ANÁLISE DAS VARIÁVEIS AGROCLIMÁTICAS NA ESTIMATIVA DE PRODUTIVIDADE DO ARROZ IRRIGADO EM URUGUAIANA, RIO GRANDE DO SUL

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar as variáveis agroclimáticas que no tempo e no  espaço tem uma maior relevância entre o clima e a produtividade do arroz irrigado na região de Uruguaiana. Foram utilizadas séries temporais no período de 1984 a 2017, das seguintes variáveis agroclimáticas mensais: radiação média global, precipitação acumulada, média da temperatura máxima e mínima, número de dias com temperatura crítica mensal menor ou igual a 14ºC, para temperaturas mínimas e maior ou igual a 35ºC para temperaturas máximas, graus-dia, anomalias de temperatura da água do mar (TSM) nas regiões do Niño 1+2, 3.4 e 4 e dados agrícolas de produtividade do arroz irrigado. Para identificar e avaliar as causas e os efeitos das variáveis agroclimáticas foi aplicada a técnica estatística de regressão linear múltipla que determinou o conjunto de variáveis agroclimáticas que melhor explicam a produtividade do arroz. Para se obter uma relação mais clara entre o clima e o rendimento do arroz se torna necessário a retirada da tendência tecnológica.  Durante o estudo se constatou que uma das principais forças motrizes da variabilidade climática nos altos e baixos rendimentos do arroz irrigado é a temperatura do mar das regiões do Niño, no Oceano Pacifico Equatorial. No período vegetativo (setembro a Dezembro) as variáveis que mais impactam o período do cultivo são, por ordem de magnitude de valor dos coeficientes de regressão, Niño3.4, Niño1+2, precipitação e nebulosidade.  Entre o final do período vegetativo e o início do reprodutivo (Janeiro e Fevereiro), as variáveis mais impactantes são a nebulosidade e a radiação global. Na tentativa de solucionar a falta de dados observacionais ou questionáveis das estações meteorológicas em superfície, se optou por utilizar fontes alternativas como a técnica de reanálise (Merra2), que é uma técnica de integração dos dados agroclimáticos o qual apresentou resultados satisfatórios com o ajuste do modelo se 81,22 % de R² (pred). Assim, se espera que as informações geradas pelos indicadores agroclimáticos se configurem úteis, com meses de antecedência ao início de uma atividade agrícola e durante o desenvolvimento da safra, melhorando as tomadas de decisões, minimizando riscos, custos e aproveitando as oportunidades