POTENCIAL DE PRODUTIVIDADE -YIELD GAP
O grande desafio da humanidade é conciliar o aumento da produção de alimentos com a redução do impacto ambiental. O potencial de produtividade é definido pela quantidade de radiação solar incidente, concentração de CO2 atmosférico, temperatura do ar e as características genéticas de uma cultivar que determinam o máximo que a cultura pode produzir e, no caso de culturas de sequeiro, pela precipitação, características de solo e relevo que influenciam no balanço hídrico. A partir da diferença entre o potencial de produtividade e a produtividade média das lavouras, é identificada a lacuna de produtividade (yield gap). Que representa a oportunidade de intensificar de forma sustentável a produção por área. A lacuna de produtividade é o quanto podemos produzir a mais adotando boas práticas de manejo. Para quantificar as lacunas de produtividade e identificar as práticas de manejo que possibilitam altas produtividades, a Equipe FieldCrops utiliza uma metodologia que combina modelo de simulação de culturas baseados em processos e dados de lavouras. Com o uso de análises de big data e inteligência artificial, identificamos os fatores que limitam a produtividade das lavouras de soja, milho, arroz e trigo em países da América Latina. A Equipe FieldCrops é colaboradora do Projeto Global Yield Gap Atlas (www.yieldgap.org), um esforço global liderado pela Universidade de Nebraska–Lincoln / Estados Unidos e Universidade de Wageningen / Holanda, que tem como objetivo estimar o quanto é possível produzir de alimentos em cada hectare agricultável ao redor do mundo com o mínimo de impacto ambiental.
POTENCIAL E LACUNAS DE PRODUTIVIDADE DE TRIGO NO BRASIL
Nos países em desenvolvimento, como o Brasil, o tema potencial e lacunas de produtividade ainda é pouco explorado. Nesse sentido, a lacuna é teoricamente maior do que nos países desenvolvidos, devido ao nível tecnológico mais baixo das lavouras, impactado pelo alto custo de produção e pela menor capitalização dos agricultores. Aramburu Merlos et al. (2015), Edreira et al. (2017), Soltani et al. (2020), Timsina et al. (2018) e Van Ittersum et al. (2016) são exemplos de estudos sobre potencial de produtividade, lacunas de produtividade e capacidade de atender demandas futuras por alimentos, realizados em outros países em desenvolvimento. No Brasil, estudos semelhantes foram realizados para cana-de-açúcar (MARIN et al., 2016b), soja (BATTISTI et al., 2017; BATTISTI et al., 2018; TAGLIAPIETRA et al., 2021), milho (ANDREA et al., 2018) e para arroz irrigado e soja em ambiente de várzea (RIBAS et al., 2021). Entretanto, não há trabalhos específicos de trigo nesta natureza no Brasil, o que motiva a necessidade urgente deste estudo. Logo, este projeto visa preencher essa lacuna ao determinar o potencial de produtividade, identificar as lacunas existentes e os principais fatores de manejo que limitam a produtividade do trigo no Brasil. Dessa forma, contribuiremos significativamente para o conhecimento científico da cultura do trigo no país, fornecendo insights valiosos para políticas agrícolas que possam impulsionar sua produção.
RICE MONEY MAKER
Dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) estabelecidos pela Assembleia Geral da ONU, os objetivos 2, 12 e 13 são os focos do Rice Money Maker. Resumidamente, o objetivo 2 busca eliminar a fome e promover a agricultura sustentável, o objetivo 12 visa a práticas de consumo e produção responsáveis, enquanto o objetivo 13 concentra-se em ações contra a mudança climática.
Para atingir esses objetivos, é crucial estimular a produção sustentável de alimentos e implementar práticas agrícolas resilientes, respeitando os pilares chaves: economicamente viável, socialmente justa e ecologicamente correta. Isso inclui aumentar a eficiência produtiva, preservar a biodiversidade dos ecossistemas e reduzir os impactos ambientais.
O Rice Money Maker realiza isso com base em indicadores de eficiência no uso de insumos, como produtividade por unidade de energia, água e nutrientes, além dos impactos em serviços ecossistêmicos. Englobando a cadeia produtiva em quatro países da América Latina, o Rice Money Maker é uma oportunidade para desenvolver estratégias de manejo baseadas em práticas mais eficientes no uso de recursos, com menor impacto ambiental e maior rentabilidade na produção de arroz. Os produtores são incentivados a adotar práticas sustentáveis, considerando a interação genótipo × ambiente × manejo e promovendo a transferência de tecnologia e conhecimento.
Visando reconhecer a produção ecofriendly, o Rice Money Maker deu o start no Selo de Sustentabilidade Safe Rice, baseado em metodologias robustas chanceladas pela ciência a nível internacional, identificando e valorizarando os sistemas de produção que emitem menos gases para produzir grãos e que, ao mesmo tempo, tenham alta eficiência produtiva, sejam rentáveis ao produtor rural e contribuam para uma sociedade equitativa.
Os modelos agrícolas são definidos como um conjunto de equações matemáticas que descrevem as complexas interações agrícolas no sistema solo-planta-atmosfera e como as práticas de manejo impactam essa interação. A Equipe FieldCrops vem trabalhando ao longo de muitos anos para desenvolver modelos matemáticos que simulam o crescimento, desenvolvimento e produtividade das culturas agrícolas. Os modelos já disponíveis são o SimulArroz (Arroz) e o Simanihot (Mandioca). Atualmente estão em desenvolvimento os modelos de soja e trigo.
As Mudanças climáticas são alterações que impactam no padrão climático a longo prazo. Essas alterações podem ser de causas naturais (maior ou menor atividade solar e vulcânica) ou antropogênicas (aumento na queima de combustíveis fósseis, desmatamento de florestas entre outros). Nesse sentido, a Equipe FieldCrops realiza pesquisa visando entender o impacto das mudanças climáticas no desenvolvimento e produtividade da soja e do arroz irrigado.
MODELAGEM E MUDANÇAS CLIMÁTICAS
GLOBAL ASSESSMENT OF POTASSIUM LIMITATION TO CROP YIEDLS
O projeto “Global Assessment of Potassium Limitation to Crop Yields” está sendo conduzido de forma simultânea e padronizada nos principais países produtores de grãos do mundo: Argentina, Brasil, Estados Unidos e China. Em cada região, os experimentos avaliam culturas estratégicas como soja e milho (Brasil, Argentina e EUA), trigo (Argentina) e arroz (China), seguindo o mesmo protocolo experimental, o que garante resultados comparáveis e de alta qualidade científica.
Os objetivos do projeto são identificar o grau de limitação do potássio (K) nos diferentes sistemas agrícolas; compreender onde o K já está, ou poderá em breve estar limitando a produtividade das culturas e gerar dados científicos e práticos para aperfeiçoar o manejo de nutrientes e otimizar as recomendações de adubação. Os resultados do projeto irão fortalecer programas de pesquisa e extensão agrícola, oferecendo suporte técnico aos produtores e promovendo uma agricultura mais lucrativa e eficiente.
NITROGENIO
Os sistemas agrícolas sul-americanos, especialmente devido à alta proporção de soja cultivada e ao baixo uso de fertilizantes em cereais, apresentam uma eficiência elevada no uso de nitrogênio (N), mas também um balanço negativo de N. Isso resulta na extração significativa desse nutriente do solo, comprometendo a sustentabilidade da produção. A cultura da soja, em regiões temperadas, mostra rendimento limitado por N, especialmente quando excede 4-4,5 t/ha, indicando limitações na fixação biológica de nitrogênio (FBN). Embora o nitrogênio acumulado nos caules na fase inicial de floração (R1) seja promissor para prever a resposta à fertilização, os métodos de diagnóstico ainda são insuficientes. Em ambientes tropicais e subtropicais do Brasil, o fornecimento de N é limitante para a concentração de proteínas nas sementes, sugerindo que a aplicação de fertilizantes nitrogenados pode melhorar tanto o rendimento de grãos quanto a qualidade das sementes. No entanto, a adubação nitrogenada pode interferir na FBN, levantando questionamentos sobre o melhor momento para a aplicação de N. Para melhorar a produtividade da soja e a sustentabilidade do sistema, é necessário desenvolver métodos de diagnóstico que prevejam a resposta à adição de N. Um modelo robusto deve incluir variáveis de solo, clima e cultura para explicar o estado nutricional e as condições ambientais esperadas durante a estação, visando altos rendimentos de sementes.