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Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Departamento de Engenharia de Biossistemas - ESALQ/USPEditor-Chefe da Scientia AgricolaPesquisador do CNPq, Nível 1A

Membro Efetivo do CESB

Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

Fatores determinantes da produtividade da soja

Condições

Climáticas

Tipo de Solo

Cultivar/Grupo

de Maturação

Espaçamento

Pop. de plantas

Prep. e Cor.

do Solo

Adubação

Inoculantes

Teor de MO

no Solo

Pragas/Doenças

Daninhas

IrrigaçãoRotação de

culturas

Qualidade da

Semente

Produtividade

da Soja

Temos ação sobre esses fatores?

Ad

apta

do

de

Can

apla

n

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Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

EnergiaRad. Solar

Matéria Prima da AtmÁgua e CO2

Matéria prima do SoloÁgua e Nutrientes

Fábrica - Plantas

Regulador Proc. Temp. do ar

Turno TrabalhoFotoperiodo

Processo - Fotossíntese

Gastos: Respiração Man.(Temp. do ar)

Manutençãoda Fábrica:Manejo

Produto Final: Grãos

Fatores Determ., Lim. e Red.

Níveis de Produtividade

Tip

os

de

Pro

du

tivi

dad

e

Produtividade Potencial

Produtividade Real c/ Irrigação (AT)

Produtividade Real c/ Irrigação (BT)

Produtividade Atingível

Prod. Real de Sequeiro (AT)

Prod. Real de Sequeiro (BT)

FatoresDeterminantes

Fatores Determinantes e Limitantes

Fatores Determinantes, Limitantes e Redutores

RS, T, N, Genotipo, Pop. Plantas

Déficit Hídrico

Manejo da Cultura

Manejo da Cultura e da Irrigação

Definições de Produtividade Agrícola

Yield Gap por Deficit hídrico

Yield Gap por Déficit de Manejo

Yield Gap Total

Níveis de Produtividade

Tip

os

de

Pro

du

tivi

dad

e

Produtividade Potencial

Produtividade Real c/ Irrigação (AT)

Produtividade Real c/ Irrigação (BT)

Produtividade Atingível

Prod. Real de Sequeiro (AT)

Prod. Real de Sequeiro (BT)

Definições de Quebra de Produtividade (Yield Gap)

Níveis de Produtividade

Tip

os

de

Pro

du

tivi

dad

e

Produtividade Potencial

Produtividade Real c/ Irrigação (AT)

Produtividade Real c/ Irrigação (BT)

Produtividade Atingível

Prod. Real de Sequeiro (AT)

Prod. Real de Sequeiro (BT)

Definições de Eficiência Climática e Agrícola

EC = (PA/PP) * 100

EA = (PR/PA) * 100

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Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

Modelos de Simulação de Culturas

São uma aproximação da realidade, levando em consideração as

interações entre o genótipo, o ambiente (clima e solo) e manejo

Na grande maioria dos casos não levam em consideração os efeitos de manejo relacionados à ocorrência de

pragas, doenças, planta daninhas

Nível de complexidade variável

Condições do Solo(Propriedades físicas e químicas do perfil)

Condições Meteorológicas(T, RS, P, UR e U)

Manejo(Plantio, irrigação,

M.O., colheita, etc.)

Genótipo(Parâmetros específicos

da cultivar)Modelo de

Simulação de Cultura

Crescimento(biomassa – folha,

caule, raíz, grãos, etc)

Desenvolvimento(duração das fases

fenológicas e do ciclo)

Produtividade

Aplicações – determinação das perdas de produtividade

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Bo

ote

(FC

R, 2

017)

Modelos de Simulação de Culturas

Necessitam ser calibrados para diferentes cultivares, grupo de

maturação, hábito de crescimento para que se aproximem da

realidade

A calibração consiste em alterar os coeficientes do modelo de modo que

a duração do ciclo/fases e a produtividade estimados se

aproximem dos dados observados

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Bo

ote

(FC

R, 2

017)

Modelos de Simulação de Culturas

Necessitam ser avaliados ou validados com dados

independentes, ou seja, com informações que não fizeram parte

do processo de calibração

Uma vez calibrados e validados, os modelos podem ser aplicados para as mais diversas finalidades, desde que

respeitadas suas limitações

Modelos de Simulação de Culturas

Esses modelos, desde que calibrados e avaliados, permitem estimar as produtividades potencial e atingível, as quais são valores teóricos e que expressam, respectivamente, a máxima produtividade que poderia ser atingida em condições de irrigação plena e de sequeiro, desde que sem perdas significativas causadas por problemas fitossanitários

Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

2014/15 - n = 302015/16 - n = 20

2016/17 - n = 150

Dados de Produtividade Real

Dados de produtividade real obtidos da rede de pesquisa e dos campeões regionais/nacionais de produtividade

Obs: Todas as produtividades foram corrigidas para 13% de umidade nos grãos

Battisti, Sentelhas, Pascoalino et al. (IJPO 2018)

Simulação da PP e da PA da Soja

GP = GPc + GPo

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Simulação da PP e da PA da Soja

CLAI = LAIi / LAImax (LAImax = 5)

CRESP = 0,50 for Tmean ≥ 20oC

0,60 for Tmean < 20oC

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Simulação da PP e da PA da Soja

𝑌𝑝 = 𝑇𝐴𝐵 ∗ 𝐶𝐻 ∗ (1 − 𝐶𝑊)−1

Cw = 13%

CH =

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Simulação da PP e da PA da Soja

Ya = Yp ∗ෑ

i=1

n

x 1−Kyi∗ 1−ETai

ETci

Kc =

Sem – Est Ky = 0.05

Est – R1 Ky = 0.15

R1 – R5 Ky = 0.40

R5 – R6 Ky = 0.75

R6 – R8 Ky = 0.10

Ky from Battisti (2016)

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Simulação da PP e da PA da Soja

Balanço hídrico da Cultura da Soja

Método de Thornthwaite & Mather (1955)

ETc = ETP * Kc

ETP = método de Penman-Monteith

CAD = Função do solo predominante e perfil

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Simulação da PP e da PA da Soja

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Modelo FAO Calibrado

Estimativa da PP da Soja

Dados de T, RS, n/N,

UR, Vel. vento

Fonte: DG/INMET

Dados de chuva do

INMET, ANA ou

Produtor

Dados

de ETP

Balanço

hídrico da

cultura

Modelo FAO Calibrado

Estimativa da PA da Soja

Determinação da

CAD

PP e PA da Soja para cada

local da rede de pesquisa e

campeões de produtividade

Kc

Ky

IAF

Semeadura / Colheita

IC

Simulação da PP e da PA da Soja

PP, PA e PR da Cultura da Soja

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

PP, PA e PR da Cultura da Soja

PP variou de 7595 a 13378 kg/ha ou 126 a 223 sacas/ha

PA variou de 5442 a 11296 kg/ha ou 91 a 188 sacas/ha

PR variou de 2700 a 8945 kg/ha ou 45 a 149 sacas/ha

2014/15 – PR variou de 3704 a 8507 kg/ha ou 62 a 142 sacas/ha2015/16 – PR variou de 2862 a 7204 kg/ha ou 48 a 120 sacas/ha2016/17 – PR variou de 2700 a 8945 kg/ha ou 45 a 149 sacas/ha

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Eficiências Climática e de Manejo

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Eficiências Climática x Eficiência de Manejo

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Eficiências Climática x Eficiência de ManejoCampeões do CESB

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

2015/16 2015/16

2016/17 2016/17

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

Perdas de produtividade da soja Déficit hídrico x Manejo Agrícola

YGDEF

2931 kg/ha 48,85 sc/ha

46% do YGTotal

YGMA

3458 kg/ha57,63 sc/ha

54% do YGTotal

As causas das perdas de produtividade da soja

variam com o local e a safra, mas em média temos:

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Perdas de produtividade da soja Déficit hídrico x Manejo Agrícola

Considerando-se PA = 0,80*PRc, a PR no Brasil poderia aumentar, em média, 42 sc/ha, chegando a 93 sc/ha

Bat

tist

i, Se

nte

lhas

, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

Perdas de produtividade da soja Déficit hídrico x Manejo Agrícola

Média das Safras 2014/152015/162016/17 Reduzindo-se o

YGMA em 30% (+27,6 scs) YGDEF em 20% (+8,8 scs) resultaria numa PR média nacional de 87,4 sc/ha

Perdas de produtividade por manejo e climaProf. Dr. Paulo Cesar Sentelhas

Fatores determinantes da produtividade agrícola

Definições de produtividade, eficiência climática e eficiência agrícola

Modelos de simulação de culturas – calibração, avaliação e aplicação

Análise dos dados da rede de pesquisa do CESB – 2014/15 a 2016/17

Perdas de produtividade da soja por déficit hídrico e por manejo

Considerações finais

Sumário da Apresentação

a) A produtividade da soja depende da interação entre o genótipo utilizado, ascondições edafo-climáticas e do manejo empregado. Sendo assim, os modelosde simulação para estimativa da PP e da PA são ferramentas úteis na definiçãodos YGs e na identificação dos principais fatores que interferem na obtenção dealtas produtividades;

b) As perdas de produtividade decorrentes do déficit hídrico ou do manejo agrícolavariam com a região, a safra em questão e o nível tecnológico dos produtores;

c) Para os 200 locais avaliados (14/15, 15/16, 16/17), na média, não houve muitadiferença entre as duas fontes de variação da produtividade: YGDEF = 46% doYGTotal e YGMA = 54% do YGTotal. No entanto quando se avaliou apenas os campeõesdo CESB, na média, o YGDEF = 61% do YGTotal e YGMA = 39% do YGTotal, fatoassociado ao melhor manejo empregado pelos campeões;

Considerações Finais

d) A adoção de melhores práticas de manejo e de ações que melhorem as relaçõeshídricas para a cultura da soja (perfil de solo profundo, uso de genótipos maistolerantes a seca, boa cobertura de palha e alto teor de MO no solo, entreoutros), podem ajudar a elevar a produtividade da soja no Brasil, passando dasatuais 51 sc/ha para cerca de 90 sc/ha;

e) Obviamente, esse ganho de produtividade vai depender da região em questão ede suas características climáticas (padrão do déficit hídrico). Nas regiões queapresentam maior variabilidade climática, o foco deverá ser na melhoria dascondições do perfil de solo, enquanto que nas regiões de clima mais estável, aescolha do melhor genótipo, o ajuste da população de plantas, a escolha damelhor época de semeadura, o uso de inoculantes de qualidade e o emprego deum eficiente controle fitossanitário deverão ser priorizadas.

Considerações Finais

OBRIGADO PELA ATENÇÃOProf. Dr. Paulo Cesar SentelhasEmail – pcsentel.esalq@usp.br

Tel – (19) 3429-4283 – ramal 225Skype – paulo_sentelhas