Culturas

Como prever resultados da cana por meio do cultivo simulado?

Vários são os fatores que influenciam na expansão e na produtividade da cana, tais como os efeitos da variabilidade climática, tipo de genótipo, características do solo e manejo. Dessa forma, para apoiar a tomada de decisão faz-se a necessidade de ter uma visão mais heurística do sistema agrícola brasileiro e esta pode ser traduzida para um modelo matemático.

O cultivo simulado de cana – ou a simulação do crescimento e desenvolvimento da cana-de-açúcar – exemplifica essa visão mais heurística, como explica Murilo dos Santos Vianna, pós-doutorando pela FEAGRI/UNICAMP  (Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas) e Doutor em Engenharia de Sistemas Agrícolas pela ESALQ/USP (Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz). “O cultivo simulado da cana representa a aplicação de modelos matemáticos ou estatísticos para simular o crescimento da cultura da cana-de-açúcar em uma dada condição de clima, solo, variedade ou tipo de manejo”.

Vianna ressalta ainda que, além da produtividade, modelos mais sofisticados (Modelos Baseados em Processos – MBP) são também capazes de simular outros componentes de um canavial, tais como: concentração de sacarose, fibra, perfilhamento, altura de plantas, níveis de estresse hídrico ou nutricional da cultura.

A cultura da cana-de-açúcar é considerada a principal fonte de açúcar e a segunda maior fonte de biocombustíveis em todo o mundo. Nesta cultura, o Brasil está muito bem representado, sendo o maior produtor mundial, com cerca de 641 milhões de toneladas processadas na safra 2017/2018.

Com o objetivo de atender a demanda, nos últimos anos, a cultura da cana precisou se expandir fortemente para a região centro-oeste do país, porém, esta região caracteriza-se por ter resposta quanto a produtividade e aos riscos bastante incertos, aumentando a possibilidade de quebra de safra.

Para entender melhor o comportamento da cana em diferentes regiões, um estudo vem sendo desenvolvido com o objetivo de desenvolver, calibrar e avaliar diferentes abordagens de modelagem (simulações) de culturas para os sistemas brasileiros de produção de cana-de-açúcar.

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