Modelagem dos efeitos da ferrugem asiática no rendimento da cultura da soja em cenário de mudanças climáticas globais no Estado de Minas Gerais

Abstract

Nos últimos anos, tem-se observado grande aumento na utilização de modelos de simulação na agricultura. Atualmente, o DSSAT (Sistema de Suporte à Decisão para Transferência de Agrotecnologia), insere-se como uma importante ferramenta no que tange à modelagem e à simulação de crescimento de culturas, porém, uma das limitações está relacionada com os modelos de simulação que não contabilizam o efeito imposto por pragas/doenças. A soja foi uma das culturas que apresentaram maior crescimento em área plantada no segmento agroindustrial brasileiro, em função do seu valor econômico e da potencialidade de cultivo em diversas condições de ambiente. Dentre as doenças que ocorrem na cultura da soja, a ferrugem asiática, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi Sydow & Sydow, é considerada a doença de maior potencial destrutivo, provocando danos às lavouras no Brasil, principalmente nos Estados de Mato Grosso, Goiás, Minas Gerais e Mato Grosso do Sul. A temperatura, a umidade relativa do ar e o período de molhamento foliar favorecem o desenvolvimento do fungo. Assim, o presente trabalho objetivou calibar e validar o CSM-CROPGRO- Soybean na estimativa do crescimento, desenvolvimento e da produtividade da cultura da soja no Estado de Minas Gerais para três cultivares (BRS6101, BRS Valiosa e MGBR-46 Conquista); avaliar o CSM-CROPGRO-Soybean, considerando as simulações com os efeitos no rendimento pela ferrugem asiática na cultura da soja ligado e desligado; e analisar o impacto da ferrugem da soja em cenário de mudanças climáticas, utilizando o modelo ECHAM5/MPI-OM do IPCC. Os dados experimentais para a avaliação, teste e ajuste dos coeficientes genéticos do modelo para as três cultivares de soja foram obtidos no Viveiro do Café, área experimental que pertence ao Departamento de Fitopatologia da Universidade Federal de Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brasil (20o44 48.5 S, 42o50 58.4 W, alt. 670 m), durante as épocas de cultivo 2006 e 2010. A validação foi realizada segundo Vasconcelos (2009). O GLUE (do inglês, Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) foi utilizado para a estimativa dos coeficientes genéticos. As funções de pedotransferência foram utilizadas para a estimativa dos parâmetros físicos do solo. As simulações da produtividade da soja foram realizadas com base nos dados meteorológicos de 42 estações convencionais do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e 12 pontos do modelo ECHAM5/MPI-OM para os anos de 2020, 2030 e 2040. O modelo apresentou alta sensibilidade à variação dos coeficientes genéticos por meio das diferentes cultivares analisadas, bem como do desenvolvimento fenológico e da produtividade de grãos, considerando as condições de solo e clima de Viçosa, MG. Analisando-se os efeitos da ferrugem asiática, a cultivar BRS 6101 (semiprecoce) apresentou um menor efeito no rendimento em relação a cultivar BRS Valiosa (médio a semitardio), que teve maior quebra de produtividade. No que tange às mudanças climáticas globais utilizando os dados do modelo ECHAM5/MPI-OM para os anos de 2020, 2030 e 2040, os resultados mostraram que as simulações realizadas a partir dos dados do INMET e do modelo ECHAM apresentaram bons ajustes, entretanto observamos que não foi satisfatório. O cenário A1B indica uma redução na produtividade que pode alcançar até em torno de 15% no Oeste Mineiro para o ano de 2040. O ano de 2030 mostra-se possivelmente como detentor de grande rendimento na cultura da soja, exceto no Vale do Mucuri e Campo das Vertentes. Desse modo, conclui-se que o modelo pode ser uma importante ferramenta no entendimento e na análise da produtividade nas diferentes mesorregiões do Estado de Minas Gerais, utilizando dados meteorológicos históricos, solos e cenário de mudanças climáticas globais para cada localidade.

In recent years, there has been a large increase in the use of simulation models in agriculture. Currently, DSSAT (Decision Support System for Agro-technology Transfer), is an important tool for modeling and simulation of crop growth. However, one of its limitations is the fact that simulation models do not take into account the effect on pests/diseases. Soybean is among the cultures that showed the greatest growth in a Brazilian agribusiness segment area, because of its economic value and cultivation potential under different environmental conditions. Among the diseases that occur in soybean culture, the Asian Soybean Rust, Phakopsora pachyrhizi, caused by the fungus Sydow & Sydow, is considered the most destructive one in Brazil,mainly in the states of Mato Grosso, Goiás, Minas Gerais and Mato Grosso do Sul. Temperature, relative humidity and leaf wetness period favor fungal development. Thus, this work aimed to calibration and validarion of CSM-CROPGRO-Soybean n estimating the growth, development and yield of soybean culture in the state of Minas Gerais, in relation to three cultivars (BRS6101, BRS Valiosa and MGBR-46 Conquista); evaluate the coupling module of Asian Soybean Rust to CSM-CROPGRO-Soybean, considering on and off soybean culture yield simulations; and analyze the impact of soybean rust in a climate change scenario, using the model ECHAM5/MPI-OM IPCC. Experimental data for evaluation, testing and fitting genetic coefficients of the model for all three soybean cultivars were obtained in Viveiro do Café, an experimental area owned by the Department of Plant Pathology of the Federal University of Viçosa (UFV) in Viçosa, Minas Gerais, Brazil (20o44 48.5 S, 42o50 58.4 W, alt. 670 m), during the 2006 and 2010 growing seasons. Validation was performed by Vasconcelos (2009) and GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) was used to estimate genetic coefficients. The pedo-transference functions were used to estimate soil physical parameters. The soybean yield simulations were based on the meteorological data of 42 Conventional Stations of the National Institute of Meteorology (INMET) and 12 points of the ECHAM5/MPI-OM model for the years 2020, 2030 and 2040. The model presented high sensitivity to genetic coefficient variation by means of the different cultivars analyzed, as well as phenological development and grain yield, under the soil and climate conditions in Viçosa MG. Analyzing the effects of Asian rust,cultivar BRS 6101 (medium) presented a smaller effect on yield for cultivar BRS Valiosa (medium to medium late), which had increased yield break. As for global climate change, the use of data of the model ECHAM5/MPI-OM for the years 2020, 2030 and 2040 showed that the simulations based on INMET model and ECHAM data presented good fits in some years. However, for other years, the fit was not found to be satisfactory. The A1B scenario indicates a decrease in yield up to around 15% in Oeste Mineiro until 2040. The year 2030 appears to be a producer of large soybean crop yields, except in Vale do Mucuri and Campo das Vertentes. Thus, it is concluded that the model can be an important tool for understanding and analyzing yield in different meso-regions of the state of Minas Gerais using historical weather data, soils and global climate change scenarios for each location.