rio GrandedoSul

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2004 2005

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I 181.027 •••

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I::j::~.~ 111~ _

II

Fonte: IBGE (2014)

Nos estados selecionados, o Rio Grande do Sul, o Paraná e São Paulo apresentaram

maior número de municípios produzindo soja sob alto risco agroclimático em 2012. A área

plantada com soja nestes municípios representam 20%, 15% e 67% jo total de cada estado,

respectivamente. Entretarto, a variação da produtividade é maicr nos estados da região Sul,

alcançando 85% de diferença entre as produtividades máxima e mínima. Nos estados de São

Paulo e do Piauí, este diferencial é menor, porém o percentual da área plantada com soja

sob alto risco é superior a 61% em ambos os estados.

Importante ressaltar que, neste estudo, as produtividades não serão diferenciadas

nos cenários climáticos em relação ao cenário de referência para o período projetado até9'I'undaç6000AooIo/I ~ Co'l '1aI e-ecnolOoJoo:a SCLN310 Bloco Bsala 3S SlJbsoto Tel.:'::'~ 613<101810504 20CNPJ oe962 3Q6IOOOtJO AsaNorte.Sra. DJ:.Bra:s( Tel.: -55 61 21074090

www.f..md.l[aOl..r••••u.11ws.OfR.br CE?:70.756-520 Fal "'')5til 11014041

8efl'ndd(!!lfllnd;aC4oeliseu;a)~.or8.br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVES2040, pois as restrições climáticas entrarão como impedimento à produção de cada lavoura,

tendo estas as mesmas curvas de produtividades apresentadas para o cenário de referência.

Conforme supracitado, a ún ca forma de incorporar novas curvas de produtividades seria via

novas tecnologias (como sementes adaptadas às restrições c1imáticês), mas incertezas em

relação à disponibilidade ao longo do período projetado não permite aprofundamento desta

analise até aqui. Entretanto. como medida de rnitigação, poderá ser explorada no Produto 7

a partir de análises de especialistas e com as opções tecnológicas existentes ou em

andamento.

Os dados da primeira coluna da Tabela 4, área plantada em 2012 classificada como

alto risco climático para a lavoura, foram incorporados ao potencial "apto" à expansão de

área plantada no BlUM para simular os cenários climáticos, pois considera~se que os

produtores destes municípios continuarão tomando risco até 2040, acessando ou não o

crédito agrícola. Os adicionais de áreas de alto risco nos cenários climáticos, entretanto,

foram descontados da área apta a e)Cpansão de cada lavoura. De.He modo, a Tabela 5 traz a

área total potencial por lavoura para cada cenário, agregado para o Brasil, somada a área

plantada em 2012 classificada como alto risco agroclimático.

Tabela 5 - Área potencial considerada como apta à produção por Iavcura (mil hectares)

lavoura Atual/Base HacGen 4.5 HadGen 8.5 MIROCS4.5 MIROC58.5

Soja 187.604 118.321 112.935 161.593 167.139Milho 1a safra 223.575 187.738 187.604 220.709 220.455Milho 2a safra 176.701 128.900 125.257 190.500 177.906Arroz 213.757 168.122 161.992 187.J71 192.086Cana 232.439 211.631 207.247 232.285 231.524Algodão 228.210 203.744 197.601 227.041 226.820Trigo 203.636 159.746 152.351 195.369 193.463Feijão verão 201.612 148.404 140.211 ~9S.74S 195.272Feijão inverno 183.173 134.738 136.717 :68.069 161.769Fonte: SCENAGRI-Embrapae resultados do estudo

De acordo com os resultados da Tabela 5, apesar do elevado potencial de área para

produção classificado como baixo risco produtivo para cada lavoura, é importante notar que

o mesmo é reduzido ao i1corporar os cenários climáticos, em especial para a soja. Além

disso, os impactos regionais também são relevantes, conforme Figura S.

Funclltçjo ao Apooo a PesQursa ClOOllca e T8Cf'OlOg<C<1CNPJ 08 962 306JOOO1JO

WW\\i JundacõlOPli'#\J.,IIif'~.orR.br

SCLN 310 Bloco B Sala 35 SubsolooAM Norte. Brusllta Df. 8'0:;CEP- 70.756-520

Tel.;+~~ fJl 3448 20~4 21Tel.: .55 61 2107 4090F.n:.:.55 61 [email protected]~.or g.br


Figura 5 - Área potencial apta (baixo risco) para produção de soja a partir dos cenárk>s

climáticos

Nordeste NordMteCerrado

Litorâneo

1.000 h<I

60.000

50.000

40.000

30.000

20.000

I10.000 I Io,,' Sudeste Centro.()este NorteAmazônia

cerrado

II I II I• Atu~t • HadGen 4.5 • HadGen 8.5 MIROC 4.5 • MIROC 8.5

Fonte: SCENAGRI-Embrapa (3daptado) e resultados do estudo

Entre as regiões mais afetadas negativamente destaca-se o Sul, que nos cenárics

simulados pelo HadGen-2S as áreas de baixo risco para produção de soja praticamente

desapareceram em toda a região. Entretanto, para as projeções serão consideradas as áreas

atualmente em alto risco para produção (3,8 milhões de hectares, conforme Tabela 4). ParJ

as demais regiões, apes3r dos impactos serem relevantes, ainda assim regiões como Norte-

Amazônia, Nordeste Cerrado e Centro~Oeste Cerrado possue" juntos 90 milhões de

hectares aptos para expansão de soja até 2040 em ambos m cenários simulados pelo

HadGen-2S. Os resultad'Js apresentados pelo modelo MIROCS tiveram impactos negativos,

porém menores do que o modelo anterior.

SCLN 310 61oco 6 Sala 3S 5ubs.oloA:RI Nono. Bli'. DF' 8J'«t .CEP 70.756-520

Além da restrição individual para a expansão de área de lavouras em cada regiãc

BLUM e microrregião, é necessár'o restringir o potencial de área alocada para agricultura

("efeito escala"), para captar os impactos sobre as áreas de past3gens não simuladas pela

Embrapa. Utilizou-se como critério limitante para o potencial produtivo o máximo de área

legal de baixo risco (confJrme classificação da Embrapa detalhado no Produto 4) entre todas

as lavouras de verão, pois partiu-se da premissa de que pastagem podem continuar sendo

aptas à produção nas á#eas sem restrições ambientais e legais. Combinou-se também a

TeL~SS61j44S1054 22 ~

1l'1.: ~S5 61 2107 4090 ;/f"".: •.55 til 21074047

8('rend6@fundiluoeli>etJ.J~.or8.br

Fundao;jode Apooo. flesQuow (00:.,,,1 fao-~CNPJ" 08962 306fOOO1 JO

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESrestrição produtiva resultante da lavoura de arroz, por ser considerada a que maL, se

aproxima às necessidades hídricas e climáticas das pastagens. A Figura 6 resume os

resultados para área total potencial para produção agropecuáriô.

Figura 6 - Área dispo,ível potencial para produção agropecuária de baixo risco climático (mil

hectares)

1.000 hôI

300.000

250.000 49.613

=-~. 37.397

200.000

69.923 E9.923 69.923150.000

100.000 68.685 613.685 68.685

50.000 41.693 3-4.902 31.9n

3'2.2:62 3_ S6'! "3288'o

47762

59.923

68.685

41.693

47.821

69.923

68.685

41.693

Atual Had:ien 4.5 HadGen 8.5 MIROC4.5 MIROC8.5

• Sul • Sudeste _ Cefltro-Oeste Cerrado Norte Amazônia • Nordeste litorâneo • Nordeste Cerrado

Fonte: SCENAGRI-Embrapa (adaptado) e resultados do estudo

Observa-se que a área cisponível para produção agropecuária também foi afetada

negativamente, em cada cenário climático considerado. Ambos ('s modelos se comportaram

de forma semelhante aos impa:tos negativos sobre a aptidão das lavouras (novamente,

cenários simulados no HadGen possuem maiores impactos negétivos em termos absolutos

comparados ao MIROCS).

Deste modo, no BLUM,os dados da Tabela 5 serão utilizados como restrição de área

plantada total para cada lavoura ("efeito competição"). Os dados da Figura 6 irá restringir a

alocação de área total p3ra a agropecuária ("efeito escala").

Após incorporadas as re5trições na modelagem econômica, serão avaliados o,;

impactos sobre os produtos agropecuários por região. Espera-se que haverá realocação

regional da produção para os produtos mais afetados pelo clima, assim como novO!

equilíbrios de preço e qlTclntidade para cada cenário.

6. Considerações Finais

furl(lBçáO lki A4l(lIOa ~ ClOfll roCe 11~~CNPJ 06 962 306lO001 30

www.f.md.u: •.U>f.li.>f. •••llvP~.()(II..br

SCLN310 Bloco BSala 35 SubsoloAseNane. 8'85IIe D~ Bras"CEP 70.756-520

Cjh.1.. .!lS 61 3448 2U54 23fel.: .55 6121074090Fac .•.')561 11074047

gerentiil@'ufidiltilocliWUilfre5;.org..br

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESEste relatório apresentou a metodologia do estudo, os resultados para o cenáric de

referência para 2040 para o setor agropecuário brasileiro (sem incorporar as restrições

climáticas) e os dados de entrada na modelagem econômica considerando as restrições dos

cenários climáticos analisados. O Produto 7 irá apresentar os resultados dos cenários

climáticos simulados na modelagem econômica.

A partir do cenário de referência, a agropecuária brasileira deverá apresentar

crescimento expressivo até 2040, puxado pelo consumo doméstico e pelas exportações.

Entretanto, o crescimento ao longo do período projeto deverá ser menor do que observado

na última década, devido à desaceleração da economia mundial e à atual consolidação do

Brasil com elevadas participações no comércio mundial nos principais produtos da pauta

exportadora de commodities agrícolas.

Os impactos dêS mudanças climáticas sobre o potencial produtivo das lavouras são

relevantes em todos os cenários analisados, em especial àqueles simulados pelo modelo

HadGen. A ocorrência de veranicos mais intensos, o aumento da temperatura e a mudança

na distribuição das chuvas explicam os impactos negativos das mudanças climáticas sobre o

setor agropecuário brasileiro, que hoje é quase totalmente baseado em produção de

sequeiro.

As mudanças climáticas deverão provocar os seguintes impactos:

• Aumente do risco agroclimático nas áreas plantadas em 2012 para quase

todas as lavouras em todos os cenários apresentados;

• Redução do potencial produtivo de baixo risco agroclimático para o período

projetadc (até 2040);

• Impactos mais relevantes sobre a cultura de soja em todos os cenários

apresentados até 2040;

• Impactos diferentes entre regiões, mais relevantes na região Sul do Brasil,

importante produtor de grãos e oleaginosas;

• Alguns municípios devem deixar de produzir soja por já apresentarem alto

risco climático;

F~ doA.PO!OlI~$a Ctenl!oca 1'-ecnolOg'Clll

CNPJ. 01:1962 JOfVOO(ll JO

www_f .Jndar ;)O('l;Sl'lJalvl>~.OfI!..hr

SClN 310 Bloco 8 Sala 3S SubsoloA!llI Norte, Bras6a DF 8f85I,CEP 70.756-520

TI.'I.:+,5 til ~448l0S4 24Tel.: +55 61 21074090Fax.: .')5 fi1 ]107 4{l47

gCf("nti,l(filfund,lC.lot"hsCU,l!w!..Ofg.br"

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVES• Diferenças de impactos importantes entre os modelos climáticos simulados,

sendo que os maiores efeitos negativos sobre o setor agropecuário

resultaram do modelo HadGen.

Apesar de importantes impactos negativos sobre as lavouras, ainda existe Lm

potencial produtivo re,evante para todo o setor, superior à demanda por área apresenta:lo

no cenário de referência para 2)40. Entretanto, impactos regionais e locais não podem ser

ignorados, além da necessidade de realocação produtiva para regiões de baixo ri~co

agroclimático.

Espera-se que a simulação dos cenários climáticos apresentados na modelagem

econômica apresente a seguinte dinâmica: a redução d3S áreas aptas para produção

agropecuária deve afEtar os preços das commodities agríco as; as regiões de maior aptidão

produtiva devem responder ::msitivamente, enquanto outras regiões deverão perder

produção; haverá impactos sobre os preços ao produtor e ao consumidor final; nO'lOS

equilíbrios de oferta, demanda e preços serão gerados.

Oeste modo, a própria dinâmica econômica deverá a:Jresentar medidas de adapta;ão

às restrições climáticas. Entretanto, políticas públicas dever:1 ser voltadas para minimizar os

impactos negativos das mudanças climáticas sobre o setor agropecuário brasileirc, a

produção e preços dos alimentos (podendo afetar a taxa de irflação) e ao poder aquisitivo

da população. Impactos locais negativos também não podem ser ignorados pelo setor

público, já que diversos municíoios deverão perder produção de grãos, afetando a economia

local.

Medidas de adaptação :ambém deverão ser analisadas pelas políticas públicas. E1tre

elas, conforme citad:J, é a inovação tecnológica, capaz de introduzir novas variedades de

sementes resistentes a períodos de seca mais longos e aos eventos extremos. Entretanto, só

será possível analisar esta medida de adaptação se hOUVErperspectivas atuais para novas

tecnologias e se a adoção de tecnologia for previamente conhecida, assim como 5eus

impactos sobre os custos de produção.

Para contorn,H os veranicos, que afetarão as lavouras atualmente na região Sul do

Brasil, a incorporação de irrigação como prática de rr anejo pode ser uma opção de

adaptação. Entretanto, a disponibilidade hídrica, os custos de produção (e redução de

'0_ doApoo'"""'''~ C,~til~.T~" SCLN310 610006S.I. " Subolo T,I.,.55613448 20>40CNPJ:08.962.306lO001-30 AsaNorte,Brllsnia.DF.Brasil. TeI.:.•55 61 Z10140ID 25 fw.vw.fund.Jc.Joellseu.alves.org.br CEP:70.756.520 F.ac .•.55 61 21014147

gefenci.J@lundJ(Jot'li~t>u.alve~.org.bf

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVEScompetitividade em relação às lavouras de sequeiro} e a infraestrutura necessária pajem

ser restritivas em adotar esta prática de manejo.

Assim, uma análise mai5 completa das possíveis medidas de adaptação e das políticas

públicas voltadas ao setor agmpeeuáriQ se faz necessária. Para tal, será necessário consultar

especialistas sobre os temas levantados e espera-se que esta análise seja realizada no

Produto 7.

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wwwJundac.lOE'li'lt'u.llws.orR_br

SCLN 310 Bloco B Sala 3S SubsoloAsI!INOfte. Broslba Df. BroJ$d,

CEP' 70.756.520

7leI.: ,5561 ::l44!j1054 26"

Teol.:"55 612107 4090F.l•. ; .•55 61 2107 4047

8crcllda~rulld<l~oeri>eu<lI\.es.o'8.bf

FUNDAÇÃO ELlSEU ALVESMME - Ministério de Minas e Energia e EPE - Empresa de Pesquisa Energética. Cenário

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Revision. United Nations, Department af Eecnami: and Social Affairs, Population

. able at: http://esa.Jn.org!unpd/wpp/index.htm

la ia Humberto Arnanci

70

Gerente de Projetos

Division (2011), CD-ROM Editian.

f~ ÓlIApoIO li Pesqut$ll C'CIllloea o Tecnológca

CNPJ oe 962 JOI3JOOOl30www.f:mdJC.loeli.>PlJ.:ll\IM.nrg.br

SClN 310 Bloco BSala 35 SubsoloASlI Norto. BI8$1ba DF Br8SllCEP 70.756-520

TE'I.:.S~ b1344810~4 27

Te!.: +55 6121074090fal.: .•.55 61 ]1074047

BClcrl[[email protected][i1ioe\J~.O'B.W-

agricultura produto 5 final1

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