É possível prever com boa precisão safras de arroz brasileiras utilizando o software SimulArroz, de acordo com o novo estudo de pesquisadores da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Crops Team e Instituto Rio Grandense do Arroz. Publicada na segunda (11) na revista Pesquisa Agropecuária Brasileira, a pesquisa aponta que o software pode ajudar a melhorar a técnica de previsão já realizada no Brasil.
A análise das previsões do SimulArroz foi feita com dados sobre a área plantada de arroz no Rio Grande do Sul (RS), estado onde é produzido 70% do arroz brasileiro. Por conta dessa produção, a previsão de colheita de arroz nesse estado tem impacto sobre os preços do arroz no Brasil inteiro e na América do Sul, de forma que simulações precisas são necessárias e importantes. A análise contemplou as datas de semeadura (1 a 4), número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018).
Atualmente, explicam os autores, a metodologia brasileira de previsão de safra inclui análises estatísticas, níveis tecnológicos, área de produção, condições climáticas e entrevistas com agrônomos e extensionistas. A intenção é que o uso do SimulArroz some-se a atual metodologia, conforme explica Michel Rocha da Silva, co-fundador da Crops Team e autor do estudo. “Se a atual metodologia e a proposta por nós tiverem uma sinergia no resultado, isso trará uma segurança muito maior para saber se a safra está sendo acima, baixo ou dentro da média”, afirma da Silva.
Considerando que o Brasil é o maior produtor de arroz fora da Ásia e um dos mais importantes produtores de alimentos do mundo, a geração de informações precisas sobre o desenvolvimento das safras é especialmente necessária. Além disso, acrescentam os pesquisadores, o modelo de simulação SimulArroz é uma ferramenta importante para a produção de conhecimento para produtores e formulação de políticas públicas.
DOI: https://www.scielo.br/j/pab/a/fcGhwZsBnd7LyVqwRYXdp5K/?lang=en