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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
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
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
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
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 – [email protected]
Tel – (19) 3429-4283 – ramal 225Skype – paulo_sentelhas