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Perdas de produtividade por manejo e clima Prof. Dr. Paulo Cesar Sentelhas Departamento de Engenharia de Biossistemas - ESALQ/USP Editor-Chefe da Scientia Agricola Pesquisador do CNPq, Nível 1A Membro Efetivo do CESB

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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

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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

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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

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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

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Temos ação sobre esses fatores?

Ad

apta

do

de

Can

apla

n

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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

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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

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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

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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)

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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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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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)

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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)

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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)

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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)

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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

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i, Se

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, Pas

coal

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al. (

IJP

O 2

018)

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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

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i, Se

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, Pas

coal

ino

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al. (

IJP

O 2

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Simulação da PP e da PA da Soja

Bat

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i, Se

nte

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, Pas

coal

ino

et

al. (

IJP

O 2

018)

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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

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PP, PA e PR da Cultura da Soja

Bat

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, Pas

coal

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al. (

IJP

O 2

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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

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, Pas

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IJP

O 2

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Eficiências Climática e de Manejo

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Eficiências Climática x Eficiência de Manejo

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Eficiências Climática x Eficiência de ManejoCampeões do CESB

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, Pas

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2015/16 2015/16

2016/17 2016/17

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, Pas

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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

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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

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O 2

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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

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i, Se

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, Pas

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ino

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IJP

O 2

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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

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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

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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

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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

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OBRIGADO PELA ATENÇÃOProf. Dr. Paulo Cesar SentelhasEmail – [email protected]

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