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.
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
POTENCIAL E LACUNAS DE PRODUTIVIDADE DA SOJA MARANHÃO
O Maranhão é um dos estados estratégicos da fronteira agrícola do MATOPIBA e apresenta grande potencial para a produção de soja. Apesar do avanço da cultura nos últimos anos, a produtividade média observada no estado, em torno de 3,3 t/ha, ainda está abaixo do potencial estimado, que pode variar entre 4,5 e 5,5 t/ha. Essa diferença, conhecida como lacuna de produtividade (Yield Gap – Yg), representa oportunidades concretas para aumentar a eficiência produtiva por meio de melhorias no manejo e na adoção de tecnologias adequadas.
O Projeto Soja Maranhão tem como objetivo estimar o potencial de produtividade da cultura no estado, considerando tanto o potencial produtivo sob condições ideais (Yp) quanto o potencial limitado por água (Yw), além de quantificar a lacuna de produtividade (Yg). O estudo também busca identificar os principais fatores biofísicos e de manejo que explicam as diferenças de produtividade entre regiões e propriedades agrícolas.
A pesquisa segue os protocolos metodológicos do Global Yield Gap Atlas e utiliza o modelo ecofisiológico CSM-CROPGRO-Soybean, reconhecido internacionalmente em estudos baseados em processos. Para isso, serão analisadas séries históricas de dados meteorológicos entre 2008 e 2025, características de solo das principais regiões produtoras e informações de manejo coletadas diretamente em lavouras comerciais distribuídas em seis Buffer Zones. A produtividade média obtida será comparada aos dados oficiais do IBGE para validação das informações, e análises estatísticas, como teste qui-quadrado e árvores de regressão, serão empregadas para identificar os fatores mais associados às diferenças de desempenho produtivo.
A relevância do projeto está diretamente relacionada aos desafios globais de segurança alimentar e intensificação sustentável da agricultura. Com a população mundial projetada para alcançar 9,7 bilhões de pessoas até 2050, aumentar a produção de alimentos sem expandir áreas agrícolas é uma prioridade estratégica. A redução das lacunas de produtividade é uma das alternativas mais eficientes para atingir esse objetivo, promovendo maior rentabilidade ao produtor, uso mais racional dos recursos naturais e menor impacto ambiental.
Ao final do estudo, espera-se determinar com precisão os valores de Yp, Yw e Yg para o Maranhão, identificar os principais fatores que limitam a produtividade da soja no estado e gerar informações técnicas que possam orientar produtores, consultores, extensionistas e formuladores de políticas públicas. Além disso, o trabalho contribuirá para validar o uso do modelo CSM-CROPGRO-Soybean em condições tropicais, fortalecendo sua aplicação em estudos de simulação e planejamento agrícola no Brasil.
SimulaSoja
A soja (Glycine max L.) é uma cultura vital na segurança alimentar global e o Brasil, com uma produção de 147 milhões de toneladas na safra 2023/2024, é o maior produtor e exportador mundial de soja e tem grande relevância no cenário econômico brasileiro e mundial. Para manter-se como o maior produtor de soja, garantir a segurança alimentar global e aumentar a eficiência produtiva, é necessário entender o potencial de produtividade da soja em diferentes condições edafoclimáticas. Nesse sentido, a modelagem agrícola surge como uma ferramenta essencial para simular o crescimento e produtividade das culturas, permitindo
ajustes na tomada de decisão para aumentar a produção de alimentos no Brasil. Atualmente, existem diversos modelos de simulação para a cultura da soja, mas a maioria é complexa e requer muitas variáveis de entrada, restringindo seu uso a especialistas. No Brasil, não há um modelo desenvolvido especificamente para as condições edafoclimáticas e cultivares do país que seja de fácil manuseio e acessível para técnicos e produtores rurais. O projeto de pesquisa visa desenvolver um modelo matemático e um programa de computador chamado "SimulaSoja" para reduzir a lacuna de produtividade da soja no Brasil, aumentando a produção de soja de forma sustentável, gerando economia para o agronegócio e principalmente, gerando ferramentas tecnológicas e
inovadoras.
DISTRIBUIÇÃO E VARIABILIDADE VERTICAL DE NUTRIENTES AO LONGO DO PERFIL DO SOLO E SUA RELAÇÃO COM A PRODUTIVIDADE DA SOJA
A distribuição e a variabilidade vertical de nutrientes no perfil do solo, especialmente do enxofre e dos micronutrientes, são fatores determinantes para o desenvolvimento e a produtividade da cultura da soja. Nutrientes como o enxofre apresentam mobilidade no solo, podendo ser encontrados em camadas mais profundas, enquanto micronutrientes como zinco, manganês, boro, cobre e ferro tendem a se concentrar nas camadas superficiais devido à associação com a matéria orgânica e à menor mobilidade. A avaliação desses elementos ao longo do perfil, até 60 cm de profundidade permite identificar possíveis deficiências em subsuperfície, que podem limitar o crescimento radicular, a nodulação e a absorção eficiente de água e nutrientes, principalmente em períodos de estresse hídrico. Assim, compreender a estratificação e a disponibilidade de enxofre e micronutrientes em diferentes camadas do solo é essencial para orientar práticas de manejo da fertilidade, como adubações corretivas e o uso de gesso agrícola, contribuindo para maior eficiência nutricional e incremento da produtividade da soja.
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.
AVALIAÇÃO DA LIMITAÇÃO DE NITROGÊNIO EM SOJA NO BRASIL
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.
YIELD POTENTIAL (SOJA-MILHO-ARROZ)
A Field Crops está conduzindo experimentos diretamente em lavouras comerciais com o objetivo de entender, em condições reais de produção, quais fatores de ambiente e manejo permitem alcançar altas produtividades em soja, milho e arroz. O projeto combina monitoramento detalhado de clima, solo, planta e práticas agronômicas para identificar os principais determinantes do desempenho das culturas em sistemas de alto rendimento. Essa abordagem integrada, baseada em dados coletados na lavoura do produtor, permite diagnosticar limitações, identificar oportunidades de melhoria e estabelecer estratégias de manejo mais eficientes e sustentáveis. O projeto é desenvolvido em diferentes regiões produtoras do mundo, incluindo China, Estados Unidos, Brasil, Argentina e países da África, garantindo uma ampla diversidade de ambientes e sistemas de produção.
OPERAÇÃO RAÍZES
principal componente sistemático responsável pela variabilidade na produção de soja são os elementos climáticos, principalmente a quantidade e distribuição de chuvas em sistemas não irrigados. Junto a isso, a capacidade das plantas em acessar a água disponível depende da profundidade e distribuição das raízes no perfil do solo. Visando identificar os principais fatores que interferem no crescimento do sistema radicular da soja e avançar na barreira do conhecimento sobre a interação solo-planta-água, foi criado o projeto denominado “Operação Raízes”. Desse modo, objetiva-se determinar a distribuição das raízes da soja nos perfis de solo, criar um índice para mensurar a qualidade da distribuição das raízes e verificar a relação da distribuição das raízes da soja com a disponibilidade hídrica e características físico-químicas do solo. Durante o estágio de enchimento de grãos da cultura da soja (R5), foram realizadas trincheiras de 100 centímetros (cm) de profundidade, separada em 6 camadas (0-10 cm, 10-20 cm, 20-30 cm, 30-50 cm, 50-75 cm e 75-100 cm). Diante do exposto, os resultados permitirão identificar a distribuição das raízes da soja nas lavouras do Brasil, bem como mensurar a qualidade dessas distribuições através da criação de um índice matemático e verificar quais são os principais fatores limitantes que resultam nas más distribuições radiculares da soja nestes ambientes.