estimativas da produtividade potencial e real da soja …
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP
INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E AMBIENTAIS
ENGENHARIA AGRÍCOLA E AMBIENTAL
ESTIMATIVAS DA PRODUTIVIDADE POTENCIAL E
REAL DA SOJA NO MÉDIO-NORTE DE MATO
GROSSO
BRENA GELIANE FERNEDA
SINOP
MATO GROSSO – BRASIL
2017
BRENA GELIANE FERNEDA
Estimativas da produtividade potencial e real da soja no médio-
norte de Mato Grosso
Orientador: Prof. Dr. Adilson Pacheco de Souza
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT - Campus Universitário de Sinop, como parte das exigências para obtenção do Título de Engenheiro Agrícola.
SINOP
2017
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus pela vida, amparo, regência e por sempre iluminar cada passo de
minha vida.
À Universidade Federal de Mato Grosso, campus de Sinop, pela disponibilidade de
locais e equipamentos para o desenvolvimento de pesquisa e trabalhos.
Ao professor Adilson Pacheco de Souza, pelos ensinamentos, paciência, orientação,
apoio e oportunidades concebidas durante toda minha graduação.
À professora Andréa, pelo carinho, apoio, e imensuráveis ensinamentos durante
todos os trabalhos realizados.
Aos professores do instituto de ciências agrárias e ambientais, pelos vastos
conhecimentos transmitidos durante minha formação acadêmica.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pela
bolsa de iniciação científica concebida durante grande parte de minha graduação.
Aos meus pais, Bernadete Kraiczy e Volmar Ferneda, pelo amor, amparo, apoio e
entendimento durante estes incansáveis anos de caminhada.
Aos meus irmãos Bruna Samanda Ferneda e Renan Giovani Ferneda, pelas brigas,
risadas e pelo amor que não se explica.
À Sally, pelo sorriso que se abre sempre que me avista chegando.
Aos meus amigos Ana Carolina Aidar, Poliana Gonçalves, Sarah Bites, Bruno do
Nascimento, Rafael Conti, Ronny Junior, Amanda Bustamante, Vinícius de Souza, Thainara
Heller, Thamires Heller, Carolina Bastian, pela amizade que ultrapassou o colegial e se
estende até hoje.
Às minhas amigas Talita Werberich e Tainara Werberich pelas horas de estudo, pós-
estudo, risadas e tantas histórias.
Aos meus amigos Suzana e Charles pelo companheirismo e luta durante incansáveis
dias de avaliações e cuidados experimentais.
Aos integrantes e ex-integrantes do Grupo de Pesquisa “Interações Ambiente e
Planta” pelas tantas horas dedicadas ao campo, laboratório e ao grupo.
Aos amigos “Ambiente e Planta” pelo convívio, risadas, desabafos, leituras,
conhecimentos, sustos, conquistas, publicações, viagens, confraternizações e tantas outras
realizações ao longo dessa caminhada.
Sumário ÍNDICE DE FIGURAS .......................................................................................................................... 1
1. RESUMO GERAL ......................................................................................................................... 3
ABSTRACT ............................................................................................................................................ 4
2. INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. 5
3. OBJETIVOS .................................................................................................................................. 7
3.1. OBJETIVO GERAL................................................................................................................... 7
3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................................... 7
4. REVISÃO DE LITERATURA ....................................................................................................... 8
4.1. Importância socioeconômica .............................................................................................. 8
4.2. Exigências edafoclimáticas ................................................................................................. 9
4.3. Estimativa de produtividade por modelos agroclimáticos ............................................ 11
6. RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................................... 16
7. CONCLUSÕES ........................................................................................................................... 25
8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................................ 26
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ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: Variação das temperaturas máxima, média e mínima (A), precipitação pluvial (B) e insolação (C) na região Médio-Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).........................................................................................................................................14
Figura 2: Variação da disponibilidade hídrica no solo durante o ano para condições de gramado, na região Médio Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).........................................................................................................................................15
Figura 3: Variação da disponibilidade hídrica no solo durante a safra da soja tomando como semeadura o dia 01 de outubro, para ciclos de 140 dias (A), 130 dias (B), 120 dias (C), 110 dias (D) e 100 dias (E) na região Médio Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).........................................................................................................................................17
Figura 4: Variação da disponibilidade hídrica no solo durante a safra da soja tomando como semeadura o dia 01 de outubro, para ciclos de 140 dias (A), 130 dias (B), 120 dias (C), 110 dias (D) e 100 dias (E) na região Médio Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).........................................................................................................................................17
Figura 5: Evolução da área semeada (eixo horizontal primário) e colhida (eixo horizontal secundário), em porcentagem, com soja para os municípios de Lucas do Rio Verde, Sorriso, Ipiranga do Norte, Sinop, Nova Ubiratã e Vera localizados no Médio Norte de MT (média das safras 2009/10 a 2016/17)......................................................................................................18
Figura 6 Comportamento da produtividade potencial (Kg.ha-1) de soja de cinco ciclos de desenvolvimento (100, 110, 120, 130, 140 dias) simulada pelo modelo da ZAE, em função da data de semeadura na região Médio Norte de Mato Grosso.............................................18
Figura 7: Comportamento da produtividade potencial (Kg.ha-1) de soja de cinco ciclos de desenvolvimento (100, 110, 120, 130, 140 dias) simulada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para os ciclos das culturas), em função da data de semeadura na região Médio Norte de Mato Grosso. .............................................................19
Figura 7: Comportamento da produtividade real (Kg.ha-1) de soja de cinco ciclos de desenvolvimento (100, 110, 120, 130, 140 dias) simulada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para os ciclos das culturas), em função da data de semeadura na região Médio Norte de Mato Grosso...............................................................20
Figura 8: Relação entre a produtividade potencial (Kg.ha-1) e produtividade real estimada (Kg.ha-1) para cultivares de soja de ciclo tardio (140 dias), semi tardio (130 dias), semi precoce (120 dias), precoce (110 dias) e super precoce (100 dias) estimados para a região médio norte de Mato Grosso..................................................................................................21
Figura 9: Relação entre a produtividade real estimada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para o ciclo da cultura) de uma cultivar de ciclo de 140 dias e
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a produtividade real, obtida em campo durante as safras de 2013/14, 2014/15 e 2016/17 na área experimental da universidade, Sinop-MT.......................................................................22
Figura 10: Relação entre a produtividade real estimada (Kg.ha-1) e produtividade potencial (Kg.ha-1) para cultivares de soja de ciclo de 140, 130, 120, 110 e 100 dias para a região Médio norte de Mato Grosso..................................................................................................22
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1. RESUMO GERAL
No agronegócio, a cultura da soja se porta como a principal fonte de renda, principalmente para a região do médio norte do Estado de Mato Grosso, maior produtora do país. Objetivou-se determinar a produtividade potencial e real na cultura da soja de diferentes ciclos produtivos, com diferentes datas de semeadura para a região Médio Norte do Estado do Mato Grosso com base no modelo da Zona Agroecológica (ZAE). O estudo foi desenvolvido com base numa série histórica de 15 anos de dados. O trabalho foi realizado com dados climatológicos históricos de uma estação meteorológica automática e convencional localizada no município de Sinop (11,98° S; 55,56° W) pertencente a rede de monitoramento do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os dados foram obtidos na escala diária, na plataforma BDMEP (Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa). A cidade esta localizada na região Médio-Norte do estado de Mato Grosso, na região de transição Cerrado-Amazônia. Foram consideradas cultivares de cinco diferentes ciclos de desenvolvimento, estimado pela soma térmica acumulada (GDA) através da metodologia de Ometto (1981), e a semeadura foi dada no período compreendido entre a data cronológica de 01 de outubro e 15 de novembro, diariamente. O balanço hídrico sequencial seguiu a metodologia proposta por Thornthwaite e Mather (1955) e foi realizado na escala diária. Para a estimativa das produtividades real e potencial, foi utilizado o modelo da Zona Agroecológica FAO descrito por Doorenbos e Kassam em 1979. A produtividade potencial da cultura apresentou um comportamento linear decrescente, com variabiliade de 76 a 88 sacos ha-1 na diferença de produção do dia 01 de outubro para o dia 15 de novembro. Já a produtividade real, apresentou maiores variações, evidenciando a interferência da disponibilidade hídrica na resposta final da cultura. O modelo da Zona Agroecológica apresentou bons resultados, quanto a relação produtividade real estimada e produtividade potencial para os diferentes ciclos das culturas. Conclui-se que a época de semeadura influencia significativamente na produtividade da cultura da soja, o modelo da Zona agroecológica é indicado para a estimativa da produtividade real da soja em Sinop-MT, uma vez que apresentou coeficiente de variação de 97% com quando relacionado a produtividade real estimada pelo modelo e a real experimental.
Palavras chave: Época de semeadura, disponibilidade hídrica, Modelo Zona agroecológica (FAO)
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ABSTRACT
In agribusiness, a soybean crop is a major source of income, especially for a region in the north of the state of Mato Grosso, the country's largest producer. The objective of this study was to determine a potential and real productivity in the soybean crop of different productive cycles, with different sowing dates for the northern region of the state of Mato Grosso based on the version of the Agroecological Zone (ZAE). The study was developed based on a historical series of 15 years of data. The work was carried out with historical climatological data of an automatic and conventional meteorological station located in the municipality of Sinop (11.98 ° S, 55.56 ° W) referring to the monitoring network of the National Institute of Meteorology (INMET). The data obtained in the daily scale, in the platform BDMEP (Meteorological Database for Teaching and Research). The city is located in the northern region of the state of Mato Grosso, in the region of the Cerrado-Amazonian transition. Cultivars of five different development cycles, estimated by cumulative thermal sum (GDA) using the Ometto methodology (1981), were considered, and sowing occurred between a chronological date from October 1 and November 15, daily. The sequential water balance followed a methodology proposed by Thornthwaite and Mather (1955) and was performed on a daily basis. For an estimation of real and potential yields, it was used under the FAO Agroecological Zone model, described by Doorenbos and Kassam in 1979. A potential productivity of the crop presented a linear decreasing behavior, with a variability of 76 to 88 bags ha-1 in the difference Of production From October 1st to November 15th. On the other hand, the real productivity showed greater variations, evidencing an interference of availability in the last week. The model of the Agroecological Zone presented good results, regarding the estimated real productivity ratio and potential productivity for the different crop cycles. It is concluded that a time of direct sowing in soybean crop productivity, the model of the agroecological Zone and indicated for an estimation of the real soybean productivity in Sinop-MT, since they present coefficient of variation of 97% with when related A real productivity estimated by the model and experimental.Keywords: Time of sowing, water availability, Model agroecological zone (FAO).
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2. INTRODUÇÃO
O agronegócio pode ser considerado como uma das principais fontes da economia
brasileira, sendo a área destinada ao cultivo de grãos estimada em 58,8 milhões de
hectares, e destes, aproximadamente 43 milhões são destinadas a sucessão soja-milho
safrinha. Em paralelo à extensa área cultivada, as estimativas de produtividade também são
significativas, com previsão de (3.141 kg ha-1) para a soja e (5.204 kg ha-1) milho segunda
safra dados da safra 2016/2017 (CONAB, 2017).
A região médio norte de Mato Grosso está situada entre a região de transição
cerrado Amazônia, tomando como coordenadas geográficas: 55,2° a 57,2° W e 11,2° a 14°
S. Tal região é privilegiada por épocas de chuvas e seca bem definidas, bem como
temperaturas elevadas, as quais são cruciais para o cultivo de culturas anuais como a soja.
Em geral, a produtividade agrícola é dependente de fatores genéticos, nutricionais,
climáticos (energéticos e hídricos) e fitossanitários uma vez que, o clima intervém de forma
expressiva, em aproximadamente 50% dos processos metabólicos das plantas.
Especificamente para soja, Cruz et al. (2010), verificaram redução de aproximadamente 2%
no teor de óleo em cultivares de soja devido à deficiência hídrica em fases fenológicas
críticas.
Nesse contexto, dentre os fatores climáticos, a disponibilidade energética e hídrica
podem ser consideradas como os principais fatores da produção, sendo responsáveis
diretos pelo crescimento e desenvolvimento das plantas (EMBRAPA, 2011). A
disponibilidade energética tende a apresentar sazonalidades dependentes de variações
astronômicas, geográficas e atmosféricas (turbidez, nebulosidade, aerossóis, dentre outros)
(PEZZOPANE et al., 2000). Por sua vez, em função da elevada aleatoriedade de espaço e
tempo, as variações da distribuição das precipitações pluviais representam um dos
principais problemas ao desenvolvimento agrícola.
O conhecimento conjunto do comportamento das precipitações pluviais, da
evapotranspiração e da temperatura do ar é essencial, para o planejamento agrícola, de
modo a obter melhores datas de semeadura e manejo adequado da cultura (WAGNER et
al., 2013). Ferneda et al. (2016), avaliando o crescimento e o desenvolvimento de cultivares
de soja, para a estimativa das taxas de crescimento em Sinop-MT, notaram diferentes
quantidades de incremento de massa para cultivares de soja em datas distintas de
semeadura.
Segundo Souza et al. (2013), a região médio-norte do estado de Mato Grosso tem
por característica climática, duas estações bem definidas: seca (maio a setembro) e
chuvosa (outubro a abril), sendo que tais condições favorecem o cultivo da sucessão
soja/milho em função da disponibilidade de água no solo no final do período chuvoso.
6
Farias et al. (2007), apontam que dentre as exigências climáticas, temperaturas em
torno de 30°C e disponibilidade hídrica variando de 400 a 850 mm durante o ciclo de ambas
as culturas, são os principais condicionantes para que haja crescimento e desenvolvimento,
de modo a refletir na boa produtividade. Silva et al. (2012), avaliando o desempenho de
cultivares de milho no estado do Paraná obteve resultados negativos com relação a
produtividade para culturas submetidas a deficiência hídrica no período vegetativo.
Com o aumento da população mundial há uma pressão para o aumento da produção
de alimentos, uma vez que a expectativa de vida é gradualmente elevada. Para tanto, faz-se
necessário a produção em larga escala, para a obtenção do máximo potencial da cultura.
Para atingir esses potenciais, é necessário que as condições edafoclimáticas estejam
aliadas com as necessidades da planta. Em geral, tais exigências são atendidas apenas em
ambientes produtivos controlados, perfazendo, portanto, na necessidade de estudos das
tendências de desenvolvimento e produção com base no histórico climático da região é uma
alternativa para previsão de safras.
A produtividade real de uma cultura muitas vezes não atinge a potencial, devido a
semeadura prematura ou atrasada. Modelos matemáticos que simulam, com base em dados
históricos de elementos climáticos, a produtividade potencial de culturas vêm sendo
estudados em larga escala e recomendados como indicativos de períodos ideais para a
semeadura principalmente de culturas anuais (ROSA et al., 2010; FUZZO et al., 2015).
Dentre os vários modelos agrometeorológicos de estimativa da produtividade
potencial de uma cultura relacionada com a disponibilidade de água no solo, destaca-se o
modelo da Zona Agroecológica (ZAE), desenvolvido por Doorenbos e Kassan (1979) e
parametrizado pela FAO em 1994. Este modelo é amplamente utilizado por pesquisadores e
com resultados satisfatórios, todavia, para melhor adaptação do modelo, é fundamental
associar o ciclo da cultura quanto a soma térmica acumulada (GDA) nos diferentes estádios
fenológicos. Por conseguinte, com base na produtividade real (experimental em campo), na
produtividade atingível (considerando a restrição hídrica regional) e sob quais condições
climáticas estas serão atendidas, pode-se estimar a viabilidade do período de semeadura e
colheita de cultivares de diferentes ciclos de desenvolvimento para uma determinada
cultura.
7
3. OBJETIVOS
3.1. OBJETIVO GERAL
Determinar a produtividade potencial e real da soja, considerando diferentes ciclos de
desenvolvimento, em diferentes épocas de plantio, na região Médio-Norte de Mato Grosso
com base no modelo da Zona Agroecológica (ZAE).
3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Avaliar a influência de diferentes épocas de semeadura e ciclos de desenvolvimento na
disponibilidade hídrica para a cultura da soja;
- Definir os níveis de produtividade esperados para a soja de diferentes ciclos.
8
4. REVISÃO DE LITERATURA
4.1. Importância socioeconômica
Os primeiros relatos do cultivo da soja, no Brasil, foram apresentados em estudos
realizados em meados de 1882 na Bahia, mas apenas entre 1950-80 é que houve
considerável expansão para as regiões sudeste, norte e nordeste do país, a partir do
desenvolvimento dos genótipos adaptados a diferentes condições de solo e clima
(SCHLESINGER, 2004; SEDIYMA et al., 2009).
O Brasil apresenta estimativa de 58,5 milhões de hectares em área cultivada por
grãos, dos quais 33,08 e 10,16 milhões destina-se a cultura da soja e a cultura do milho
segunda safra. Nesse cenário, o estado de Mato Grosso é responsável por
aproximadamente 28 e 37% da produção de soja e de milho segunda safra (CONAB, 2016;
IBGE, 2016). As exportações de soja e milho foram calculadas em 15,94 e 16,66 milhões de
toneladas no estado de Mato Grosso na safra 2015/16 (IMEA, 2016). A soja é a principal
oleaginosa cultivada no país, constituída em média por 40% de proteínas e 20% de lipídeos
(porcentagem em base seca), porém não é considerada alimento básico para a população
em geral (SOUZA et al., 2012) logo, sua massa destina-se a fabricação de produtos para
alimentação humana (óleo vegetal), ração animal, farelo e biodiesel, dentre outros
(BEZERRA et al., 2015; PÍPOLO et al., 2015). Comercialmente, é utilizada principalmente na
alimentação humana e animal (PAES, 2006), substituindo parcialmente a farinha de trigo no
preparo de bolos (DANTAS et al., 2010) e uma vez que casca do grão de soja possui boa
taxa de digestibilidade por ruminantes é recomendada para a alimentação bovinos
(ZAMBOM et al., 2001).
A cultura apresenta potencial para expansão de mercado, visto que a tendência de
crescimento populacional é significativa. Além do mais, a criação de animais de abate é
cada vez mais impulsionada pela alimentação através de dietas a base do farelo de soja.
Atualmente cerca de 96 mil toneladas de soja são destinadas a produção de ração animal
(CONAB, 2015).
9
4.2. Exigências edafoclimáticas
A radiação solar é o principal fator limitante para o crescimento das culturas em
geral, uma vez que a energia necessária para a realização da fotossíntese e os processos
metabólicos dependem diretamente da luz solar (TAIZ; ZEIGER., 2006; SILVA et al., 2015).
A eficiência do uso da radiação solar por uma cultura é a relação entre a incidência da
mesma e o quanto é convertido em massa (BERGAMASCHI, 2005), uma vez que em cada
período (vegetativo ou reprodutivo) a quantidade requerida é diferente.
A determinação dos estádios fenológicos e/ou do ciclo vital da cultura pode ser
obtido através da contabilização de dias após o plantio ou pela quantidade térmica
necessária para evolução de cada fase, contabilizados da germinação à maturação e/ou
colheita, esta é dada em graus-dia. Esta última é mais indicada para estudo, apresentando
resultados mais precisos, uma vez que é calculada em relação a fatores climáticos e da
respectiva cultura. Ferneda et al. (2016), avaliando cultivares de soja semeadas em
diferentes épocas, notaram diferenças quanto a soma térmica necessária para seu máximo
crescimento e incorporação de massa seca.
A soja é uma cultura de dias curtos, desse modo seu florescimento é influenciado
pela duração do período de incidência de luz solar (fotoperíodo) o qual depende da latitude
local e declividade, como constatado por Carvalho et al. (2010), que obtiveram
produtividades variando de 2958 a 3453 kg ha-1 para cultivares de soja semeadas em Minas
Gerais, submetidas a condições climáticas semelhantes, porém em cidades diferentes.
Segundo Mundstock (2005), as culturas podem apresentar retardo ou atrasos no
florescimento, pela redução de temperatura e horas diurnas, desse modo, ocorrem
distúrbios fisiológicos, ocasionando crescimento excessivo ou não suficientes de ramos, em
ambos os casos há abortamento de significativa quantidade de inflorescências e dos
legumes, bem como notado por Zhang et al. (2001), atraso na floração apenas quando o
fotoperíodo foi induzido de modo a aumentar as horas de radiação.
Outro fator extremamente importante para assegurar boas produtividades tanto para
a soja quanto para a cultura em sucessão, é a disponibilidade de água. Segundo Farias et
al. (2007), a quantidade de água requerida pela cultura da soja durante seu ciclo varia de
450 a 800 mm, sendo que a restrição hídrica durante a germinação e no período de
enchimento de grãos pode afetar significativamente a produtividade (CARRERA et al.,
2009). Onde o período crítico estende-se da iniciação floral até a maturação fisiológica
(SANS; GUIMARÃES, 2006). Diante de deficiência hídrica durante o período crítico, a
quantidade de grãos na espiga, assim como a produção pode ser afetada em até 50%
(SILVA et al., 2012; WAGNER et al., 2013).
A necessidade de água para uma cultura é variável em suas diferentes fases
fenológicas (vegetativa e reprodutiva). Na fase vegetativa a planta utiliza uma maior
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quantidade de água para os processos fisiológicos relacionados ao crescimento. E na fase
reprodutiva, para a emissão da inflorescência e enchimento de grão. Deste modo,
Bergamaschi et al. (2006), testando cultivares submetidas à restrição hídrica, notaram a
redução produtiva quando ocorrida na fase de florescimento, Carvalho et al. (2010), também
obtiveram resultados negativos quanto a produtividade, variando de 2958 a 3453 kg ha-1
para cultivares de soja semeadas em Minas Gerais, submetidas a condições climáticas
semelhantes, porém em cidades diferentes. Silva et al. (2013), testando cultivares de milho,
também notou quebra de produtividade por deficiência hídrica de 20 a 25 mm no final da
fase vegetativa, ocasionando produtividade máxima de 4,73 ton.ha-1.
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4.3. Estimativa de produtividade por modelos agroclimáticos
A modelagem por meio de equações que estimam o potencial agrícola de uma
cultura pode ser considerada como uma alternativa para a recomendação de períodos
adequados para a semeadura em condições climáticas particulares de cada região. A
produtividade é, normalmente, a variável de maior significância para os produtores, deste
modo, modelos de estimativa foram desenvolvidos e vem sendo aplicados a regiões
específicas visando obter a produtividade potencial de culturas (BOOTE et al., 1997).
Doorenbos e Kassan, (1979) propuseram estimar a produtividade potencial com base
na disponibilidade hídrica do solo. A partir deste modelo, foram realizadas outras
proposições para tal finalidade, como o modelo aditivo desenvolvido por Stewart et al.,
(1976) e proposto por Doorenbos e Kassan (1979) obtendo a produtividade real em relação
à produtividade do ano anterior, modelo multiplicativo baseado em Doorenbos e Kassan
(1979) proposto por Rao et al. (1988), o qual também considera a produtividade do ano
anterior, diferenciando modelo multiplicativo baseado em Doorenbos e Kassan (1979)
modificado por Camargo et al. (1986), o qual apresenta um fator para penalização
(correção) pela deficiência hídrica, dentre outros.
O modelo da Zona Agroecológica proposto por Doorenbos e Kassan (1979),
parametrizado pela FAO em 1994 tem por objetivo estimar a produtividade de uma cultura
através da disponibilidade hídrica durante seu ciclo. Essa metodologia é recomendada pela
facilidade da obtenção dos dados de entrada, e pelos resultados significativos já obtidos por
diversos estudos realizados em escala mundial.
Tais dados, determinantes à produtividade da cultura são: temperatura média do ar,
radiação solar, duração do período vital da cultura, bem como necessidades específicas da
cultura como horas de brilho solar. A partir da produtividade potencial, os resultados podem
ser corrigidos, estimando a produtividade real.
Considerando a produtividade média de uma série histórica de 29 safras da soja,
Monteiro et al. (2011), observaram superestimavas de 1,09 a 1,6 t ha-1 na produtividade
potencial calculada pelo modelo ZAE em Passo Fundo - RS. Battisti et al. (2012), também
obteve valores superestimados da produtividade calculada pelo modelo ZAE FAO em
relação a produtividade real, com valores médios 4.000 kg ha-1 para a soja e de 10.000 kg
ha-1 para a cultura do milho.
Em suma, o modelo ZAE é dependente do balanço hídrico, realizado com a
finalidade de conhecer as variações do armazenamento de água no solo, considerando as
relações entre precipitação e evapotranspiração da cultura utilizada. Ferneda et al., (2016)
avaliando quatro cultivares de soja, notaram que quando submetida a déficit hídrico nas
fases iniciais de desenvolvimento e entre floração-enchimento de grãos, ocorre nessas
plantas um acentuado decréscimo na produtividade final.
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Rosa et al. (2010), testando um modelo agrometeorológico espectral, baseado em
Doorenbos e Kassam (1979) obtiveram bons resultados de estimativa da produtividade do
café em Minas Gerais, com subestimativas entre 4 e 97 Kg ha-1. Almeida (2013), testando
um modelo agrometeorológico espectral modificado a partir do proposto por Doorenbos e
Kassam (1979) para obtenção da produtividade da cultura do café em Minas Gerais, obteve
valores de r² próximos a 0,8, demonstrando boa eficiência do modelo.
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5. MATERIAL E MÉTODOS
O trabalho foi realizado com dados climatológicos históricos de uma estação
meteorológica automática e convencional localizada no município de Sinop (11,98° S; 55,56°
W) pertencente a rede de monitoramento do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os
dados foram obtidos na escala diária, na plataforma BDMEP (Banco de Dados
Meteorológicos para Ensino e Pesquisa). A cidade esta localizada na região Médio-Norte do
estado de Mato Grosso, na região de transição Cerrado-Amazônia.
Segundo a classificação de Koppen, o clima da região é tropical quente e úmido
(Aw), com duas estações bem definidas: seca (maio a setembro) e chuvosa (outubro a
abril), com precipitações médias anuais entre 1800 e 2000 mm (SOUZA et al., 2013).
Foram utilizadas cultivares de soja de ciclo super-precoce, precoce, semi-precoce,
semi-tardio e tardio. A simulação de semeadura foi realizada em escala diária,
compreendida entre o período de 01/setembro a 15/outubro. A soma térmica acumulada
(GDA) para determinação do ciclo da cultura em dias, foi calculada segundo a metodologia
de Ometto (1981), a qual relaciona as temperaturas ótimas para desenvolvimento da cultura
(temperatura basal superior (TB) e basal inferior (Tb)) com as temperaturas máximas e
mínimas do local de estudo. Para tanto, foram propostos cinco casos:
Caso 1: TB>TM>Tm>Tb
𝐺𝐷 =𝑇𝑀−𝑇𝑚
2+ 𝑇𝑚 − 𝑇𝑏 (01)
Caso 2: Tm<Tb<TM<TB
𝐺𝐷 =(𝑇𝑀−𝑇𝑏)²
2∗(𝑇𝑀−𝑇𝑚) (02)
Caso 3: TB>Tb> TM>Tm
𝐺𝐷 = 0 (03)
Caso 4: TM>TB> Tm>Tb
𝐺𝐷 =2∗(𝑇𝑀𝑇𝑚)∗(𝑇𝑚−𝑇𝑏)+(𝑇𝑀−𝑇𝑚)2−(𝑇𝑀−𝑇𝐵)
2∗(𝑇𝑀−𝑇𝑚) (04)
Caso 5: TM>TB>Tb>Tm
𝐺𝐷 =1
2∗
(𝑇𝑀−𝑇𝑏)²−(𝑇𝑀−𝑇𝐵)²
𝑇𝑀−𝑇𝑚 (05)
em que: GD – Graus-dia (°C); TM – Temperatura máxima do dia; Tm – Temperatura mínima
do dia; TB – Temperatura basal superior; Tb – Temperatura basal inferior.
O balanço hídrico sequencial para estimativa da quantidade de água disponível no
solo durante a safra foi calculado em escala diária e representado graficamente. Procedeu-
se a metodologia de Thornthwaite e Mather (1955), através da qual é possível estimar a
evapotranspiração real (ETR), da deficiência hídrica (DEF), o excedente hídrico (EXC) e o
armazenamento da água no solo (ARM). De modo que não será considerada uma cultura
14
padrão (grama), e sim culturas anuais, a evapotranspiração de referência será substituída
pela evapotranspiração da cultura. Esta será obtida pelo produto entre a evapotranspiração
de referência (ETo) e o coeficiente da cultura (Kc) tabelado de 0,35 fase inicial, 0,75 para a
fase de desenvolvimento, 1,15 no período intermediário, 0,75 na fase final do ciclo e 0,45 na
colheita para ambas as culturas (Doorenbos e Kassam, 1994).
A evapotranspiração de referência foi calculada segundo a metodologia proposta por
Penman-Monteith, parametrizada pela FAO (1991):
𝐸𝑇𝑃 =0,408∗𝑠∗(𝑅𝑁−𝐺)+(
𝛾∗900∗𝑈2∗(𝑒𝑠−𝑒𝑎)
𝑇+275)
𝑠+𝛾∗(1+0,34∗𝑈2) (06)
Em que:
Rn – Radiação líquida total diária (MJ m-2 d-1); G – Fluxo de calor no solo (MJ m-2 d-1);
𝛾- É a constante psicrométrica (0,063 kPa °C-1); T – Temperatura média do ar (°C); U2 –
Velocidade do vento a 2 m. (m s-1); es – Pressão de saturação de vapor (kPa); ea – Pressão
parcial de vapor (kPa); s – Declividade da curva de pressão de vapor (kPa °C-1).
𝑠 =4098∗𝑒𝑠
(𝑇+237,3)2 (07)
𝑒𝑠 = 0,6108 ∗ 10(7,5∗𝑇 237,3+𝑇)⁄ (08)
𝑒𝑎 = (𝑒𝑠 ∗ 𝑈𝑅)/100 (09)
𝑅𝑛 = 𝑄𝑜(𝑎𝑛 + 𝑏𝑛 ∗ 𝑛 𝑁)⁄ (10)
Em que: an= 0,25611; bn= 0,48539; n - Insolação (número de horas de brilho solar)
no dia e N – Fotoperíodo (horas).
O negativo acumulado representa a somatória do negativo acumulado do dia anterior
e do dia atual se a diferença entre a precipitação e evapotranspiração for menor que zero,
se não, é dado pela função logarítmica entre o armazenamento de água no solo e a CAD
(considerado como 75 mm para a cultura da soja e com base nas classes de solo da
região). O ARM será dado pela somatória de “Precipitação – Eto” e ARM do dia anterior.
A produtividade atingível da cultura será calculada segundo o modelo da Zona
Agroecológica FAO, descrita por Doorenbos e Kassam (1994) a qual considera a
produtividade bruta de matéria seca das culturas, corrigida por elementos da planta e do
clima.
A equação básica da produção de matéria seca da cultura padrão tem como principal
variável a radiação solar, porém quando estudada uma cultura agrícola, esta deve ser
corrigida por valores relativos a condições edafoclimáticas da mesma. Matematicamente, a
produção de matéria seca da cultura pode ser obtida através da seguinte equação:
Pp= PPBp x Ciaf x Cr x Cc x ND (Kg ha-1) (07)
em que: PPBp - Produção bruta de material seca da cultura padrão (Kg MS ha-1 dia-1); Ciaf -
Correção em função da área foliar; Cr - Correção em função da respiração (perda de massa
15
por manutenção e conversão); Cc - Correção para a produção de matéria seca em função da
umidade; ND - Número de dias do período de desenvolvimento.
A produção bruta de matéria seca foi calculada pela seguinte equação:
PPBp = PPBn + PPBc (Kg ha-1 d-1) (08)
PPBn= (31,7 + 0,219 Qo) cTn (1 – n/N)
PPBc = (107,2 + 0,36 Qo) cTc (1 – n/N)
em que: PPBn - Condições de período nublado; PPBc - Condições de período de céu aberto;
Qo: Radiação solar no topo da atmosfera (cal cm-2dia-1); cTn - Correção devido a
temperatura, a qual varia em função da taxa fotossintética da planta (ciclo C3 e ciclo C4),
para períodos de céu nublado; cTc - Correção para períodos de céu aberto; n - Brilho solar,
obtido por heliógrafo; N - Fotoperíodo.
A correção para área foliar é necessária considerando que a mesma varia durante o
ciclo das culturas estudadas e atinge valor máximo de 5. Calcula-se através da seguinte
equação:
Ciaf = 0,0093 + 0,185 IAF – 0,0175 IAF² (IAF ≥ 5, CIAF = 0,5) (09)
As correções da respiração, consideram que durante a fotossíntese e o crescimento,
parte dos carboidratos são consumidos na fotorrespiração, e parte na manutenção dos
tecidos (respiração de manutenção), sendo que esse consumo, é fortemente dependente da
temperatura do ar (Tar). Dessa forma considera-se que CR = 0,6 para Tar< 20 °C e CR =
0,5 para Tar ≥ 20°C, sendo considerado nesse caso, a temperatura média do período
analisado. As correções para a parte colhida (CC) consideram apenas a matéria seca total,
sendo expressa pelo índice de colheita (Ic) que representa a relação entre matéria seca
comercial e o rendimento obtido. Os valores de Ic serão extraídos da proposta de
Doorenbos & Kassan (1994). Dessa forma, após a obtenção da matéria seca da parte
colhida (massa seca total colhida) (PPR) deve-se desconsiderar a umidade residual (U%)
para obtenção da produtividade potencial final.
PPF = PPR / (1 – 0,01 U%) (10)
16
6. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Como apresentado na figura 1(C), comparando-se o período chuvoso com o período
seco, a insolação foi reduzida, porém, esse fato não prejudica o desenvolvimento da cultura
a qual apresenta grande eficiência na recepção e transformação da energia solar em
biomassa (SANTOS et al., 2003) mas, se a temperatura apresentar valores muito altos ou
baixos, pode acarretar em perdas de inflorescências, por atraso ou antecipação do início do
período reprodutivo, reduzindo assim a produtividade (MUNDSTOCK E THOMAS, 2005).
Figura 1. Variação das temperaturas máxima, média e mínima (A), precipitação pluvial (B) e insolação
(C) na região Médio-Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na
plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).
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17
Disponibilidade hídrica abaixo de 1 (Figura 2), representa quão distante do
necessário está as condições de umidade do solo. Foram obtidos valores médios para
condições de gramado, logo, quando inserida uma cultura distinta, é necessário que o
balanço hídrico seja calculado considerando o coeficiente da cultura (Kc) nas diferentes
fases fenológicas, para estabelecimento da melhor época de cultivo, segundo as condições
locais.
Figura 2. Variação da disponibilidade hídrica no solo durante o ano para condições de gramado, na região Médio Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).
Como apresentado na Figura 3, a disponibilidade hídrica durante a fase de
germinação/emergência do cotilédone para a semeadura realizada no dia 01 de outubro é
muito baixa, variando de 0,5 a 0,65 até dia 15 de outubro e apresentando valores crescentes
e próximos de 1,0 após o dia 20 de outubro, como a região é marcada por forte estiagem
antecedendo as primeiras chuvas, e a velocidade de infiltração de água no solo é máxima
inicialmente, permanecendo constante após um período de tempo (BERNARDO, 1989) até
atingir a capacidade de campo, então é recomendado que a semeadura seja realizada
quando apresentada esta condição. Com exceção do ciclo de 100 dias (Figura 3-E), os
valores de Ky mantiveram-se próximos de 1,0 na fase de colheita, momento em que o
legume não mais precisa de água para formação.
Comparando-se os dados da Figura 3 com os da Figura 4, notamos significativa
diferença na disponibilidade hídrica, tanto no período de germinação/emergência como nas
fases críticas de cada ciclo. Verificamos também, que na fase de colheita, independente do
ciclo da cultura, há disponibilidade hídrica, fato que assegura a semeadura de uma
sucessão. Porém, não podemos garantir o sucesso na produtividade da segunda safra, se
não houver suprimento hídrico nas fases críticas da cultura sucessora.
A data da colheita da soja como observado no eixo horizontal secundário da Figura
3, se estende pelo período de janeiro a abril, uma vez que varia de acordo com a data de
semeadura, ciclo da cultivar adotada, intenção de cultivo de milho ou outra cultura em
sucessão e condições climáticas favoráveis a todos estes processos. A colheita da soja na
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18
região Médio-norte do estado é realizada em período compreendido entre a segunda
quinzena de janeiro e o mês de março, apresentando maior intensidade no mês de
fevereiro.
Figura 3. Variação da disponibilidade hídrica no solo durante a safra da soja tomando como semeadura o dia 01 de outubro, para ciclos de 140 dias (A), 130 dias (B), 120 dias (C), 110 dias (D) e 100 dias (E) na região Médio-Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).
Figura 4. Variação da disponibilidade hídrica no solo durante a safra da soja tomando como semeadura o dia 15 de novembro, para ciclos de 140 dias (A), 130 dias (B), 120 dias (C), 110 dias (D) e 100 dias (E) na região Médio-Norte de Mato Grosso. (Dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para um ano).
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Data
19
Na Figura 5, estão apresentados os dados referentes à semeadura e colheita da
cultura estudada, sob condições reais de campo. A semeadura da soja é iniciada em
outubro, atingindo aproximadamente 80% de seu total na primeira quinzena de novembro.
Apesar de o vazio sanitário terminar no dia 15 de setembro (IMEA, 2016), nesse período
ainda não há registros de precipitação, então para que não haja necessidade de irrigar a
cultura, espera-se até o início das chuvas.
Figura 5. Evolução da área semeada (eixo horizontal primário) e colhida (eixo horizontal secundário),
em porcentagem, com soja para os municípios de Lucas do Rio Verde, Sorriso, Ipiranga do Norte,
Sinop, Nova Ubiratã e Vera localizados no Médio-Norte de MT (média das safras 2009/10 a 2016/17).
Regionalmente, é priorizada a semeadura de cultivares de ciclo curto (de 90 a 110
dias) para que a soja receba a quantidade de água necessária nas fases críticas e que a
cultura inserida em sucessão usufrua do período ainda chuvoso nessas fases, não
demandando irrigação. Tal opção é válida considerando as necessidades para seu
desenvolvimento como apresentado por Cruz et al. (2010) que, avaliando cinco cultivares de
diferentes ciclos em épocas distintas de semeadura, na Bahia, notou redução da qualidade
do grão quanto ao teor de óleo, explicado pela deficiência hídrica durante o período de
enchimento de grãos.
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Figura 6. Comportamento da produtividade potencial (Kg.ha-1) de soja de cinco ciclos de desenvolvimento (100, 110, 120, 130, 140 dias) simulada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para os ciclos das culturas), em função da data de semeadura na região Médio-Norte de Mato Grosso.
Como apresentado na Figura 6, a produtividade potencial da cultura da soja é alta,
independente do ciclo. Essa estimativa é dada, pois as variáveis de entrada diretas no
modelo consideram apenas as interferências fisiológicas devido a área foliar, as perdas por
respiração, ao teor de umidade residual no grão e a relação entre a matéria seca comercial
(massa de grão após a secagem) e o rendimento do mesmo e, uma vez que seu ciclo é
afetado pela soma térmica necessária durante seu desenvolvimento e a temperatura do ar
tende a diminuir no decorrer dos dias de cultivo, como visto na Figura 1, sua produtividade
potencial apresenta um comportamento decrescente, variando de 76 a 88 Kg.ha-1 quando
comparando a produtividade da semeadura realizada no dia 01 de outubro e no dia 15 de
novembro.
Contrariando os dados da produtividade potencial, a produtividade real da cultura, a
qual é corrigida pelo fator disponibilidade hídrica no solo (Ky), apresenta uma tendência
linear crescente, pois, como apresentado na Figura 1-B, as chuvas iniciam com frequência
constante ao final do mês de outubro, logo, quanto mais tarde a semeadura, no período
recomendado, maior quantidade de água disponível a planta terá para suprir as
necessidades de conversão de nutrientes na fase reprodutiva.
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Data de semeadura
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Figura 7. Comportamento da produtividade real (Kg.ha-1) de soja de cinco ciclos de desenvolvimento (100, 110, 120, 130, 140 dias) simulada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para os ciclos das culturas), em função da data de semeadura na região Médio-Norte de Mato Grosso.
Uma vez iniciado o período chuvoso, recomenda-se que a semeadura não seja
realizada de imediato, pois como nos meses anteriores não há registros de precipitação, o
solo não apresenta capacidade de reter água, uma vez que no período de germinação e
emersão, segundo Silva et al. (2015), a umidade do solo deve ser de 50 a 85% da
capacidade de campo para a semente ter disponibilidade hídrica para desenvolver o
embrião e iniciar o processo de crescimento e desenvolvimento.
Amorim et al. (2011) avaliaram, em Uberlândia-MG, onze cultivares de diferentes
ciclos, em quatro épocas de semeadura, obtiveram resultados significativos para a redução
da produtividade em semeaduras realizadas na segunda quinzena de dezembro, devido a
redução hídrica na fase de florescimento, a qual causa aborto das inflorescências. Neto et
al. (2005), também notaram redução da produtividade para semeaduras tardias com
cultivares de soja semeadas em épocas distintas no estado de Goiás, uma vez que foram
estabelecidas quatro datas (28/11, 04/12, 11/12 e 18/12) a produtividade apresentou maior
rendimento na primeira condição de semeadura, uma vez que na fase reprodutiva das
cultivares semeadas nas datas subsequentes, ocorreu redução nas temperaturas médias e
estresse hídrico.
Como apresentado na Figura 8, a regressão linear obtida pela relação produtividade
potencial e produtividade real coletada em campo apresentou coeficiente de variação de
0,20015 com uma superestimativa dos resultados. Os dados de campo, dificilmente
atingirão o potencial esperado, uma vez que foram expostos a deficiência hídrica em
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Data de semeadura
22
períodos não desejados, ataque de pragas como formigas, excesso de chuva na colheita,
facilitando ataque fúngico.
Assad et al. (2007), avaliando o modelo agrometeorológico SPSoja-Agritempo
baseado na metodologia proposta por Dorenbos e Kassam, notou superestimativas de
resultados a nível estadual, justificado em alguns casos pela ocorrência de ferrugem
asiática, também por períodos de estiagem no sul do país que consistiram em queda de
produtividade local.
Figura 8. Relação entre a produtividade potencial de uma cultivar de ciclo de140 dias estimada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para o ciclo da cultura) e a produtividade real, obtida em campo durante as safras de 2013/14, 2014/15 e 2016/17, UFMT-CUS.
Na Figura 9 notamos a correlação entre a produtividade real estimada e a real
coletada, a qual apresentou um comportamento linear, com coeficiente de variação de
0,997, evidenciando que a equação do tipo y=A+Bx, para os coeficientes obtidos representa
97% de confiabilidade para a estimativa da produtividade em condições reais de campo, na
região de Sinop Mato Grosso, representando a média do médio-norte mato-grossense.
5300 5320 5340 5360 5380 5400
1000
1500
2000
2500
3000y = -22813 + 4,6469x
R2 = 0,20015
Pro
du
tivid
ad
e r
ea
l d
e c
am
po
(K
g.h
a-1)
Produtividade potencial (Kg.ha-1)
23
Figura 9. Relação entre a produtividade real estimada pelo modelo da ZAE (com base nos dados históricos de 1998 a 2014 adquiridas na plataforma BDMEP agrupados e transformados em média diária para o ciclo da cultura) de uma cultivar de ciclo de 140 dias e a produtividade real, obtida em campo durante as safras de 2013/14, 2014/15 e 2016/17, UFMT-CUS.
Estudos realizados em diferentes localidades observaram bons resultados para o
mesmo modelo testado no presente trabalho. Araujo et al. (2011) avaliando o desempenho
de onze modelos agrometeorológicos, dentre eles, o modelo proposto por Doorenbos e
Kassam (1979), para diferentes anos produtivos, classificados como ano 1 no qual houve
rotação de culturas e ano 2 para a safra subsequente, obteve coeficiente de determinação
(R2) aproximado de 0,6, assim como Moraes et al. (1998) que obteve ajustes para o mesmo
modelo com R2 de 0,7, resultados inferiores aos apresentados no presente estudo.
Asvariações observadas entre os estudos podem ser justificados pelos coeficientes de
ajuste dos modelos, os quais devem ser calibrados para as regiões específicas de estudo.
Como observado na Figura 10, a relação entre a produtividade potencial e real,
apresentaram comportamento linear decrescente para todos os ciclos da cultura. Os ajustes
foram dados por regressão linear do tipo y = A + Bx, como apresentado na tabela 1. Os
coeficientes de variação foram altos, logo, a equação linear descreve o comportamento da
relação entre as produtividades com confiabilidade de 88 até 97% uma vez que
graficamente houve pouca dispersão dos valores estimados potencialmente através de
fatores climáticos e relativos à planta, e os valores corrigidos segundo a disponibilidade
hídrica durante o ciclo vital.
5300 5320 5340 5360 5380 5400
3900
3920
3940
3960
3980
4000
4020
4040 y = -1002,3135 + 0,92683x
R2 = 0,997
Pro
du
tivid
ad
e R
ea
l d
e c
am
po
(K
g.h
a-1)
Produtividade Real estimada (Kg.ha-1)
24
Figura 10. Relação entre a produtividade real estimada (Kg.ha-1) e produtividade potencial (Kg.ha-1) para cultivares de soja de ciclo de 140, 130, 120, 110 e 100 dias para a região Médio-Norte de Mato Grosso.
Tabela 1. Parâmetros estatísticos da regressão linear tipo A + Bx, para a correlação entre a produtividade potencial (Kg.ha-1) e produtividade real estimada (Kg.ha-1) para cultivares de ciclo de 140, 130, 120, 110 e 100 dias para a região Médio norte de Mato Grosso.
Ciclo (dias) 140 130 120 110 100
Parâmetro
A 34150,82 35920,21 24880,98 20219,06 19281,13
B -5,43926 -6,08892 -4,3777 -3,76055 -4,031
R2 0,909 0,975 0,881 0,942 0,863
Souza et al. (2013), avaliaram o desemprenho do modelo proposto por Doorenbos e
Kassam (1979), para a produtividade do trigo, sob diferentes sistemas de manejo de solo
porém, obtiveram resultados insatisfatórios, com R² igual a 0,3. Rosa et al. (2010), obteve
coeficiente de variação entre 0,76 a 0,89 para a estimativa da produtividade do café
segundo o mesmo modelo, no estado de Minas Gerais, corroborando com os resultados
obtidos no presente estudo.
5300 5320 5340 5360 5380 54004500
4600
4700
4800
4900
5000
5100
5200
5300 A
Pro
dutivid
ade R
eal estim
ada (
Kg.h
a-1)
Produtividade Potencial (Kg.ha-1)
5060 5080 5100 5120 5140 5160 5180 52004300
4400
4500
4600
4700
4800
4900 B
Pro
dutivid
ade R
eal estim
ada (
Kg.h
a-1)
Produtividade Potencial (Kg.ha-1)
4650 4660 4670 4680 4690 4700 4710 4720 4730
4000
4100
4200
4300
4400
4500
4600C
Pro
dutivid
ade R
eal estim
ada (
Kg.h
a-1)
Produtividade Potencial (Kg.ha-1)
4260 4280 4300 4320 43403800
3900
4000
4100
4200
4300D
Pro
dutivid
ade R
eal estim
ada (
Kg.h
a-1)
Produtividade Potencial (Kg.ha-1)
3900 3920 3940 3960 3980 4000 4020 40403100
3200
3300
3400
3500
3600
3700
E
Pro
dutivid
ade R
eal estim
ada (
Kg.h
a-1)
Produtividade Potencial (Kg.ha-1)
25
7. CONCLUSÕES
A produtividade potencial de soja de diferentes ciclos de vida é decrescente quanto mais
tardia for à semeadura.
A produtividade real estimada pelo modelo da Zona Agroecológica (FAO) para soja de
diferentes ciclos de vida apresenta comportamento linear crescente para semeadura em
datas distintas.
O modelo da Zona Agroecológica (FAO) é indicado para a determinação da melhor data
de semeadura para a soja em Sinop-MT, uma vez que a relação produtividade real estimada
e real de campo apresentou R²=0,997.
Foram obtidos valores médios de produtividade potencial de 5347 Kg.ha-1, 5134 Kg.ha-1,
4682 Kg.ha-1, 4292 Kg.ha-1 e 3953 Kg.ha-1 para os ciclos de 140, 130, 120, 110 e 100 dias,
respectivamente. Valores médios de produtividade real estimada de 5064 Kg.ha-1, 4643
Kg.ha-1, 4392 Kg.ha-1, 4072 Kg.ha-1 e 3347 Kg.ha-1 para os ciclos de 140, 130, 120, 110 e
100 dias, respectivamente. E valores médios experimentais de 2729 Kg.ha-1, 2360 Kg.ha-1,
1299 Kg.ha-1, 2961 Kg.ha-1, 1767 Kg.ha-1, 2277 Kg.ha-1 para soja de ciclo de 140 dias,
semeadas nos dias de 25/09, 04/10, 14/10, 24/10, 04/11 e 14/11, respectivamente, nas
safras de 2013/14, 2014/15 e 2016/17.
Recomenda-se o período de 01/11 a 15/11 para a semeadura da soja, independente do
ciclo vital.
26
8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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