Author(s): ANDRADE, C. de L. T. de; PAIXÃO, J. de S.; STEIDLE NETO, A. J.; AMARAL, T. A.; PIMENTA, F. M.; GARCIA Y GARCIA, A.; MARIN, F. R.; SILVA, D. F.

Summary: Produzir milho sob condições de sequeiro é uma prática comum no Brasil. Neste sistema, de produção as culturas são fortemente afetadas pela inerente variabilidade climática anual e interanual, especialmente pelos veranicos, que afetam a produtividade. Uma das estratégias mais simples, com praticamente nenhum custo, para mitigar este problema é a determinação de uma janela de semeadura, que minimize os efeitos negativos da variabilidade climática na agricultura de sequeiro. Os objetivos deste estudo foram: a) usar os resultados de produtividade de milho simulada com um modelo baseado em processos, para estabelecer janelas de semeadura e b) comparar os resultados obtidos com a atual metodologia empregada pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa). Utilizou-se o modelo CSMCERES-Maize, do Sistema de Apoio à Decisão para Transferência de Agrotecnologia (DSSAT), para simular cenários de épocas de semeadura semanais, sob condições de sequeiro, para municípios do Estado de Minas Gerais. Para cada época de semeadura, determinou-se a quebra de rendimento, comparando o rendimento médio da época de semeadura atual com o maior rendimento médio obtido a partir de todas as datas de semeadura. Assim, cada data de semeadura foi associada a um risco de perda de rendimento. As janelas de semeadura obtidas a partir das simulações foram ligeiramente diferentes daquelas propostas pelo Mapa. O uso de modelos baseados em processos para simular o rendimento das culturas permite a integração de muitos fatores não considerados na atual metodologia de zoneamento agrícola utilizada pelo Mapa. A abordagem proposta tem vantagens sobre a metodologia do Ministério da Agricultura, entre as quais a possibilidade de determinar o rendimento médio esperado e a sua amplitude.

Publication year: 2013

Types of publication: Booklets

Unit: Embrapa Maize & Sorghum

Keywords: Modelo de simulação, Semeadura, Simulation models, Sowing, Zea mays