Importância da previsão de safra

A estimativa de safra de uma determinada cultura agrícola e o conhecimento de sua distribuição no espaço geográfico são imprescindíveis para o planejamento estratégico do País, e além disso, são  importantes subsídios para:

• a formulação de políticas públicas;
• o abastecimento e a segurança alimentar da população;
• a formação de preços nos mercados interno e externo.

No caso da cana-de-açúcar, a demanda crescente por etanol no mercado interno e as perspectivas de intensificação das exportações do produto tem atraído investimentos expressivos para a expansão da capacidade produtiva do Brasil. Esses investimentos são oriundos de grupos nacionais e estrangeiros (5%) com estimativas de que cerca de R$ 10 bilhões serão investidos apenas no Estado de São Paulo até 2012, com a construção de novas usinas e a aquisição de áreas para o cultivo da cana-de-açúcar.

Estimativas de área e produção

O crescimento da área de cana para a indústria superou as fronteiras das regiões tidas como  tradicionais, como é o caso da Zona da Mata, do Nordeste (Paraíba, Pernambuco e Alagoas) e das regiões de Piracicaba e Ribeirão Preto, no Estado de São Paulo. Os novos investimentos geram uma forte expansão, principalmente, para o Oeste do Estado de São Paulo, Norte do Paraná, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso e Goiás.

A grande demanda pelo produto, a importância estratégica do etanol para o Brasil e o mundo, bem como o ritmo acelerado de expansão da cultura tornam a previsão de safra um elemento ainda mais importante para o planejamento estratégico do setor, tanto para a iniciativa privada como para o governo.

No Brasil, a previsão de safra vem sendo feita pela Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) e pelo Instituto Nacional de Geografia e Estatística (IBGE), em parceria com outros órgãos federais e estaduais. Estes estudos baseiam-se, sobretudo, em entrevistas e levantamentos subjetivos.

Atualmente, a previsão de safra também conta com o apoio de recursos modernos, com imagens de satélites e programas computacionais baseados em dados climáticos para a estimativa da produtividade em todas as regiões produtoras do Brasil.