O método de previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul

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1 O método de previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul A metodologia utilizada para realizar a previsão numérica de safra de arroz irrigado no Rio Grande do Sul é um projeto conjunto entre o Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga) e a Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). O método é baseado no sistema de previsão de safra do milho dos Estados Unidos e tem três partes principais: a) Dados de alta qualidade sobre o manejo da cultura do arroz do arroz no Rio Grande do Sul na safra corrente (evolução da semeadura, cultivares utilizadas pelos produtores e nível tecnológico médio das lavouras): a cargo do Irga; b) Dados meteorológicos diários de alta qualidade (temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar global incidente): das estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) Ministério da Agricultura c) Modelo matemático dinâmico baseado em processos (SimulArroz) para simular o crescimento, desenvolvimento e produtividade das cultivares atualmente semeadas pelos orizicultores gaúchos em cada região orizícola do Rio Grande do Sul: a cargo da equipe SimulArroz, Grupo de Agrometeorologia da UFSM. Como funciona O método de previsão numérica de safra funciona da seguinte maneira (Figura 1): 1 ) O Irga fornece informações de manejo da cultura, como as datas em que foram realizadas as semeaduras, as cultivares mais utilizadas e o nível tecnológico das lavouras em cada região orizícola do RS; 2 ) São coletados dados de temperatura mínima, máxima e radiação solar das estações meteorológicas do INMET; 3 ) Os dados das estações meteorológicas e os dados da cultura do arroz fornecidos pelo Irga são inseridos no modelo SimulArroz, e quinzenalmente, o programa simula o crescimento, desenvolvimento e produtividade da cultura com os dados meteorológicos da safra corrente e a partir dai com dados meteorológicos de 36 anos do período correspondente às safras 1980/81 a 2015/16;

2 4 ) Os dados simulados de produtividade (kg/ha) são analisados em termos de probabilidade se a produtividade esperada para o ano agrícola será abaixo, próximo ou acima da média histórica de 36 safras anteriores à safra corrente. 5 ) Os resultados são analisados e interpretados por integrantes da equipe SimulArroz e por técnicos do Irga e elaborados boletins de previsão em intervalos geralmente de 15 dias, mas a frequência dos boletins pode ser alterada em função da necessidade. Nos boletins da previsão são apresentados mapas e tabelas sobre a situação atual do desenvolvimento vegetativos através do número de folhas (estágios V da escala de Counce et al. 200) e a previsão do ponto de algodão (R1), do florescimento (R4) e da maturação (R9), bem como da produtividade de grãos (Figura 2). Figura 1. Fluxograma simplificado do método de previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul. O acompanhamento e previsão de safra serão realizados para os seguintes municípios, assim selecionados por terem estação meteorológica automática do INMET:

3 Fronteira Oeste: Uruguaiana, Alegrete, Quaraí, Santiago, São Borja e São Luiz Gonzaga; Campanha: Bagé, Dom Pedrito, Santana do Livramento, São Gabriel e São Vicente do Sul; Central: Caçapava do Sul, Cachoeira do Sul, Rio Pardo e Santa Maria; Planície Costeira Interna: Camaquã e Canguçu; Planície Costeira Externa: Mostardas, Tramandaí, Torres e Porto Alegre; Zona Sul: Jaguarão, Rio Grande, Chuí e Santa Vitória do Palmar. Figura 2. Exemplo de mapa de previsão da produtividade de arroz no Rio Grande do Sul. Dados usados para confecção dos gráficos de pizzas de probabilidade são fictícios.

4 Equipe de trabalho - Previsão de safra de arroz no RS A equipe responsável pela realização da previsão de safra de arroz no Rio Grade do Sul é composta por técnicos orizícolas, engenheiros agrônomos e meteorologistas do Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga), professores e estudantes de graduação e pósgraduação da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), e alguns pesquisadores externos às duas instituições. Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga) Maurício Miguel Fischer - Diretor Técnico do Irga Rodrigo Schoenfeld - Gerente da Divisão de Pesquisa do Irga Athos Gadea - Assessor de Departamento Técnico Jossana Ceolin Cera - Consultora do Irga Filipe Selau Carlos - Chefe do Departamento de Solos e Águas do Irga Danielle Almeida - Pesquisadora do Irga André Ulguim - Pesquisador do Irga Elio Marcolin - Pesquisador do Irga Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) Nereu Augusto Streck - Professor do Departamento de Fitotecnia da UFSM Simone Erotildes Teleginski Ferraz - Professora do Departamento de Física da UFSM Andrea Schwertner Charão - Professora do Departamento de Linguagens e Sistemas de Computação da UFSM Giovana Ghisleni Ribas - Estudante de Doutorado do Programa de Pós- Graduação em Engenharia Agrícola da UFSM Gean Leonardo Richter - Estudante de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Agronomia da UFSM Romulo Pulcinelli Benedetti - Aluno de Graduação em Ciência da Computação da UFSM Ary Jose Duarte Junior - Aluno de Graduação em Agronomia da UFSM Moisés de Freitas do Nascimento - Aluno de Graduação em Agronomia da UFSM Ioran Guedes Rossato - Aluno de Graduação em Agronomia da UFSM Kelin Pribs Bexaira - Aluna de Graduação em Agronomia da UFSM

5 UFSM Bruna San Martin Rolim Ribeiro - Aluna de Graduação em Agronomia da EXTERNOS Alencar Junior Zanon - Professor da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA) Michel Rocha da Silva - Engenheiro Agrônomo da EMATER/RS.