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Modelos integrados para simulação de sistemas de produção sustentáveis de cana-de-açúcar
Foto: FURUKAWA, Neide Makiko
Sob forte impulso da demanda por energias e do apelo para o desenvolvimento de tecnologias alternativas à economia do petróleo, o setor canavieiro expande-se e desperta interesses para a avaliação de custos e benefícios, privados e sociais, na produção sucroenergética. O destaque das questões ambientais pela sociedade insere este aspecto na agenda dos planejadores públicos e privados, por meio da preocupação com a preservação dos recursos hídricos, da fertilidade dos solos e da biodiversidade, além do combate às mudanças climáticas. Neste contexto, este projeto visa integrar modelos de simulação e de otimização de sistemas de produção agrícola de cana-de-açúcar - em termos econômicos, agrícolas e ambientais - e que sejam passíveis de articulação com as outras esferas da cadeia produtiva sucroenergética. Foram definidas como áreas de estudo as regiões Nordeste, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil, dada a importância atual ou potencial para a produção nacional de cana-de-açúcar. O projeto foca a simulação de sistemas de produção típicos e na construção de cenários que prevejam mudanças tecnológicas e de políticas públicas, baseando em simulações de variáveis produtivas (biomassa, açúcar e fibras) e de consumo de água. Os resultados do projeto serão úteis para análises estratégicas de programas de melhoramento, controle fitossanitário, aplicação otimizada de recursos hídricos e fertilizantes, e trazem implicações diretas sobre ganho de produtividade a curto e médio prazos. A avaliação dos sistemas de produção contribui, ainda, para orientar o planejamento da ocupação de novas áreas, uma das questões-chave para uso sustentável das terras.
Situação: concluído Data de Início: Sun Jan 01 00:00:00 GMT-03:00 2012 Data de Finalização: Thu Dec 31 00:00:00 GMT-03:00 2015
Unidade Lider: Embrapa Agricultura Digital
Líder de projeto: Ariovaldo Luchiari Junior
Contato: ariovaldo.luchiari@embrapa.br
Palavras-chave: indicadores ambientais, modelos lineares, simulação de sistemas biológicos, socioeconomia