Parametrização e modelagem do balanço hidrico em sistema de plantio direto no cerrado brasileiro

Orientador: Hilton Silveira PintoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgricolaDoutoradoAgua e SoloDoutor em Engenharia Agrícol

ZONEAMENTO DE RISCO CLIMÁTICO PARA CULTIVO DA SOJA NO CERRADO

A agricultura é uma atividade de risco e incerteza. O Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) indica o que, onde e quando plantar para fugir dos eventos climáticos. O objetivo do trabalho foi comparar duas metodologias para o zoneamento agrícola de risco climático da soja (Glycine max (L) Merrill) no Bioma Cerrado. Utilizou-se o Índice de Satisfação da Necessidade de Água (ISNA) considerando às fases fenológicas críticas ao déficit hídrico: Fase I (germinação e emergência) e Fase III (floração e enchimento de grãos). Na primeira abordagem considerou-se a fase III. Na segunda abordagem consideraram-se as fases I e III. Utilizou-se o programa SARRAZON para a simulação do balanço hídrico. A zona de baixo risco climático correspondeu ao ISNA > 0,50 na fase I; e, o ISNA> 0,65 na fase III. Para fins de comparação considerou-se a época de semeadura, porcentagem das áreas de risco e quantidade de municípios recomendados. Na segunda metodologia, as zonas de baixo risco foram menores. A soja foi recomendada em solos com maior capacidade de água disponível. As áreas de alto risco situaram-se na transição entre os biomas Caatinga e Pantanal. Esse estudo orienta o risco agroclimático da soja e subsidia políticas públicas no Cerrado.Palavras-chave: agroclimatologia; gestão ambiental; política agrícola; planejamento ambiental. CLIMATIC RISK ZONING METHODOLOGIES FOR SOYBEAN CULTIVATION IN THE CERRADO BIOME ABSTRACT: Agriculture is an activity of risk and uncertainty. Agricultural Climate Risk Zoning (ZARC) indicates what, where and when to plant to escape climate events. The objective of this work was to compare two methodologies for agricultural climate risk zoning of soybean (Glycine max (L) Merrill) in the Cerrado Biome. The Water Requirement Satisfaction Index (WRSI) was used considering the phenological phases critical to water deficit: Phase I (germination and emergence) and Phase III (flowering and grain filling). In the first approach, phase III was considered. In the second approach, phases I and III were considered. The SARRAZON program was used to simulate water balance. The low climate risk zone corresponded to WRSI > 0.50 in phase I; and WRSI > 0.65 in phase III. For comparison purposes, the sowing time, percentage of risk areas and number of recommended municipalities were considered. In the second methodology, the low risk zones were smaller. Soybean has been recommended in soils with the highest available water capacity. The high-risk areas were in the transition between the Caatinga and Pantanal biomes. This study guides soy agroclimatic risk and subsidizes public policies in the Cerrado.Keywords: agroclimatology; environmental management; agricultural policy; environmental planning

Parametrização e modelagem do balanço hidrico em sistema de plantio direto no cerrado brasileiro

Resumo: O sistema de plantio direto tornou-se, efetivamente, uma realidade no Cerrado brasileiro, sendo grande o número de produtores que já adotaram essa técnica. O não revolvimento do solo nesses sistemas, aliado à camada de resíduos que atua como dissipadora de energia, tem provocado mudanças nos fluxos de água nos sistema palha-solo-planta-atmosfera. Como ainda não existe um modelo que avalie as modificações impostas ao balanço hídrico das culturas para as condições do Cerrado brasileiro, este trabalho objetivou quantificar, com o uso de modelo numérico, os efeitos da palhada sobre o balanço hídrico do milho e do milheto. Para isso, incorporaram-se novas funções ao modelo STICS (Simulateur mulTIdisciplinaire de Culture Standard) para simular seqüencialmente o crescimento e o rendimento das culturas do milho e do milheto no sistema de plantio direto no Cerrado. Foram estudados e quantificados os efeitos de vários níveis de resíduos de milho, milheto e soja na dinâmica da água no sistema de plantio direto. A modelagem desses efeitos foi feita mediante equações matemáticas simples e, posteriormente, incorporadas ao módulo de balanço hídrico do STICS. Os diferentes parâmetros e variáveis necessários para a avaliação do modelo foram coletados a partir de experimentos conduzidos no campo, onde se mediram a umidade do solo, a área foliar, a biomassa e o rendimento de grãos. Pelos resultados observou-se que o STICS simulou satisfatoriamente a variação de água no solo e os componentes de produção das duas culturas. Uma vez calibrado, usou-se o modelo para avaliar o risco climático do milho nos sistemas convencional e plantio direto. Com base nos resultados obtidos, pode-se afirmar que o STICS é uma ferramenta eficaz para ajudar o sistema de auxílio às tomadas de decisão, pois, com seu uso será possível indicar as áreas com maior potencial para o desenvolvimento do milho e avaliar a sensibilidade da sua produção nos sistemas de plantio direto e convencional. Os resultados mostraram que a evaporação da água do solo no sistema de plantio direto, tanto em solo arenoso quanto argiloso, foi sempre inferior à do plantio convencional, por isso, a disponibilidade de água no solo no plantio direto, durante o ciclo do milho, foi em média 50 mm mais elevada. As melhores datas encontradas para o plantio do milho, nos dois sistemas e solos estudados em Planaltina - DF, foram: 15 de outubro, 15 de novembro e 15 de dezembro, cujos rendimentos mínimos esperados, três em cada quatro anos, superaram 8000 kg. Já 15 de fevereiro foi a que apresentou menor potencial e maior risco climático para a produção do milho.Abstract: Direct seeding mulch-based cropping (DMC) systems are widespread in the Cerrado region of Brazil and are adopted by a large number of farmers. The absence of soil tillage with the retention of a mulch of plant residues that act as a barrier for energy interception by soil, modifies the water fluxes in the mulch-soil-plant-atmosphere. There exist no crop growth model that evaluates these modifications on the soil water balance under cultivated crops in the Cerrado region. The objective of this study was, therefore, to quantify and simulate these mulch effects on the soil water balance of the maize-millet cropping system. We incorporated a new algorithm into the STICS (Simulateur mulTIdisciplinaire de Culture Standard) model to simulate growth and yield of the maize-millet cropping system under DMC in the Cerrado region of Brazil. We studied and quantified the effects of various levels of surface plant residues from maize, millet and soybean on the soil water dynamics in DMC systems. The algorithm accounting for these effects was developed based on simple mathematical equations and thereafter incorporated into the soil water balance model of STICS. The various model parameters and variables were derived from data on soil water, leaf area index, aboveground plant biomass and grain yield, that were collected from a field experiment. The simulation results showed that STICS was able to simulate reasonably well soil water and the growth dynamics of the maize-millet cropping system. We then used the calibrated model to asses climatic risk for maize production under respectively conventional cropping and DMC. Our results suggest that STICS is an efficient tool to assist decision support systems, since its application allows the delineation of the areas with the greatest potential for maize production, and the evaluation of yield responses to respectively DMC and conventional cropping. The results showed that the soil water evaporation in the nontillage systems is lower than that from the conventional systems in both sandy and clayey soils. The water availability found for nontillage system soils during the maize production cycle was 50 mm higher in average. The best planting dates found in the study area for corn production were: October, 15; November, 15; and December, 15. The lowest expected production (three times in four years) was higher than 8,000 kg. February, 15 presented the lowest potential and the highest climatic risk for maize production in the test site