MODELO DE ESTIMATIVA DE PRODUTIVIDADE DA SOJA {Glicine max (L.) Merril} EM

FUNÇÃO DA VARIABILIDADE DA TEMPERATURA

Williams Pinto Marques Ferreira 1, Luis Cláudio Costa", Cecília de Fátima Souza"

RESUMO

Com o objetivo de verificar o efeito da temperatura do ar sobre a produtividade dacultura da soja, em Minas Gerais, foi desenvolvido um modelo de simulação dinâmico,mecanístico e determinístico. A principal característica do modelo foi a associação dasimplicidade com o rigor científico necessário. Como variáveis de entrada o modelo utiliza oselementos climáticos precipitação, temperatura e insolação, por serem de fácil obtenção. Osresultados indicaram que o modelo mostrou-se sensível às variabilidades climáticas intra-anual e inter-anual, representadas pelas diferentes condições meteorológicas sucedidas nasdiferentes datas de semeadura, evidenciando o seu alto potencial de aplicação comoferramenta no entendimento das relações entre a cultura da soja e os elementos climáticos.O modelo indicou diferença no rendimento final de matéria seca e grãos, e o índice deColheita variou de 33,1% até 29,1% em relação às datas de semeadura de 15/10 a 15/12para o ano de 1996.

Palavras-chave: Clima; Modelo Agrometeorológico; Rendimento

ESTIMATION MODEL FOR SOYBEAN {Glicine max (L.) Merril} YIELD AS A FUNCTIONOF THE TEMPERATURE VARIABILlTY

ABSTRACT

Aiming to verify the effects of the climatic variation on the soybeans yield in MinasGerais State, Brazil, a dynamic-mechanistic-deterministic simulation model was developed.The main characteristic of the developed model was to associate simplicity with the requiredscientific accuracy. As input variables, the model applies the meteorological elements suchas the rainfall precipitation, temperature and sunshine duration because these are easilyobtained. The results showed that the model was sensitive to climatic change, representedby the different meteorological conditions happened in different sowing dates, emphasizingits high application potential for managing crop. The model indicated variations on the finalgrain and dry matter productivity and he Crop Harvest Index varied from 33.1 % to 29.1 % inrelation to the sowing dates between October, 15 and December, 15 for 1996.

Keywords: Climate; Agrometeorological Model; Yield.

I Pesq. Dr. Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS), williams@cnpms.embrapa.br2 Prof. Adjunto - Ph.D. DEA - UFV, l.costa@ufv.br2 Prof. Adjunta, Dra. DEA - UFV, cfsouza@ufv.br

400 Engenharia na Agricultura, Viçosa, MG, v.15, n.4, 400-407, Out./Dez., 2007

INTRODUÇÃO

Buscando reduzir a variação daprodutividade agrícola e otimizar o uso dosrecursos tecnológicos e ambientais naprodução de alimentos, os cientistas têmprocurado conhecer os fatores que afetam,direta ou indiretamente, as atividades agrícolas.Estudos têm mostrado que variações de longoprazo na produtividade das culturas sãocausadas por fatores, como a introdução denovas técnicas de manejo, as variedades einsumos. Por outro lado, as variações de curtoprazo na produtividade, ou seja, de um anopara o outro, são devidas principalmente àsalterações climáticas.

Os estudos da interação clima-cultura têmalcançado grande avanço, nos últimos anos evêm sendo desenvolvidos por meio da análisedos aspectos físicos, fisiológicos emeteorológicos. Além da experimentaçãoagrometeorológica convencional, que temcomo característica uma grande demanda detempo e equipamentos, ferramentasmatemáticas e estatísticas e modelos desimulação (FONTANA et aI. 2001; BERKA eta1.2003;PRASAD et aI. 2006) vêm sendo cadavez mais empregado na análise dos efeitos dascondições ambientais sobre a produtividadeagrícola. A aplicação dessas técnicas constituiuma ferramenta eficiente na quantificaçãodesses efeitos (MONTEITH, 1981).

Há muito tempo, esforços vêm sendodirecionados, cada vez mais, para oesclarecimento das relações existentes entre oclima e a cultura da soja. Nesse contexto, atemperatura influencia diretamente todas asfases da cultura, ou seja, os processos degerminação, crescimento, f1oração eenchimento de grãos, bem como a respiração,fotossíntese e a absorção de água e nutrientes.

O ângulo de incidência de luz, nível deumidade, o albedo, o vento, a cobertura denuvens, estação do ano e latitude afetam atemperatura da planta.

Segundo WHIGHAM e MINOR (1978), tantoa temperatura do ar quanto do solo exerceminfluência sobre os processos de respiração,transpiração e outros.

A soja é uma cultura que, durante a fase degerminação, necessita de temperatura do solo

em tomo de 30°C, para alcançar uma taxa degerminação satisfatória. Segundo CAMARGOet aI. (1971), na maioria das regiões tropicais, aocorrência dessas temperaturas é possível naépoca de plantio, porém, raramente ocorremnos solos de regiões temperadas.

Portanto, o objetivo deste trabalho foi aelaboração de um modelo capaz de estimar orendimento da soja em diferentes condições detemperatura do ar, aqui representada pelavariação de -1°C até +tOC em relação à médiamensal do período de cultivo, para a data desemeadura considerada como mais utilizadana região de Capinópolis, Estado de MinasGerais, ou seja, 15 de novembro.

Vale ressaltar que o modelo simula ocrescimento potencial da cultura, levando emconsideração possíveis restrições em funçãoda temperatura e radiação solar para a planta,porém, não considera outras restrições comoos nutrientes, por exemplo. Portanto, este fatodeve ser considerado na análise dos resultadosapresentados pelo modelo.

MATERIAL E MÉTODOS

Embora a aplicação do modelo não estejasujeita à restrições geográficas, neste trabalhooptou-se pela seleção de uma localidadeespecífica, visando obter um melhor controledos dados de entrada.

Assim, os dados para execução do modelosão médias mensais e referem-se ao períodode setembro a abril, extraídos das NormaisClimatológicas (1961 - 1990) referente àEstação Meteorológica Principal número83514, pertencente a rede do Instituto Nacionalde Meteorologia - INMET BRASIL, NormaisClimatológicas (DEPARTAMENTO ..., 1992),para a localidade de Capinópolis, situada naregião dó Triângulo Mineiro, Estado de MinasGerais (latitude 18°41' S; longitude 49° 34' W ealtitude da estação meteorológica de 620,60m), que é a maior região produtora de sojaneste Estado (Quadro 1).

A precipitação pluvial anual em Capinópolis éde 1.530 mm, com o período chuvoso ocorrendoentre os meses de outubro e março; a temperaturado ar média anual é de 23,0 °C, sendo julho o mêsmais frio e outubro o mais quente.

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Quadro 1. Médias mensais (Normais Climatológicas 1961-1990) de temperatura do ar (OC),precipitação pluvial (mm), total mensal, e insolação total mensal (h), incidente asuperfície, para a localidade de Capinópolis, MG

Meses Set Out Nov Dez Jan Fev Mar AbrTemperatura 23,9 24,7 24,3 23,7 23,8 24,1 24,0 23,3Precipitação 51,0 157,4 180,0 267,5 291,4 201,9 118,7 115,2Insolação 197,4 220,9 203,9 167,8 192,5 194,7 203,7 220,3

*Os dados de produtividade da soja para os anos agrícolas de 1995/96 e 1996/97 foram obtidos junto ao IBGE(IBGE, 2005).

Características dos elementos climáticosNestemodelo,devidoà sua acentuadainfluência

no desenvolvimentoe produtividadeda cultura dasoja, foram oonsiderados oomo dados médiosmensais de entrada a temperatura do ar, aprecipitaçãopluviale a radiação solar, sendo estaúltimade difícilobtenção,pois,a maioriadasestaçõesrneteorológicasnãorealizaessetipode medida.

Entretanto, como o modelo tem como objetivoa simplicidade nos dados de entrada, a radiaçãosolar foi obtida a partir de dados de duração dobrilho solar diário (insolação), que é facilmenteobtido, sendo para isso utilizada a equaçãoempírica de Anqstrõrn, modificada por Prêscott(VIANELLO e ALVES, 1991).

Definição do modelo

No modelo, os elementos dimáticosprecipitação, temperatura e radiação solar,considerados corno dados de entrada, foramorganizadosem um único arquivo, o qual era lidono rnomentoda execuçãodo modeloparafornecerparâmetros às equações matemáticas, querepresentavamas diferentespressuposiçõesfísicasda planta, corno a taxa de respiração demanutençãototal da planta (Equação04) e outras.Neste sentido, cada elemento dimático exerceinfluência sobre a produtividade da cultura,tomando-se a produtividade final uma função dainteraçãodos elementos dimáticos com a cultura.Assim, foram considerados os seguintesmecanismos: extinção da radiação no dossel,fotossíntese máxima à temperatura considerada,temperatura-base, respiração de manutenção àtemperaturaconsiderada,parâmetroQ10 (indicaumfator multiplicativoda taxa de respiraçãoem funçãode umdeterminadoaumento na temperaturado ar),área foliar específica e coeficiente detransmissMdade.

Outras características agronomcas cornocultivar,solo e nutrientes,não foram consideradas,

sendo utilizados parâmetros de diferentesvariedadesde soja,cultivadasem diferentespaíses.

No cálculo da matéria seca, considera-se oefeito do défict hídrico na captura e utilização daradiação.A temperatura é considerada no cálculodos Graus-Dias acumulados,o qual compõe tantoo cálculo do estádio de desenvoMmento quanto ocálculo do coeficienteda cultura (KC). Considera-se, ainda, o efeitoda temperaturana fotossínteseena respiração.

O estádio de desenvoMmento faz parte docálculo da partição da matéria seca para osrespectivosórgãos da plantae do cálculodo índicede área foliar (IAF),que é um dos componentes docálculoda fotossíntesebruta.

Somente as equações principais,utilizadaspelomodelo, que procuram representar aspressuposições físicas e fisiológicas referentes àcultura,serão descritasa seguir, segundo a ordemnaqual que foram abordadasno itemanterior.

Outros dados de entrada do modelo, emboranão sejam aqui disponibilizados,foram necessáriosparaderivaralgumasequações,tal corno insolação.Dados fenológicos,bem corno dados de produçãode matéria seca foram obtidos junto à equipe depesquiSa da soja da Universidade Federal deViçosa,além de dadosdisponíveisem literatura.

A ferramenta utilizada para a construção domodelo foi o software ModelMaker 1.0(versãobeta)da FamilyGenetix Ud. (MODELMAKER, 2006). Asequações principais utilizadas pelo modelo, asquais contêm variáveis também estimadas pormeio de equações e procuram representar aspressuposições físicas e fisiológicas referentes àcultura,são descritasa seguir.

Fotossíntese bruta

De acordo com FRANCE e THORNLEY(1984), a fotossíntese bruta pode ser calculadapor meio da equação:

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{

Rfa. Rfa. 1h (efxkdx--}+{{1-m)xFm}t{2x{efxkdx--}x{{1-m)xFm}t{{1-m)xFmy)1/2h hFBR=Fm<-xl Rf· Rf· (1)kd {efxkdxh~+{{1-m)xFm}t{2x{efxkdxh~x{(1-m)xFm~{eXP8<dxIAF))t((1-m)xFmy)1/2

em que

FBR = fotossíntese bruta, kg (C02).m-2.d-1;

Fm = fotossíntese máxima realizada, kg(C02).m-2.d-\

h = duração de um dia;

kd = coeficiente de extinção de luz,adimensional;

In = logarítmo neperiano;

ef = eficiência fotoquímica, kg(C02).MJ-1;

Rfa = radiação fotossinteticamente ativa,MJ.m-2;

m = coeficiente de transmissividade de luz,adimensional; e

IAF = índice de área foliar, m2.m-2.

Matéria seca

De acordo com PENNING DE VRIES etaI. (1989), o cálculo de transformação dafotossíntese bruta em matéria seca pode serefetuado por meio da equação

30 ETRM SECA=FBR·-·eg·-- (2)44 ETm

em que

M SECA = matéria seca produzida pelaplanta, kg.m-2 .d':

30/44 = parâmetro de conversão decarboidratos em matéria seca, adimensional;

eg = eficiência de crescimento,adimensional;

ETR = evapotranspiração real da cultura,mm.d";«ETm = evapotranspiração máxima da cultura(HARGREAVES, 1994), mrn.d".

Matéria seca total

De acordo com PENNING DE VRIES(1989), a matéria seca total resultante após

subtrair os gastos para a respiração demanutenção e de crescimento pode serobtida por meio da equação

MS_TOT=M _SECA-TRM TOT (3)

em que

MS_TOT = matéria seca total disponívelpara a partição para os órgãos da planta,Kg.m-2; e

RM_TOT = respiração de manutenção daplanta, KgC02.Kg (ms).d-1.

Temperatura no modelo

No presente modelo, o elemento climáticotemperatura do ar apresenta-se como umdos dados de entrada.

De acordo com PENNING DE VRIES etaI. (1989) e CHANG (1992), a temperaturamédia do ar afeta a taxa de respiração demanutenção e a fotossíntese máximarealizada pela cultura, conforme asequações

TRM TOT=rm30.Ql0T-T _REF (4)- 10

em que

TRM_TOT = taxa· de respiração demanutenção total, kgC02.Kg (ms)-1.d-\

rm30 = taxa da referência da respiração demanutenção da planta a temperatura de30°C, 0,06 kgC02.kg (ms)-1.d':

Q10 = taxa de reação a um aumento de10°C de temperatura, adimensional;

T = temperatura média diária, em °C; e

T_REF = temperatura de referência utilizadapara a cultura, 30°C.

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Fm = fm30. T -tb30-tb

(5)

em que

Fm = fotossíntese rnaxrma realizada pelaplanta sem restrição nenhuma, kgC02.m-2.d-1;

fm30 = taxa de fotossíntese rnáxírna :realizada pela planta a 30°C, 0,052kgC02.m-2.d-1; e

tb = temperatura-base, 10°C.

Levando-se em consideração o uso deacúmulo de temperatura (graus-dias ouunidades térmicas) em estudos sobre acultura da soja e outras culturas, osmodeladores têm utilizado, universalmente,o conceito "unidade térmica".

Este conceito baseia-se em observações,segundo as quais a temperatura é oprincipal fator, que influencia os estádios decrescimento das plantas. Implícito em talconsideração está o fato que a resposta dasplantas à temperatura está restrita aoslimites inferior (temperatura-base) e superior(temperaturas além das quais as plantasnão se desenvolvem) (MOTA, 1978).

Assim, considera-se que as temperaturasmáxima e a mínima, ocorridas ao longo dodia, são parâmetros da equação de cálculodos Graus-Dias Acumulados, que segundoCHAN (1971) podem ser calculados,empregando-se a equação

GD = Tmáx + Tmín _ tb (6)2

em que

GD = Graus-Dias acumulados pela planta,°C.d-1; •

Tmáx = temperatura máxima ocorridadurante o dia, °C; e

Tmín = temperatura mínima ocorrida duranteo dia; "C.

Para avaliar o efeito da temperatura do arna produção de matéria seca eprodutividade de grãos na cultura da soja,ao longo de seu ciclo na região decapinópolis, MG, o modelo foi aplicado paradiferentes variações de temperatura do ar (-1°C até +1°C) em relação à média doperíodo, que compreendeu o mês denovembro até o mês de fevereiro.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

A temperatura exerce influência sobretodas as fases do ciclo da cultura, de acordocom Marcos Filho et aI. (1982), citados porCâmara (1999). Assim, o modelo foi testadoa fim de avaliar a influência da temperaturado ar ao longo do ciclo da cultura eprodutividade e, conseqüentemente,. seuefeito sobre a produção final. Para isso,aplicou-se o modelo com a data de plantiode 15 de novembro, que é a mais utilizadapara a semeadura da soja na região emestudo, com as temperaturas variando de±0,5°C e ±1°C em torno da temperaturamédia (normal climatológica) para o período,que compreendeu os meses de novembro afevereiro. Observou-se que menorestemperaturas implicam em maiores períodosvegetativos. Para decréscimo de 1°C natemperatura, há um atraso de três dias noinício do florescimento (Quadro 2), o queestá de acordo com o resultado encontradopor Garner e Allard (1930), citados porGandolfi ~ Muller (1981):

Quadro 2. Número de dias necessários para ocorrer o início do florescimento (dias após osemeadura, DAS) em função de variações de ±0,5°C e ±1oé na temperatura emtorno da temperatura média (normal climatológica) para a localidade deCapinópolis, MG

Temperatura Média

Florescimento (DAS) 51 50 48 4547

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Na Figura 1, observa-se que para maiorestemperaturas, as plantas atingiram maisrapidamente seu máximo valor de IAF. Noentanto, esses valores foram menores quandocomparados aos IAF's das plantas, queexperimentaram menores temperaturas.

Observou-se um aumento inicial maisacentuado no IAF para os valores detemperatura superiores ao normal, reduzindo-se logo em. seguida. Para menores valores detemperatura, o aumento do IAF foi menos

8r---------------------------------~7

6;;'5E

14~ 3

21O~~--~_+~~_+--+__+--+__+--+_~

1 11 21 31 41 51 60 70 80 90 100 110

DAS

acentuado no início; todavia, atingiram valoresmais altos.

Na Figura 2, observa-se que maioresvalores de temperatura induziram maiorestaxas de fotossíntese líquida, ou seja, em talsituação, a cultura antecipou em tomo de 10dias o seu máximo de fotossíntese. No entanto,observa-se que a diferença entre o menor e omaior valor não foi muito significativo,alcançando diferenças da ordem de 2,03%,enquanto variações na temperatura afetaramem 10,9% a área de captura da planta (IAF).

+1oC

1---- +O,50C

I----Norrral

1----0,50C

1---- -1oC

Figura 1. Valores do índice de área foliar (IAF), em m2.m-2, em função de dias transcorridosapós a semeadura (DAS), para variações ±0,5°C e ±1°C na temperatura emrelação à média (normal climatológica) do período compreendido entre os mesesde novembro a fevereiro, para a localidade de Capinópolis, MG.

0,025

0,03 ,---------------------------,

'ti 0,02~.EN 0,015oo~ 0,01

0,005

--+1oC1---- +0,50C

I---Normal1----0,50C1----1oC

O~~~~~~~-+-+-+1 11 21 31 41 51 60 70 80 90 100110

DAS

Figura 2. Valores de fotossíntese líquida, em kg (C02).m-2.d-1, em função de dias transcorridosapós a semeadura (DAS), para variações de ±O,5°C e ±1°C na temperatura emrelação à média (normal climatológica) do período compreendido entre os meses denovembro a fevereiro, para a localidade de Capinópolis, MG.

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Quadro 3. Variação da matéria seca final e da produtividade dos grãos, kq.ha', e índice decolheita (IC), %, em função da variação de ±0,5°C e ±1°C na temperatura do arem relação à média (normal climatológica) do período compreendido entre osmeses de novembro a fevereiro, para a localidade de Capinópolis, MG

Temperatura _1°C -O,5°C Média + 0,5°C

Grãos 2.590 2.660 2.700 2.700MS_Final 8.880 8.590 8.590 8.420IC 29,1 30,2 31,4 32,3

2.7208.21033,1

Quadro 4. Dados médios (normais climatológicas), dados climáticos reais observados deprecipitação, temperatura e radiação, e os dados simulados e reais daprodutividade de grãos entre os anos agrícolas de 1995/96 e 1996/97, para alocalidade de Capinópolis, MG

Valores médios Safra 1996/97Safra 1995/96Temperatura (0C)

Precipitação (mm)Radiação (MJ.m-2)

23,9893

1.868

26,9758

1.916

26,5936

1.748Produtividade kq.ha'

RealSimulada

2.400

2.745

2.400

2.575

Observou-se, também, que os valores daprodutividade de grãos foram reduzidos,para temperaturas menores e, praticamente,não variaram para temperaturas maiores(Quadro 3). Por outro lado, a matéria secafinal aumentou com a redução datemperatura.

O índice de Colheita (IC), que é umamedida de eficiência de partição defotoassimilados e que proporciona melhoresinformações para compreensão das basesfisiológicas das diferenças de produtividadetanto entre cultivares diferentes como dentrode uma mesma cultivar plantada em épocasdiferentes, não apresentou grande variaçãoe sempre aumentou, a partir de variações devalores de -1°C até +1°C, o que representaum maior rendimento relativo para a culturaem situações de maior disponibilidadetérmica (Quadro 3).Teste do modelo

No Quadro 4 , observam-se os dadosmédios (normais climatológicas) para aregião de Capinópolis e os dados climáticosreais, observados para os anos de 1995/96

e 1996/97. Também .são apresentados osvalores da produtividade real da soja e daprodutividade simulada pelo modelo, para osmesmos anos. Nos dados reais, observa-sea existência de um ano em que a média detemperatura foi maior do que a média dooutro. Sendo o modelo sensível a estadiferença de temperatura disponível para acultura, bem como à radiação solar e àprecipitação, que também apresentaramvalores médios diferenciados entre os anos,observa-se que os dados, por ele simulados,apresentam diferença na produtividade, emrelação aos dados reais.

Considerando-se as restrições própriasdo modelo, os resultados entre os valoressimulados e observados nos dois anosagrícolas são justificados pelas diferentescondições climáticas nos respectivos anos.Deve-se considerar ainda que as diferençassejam devidas à desconsideração por partedo modelo, de outros tipos de restriçõessenão a térmica, bem como aos errosamostrais envolvidos na medida deprodutividade real e ao avanço tecnológicode produção da região.

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CONCLUSÕES

À medida que a temperatura aumentou,ocorreu redução no IAF e aumento nafotossíntese líquida. A redução de -1°C provocouredução na fotossíntese líquida, enquanto, para aredução de -O,5°C, não ocorreu redução,indicando que a variação de temperatura tevegrande influênciana partiçãode.fotoassimilados.

O menor índice de colheita (IC) ocorreu paramenores valores de temperatura, enquanto omaior IC ocorreu para o maior valor detemperatura. Todavia, tal fato não representouum aspecto positivo, uma vez que os ganhos dematéria seca não refletiram em maior produçãode grãos (produto rentável da soja).

Mantendo-se todos os demais elementosclimáticos estudados no modelo com valoresmédios (normais climatológicas) e provocandoaumentos na temperatura média em tomo de1°C, na região de Capinópolis, ocorreria umaumento no índicede colheita.

O modelo representou, satisfatoriamente, osmecanismos da cultura da soja ao longo de seudesenvolvimento, embora utilizando-se poucosdados de entrada. Portanto, demonstrou-seimportante no entendimento das causas devariações na produtividade, em função dasvariáveis climáticas. Dessa forma, pode seraplicado como ferramenta para orientar oagricultor na adoção de métodos mais eficientesde produção.

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