Produtividade da soja e milho safrinha simulada para os eventos ENOS em diferentes épocas de semeadura no estado de Mato Grosso

Abstract

Este trabalho teve como objetivo estimar a produtividade da soja e milho “safrinha” baseada em simulação realizada com os modelos CROPGRO-Soybean e CERES-Maize, respectivamente, incluído no Sistema de Suporte para Transferência de Agrotecnologia (DSSAT) v.4.6.1 considerando diferentes datas de semeaduras, sob os efeitos climáticos ocasionados pelos fenômenos ENOS (El niño Oscilação Sul) para os municípios de Rondonópolis, Sinop e Tangará da Serra. Os dados de calibração e validação do modelo foram adquiridos em experimentos de campo nas safras 2015/2016, realizados em área experimental da UNEMAT campus de Tangará da Serra, foram semeados três cultivares de soja com ciclos tardios médios e precoce, para quatro datas, e após a colheita de cada época foram semeados três híbridos de milho também com ciclos distintos, para quatro datas de semeadura, os dados meteorológicos foram monitorados por uma estação meteorológica instalada ao lado do experimento. Os modelos mostraram ser uma excelente ferramenta para a previsão do rendimento da soja e do milho “safrinha”, utilizando-se dados meteorológicos do ano em questão. Após a calibração foram simuladas 6 datas para cada cultura dividido em anos de ocorrência de El niño, La niña e Neutros, para os três municípios. Para a cultura da soja a variabilidade climática ocorrente dos fenômenos ENOS provocam maiores oscilações de produtividades aumentando os riscos de perdas por semeaduras antecipadas (22/09 e 06/10). Para a cultura do milho safrinha em todos os eventos climáticos analisados as melhores épocas foram 20/01 e 01/02 para todos os municípios.

Calibration and evaluation of CSM-CROPGRO-soybean for soybean crop in the southwestern cerrado of Piauí

“…Climate variability is one of the main factors affecting agricultural activities (BARBIERI et al, 2020). Particularly in Brazil, most variation in agricultural production is associated with rainfall variability.…”