Estimação estocástica de parâmetros produtivos da soja uso do modelo PPDSO em um estudo de caso em Piracicaba/SP

Abstract

O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.

Brazil is the second major soybean [Glycine max (L.) Merr.] producer and the seventh one on soybean oil. Brazilian production reached 61 million tons at 2008 and the forecast to 2020 is 105 million tons. Biodiesel consumption at 2008 was one million tons and the demand for this biofuel will reach 3,1 million tons at 2020. To amount this demand, the planting area on centerwest region of Brazil will increase, but also efforts on productivity must be required. Looking for a better knowledge on the climate variables temperature and global radiation over soybean development, yield and oil productivity was purposed a stochastic model with truncated normal distribution for maximum, minimum and average temperature data. Included in this model, a triangular asymmetric distribution to determine the probable oil productivity. Eight sowing dates were stipulated on Piracicaba/SP where the climate data was given from ESALQ/USP agrometeorologic station. The conclusions were: (i) there were decreases on soybean cycle duration with the average temperature increase; (ii) the soybean cycle decrease restricted soybean yield and oil productivity; (iii) the global radiation thirty days after antesis reflected on photo assimilates partition and soybean yield and oil productivity; (iv) stochastic models can be used for soybean yield and oil productivity forecast.