Aumento potencial da produção de soja no Mato Grosso-Brasil a partir de simulações de modelagem de culturas e modelos de mudança climática de grande escala

• Processo: 19/10091-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 19 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 18 de dezembro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Agrometeorologia
• Pesquisador responsável: Fabio Ricardo Marin
• Beneficiário: Giulia Vitória Simioni Dias
• Supervisor: Marcelo Valadares Galdos
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Leeds, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 18/21782-0 - Incremento possível da produção de soja no Mato Grosso com base em projeções de mudanças climáticas, BP.IC
• Assunto(s): Produção agrícola Demanda de alimentos Soja Glycine max Mudança climática Crescimento populacional Mato Grosso
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Climate Change Impact | CROPGRO-Soybean | Dssat | General Large Area Model for annual crops | Mato Grosso | Soybean | yield gap | Mudanças Climáticas

Resumo

A soja (Glycine max L.) é uma das culturas mais importantes no mundo para a produção de óleo e proteína (FAO, 2018). O agronegócio no Centro-Oeste brasileiro tem experimentado um crescimento significativo nos últimos 15 anos, especialmente na produção de soja com um aumento de cerca de 200%. A população mundial prospectada até 2050 é de cerca de 9 bilhões de pessoas e para o mesmo período, é muito provável que o ocorra mudanças climáticas. A combinação de aumento populacional, mudanças climáticas e a escassez de novas terras aráveis exige estudos sobre como a produção agrícola pode atender a essa demanda de alimentos em todo o mundo. O presente projeto pretende quantificar o possível incremento da produção de soja no estado de Mato Grosso com base nas projeções de mudanças climáticas e na expectativa de ganho tecnológico até 2050, visando minimizar o yield gap (YG) da cultura no estado. Para isso, o General Large Area Model for annual crops (GLAM) será usado para produzir simulações de cenários agrícolas futuros. Os dados de crescimento e desenvolvimento da soja foram obtidos em campo em projetos anteriores (FAPESP 2015 / 25702-3 e 2017 / 23468-9). Esses dados serão utilizados e comparados entre a produtividade real da soja e a produtividade potencial proporcionados por uma calibração bem conduzida no DSSAT/CROPRO-Soybean. Esses dados são úteis para quantificar yield gap da cultura e os possíveis impactos da mudança climática, se os sistemas de produção atuais forem considerados permanentes. O conhecimento do YG determina a capacidade de produção adicional que é possível em uma área preexistente para uma determinada cultura e região. Além disso, a possibilidade de variação de produtividade devido à mudança climática proporciona a medida de grau da vulnerabilidade da cultura. (AU)