O Brasil precisa de dados melhores sobre o clima para alimentar o mundo

O microclima com dados do campo e os modelos de cultivo são essenciais para atender à demanda global pelas exportações agrícolas brasileiras.

Por Jess Bollinger

O Arable Mark monitorando o microclima e os dados da cultura em um campo de café na região de São Paulo, Brasil.
O Brasil é o maior exportador de café, cana-de-açúcar, carne bovina, etanol de origem vegetal e o segundo maior produtor de soja. Os produtos agrícolas combinados com o processamento de alimentos representam aproximadamente 30% do PIB. Em 2017, o setor agrícola do Brasil cresceu 13%, enquanto o restante da economia cresceu cerca de 1%. Nos últimos trinta anos, o Brasil vivenciou a duplicação no rendimento das culturas, devido ao acesso a insumos aprimorados, políticas de crescimento liderado pelas exportações, carga tributária reduzida e taxa de câmbio aprimorada, além do aumento da demanda global por soja, devido à evolução do status de classe e aumento do consumo de carne. Espera-se que a demanda global por alimentos aumente de 59% a 98% até 2050 (i) e dependemos da produção agrícola brasileira para atender à essa demanda. Em uma recente viagem ao Brasil, todos os produtores que conhecemos apontaram sistematicamente o clima, a proteção das culturas e o trabalho como os principais pontos negativos de sua operação. O clima é, sem dúvidas, o maior desafio, dificultando a capacidade de construir e executar planos de gerenciamento confiáveis. Devido ao clima tropical e à dupla estação de plantio, os desafios de aplicar herbicidas, pesticidas e fungicidas são ainda mais complexos no Brasil do que em qualquer outro lugar do mundo. Para continuar aumentando a produção agrícola, os produtores precisam de informações precisas e acionáveis ​​em escala sazonal, para tomar decisões de compra de insumos, bem como previsões de curto prazo para planejar operações de campo, como plantio, pulverização e colheita.

O acesso a informações meteorológicas precisas no Brasil é um desafio. A previsão numérica de alta fidelidade depende de conjuntos de dados climáticos em grade (GWDs) gerados a partir de satélites e filtrados com dados auxiliares de estações meteorológicas, torres NEXRAD e balões meteorológicos. O Brasil carece de radiossondagem, estações meteorológicas, radares e perfis atmosféricos para reduzir efetivamente os GWDs. O clima tropical é caracterizado por eventos de precipitação convectiva em pequena escala, causados ​​pelo rápido aquecimento da superfície e formação de nuvens. No Mato Grosso, mais de 80% da precipitação é proveniente de sistemas de tempestades convectivas, que são difíceis de prever. Infelizmente, a maioria dos agricultores brasileiros depende de produtos de clima baseados em GWD. Eles fornecem medições imprecisas sobre precipitação, evapotranspiração de referência e déficit hídrico sazonal. Para modelos fenológicos baseados em graus-dia de crescimento, o uso de GWDs normalmente resulta em erros de 3-7 dias a partir dos estágios de crescimento observados em campo. Quando utilizados ​​para prever resultados de produção em relação às redes meteorológicas, os GWDs se desviaram das redes terrestres em mais de 15%. Os GWDs podem ser bons para decisões sobre levar ou não um guarda-chuva, mas sem uma rede climática com “dados do campo”, eles não podem ser usados como referência para tomar decisões que afetam os meios de subsistência, como datas de colheita, decisões sobre pulverização, comercialização de colheitas e seguros.

E se houvesse uma maneira fácil para os produtores do Brasil coletarem dados precisos e confiáveis em tempo real?
Existem dois problemas sistemáticos com as redes meteorológicas publicamente disponíveis: elas são colocadas em locais públicos, geralmente a uma distância de onde as medidas seriam importantes para a tomada de decisões do produtor, e precisam de manutenção e calibragem para alcançar os níveis de desempenho adequados. Esses dois problemas criam uma incompatibilidade entre valor e custo, tornando a rede muito cara e os dados irrelevantes. Esse problema não é exclusivo do Brasil. Agora imagine se, nos 80 milhões de hectares cultivados no Brasil, nós instalássemos uma rede inteligente de dispositivos que exigisse manutenção mínima e sem a necessidade de recalibragem, com a capacidade de monitorar todos os principais elementos relevantes para o crescimento da colheita, além de poder se conectar de qualquer lugar, independentemente da infraestrutura celular. Acreditamos que as tecnologias necessárias para tornar esse sistema realidade já estão se ficando disponíveis e abrindo novas possibilidades para solucionar alguns dos principais desafios da agricultura brasileira. O preço total da análise de saúde das culturas em todo o país equivaleria a menos de 0,3% dos créditos emprestados pelos bancos somente para a agricultura no país. A região de Mato Grosso poderia construir uma rede de recomendação de pulverização e um sistema de previsão de rendimento de US$ 1,67 por hectare (US$ 0,67 / acre), o que acreditamos ser uma pequena fração do valor que poderia ser criado para os agricultores.

Quem ganha?
Embora seja óbvio que esse sistema beneficia diretamente os produtores, fornecendo análises preditivas sobre o clima e o rendimento das colheitas, vários outros setores também têm muito a ganhar com o aumento da transparência. Os agricultores brasileiros são extremamente dependentes do acesso aos mercados de crédito para financiar suas operações agrícolas. No Brasil, o crédito é altamente subsidiado, o que significa que os bancos assumem um risco desproporcional sem conhecer as práticas de gerenciamento e os padrões climáticos locais que impactam a produção no final da safra. Durante a safra de 2017-18, os bancos brasileiros emprestaram US$ 45 bilhões aos agricultores, a maior quantia da história, com planos de aumentar ainda mais os empréstimos para a safra de 2018-19 (estimado em US$ 51 bilhões (ii)). O acesso ao crédito rural é crucial para a agroindústria brasileira manter sua posição como produtora líder. Ao mesmo tempo, o mercado de seguros no Brasil permanece imaturo, principalmente quando comparado aos programas de seguro agrícola multirrisco, há muito tempo estabelecidos e fortemente subsidiados nos EUA. No Brasil, o seguro paramétrico, ou cobertura contra secas, é oferecido usando os conjuntos de dados CHIRPS. Reduzir o risco básico para incentivar a participação é fundamental para impulsionar as decisões de maximização do lucro na fazenda. Com modelos melhores de microclima e culturas, as empresas de insumos agrícolas podem fornecer produtos e genética adaptados ao ambiente, fornecendo recomendações agronômicas mais precisas aos produtores com base nas condições específicas do campo e, em troca, conquistam clientes satisfeitos. O setor de alimentos e agronegócio recebem insights sobre possíveis interrupções em relação à oferta e pode otimizar as decisões de compra. Mais importante ainda, devido ao grande papel do Brasil, o sistema global de alimentos vence por meio da otimização de decisões a nível de campo e a qualidade melhor, resultados de produtividade e estabilidade, que continuam catalisando o investimento necessário para atender à crescente demanda por alimentos.

Lançamos pilotos iniciais no Brasil a partir de setembro de 2019 para melhorar o monitoramento climático e a previsão de safras para otimizar decisões agronômicas em climas tropicais. Se você estiver interessado em aprender mais ou trabalhar conosco, entre em contato.

Jess (segurando o Arable Mark) no encontro com a equipe de clima da Embrapa, a empresa de pesquisa afiliada ao Ministério da Agricultura do Brasil.