“Zarc de Produtividade” trará mais segurança ao produtor rural

Uma nova metodologia de Zoneamento Agrícola de Risco Climático (Zarc) está sendo desenvolvida pela Embrapa e parceiros.

A partir de 2021, o agricultor brasileiro poderá, ao contratar o seguro rural, conhecer a probabilidade de produtividade de diferentes cultivos conforme a data de semeadura, a cultivar e o tipo de solo do município onde a lavoura for plantada. Uma nova metodologia de Zoneamento Agrícola de Risco Climático (Zarc) está sendo desenvolvida pela Embrapa e parceiros. Soja e milho devem ser as primeiras culturas agrícolas a serem contempladas com essas informações.

A Embrapa Cerrados (DF) lidera o projeto de pesquisa “Avaliação de Risco e Resiliência Agroclimática” (ARRA), iniciado em maio do ano passado e que conta com a participação de outros 19 centros de pesquisa da Embrapa. Os principais objetivos são desenvolver novas metodologias de avaliação de riscos, produtividade e resiliência agroclimática de sistemas de produção agrícola e construir um banco de dados agronômicos e agroclimáticos com as probabilidades de ocorrência de produtividades de diversas culturas agrícolas do País. A pesquisa tem aderência ao Programa Nacional de Zoneamento Agrícola de Risco Climático, do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa).

Líder do projeto, o pesquisador Fernando Macena explica que a ideia é substituir, de maneira gradativa, a metodologia atual do Zarc, que determina as datas de semeadura em função de um índice de estresse hídrico, por outra que trabalhe com a probabilidade de produtividade conforme a época de semeadura, a cultivar utilizada e o local da lavoura. “Estamos falando na probabilidade de se obter um determinado rendimento, em função de uma determinada data de semeadura, cultivar e tipo de solo. Ou seja, se eu plantar soja entre 10 e 20 de outubro em um determinado local, há 80% de probabilidade de se produzir no mínimo 4 mil kg/ha”, exemplifica. 

No Brasil, os principais riscos climáticos que limitam a produtividade das culturas agrícolas e causam perdas são, principalmente, o déficit hídrico quando ocorre nas fases mais críticas da cultura, o excesso de chuvas, temperaturas elevadas, a geada e a chuva na época da colheita. 

O desenvolvimento da metodologia leva em conta dados do clima (radiação solar, temperatura e umidade relativa do ar, velocidade do vento e evapotranspiração de referência); da planta (cultivar, ciclo, população de plantas); do solo (capacidade de armazenamento e disponibilidade de água) e do itinerário técnico da lavoura (adubação, correção, manejo da fertilidade do solo, entre outros), que são incorporados a modelos matemáticos de análise de riscos climáticos. 

Parte das atividades do projeto de pesquisa se baseia na ferramenta “elaboração do rendimento”. Dados sobre o desempenho das culturas são coletados em experimentos que utilizam irrigação e boas práticas de manejo quanto à adubação, controle de pragas e doenças, entre outros. Obtidos em condições de produção tidas como ideais, esses dados são usados para calibrar os modelos matemáticos de rendimento de cada cultura estudada, servindo assim de referência de produtividade potencial para os cálculos das probabilidades de produtividade em função dos dados climáticos históricos fornecidos por estações agrometeorológicas em cada município brasileiro.

O projeto, que tem duração de três anos, contempla algumas das principais culturas agrícolas do País – soja, milho, feijão, arroz, cacau, cana de açúcar e trigo, além do capim braquiária e da palma forrageira. Outra frente de trabalho é a adaptação da metodologia para sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP) e Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF).

Um dos primeiros experimentos foi implantado na Embrapa Cerrados, onde atualmente são analisados o comportamento de cultivares e variedades de soja e milho (quatro de cada cultura) de diferentes ciclos. Feijão e cana de açúcar devem ser as próximas culturas a serem avaliadas. “Nossa calibração do modelo valerá para todo o Brasil Central”, diz Macena.

O pesquisador acrescenta que a pesquisa está conectada aos programas de melhoramento genético da Embrapa. “Nas áreas de validação de novas cultivares de soja e milho, por exemplo, validaremos a calibração do modelo de rendimento do Zarc”, explica. Dessa forma, os novos materiais serão lançados trazendo as recomendações para as melhores datas de plantio em função da probabilidade de produtividade. 

Macena observa que a nova metodologia trará maior segurança aos produtores, às instituições de crédito e ao governo, que fortalecerá a política pública do Zarc com informações mais sofisticadas. “Nossa expectativa é melhorar a tecnologia de previsão de riscos das principais culturas agrícolas do Brasil, com o objetivo de orientar para as melhores datas de semeadura visando à diminuição do risco para os produtores e das perdas pelos agentes que concedem crédito. É um benefício para a sociedade em geral”.

Sobre o Zarc

Desenvolvido pela Embrapa e parceiros, o método Zarc é aplicado no Brasil como política pública desde 1996, por meio do Mapa. O Zarc indica datas ou períodos de plantio/semeadura por cultura e por município, considerando as características do clima, o tipo de solo e o ciclo de cultivares, para evitar que adversidades climáticas coincidam com as fases mais sensíveis das culturas, minimizando as perdas agrícolas. A tecnologia é considerada uma ferramenta essencial de apoio à tomada de decisão para o planejamento e a execução de atividades agrícolas, para políticas públicas e, notadamente, à seguridade agrícola.

Os estudos de zoneamentos agrícolas de risco climático contemplam mais de 40 culturas de ciclo anual e perenes, além do zoneamento para o consórcio de milho com braquiária, alcançando 24 Unidades da Federação. Para ter acesso ao Proagro, ao Proagro Mais e à subvenção federal ao prêmio do seguro rural, o produtor deve observar as recomendações do Zarc. Além disso, agentes financeiros privados já estão condicionando a concessão do crédito rural ao uso do zoneamento agrícola de risco climático.

Fonte: Embrapa

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