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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ
CENTRO DE CIÊNCIAS HUMANAS, LETRAS E ARTES
DEPARTAMENTO DE GEOGRAFIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOGRAFIA (Mestrado)
MARCIA REGINA GARCIA
A INFLUÊNCIA TERMO-
PLUVIOMÉTRICA NA PRODUTIVIDADE DE
GRÃOS A NORTE DO ESTADO DO PARANÁ.
Maringá – PR
2004
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MARCIA REGINA GARCIA
A INFLUÊNCIA TERMO-
PLUVIOMÉTRICA NA PRODUTIVIDADE DE
GRÃOS A NORTE DO ESTADO DO PARANÁ.
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação (Mestrado) em Geografia,
área de concentração: Análise Regional e
Ambiental, do Departamento de Geografia
do Centro de Ciências Humanas, Letras e
Artes da Universidade Estadual de
Maringá, como requisito parcial para
obtenção do título de Mestre em Geografia.
Orientador: Dr Jonas Teixeira Nery
Maringá – PR
2004
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Dedico à:
Minha mãe, Amélia Lopes Garcia, a meus filhos
Ana Amélia Garcia Abboud e Hassib Melhem Abboud
Neto, pelo apoio e compreensão.
AGRADECIMENTOS
A Deus, por tudo nesta vida.
Ao professor Dr Jonas Teixeira Nery, pela orientação, incentivo, paciência e
contínuo apoio no decorrer deste trabalho.
A professora Dra Vera Beatriz Köhler, pelas palavras amigas e pelo
incentivo.
Aos meus irmãos Hilton Cezar Garcia e Marcio Antonio Garcia, pelo apoio,
sempre.
A amiga de curso, Isabel Barbosa dos Anjos, pelo apoio e pelos dados
fornecidos.
A amiga Patrícia de Sousa, pelo apoio e auxílio na área de informática.
Às amigas Marineide de Oliveira Taconi e Renata Fernandes da Silva, pelo
incentivo sempre.
Ao engenheiro agrônomo Fernando T. de Oliveira (EMATER), pela atenção.
Ao Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR) pela base de dados fornecidos
ao Laboratório de Meteorologia-UEM, que me possibilitou a realização dessa
dissertação.
A Secretaria do Estado da Agricultura e do Abastecimento do Paraná
(SEAB), pelos dados cedidos.
A todos que, direta ou indiretamente, colaboraram para a conclusão dessa
dissertação.
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS .....................................................................................
VII
LISTA DE TABELAS.....................................................................................
RESUMO........................................................................................................
XII
XIV
ABSTRACT....................................................................................................
XV
1. INTRODUÇÃO ...........................................................................................
1
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA......................................................................
5
2.1. Histórico...........................................................................................
5
2.2. Vegetação original...........................................................................
10
2.3. Solos: considerações sobre utilização e conservação....................
13
2.4. Caracterização climática da região de estudo.................................
17
2.4.1. Influência dos fenômenos El Niño e La Niña
sobre o clima da
região.
19
3. O RENDIMENTO DE CEREAIS E O CLIMA
3.1. Trigo................................................................................................ 23
3.2. Soja ................................................................................................ 26
3.3. Milho...............................................................................................
30
4. METODOLOGIA E PROCEDIMENTOS.................................................... 34
5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS............................................................
39
5.1. Rendimento de grãos em função da precipitação pluvial:
possíveis
influências dos fenômenos El Niño e La Nina.
54
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS.......................................................................
69
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS..........................................................
73
8. ANEXOS.....................................................................................................
77
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Mapa do Estado do Paraná com a transecta sobre o Trópico
de Capricórnio e a localização dos municípios estudados.
01
Figura 2 - Medida do Índice de Oscilação Sul (IOS) em períodos de El
Nino e La Nina para o período de 1978 a 1997.
20
Figura 3 – (a) Distribuição idealizada de zonas de pressão; (b)
Distribuição zonal causada pela presença dos continentes.
22
Figura 4 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio
padrão (linha pontilhada) da Estação Climatológica
Experimental de Cambará.
39
Figura 5 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio
padrão (linha pontilhada) da Estação Agroclimatológica de
Londrina.
40
Figura 6- Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio
padrão (linha pontilhada) da Estação Climatológica Principal
de Maringá.
40
Figura 7- Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio
padrão (linha pontilhada) da Estação Criação do Estado, em
Paranavaí.
40
Figura 8- Diagrama ombrotérmico do município de Cambará. PCAM é a
precipitação pluvial (mm) de Cambará e TCAM é a
temperatura (
o
C) de Cambará.
41
Figura 9- Diagrama ombrotérmico do município de Londrina. PLOND é
a precipitação pluvial (mm) de Londrina e TLOND é a
temperatura (
o
C) de Londrina.
42
Figura 10- Diagrama ombrotérmico do município de Maringá PMAR é
a precipitação pluvial (mm) de Maringá e TMAR é a
temperatura (
o
C) de Maringá.
42
Figura 11- Diagrama ombrotérmico do município de Paranavaí. PPAR
é a precipitação pluvial (mm) de Paranavaí e TPAR é a
temperatura (
o
C) de Paranavaí.
42
Figura 12(A)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Cambará
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da temperatura de geotermômetro às 21 horas.
51
Figura 12(B)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Cambará
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da umidade relativa do ar.
51
Figura 13(A)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Cambará
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da temperatura média.
51
Figura 13(B)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Cambará
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da temperatura máxima.
51
Figura 14(A)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Londrina
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da umidade relativa do ar.
52
Figura 14(B)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Maringá
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da temperatura mínima.
52
Figura 15(A)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Maringá
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da temperatura média.
52
Figura 15(B)-Ajuste polinomial para o rendimento de soja em Maringá
e a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da umidade relativa.
52
Figura 16-Ajuste polinomial para o rendimento de trigo em Cambará e
a variável cujo nível-p foi menor que 0,05. Rendimento em
função da umidade relativa.
52
Figura 17-Rendimento de soja (kg/ha), no município de Cambará,
dentro do período estudado.
54
Figura 18-Rendimento de trigo (kg/ha), no município de Cambará,
dentro do período estudado.
54
Figura 19-Rendimento de milho (kg/ha), no município de Cambará,
dentro do período estudado.
54
Figura 20-Precipitação pluvial (mm) anual do município de Cambará, dentro
do período estudado.
54
Figura 21-Rendimento de soja (kg/ha), no município de Londrina,
dentro do período estudado.
59
Figura 22-Rendimento de trigo (kg/ha), no município de Londrina,
dentro do período estudado.
59
Figura 23-Rendimento de milho (kg/ha), no município de Londrina,
dentro do período estudado.
59
Figura 24-Precipitação pluvial (mm) anual do município de Londrina,
dentro do período estudado.
59
Figura 25-Rendimento de soja (kg/ha), no município de Maringá,
dentro do período estudado.
63
Figura 26-Rendimento de trigo (kg/ha), no município de Maringá,
dentro do período estudado.
63
Figura 27-Rendimento de milho (kg/ha), no município de Maringá,
dentro do período estudado.
64
Figura 28-Precipitação pluvial (mm) anual do município de Maringá,
dentro do período estudado.
64
Figura 29-Rendimento de milho (kg/ha), no município de Paranavaí,
dentro do período estudado.
68
Figura 30-Precipitação pluvial (mm) anual do município de Paranavaí,
dentro do período estudado.
68
Figura 31-Balanço hídrico de Cambará, 1986.........................................
78
Figura 32-Balanço hídrico de Cambará, 1987.........................................
78
Figura 33-Balanço hídrico de Cambará, 1988.........................................
78
Figura 34-Balanço hídrico de Cambará, 1989.........................................
79
Figura 35-Balanço hídrico de Cambará, 1990.........................................
79
Figura 36-Balanço hídrico de Cambará, 1991.........................................
79
Figura 37-Balanço hídrico de Cambará, 1992.........................................
80
Figura 38-Balanço hídrico de Cambará, 1993.........................................
80
Figura 39-Balanço hídrico de Cambará, 1994......................................... 80
Figura 40-Balanço hídrico de Cambará, 1995.........................................
81
Figura 41-Balanço hídrico de Cambará, 1996.........................................
81
Figura 42-Balanço hídrico de Cambará, 1997.........................................
81
Figura 43-Balanço hídrico de Cambará, 1998.........................................
82
Figura 44-Balanço hídrico de Cambará, 1999.........................................
82
Figura 45-Balanço hídrico de Londrina, 1986..........................................
82
Figura 46-Balanço hídrico de Londrina, 1987..........................................
83
Figura 47-Balanço hídrico de Londrina, 1988.........................................
83
Figura 48-Balanço hídrico de Londrina, 1989.........................................
83
Figura 49-Balanço hídrico de Londrina, 1990..........................................
84
Figura 50-Balanço hídrico de Londrina, 1991..........................................
84
Figura 51-Balanço hídrico de Londrina, 1992..........................................
84
Figura 52-Balanço hídrico de Londrina, 1993..........................................
85
Figura 53-Balanço hídrico de Londrina, 1994..........................................
85
Figura 54-Balanço hídrico de Londrina, 1995..........................................
85
Figura 55-Balanço hídrico de Londrina, 1996..........................................
86
Figura 56-Balanço hídrico de Londrina, 1997..........................................
86
Figura 57-Balanço hídrico de Londrina, 1998..........................................
86
Figura 58-Balanço hídrico de Londrina, 1999..........................................
87
Figura 59-Balanço hídrico de Maringá, 1986...........................................
87
Figura 60-Balanço hídrico de Maringá, 1987...........................................
87
Figura 61-Balanço hídrico de Maringá, 1988...........................................
88
Figura 62-Balanço hídrico de Maringá, 1989...........................................
88
Figura 63-Balanço hídrico de Maringá, 1990...........................................
88
Figura 64-Balanço hídrico de Maringá, 1991...........................................
89
Figura 65-Balanço hídrico de Maringá, 1992...........................................
89
Figura 66-Balanço hídrico de Maringá, 1993...........................................
89
Figura 67-Balanço hídrico de Maringá, 1994...........................................
90
Figura 68-Balanço hídrico de Maringá, 1995...........................................
90
Figura 69-Balanço hídrico de Maringá, 1996...........................................
90
Figura 70-Balanço hídrico de Maringá, 1997...........................................
91
Figura 71-Balanço hídrico de Maringá, 1998...........................................
91
Figura 72-Balanço hídrico de Maringá, 1999...........................................
91
Figura 73-Balanço hídrico de Paranavaí, 1986......................................
92
Figura 74-Balanço hídrico de Paranavaí, 1987......................................
92
Figura 75-Balanço hídrico de Paranavaí, 1988......................................
92
Figura 76-Balanço hídrico de Paranavaí, 1989......................................
93
Figura 77-Balanço hídrico de Paranavaí, 1990......................................
93
Figura 78-Balanço hídrico de Paranavaí, 1991......................................
93
Figura 79-Balanço hídrico de Paranavaí, 1992......................................
94
Figura 80-Balanço hídrico de Paranavaí, 1993......................................
94
Figura 81-Balanço hídrico de Paranavaí, 1994......................................
94
Figura 82- Balanço hídrico de Paranavaí, 1995.....................................
95
Figura 83-Balanço hídrico de Paranavaí, 1996......................................
95
Figura 84-Balanço hídrico de Paranavaí, 1997......................................
95
Figura 85-Balanço hídrico de Paranavaí, 1998......................................
96
Figura 86-Balanço hídrico de Paranavaí, 1999...................................... 96
LISTA DE TABELAS
Tabela 1-Anos de ocorrência e intensidade dos fenômenos El Niño e
La Niña.
21
Tabela 2-Período de ocorrência e duração de eventos El Niño e La
Niña.
23
Tabela 3-Trimestres analisados referentes ao período de plantio e
desenvolvimento para as culturas selecionadas.
37
Tabela 4-Análise de regressão múltipla (soja) para o trimestre
novembro, dezembro e janeiro, para o município de
Cambará.
43
Tabela 5-Análise de regressão múltipla (soja) para o trimestre
dezembro, janeiro e fevereiro, para o município de
Cambará.
44
Tabela 6-Análise de regressão múltipla (soja) para o trimestre janeiro,
fevereiro e março, para o município de Londrina.
44
Tabela 7-Análise de regressão múltipla (soja) para o trimestre
dezembro, janeiro e fevereiro, para o município de
Maringá.
45
Tabela 8-Análise de regressão múltipla (trigo) para o trimestre maio,
junho e julho, para o município de Cambará.
46
Tabela 9-Análise de regressão múltipla (trigo) para o trimestre junho,
julho e agosto, para o município de Cambará.
46
Tabela 10-Análise de regressão múltipla (trigo) para o trimestre julho,
agosto e setembro, para o município de Cambará.
47
Tabela 11-Análise de regressão múltipla (trigo) para o trimestre maio,
junho e julho, para o município de Londrina.
48
Tabela 12-Análise de regressão múltipla (milho) para o trimestre
dezembro, janeiro e fevereiro, para o município de
Londrina.
48
Tabela 13-Análise de regressão múltipla (milho) para o trimestre
novembro, dezembro e janeiro, para o município de
Paranavaí.
49
Tabela 14-Análise de regressão múltipla (milho) para o trimestre
dezembro, janeiro e fevereiro, para o município de
Paranavaí.
50
RESUMO
O objetivo deste trabalho é verificar e analisar a interferência dos elementos
climáticos no rendimento de grãos no Norte do Estado do Paraná, de 1986 a 1999.
Foram selecionados dados de estações meteorológicas dos municípios de
Cambará, Londrina, Maringá e Paranavaí, ou seja, todos situados acima do
Trópico de Capricórnio, em latitude inferior a 23º27’30”. Trabalhou-se com
diversas variáveis meteorológicas, tais como: precipitação pluvial, temperatura de
geotermômetro às 9, 15 e 21 horas, temperatura máxima, temperatura mínima,
temperatura média e umidade relativa do ar. Esses dados foram obtidos através
do Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR) e Secretaria da Agricultura e
Abastecimento do Paraná (SEAB). Utilizou-se programas estatísticos, planilhas
eletrônicas e programas de ajustes de curvas para o trabalho com a base de
dados e posterior correlação entre as variáveis climáticas e o rendimento de
grãos. Através de dados de temperatura e precipitação, foram elaborados
balanços hídricos anuais para o período e os resultados foram correlacionados
com as anomalias de Temperatura na Superfície do Mar no Oceano Pacífico
(TSM), analisando a influência dos fenômenos El Niño e La Niña sobre o
rendimento de grãos na região.
Palavras chaves: precipitação pluvial, elementos climáticos, anomalia climática,
grãos.
ABSTRACT
The purpose of this work is to check and analyze the interference of the
climatic elements over the grains yield in the Northern of the State of Paraná, from
1986 to 1999.Information from climatological stations were selected for the cities of
Cambará, Londrina, Maringá and Paranavaí. All these cities are situated above the
Tropic of Capricorn, below 23º27’30’’S. Several climatological variables were used,
such as: rainfall, temperature of geothermometer at 09:00 a.m., 03:00 p.m. and
09:00 p.m., maximum temperature, minimum temperature, medium temperature
and the relative humidity of the air. These information were obtained from the
Agronomical Institute of Paraná (IAPAR) and the Department of Agriculture and
Supply of Paraná (SEAB). Statistical programs, electronic worksheets and curve
fitting programs were used with the data base and subsequent correlation
between climatic variables and grains yield. Through temperature and rainfall data,
it was elaborated annual water balances for the period and the results were
correlated with anomalies on the Sea Surface Temperature in the Pacific Ocean
(SST), analyzing the influence of the phenomena El Niño and La Niña on the
grains performance in the region.
Key words: rainfall, climatic elements, climatic anomaly, grains.
1. INTRODUÇÃO
O presente estudo foi realizado com os dados de estações climatológicas
de quatro municípios da região Norte do Paraná, todas situadas no Terceiro
Planalto Paranaense, sendo Cambará situado no Norte Velho (Nordeste do
Estado), Londrina e Maringá, situados no Norte Novo (centro-norte do estado) e
Paranavaí, situado no Norte Novíssimo (Noroeste do Estado). Todos
encontram-se localizados em latitudes menores que 23º27’, ou seja, a Norte do
Trópico de Capricórnio, em zona de transição do clima tropical para o
subtropical. Estes municípios apresentam características distintas quanto à
forma de colonização e tipos de solos, principalmente Paranavaí, no Noroeste
do Estado.
-54.00 -53.00 -52.00 -51.00 -50.00 -49.00
-26.00
-25.00
-24.00
-23.00
0Km 51Km 102Km 153Km
Figura 1: Mapa do Estado do Paraná, com a transecta sobre o Trópico de Capricórnio
e a localização dos municípios em estudo.
Organização: Garcia, M. R. – 2004.
A agricultura é uma atividade extremamente importante no Estado. O
Paraná lidera a produção nacional de milho e soja, embora esteja perdendo
gradativamente a posição, pois têm surgido novas variedades e a abertura de
novas áreas de cultivo no Centro-Oeste, Norte e Nordeste do país,
apresentando grande produtividade, (EMATER, 2000, p. 100). Atualmente, o
maior produtor nacional de soja é o Estado de Mato Grosso.
Já o trigo, por ser uma cultura de clima temperado, é cultivado quase que
exclusivamente na região Sul, mas a área destinada a este cultivo tem sido
reduzida nos últimos anos. “No Paraná, principal produtor brasileiro, no período de
1988-98, mais de 50 mil produtores deixaram de plantar trigo. O Estado respondeu
por 64% da área cultivada e 68% da produção brasileira”, (EMATER, 2000, p.
101). Essa redução se deu em função da abertura do mercado brasileiro ao
mercado internacional, sem a existência de uma política agrícola que amparasse o
agricultor, comum em países como EUA, França, Canadá, Argentina e outros.
O trigo é um cereal cultivado no inverno, basicamente no binômio soja/trigo.
Entretanto, muitos produtores tenham deixado de cultivá-lo devido às
adversidades climáticas e aumento no custo de produção, substituindo-o pelo
milho, que apresenta menor custo de produção, embora seja uma cultura sensível
a baixas temperaturas. Muitos agricultores, endividados com sucessivas perdas
agrícolas e penalizados com os baixos preços de seus produtos, acabam
arrendando suas terras aos usineiros, substituindo todo o binômio soja/trigo por
cana-de-açúcar.
O município de Cambará, inserido no Terceiro Planalto do Paraná, nos
blocos planálticos de Cambará e São Jerônimo da Serra (MAACK, 2002), tem a
agricultura como sua principal atividade econômica. A economia do município é
significativamente influenciada pela agricultura, pois dela dependem os
agricultores, que se caracterizam basicamente como pequenos e médios
produtores, assim como os trabalhadores rurais (bóias-frias), o comércio local e
regional. A agricultura também é uma atividade muito importante para o
município de Paranavaí, onde também se destaca a pecuária.
Os municípios de Londrina e Maringá apresentam os setores secundário
e terciário mais desenvolvidos, concentrando agências bancárias, centros
médico-hospitalares, universidades, além de diversos ramos industriais, dentre
as quais a agroindústria, que ingressam na industrialização, “verticalizando a
produção, buscando agregar valor à produção econômica regional e, por
conseguinte, à região” (TEIXEIRA, apud MORO, 2003, p. 63). Estas
agroindústrias foram atraídas, dentre outros fatores, pela oferta de matéria-
prima existente na região (soja, trigo, milho e outros).
A atividade agrícola, assim como a vida dos agricultores e dos
trabalhadores rurais, está diretamente relacionada com o clima, pois este,
associado a outros fatores, determina o período de plantio, a produtividade e a
colheita. A vida do trabalhador rural ainda é “regida pela natureza”. São seus
ciclos que determinam ou influenciam significativamente a rotina destas
pessoas, ou seja, se falta chuva, não se planta ou a lavoura se perde, se esta
for em excesso também, pois prejudica o desenvolvimento das plantas e a
colheita. A temperatura também tem papel importante, pois delimita as culturas
para cada região. Esta delimitação geralmente está associada à altitude e a
latitude de um local. Determinadas culturas ainda não se adaptaram às
condições climáticas de um dado local, não apresentando um bom
desenvolvimento.
Percebe-se que, mesmo após tanto avanço tecnológico e científico, o
homem do campo ainda depende da natureza para seu progresso material,
embora tenha diversos recursos tecnológicos a seu dispor, como exemplos,
variedades de sementes mais resistentes à seca, adaptadas às características
climáticas da região e a irrigação. Entretanto, tais recursos são caros e, no caso
da irrigação, depende também da disponibilidade hídrica local, fatores que
inviabilizam tais técnicas a muitos agricultores, fazendo com que estes
dependam somente das condições climáticas locais, como ocorre na área de
estudo, comumente identificada pelos engenheiros agrônomos como agricultura
de sequeiro.
Os fenômenos atmosféricos atingem diretamente os seres vivos e, dentre
estes, influi significativamente na vida do homem, sendo desde os tempos
remotos, motivo de preocupação e estudos. A época do plantio e o
desenvolvimento das plantas estão diretamente relacionados aos diversos
fenômenos atmosféricos. Assim sendo, o homem desenvolveu conhecimentos
empíricos sobre o tempo e suas oscilações através da observação cotidiana da
atmosfera. Usava seu tempo em observações dos astros e fenômenos
atmosféricos, chegando a desenvolver calendários de espantosa semelhança com
o atual.
No século XX, com o desenvolvimento científico e tecnológico, o homem
deu um grande salto em direção à compreensão da atmosfera terrestre, sua
composição, importância, ação e influência na Terra. Mesmo com o vertiginoso
progresso técnico-científico das últimas décadas, o homem do campo ainda tem
seu quotidiano “comandado” pela natureza, principalmente pelas condições
climáticas, tais como aumento e diminuição de chuva, aumento ou diminuição
da temperatura que interferem no balanço hídrico de uma dada região. Tais
ocorrências interferem significativamente no calendário agrícola.
As plantas e os animais são ao mesmo tempo alimentos para seres
humanos e mercadorias, apresentando valor de troca, assim como a terra é,
ainda, um recurso vital para a produção. Produz-se em hidroponia, sem o uso de
solo, faz-se experimentos, mas o homem é, ainda, dependente do solo como local
de cultivo para a maioria absoluta dos gêneros alimentícios consumidos.
Nas últimas décadas, haja vista a significativa influência climática na
produção de grãos, pesquisadores têm se dedicado a estudos das anomalias
climáticas, buscando compreendê-las, na tentativa de minimizar seus impactos
socioeconômicos.
Estudos feitos por Matzenauer e Machado (2002), Confalone e
Dujmovich (1999), Cunha et all (1998), Berlato e Fontana (1999), dentre outros,
mostram uma forte correlação entre a precipitação pluvial, as condições
climáticas, o fenômeno El Niño – Oscilação Sul (ENOS) e a produtividade
agrícola. Desta forma, pretende-se através deste estudo, realizar análises de
dados climáticos e correlacioná-los com dados de produtividade de cada
município selecionado, com a finalidade de verificar a relação dos elementos
meteorológicos com o rendimento de grãos e as possíveis influências dos
fenômenos El Niño e La Niña na produtividade agrícola.
Dada a importância que tem a agricultura para a população mundial e a
importância que tem a região Norte do Paraná para a produção de grãos do
Estado, torna-se importante realizar análises que nos mostrem a influência
climática na produtividade, assim como procurar analisar e compreender a
variabilidade interanual das oscilações da precipitação na região, pois este é o
fator climático que mais interfere no rendimento de grãos. Com base nestes
estudos e associando-os a previsões de fenômenos adversos, pode-se passar
orientações aos agricultores sobre a melhor época de plantio, evitando ou
minimizando perdas.
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1. Histórico
A colonização do Norte do Paraná está estreitamente relacionada com a
expansão da cafeicultura paulista.
Até o século XVIII, a cafeicultura esteve basicamente restrita ao Vale do
Paraíba do Sul. A ausência de técnicas de cultivo e de conservação levou o solo a
exaustão em poucas décadas, forçando os fazendeiros a procurar novas áreas de
cultivo. Assim, as fazendas de café do vale foram perdendo produtividade e novas
áreas foram sendo desmatadas a oeste da Serra do Mar. Terra não era o
problema, pois havia muita a ser desbravada a oeste do Estado de São Paulo e o
Estado do Paraná era ainda praticamente “despovoado”, com exceção do litoral e
regiões próximas.
Entre tantas dificuldades enfrentadas pelos colonos, a falta de meios para
escoar a safra era preocupante, pois podia inviabilizar o investimento. O transporte
até o litoral era precário e difícil. O Brasil precisava modernizar seus meios de
transporte e a solução seria a construção de uma ferrovia.
Quando o café começou a ser cultivado em grande escala nas terras roxas da
região de Campinas, por volta de 1850, a Inglaterra encontrava-se no apogeu
de sua atividade econômica (...). Aqui se desenvolviam lavouras de café de
elevada produtividade; lá se concentravam fatores de progresso carentes de
aplicação. Nós tínhamos o que transportar; eles tinham como transportar. E daí
surgiu a São Paulo Railway, em 1886, ligando Jundiaí ao porto de Santos e
vencendo a Serra do Mar à custa de um sistema funicular (...), (Companhia
Melhoramentos Norte do Paraná - CMNP, 1975, p. 20).
Os fazendeiros de café obtiveram concessão para o prolongamento da São
Paulo Railway até Campinas. Em 1875 construíram-se os primeiros trechos da
Estrada de Ferro Sorocabana. Assim foi sendo realizada a expansão cafeeira
paulista, juntamente com a Estrada de Ferro Sorocabana, também em direção
Oeste, pois facilitaria o escoamento da produção até o Porto de Santos.
Em 1908, os trilhos da Estrada de Ferro Sorocabana chegaram a
Ourinhos-SP, margem direita do rio Paranapanema. Este fato estimulou a
produção cafeeira no norte do Paraná, onde existiam terras muito férteis e que
estavam sendo povoadas desde o final do século XIX.
Em 1910, a família do major Antonio Barbosa Ferraz Júnior vendeu suas
terras na região de Ribeirão Preto e comprou terras na margem esquerda do
Paranapanema, próximo a Cambará. Sabendo da dificuldade em escoar a
produção, posteriormente se une a outros fazendeiros da região, entre os quais
Willie Davids, Gabriel Ribeiro dos Santos, Antonio Ribeiro dos Santos e Manoel
da Silveira Correa, para prolongar os trilhos da Estrada de Ferro Sorocabana
até Cambará. Fundaram a Companhia Ferroviária São Paulo – Paraná e
iniciaram a construção de um trecho de 29 Km, (CMNP, 1975).
Muitos mineiros e paulistas atravessaram o rio Paranapanema e se
instalaram em sua margem esquerda, onde existia uma densa floresta com solos
férteis. Desta forma foram surgindo núcleos de povoamento que, mais tarde,
deram origem às cidades de Santo Antonio da Platina, Jacarezinho, Cambará,
Andirá e outras.
Entretanto, esta expansão foi devastadora: “A caixa de fósforos, que,
segundo Setzer, é o instrumento agrícola favorito do plantador brasileiro, nunca
esteve tão ativa!”, (M0NBEIG,1984, p. 87).
No início do século XX muitos colonos da região dedicavam-se à
suinocultura como uma atividade complementar, pois devido aos hábitos
alimentares da época, onde não havia o consumo de óleos vegetais, a banha
tinha mercado seguro e o suíno alcançava bons preços. Eram comercializados
principalmente em Sorocaba, Itapetininga, Itapeva, Itararé, Sengés e
Jaguariaíva. Tal atividade era conhecida como “safra”:
A safra consistia no seguinte: o interessado derrubava 20, 30 ou 50 alqueires
de matas. Após a queimada, plantava-se milho, abóbora e batata-doce.
Quando o milho já estava crescido, o safrista percorria o sertão e comprava
porcos dos sitiantes, comprava oito, dez, quinze de cada um. Esses animais
eram então soltos no milharal. Passavam ali de cem a cento e vinte dias, após
o que eram recolhidos e tropeados em direção aos mercados e locais de
industrialização, (WACHOWICZ, 2002, p. 259).
Grandes eram as dificuldades de locomoção naquela época, pois os
meios de transporte na região eram precários e as poucas estradas existentes
ficavam praticamente intransitáveis no período chuvoso. As grandes
dificuldades de transporte mantinham o comércio de produtos agrícolas, na
maioria das vezes, destinado à subsistência ou ainda em base de troca.
Os solos férteis da região destinaram-se, então, primeiramente, ao
policultivo para subsistência e ao plantio de café, como lavoura comercial.
Em 1924, Lord Lovat, diretor da Sudan Cotton Plantations Syndicate,
assessor para assuntos de agricultura e reflorestamento da Missão Montagu e
outros integrantes chegaram à fazenda do major Barbosa Ferraz para conhecer
a terra roxa, com a finalidade de cultivar algodão para a indústria têxtil inglesa.
Lovat ficou impressionado com os solos da região e fez ao major uma proposta
de compra, que foi recusada. Entretanto, este informou-lhe que havia excelente
terra roxa na margem esquerda do Tibagi e se os trilhos da estrada de ferro
fossem prolongados até lá, seria um extraordinário negócio.
Em 1925, Arthur Thomas, sob orientação de Lovat e outros, organizou e
registrou a Companhia de Terras Norte do Paraná (CTNP), com capital inglês.
Entre 1925 e 1927 a Companhia adquiriu títulos totalizando 515.000 alqueires
de terras férteis cobertas por mata exuberante.
Em 1928 resolveram aceitar a proposta feita anteriormente e adquiriram
a Companhia Ferroviária São Paulo – Paraná, com a finalidade de prolongar
seus trilhos além Cambará, chegando até as terras da CTNP, na margem
esquerda do Tibagi.
Em 1929 iniciou-se o audacioso projeto de colonização, conforme
depoimento de George Craig Smith para a Companhia Melhoramentos Norte do
Paraná (CMNP):
Partimos na madrugada do dia 20 de agosto de 1929 e à tardinha do mesmo
dia chegamos à cidade maleitosa de Jataí, onde dormimos num rancho de
palmito. [...] Em Jataí tratamos logo de comprar uma tropa de burros de carga
e montaria para prosseguir viagem até as terras da Companhia, situadas 22
quilômetros além da margem esquerda do rio Tibagi,[...] Os animais
atravessaram a nado, um por um. Enquanto um de nós ia remado numa canoa
feita de tronco de árvore, outro segurava o burro pelo cabresto e guiava-o até a
outra margem”. (CMNP, 1975, p. 63/66).
Assim chegaram à região onde seria construído o Patrimônio Três
Bocas, como foi chamado o local da futura Londrina, a “pequena Londres”, em
meio à floresta, onde foi aberta uma clareira e construído um hotel para abrigar
os futuros compradores de terras. “A primeira caravana de compradores de
terras chegou em dezembro de 1929 e era composta por 8 japoneses. [...] Em
1932 já chegavam grandes grupos de compradores de terras, alemães,
italianos, japoneses, brasileiros e outros”, (CMNP, 1975, p. 70).
A Companhia de Terras Norte do Paraná adotou diretrizes bem definidas.
As cidades destinadas a se tornarem núcleos econômicos de maior importância
seriam demarcadas de cem em cem quilômetros, aproximadamente, como é o
caso de Londrina, que dista aproximadamente 135 Km de Cambará, e de Maringá,
que se encontra a aproximadamente 100 Km de Londrina. Entre estas, seriam
fundadas cidades menores, distantes aproximadamente 20 Km uma da outra,
sendo centros comerciais de menor importância.
A área rural seria cortada de estradas vicinais, abertas preferencialmente
ao longo dos espigões, de maneira a permitir a seguinte divisão de lotes:
...pequenos lotes de 10, 15 ou 20 alqueires, com frente para a estrada de
acesso e fundos para um ribeirão. Na parte alta, apropriada para plantar café,
o proprietário da gleba desenvolveria sua atividade agrícola básica: cerca de
1500 pés por alqueire. Na parte baixa construiria sua casa, plantaria a sua
horta, criaria os seus animais para consumo próprio, formaria o seu pequeno
pomar. A água seria obtida no ribeirão ou em poços de boa vazão, (CMNP,
1975, p. 78).
Com o início da Segunda Guerra Mundial, a Inglaterra passou a necessitar
de recursos em grande escala para suprir seus gastos, por isso o governo
britânico adotou uma política de retorno dos capitais ingleses aplicados no
exterior. Assim foi colocada à venda a CTNP e a estrada de ferro, (CMNP, 1975,
p. 97). Entretanto, há outra explicação para a venda do empreendimento, ou seja,
que, durante a guerra, por motivos de segurança, o governo brasileiro tenha
proibido a propriedade da terra por estrangeiros, obrigando a venda da companhia
inglesa a um grupo capitalista de São Paulo, (PADIS, 1981, p. 91).
Assim, em 1944, um grupo de investidores liderados por Gastão Vidigal e
Gastão de Mesquita Filho adquiriu as terras e a estrada de ferro. A Companhia de
Terras Norte do Paraná passou a se chamar Companhia Melhoramentos Norte do
Paraná (CMNP), conservando as suas diretrizes e Arthur Thomas como gerente
da Companhia até sua aposentadoria, em 1949. A partir daí resolveram adotar
novas diretrizes e Hermann Moraes Barros assume a direção da CMNP, (CMNP,
1975).
A cidade de Maringá só teve início com a definição do traçado da ferrovia
que iria até Guaíra, pois dependia desta para a definição do local exato.
Enquanto isso, em 1942, teve início um núcleo de povoamento para o qual
procurou-se atrair pessoas de diferentes profissões, com o objetivo de atender
à população que para lá se dirigia. Este, mais tarde, recebeu o nome de
“Maringá Velho”, (ENDLICH e MORO, 2003, p. 22).
A cidade de Maringá foi fundada oficialmente a 10 de maio de 1947, após
um minucioso planejamento feito em função do futuro traçado da estrada de
ferro que teria seus trilhos prolongados para a região.
Já a cidade de Paranavaí surgiu como um pequeno núcleo de
povoamento na antiga Fazenda Montoya, recebendo este nome. Em 1930
existia no patrimônio, um cartório de registro civil. Mais tarde seu nome foi
alterado para Colônia Paranavaí. Entretanto, o município só foi criado em 1952,
quando desmembrado de Mandaguari.
No processo de colonização do Norte do Paraná, a principal cultura
comercial foi o café, embora existissem lavouras de subsistência mantidas
pelos agricultores em suas propriedades. O café manteve-se como principal
produto cultivado até o final da década de 1960. A partir deste momento surge
a necessidade de mudanças, induzidas pelo governo:
Com a política oficial de racionalização da cafeicultura, assentada na
erradicação dos cafeeiros antieconômicos houve uma maior diversificação de
culturas na região Norte do Paraná. As lavouras temporárias passaram a
predominar sobre lavouras permanentes, destacando-se soja, trigo e cana-de-
açúcar. A pecuária apareceu como uma atividade significativa no Norte
Novíssimo (região de Umuarama e Paranavaí), onde o solo é, em grande parte
arenoso e, portanto, não tão favorável à prática da agricultura tradicional,
(ENDLICH e MORO, 2003, p. 28).
Desta forma, os cafezais foram praticamente erradicados do Norte do
Paraná, principalmente a partir da forte geada de 1975, sendo substituídos por
culturas temporárias como milho, soja, trigo e algodão, dentre outras,
dependendo da política de créditos disponibilizados aos agricultores para o
custeio das safras.
No Noroeste do Estado, com solos mais susceptíveis à erosão, passou a
predominar a pecuária extensiva. Entretanto, a partir da década de 1990, com o
avanço dos equipamentos agrícolas e das pesquisas, adotaram-se novas
técnicas de cultivo e rotação de culturas, o que possibilitou o plantio de milho e
outras culturas temporárias no Noroeste do Paraná, apresentando bons
resultados, minimizando a erosão.
2.2. Vegetação original
A vegetação é o reflexo da interação de um conjunto de fatores, dentre
os quais a altitude, a latitude, o clima e a formação pedológica exercem notável
influência.
A área em estudo, situada na Região Norte do Paraná, conhecida como
Terceiro Planalto, era a área de ocorrência da Floresta Estacional
Semidecidual, também conhecida como Floresta Tropical Subcaducifólia ou
definida por Maack como Mata Pluvial-subtropical dos Planaltos do Interior “da
parte norte do terceiro planalto e de seus vales fluviais, desenvolvida sobre
férteis solos de terra roxa, provenientes da decomposição de lavas básicas da
camada de trapp
1
, representa uma variação da mata pluvial-tropical do litoral”,
(MAACK, 2002, p. 246).
Esta vegetação é condicionada pela dupla estacionalidade climática:
uma tropical, com chuvas intensas de verão, seguidas por estiagens relativas e
outra subtropical, com chuvas bem distribuídas o ano todo, mas com seca
fisiológica provocada pelo frio, onde as temperaturas médias no inverno são
relativamente baixas (inferiores a 15ºC), pois sofre a ação de massas polares.
Neste tipo de floresta, de 20 a 50% do total das espécies perdem as
folhas, ou seja, são decíduas.
A Floresta Estacional Semidecidual é rica em espécies arbóreas,
palmáceas, arbustivas, herbáceas e lianas. São algumas espécies
características: Angico (Parapiptademia pterosperma), Canafístula (Cassia
ferruginea), Estopeira (Cariniana estrellensis), Figueira Branca (Ficus
guaranitica), Jaracatiá (Jaracatia spinosa), Cedro (Cedrela fissilis), Peroba
(Aspidosperma polyneuron); várias palmáceas, como Jerivá (Jyagrus
romanzoffiana), Palmito Doce (Euterpe edulis) , Palmito Açaí (Euterpe oleracea)
e Gariroba (Syagrus oleracea); espécies arbustivas, como Alecrim (Macharis
macrodonta), Assa-peixe (Boehmeria caudata), Jurubeba (Solanum
pamiculatum), além de lianas e espécies herbáceas.
Geralmente dominam nas matas ainda existentes três espécies de árvores
para a industrialização em grande escala e que dão à mata um cunho especial.
Cita-se em primeiro lugar uma apocinácea, Aspidosperma polyneuron,
vulgarmente conhecida por peroba, que chega a atingir 40 metros de altura por
1,20 metros de diâmetro. (...) Em segundo lugar situam-se diversas espécies
de meliáceas, conhecidas por cedro (...). Diversas espécies de lauráceas,
vulgarmente conhecidas por canela, ocupam o terceiro lugar..., (MAACK, 2002,
p. 251).
1
Termo sueco utilizado para designar lençol de lavas efusivas basálticas consolidadas à superfície, dando
aparecimento a uma topografia em patamares observados no sul do Brasil, (GERRA e GUERRA, 1997).
O solo fértil atraiu muitos colonos e, em poucas décadas, a rica e imensa
floresta já não existia:
...a riqueza em palmeiras na mata pluvial-tropical do Norte do Paraná era
notável. Principalmente pela abundância de exemplares da bela Euterpe
edulis, conhecida por palmito, que caracterizava a mata virgem, constituindo
freqüentemente densos agrupamentos. Infelizmente, esta palmeira tão
característica da mata pluvial-tropical do Norte do Paraná estará dentro em
breve totalmente exterminada. Apenas pequena parte foi aproveitada para
alimentação, sendo a maior parte destruída pela desmatação, (MAACK, 2002,
p. 246).
Nos estudos realizados por Maack, na década de 50 e 60 (MAACK,
2002), ele previu o ritmo da destruição da vegetação no Estado do Paraná,
assim como Monbeig o fez no Estado de São Paulo (MONBEIG, 1984). A
exuberante floresta cedera lugar para vistosos cafezais. Para cuidar destes,
surgiram grandes colônias, algumas abrigando várias dezenas de pessoas, que
mantinham vivas as tradições rurais. Mesmo as médias propriedades
utilizavam-se do trabalho de várias famílias. Algumas propriedades eram
mantidas com o trabalho familiar e de alguns “camaradas” (trabalhadores rurais
temporários), que eram contratados para a colheita, período em que a
necessidade de mão-de-obra era mais intensa.
Com a forte geada de 1975, boa parte dos cafezais foram erradicados,
pois esta, independente da anomalia climática, já fazia parte dos planos
governamentais. Isso ocorreu devido aos interesses em introduzir novas
culturas. Conforme já mencionado, ocorreu a substituição do café pelo algodão,
cana-de-açúcar, soja, trigo , milho e outros, acarretando mudança nas relações
de trabalho, diminuindo os contratos de parceria e predominando o
arrendamento. Com o incentivo às culturas de exportação, o agricultor optou
por culturas temporárias que exigem pouca mão-de-obra em função da
utilização de máquinas, apresentando ciclo curto. O campo se despovoou. Até
as casas foram demolidas.
Em função das modificações no tipo de cultivo e nas relações
trabalhistas, segundo a EMATER, ocorreu a redução do número de
propriedades no estrato até 20 ha e aumento do estrato entre 20 e 50 ha
(EMATER, 2000, p. 77), pois as novas práticas agrícolas, com o uso de
implementos, fertilizantes, agrotóxicos e sementes selecionadas ou melhoradas
geneticamente, passaram a ser inacessíveis ao pequeno proprietário devido ao
custo, sendo este, lentamente, forçado a vender suas terras.
Neste momento, iniciou-se também a expansão dos canaviais, devido ao
PROÁLCOOL, que tinha como finalidade a produção de álcool combustível
procurando minimizar o impacto de uma nova crise do petróleo, sendo o álcool
uma alternativa nacional para o problema de abastecimento. Entretanto, o
PROÁLCOOL teve diversas conseqüências para a agricultura na região, e uma
delas foi o uso dos excelentes solos para o cultivo de cana-de-açúcar em
detrimento de outras culturas.
Uma alternativa encontrada pelos pequenos proprietários como forma de
se manterem no campo e viver da renda agrícola, no Norte Velho, foi a
fruticultura, destacando-se o cultivo de banana e uva. Estas atividades
proporcionam um lucro maior com menor proporção de terra, o que não é
possível com cultivos temporários tradicionais. No caso da bananicultura, a
colheita é feita o ano todo, proporcionando ao agricultor uma renda constante e
não só nas safras, como ocorre com soja, trigo e milho, dentre outras.
2.3. Solos: considerações sobre utilização e conservação
Os solos refletem sua história. São resultantes da ação de fenômenos
físicos e químicos que atuaram por milhões de anos no material de origem, até
se formarem, passando também a sofrer a ação biológica.
O relevo tem papel determinante no desenvolvimento de um tipo de solo,
pois influi no escoamento das chuvas, tanto no sentido horizontal, como vertical
e também na hidrografia, influindo no transporte e sedimentação do material
transportado. Em terrenos com acentuada declividade a água escoa com maior
velocidade, sendo menor a infiltração e, conseqüentemente, há menos água
armazenada no solo, além do intenso trabalho erosivo.
Um dos fatores mais atuantes na formação dos solos é o clima que, pela
ação direta da temperatura, dilata ou contrai as partículas, e da precipitação
pluvial, que determina excesso ou escassez de umidade no solo, acentuando o
processo de intemperismo.
Na Era Mesozóica houve um intenso vulcanismo de fissura que recobriu
de lavas parte dos estados de Goiás, Minas Gerais, São Paulo, Mato Grosso do
Sul, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, que após intenso
intemperismo originou os solos conhecidos como Latossolo Roxo e a Terra
Roxa Estruturada. A ocorrência destes solos associa-se, principalmente, a
rochas efusivas básicas e podem ser diferenciados:
O Latossolo Roxo é muito semelhante em cor e teor de óxidos de ferro e de
titânio à Terra Roxa Estruturada. Entretanto, a distinção entre perfis típicos de
ambas as classes é feita com facilidade, no campo, devido à presença, na
Terra Roxa Estruturada, de horizonte B textural com estrutura em blocos e
cerosidade bem desenvolvidas, atributos ausentes nos Latossolos Roxos.
Além disso, nestes, a suscetibilidade magnética é muito forte, enquanto na
Terra Rocha Estruturada pode ser até fraca ou nula, aspecto razoavelmente
bem verificado no campo com ímã de bolso”, (OLIVEIRA et al., 1992, p. 100).
Guerra (1998) apresenta a seguinte definição para este solo:
A Terra Roxa Estruturada (TR) apresenta horizonte Bt com estrutura bem
desenvolvida (em blocos), cerosidade moderada a forte, alta estabilidade dos
microorganismos, textura argilosa ou muito argilosa, pouca diferenciação nas
cores dos horizontes e presença de minerais magnéticos em grande
quantidade. Normalmente eutrófica, sua ocorrência está relacionada ao
material originário, representado por rochas máficas (básicas e ultrabásicas),
estando melhor representadas nos estados da região Sul e São Paulo,
(GUERRA, 1998, P. 185).
O município de Cambará situa-se na Formação Serra Geral (JKSG -
Jurássico-Cretáceo Formação Serra Geral), onde predominam a Terra Roxa
Estruturada Eutrófica (TRe3), o Latossolo Roxo Eutrófico (LRe2) e Associação
de Solos Litólicos Eutróficos (Re10), (LARACH et al., 1984)
2
.
A Terra Roxa Estruturada Eutrófica e o Latossolo Roxo Eutrófico são
formados a partir dos produtos da meteorização de rochas eruptivas básicas do
derrame do Trapp, do Grupo São Bento, do Jurássico-Cretáceo. Nos locais de
ocorrência, o relevo é suave ondulado a ondulado, com elevações de topos
levemente arredondados, vertentes médias e declives pouco inclinados, com
altitude variando entre 200 e 600m. São solos de alto potencial agrícola, grande
fertilidade natural, que foram cultivados por décadas sem nenhuma
preocupação com adubação ou outra técnica de conservação. Não apresenta
problemas de mecanização, necessitando apenas de cuidados para evitar
erosão, correção e adubação para suprir o desgaste com sucessivos plantios.
A classe Re10:
2
Pela atual classificação de solos da EMBRAPA, Latossolo Roxo e Latossolo Vermelho-Amarelo são
classificados como Latossolo, dependendo do teor de argila, Terra Roxa é Nitossolo e Associação de Solos
Litólicos são Neossolos.
...com associação de Solos Litólicos Eutróficos, relevo montanhosos,
substrato de rochas eruptivas básicas + Brunizem Avermelhado raso, relevo
ondulado, ambos textura argilosa, fase pedregosa + Terra Roxa Estruturada
Eutrófica é encontrada em menores proporções. O primeiro e o segundo
componentes desta área ocupam as partes mais declivosas, quase íngrimes,
de relevo forte ondulado a montanhoso, enquanto o terceiro aparece em locais
de topografia mais suave, fazendo parte do relevo ondulado. Os dois primeiros
são solos de pequena profundidade, o que não permite um adequado
armazenamento de água para as plantas, possuem grande susceptibilidade à
erosão, sendo ainda comum a ocorrência de pedras na superfície, tornando-os
pouco adequados para exploração dentro de uma agricultura tecnificada. O
terceiro componente é composto por solos de alta fertilidade natural e boa
capacidade de retenção de água, (LARACH et al., 1984, p. 727).
São, entretanto, solos que, bem manejados, podem ser utilizados com
pastagens, pois são de alta fertilidade natural e não apresentam problemas de
alumínio trocável. Já o terceiro apresenta pequenos problemas de erosão,
devendo o agricultor ter cuidado com a mecanização e adotar práticas
conservacionistas intensivas.
Em Londrina encontramos os seguintes solos: Latossolo Roxo Distrófico
(LRd2), Latossolo Roxo Eutrófico (LRe2), Terra Roxa Estruturada Eutrófica
(TRe3) e Associação de Solos Litólicos Eutróficos + Brunizem Avermelhado +
Terra Roxa Estuturada Eutrófica (Re10), (LARACH et al., 1984).
Observamos que as classes de solos são idênticas, diferindo apenas no
Latossolo Roxo Distrófico, que também são desenvolvidos a partir de produtos
provenientes da intemperização de rochas eruptivas básicas, do derrame do
Trapp, Grupo São Bento, períodos Jurássico-Cretáceo. É encontrado em
altitudes que variam de 500 a 1000m, sendo:
... solos que apresentam boas condições físicas e um relevo muito favorável à
mecanização. Possuem elevada capacidade de retenção de água e boa
permeabilidade, sendo que seus principais problemas estão relacionados com
o aspecto da fertilidade, sendo aconselhável o emprego de calagens visando a
neutralização dos moderados teores de alumínio trocável (...) existentes no
horizonte superficial, além de adubação de correção e manutenção,
principalmente à base de fósforo. Em estado natural são bastante resistentes à
erosão mas, após o uso contínuo de maquinário pesado, têm uma tendência a
formarem o chamado “pé-de-grade” (adensamento formado no solo a uma
profundidade de aproximadamente 15 cm), (LARACH et al., 1984).
O município de Maringá apresenta principalmente os solos do tipo Terra
Roxa Estuturada (TRe3) e Latossolo Roxo Distrófico (LRd2), (LARACH et al.,
1984), ambos encontrados em Londrina e já descritos anteriormente.
O município de Paranavaí é o que mais se diferencia, no que diz respeito
às características dos solos existentes nos municípios estudados. Neste
predominam os solos dos tipos Latossolo Vermelho-Amarelo Distrófico (Led2) e
Podzólico Vermelho-Amarelo Distrófico (PV3), (LARACH et al., 1984)
3
.
O Latossolo Vermelho-Amarelo Distrófico provém de resíduos
intemperizados do Arenito Caiuá, Série São Bento, período Cretáceo. O relevo
é praticamente plano ou suave ondulado, com elevações de topos aplainados e
vertentes longas, com declives suaves e altitude variando entre 350 e 550m.
3
Pela atual classificação de solos da EMBRAPA, o solo Podzólico é classificado como Argissolo ou
Nitossolo, dependendo da atividade da fração argila.
São de baixa fertilidade natural e susceptíveis à erosão, o que faz com que
além de correções e adubações para elevar e manter um bom nível de
fertilidade, sejam necessárias também práticas conservacionistas. Dentro,
pois, de um sistema racional de exploração, podem apresentar boa
produtividade..., (LARACH et al., 1984).
O Podzólico Vermelho-Amarelo Distrófico é formado
“predominantemente a partir de materiais provenientes da decomposição do
Arenito Caiuá, Grupo São Bento, do período Cretáceo e em pequena proporção
do Arenito Botucatu”, (LARACH et al., 1984, p. 462).
Estes solos ocorrem em relevo suave ondulado, ocupando normalmente
as partes baixas da paisagem, acompanhando o canal dos rios. “São de baixa
fertilidade natural e bastante susceptíveis à erosão, o que faz com que, além de
adubados para elevar e manter uma boa fertilidade, sejam necessárias também
práticas conservacionistas intensivas”, (LARACH et al., 1984, p. 463).
No Noroeste do Paraná as lavas basálticas encontram-se cobertas pelos
arenitos da Formação Caiuá, da era Mesozóica, período Cretáceo (140 a 65
milhões de anos). São arenitos do Grupo Bauru, Formação Caiuá, onde
predominam os Arenitos arroxeados, (MINEROPAR, 1986).
O processo erosivo, característico dos solos da região, foi acentuado a
partir da década de 1950, devido ao intenso processo de ocupação,
desmatamento acelerado e à disposição dos lotes. Maack, em suas pesquisas
de campo realizadas pela região no período de 1950 e 1960 já relatava que:
A primitiva distribuição das matas e campos no Estado do Paraná era a
expressão de um equilíbrio natural no que se refere aos fatores climáticos e à
qualidade dos solos. A relação entre temperatura e umidade constituía a fonte
de riqueza para a obtenção de produtos naturais e de cultivação. [...] Já hoje
podemos ver claramente as conseqüências desastrosas da destruição das
florestas, tanto no sentido fisiográfico como econômico. [...] Ou nós
protegemos, ou cultivamos e melhoramos os nossos solos segundo as
possibilidades naturais, aumentando assim a produção agrária para a
alimentação de um número crescente de habitantes, ou deixamos as coisas
correrem, tal como se desenvolveram nos últimos decênios e, então, podemos
contar com um continuado aumento da acidez dos solos, com uma notável
redução da produção agrária pelo esgotamento e lixiviação, empobrecimento
nutricional pela erosão do solo e destruição das bactérias pelas repetidas
queimas, (MAACK, 2002, p. 281).
Com a retirada da cobertura vegetal e a implantação de lavouras de café
e, posteriormente, de cultivos temporários, tais como milho, algodão e soja, que
fazem uso de implementos para o preparo do solo, ocorreu uma rápida e
intensa degradação, levando à erosão laminar, à formação de voçorocas e
ravinas, e, conseqüentemente, à diminuição da fertilidade dos solos. Com o
declínio da produtividade agrícola, muitos agricultores passaram a dedicar-se à
pecuária, substituindo suas culturas por pastagens, não resolvendo o problema,
pois o pisoteio do gado também facilita a erosão, pois esta atividade causa
adensamento das camadas do solo, dificultando a infiltração e favorecendo o
escoamento superficial.
Desta forma, nas últimas décadas, muitos profissionais passaram a
dedicar suas pesquisas à região Noroeste do Paraná, com o objetivo de
desenvolver técnicas que recuperem a fertilidade do solo e evitem a erosão,
como a prática de plantio direto, que evita a exposição direta do solo. Estas
pesquisas estão presentes em praticamente todas as regiões, pois atualmente
é grande a preocupação com o meio ambiente e sua preservação.
2.4. Caracterização climática da região de estudo
Ao analisar o clima de uma região depara-se com diferenças regionais, pois
não há dois locais na superfície terrestre com climas idênticos, mas é possível
definir áreas nas quais o clima é relativamente uniforme, sendo usualmente
conhecidas como regiões climáticas, (AYOADE, 1996).
Para estudar os fenômenos atmosféricos é necessário ter clara a
distinção entre tempo e clima. Clima é um estado duradouro da atmosfera,
refere-se às suas características, ou seja, manifestações observadas por um
longo período (30 – 35 anos). O tempo é um estado momentâneo da atmosfera,
podendo variar durante curtos períodos, como um dia, por exemplo.
O clima abrange um maior número de dados do que as condições médias do
tempo numa determinada área. Ele inclui considerações dos desvios em
relação às médias (isto é, variabilidade), condições externas, e as
probabilidades de freqüência de ocorrência de determinadas condições de
tempo. Desta forma, o clima apresenta uma generalização, enquanto o tempo
lida com eventos específicos, (AYOADE, 1996, p. 02).
O terceiro planalto e a calha do rio Paraná são invadidos ora por massas
tropicais (ondas de noroeste provindas do Chaco), ora por massas polares. A
porção serrana apresenta precipitação em torno dos 2.000 mm. Na porção central
a precipitação sofre uma redução para 1.000 mm e para oeste volta a aumentar
para 1.500 mm. Apesar das chuvas distribuírem-se durante o ano todo, existe uma
concentração nos meses de novembro a janeiro, principalmente no norte da
região. A média de temperatura está entre 20 e 22ºC, enquanto a média das
máximas acusa 30 a 32ºC e a média das mínimas de 10 a 12ºC, ocorrendo
geadas de 3 a 5 dias por ano, com exceção das regiões serranas, onde pode
haver de 12 a 15 dias com geadas por ano (NIMER e TROPPMAIR, apud NERY
et al., 2000, p. 25 e 26 ).
A região Norte do Paraná está na área de transição climática, do tropical de
altitude para o subtropical. Pela classificação de Köppen, se enquadra nos climas
mesotérmicos, que ocorrem em parte da região Sudeste e no Sul do país,
apresentando variações quanto à distribuição das chuvas e temperatura. Esta
região se enquadra no clima “Cfa, que caracteriza as regiões das matas tropicais e
subtropicais como sendo quente-temperadas, sempre úmidas” ( MAACK, 2002,
p.211).
O setor mais setentrional do terceiro planalto do Paraná se enquadra no
símbolo Cfa(h)
4
, em concordância com o clima tropical de altitude da região da
mata pluvial. Todavia, é muito importante salientar que, após o
desaparecimento da mata pluvial, a zona Cwa, seca no inverno de Köppen,
(...) infiltra-se periodicamente muito para o sul do rio Paranapanema,
4
Maack refere-se à letra “h” como uma característica específica da região das matas pluviais do Norte do
Paraná, como variação de altitude.
ocasionando os grandes extremos dentro da série de um decênio, (MAACK,
2002, p. 212).
O clima Cfa é definido como mesotérmico (temperado quente), sem estação
seca definida, com a temperatura média do mês mais quente superior a 22ºC. O
Clima Cwa, também definido como mesotérmico (temperado quente), com período
seco no inverno e a temperatura média do mês mais quente superior a 22ºC
(VIANELLO e ALVES, 2002, p. 386, 387).
Nesta região os menores índices de precipitação pluvial para o período
estudado foram registrados no inverno, com destaque para os meses de julho e
agosto, evidenciando a transitoriedade climática do Norte do Paraná.
2.4.1. Influência dos fenômenos El Niño e La Niña sobre o clima da região
O El Niño - Oscilação Sul (ENOS) é um fenômeno de interação
atmosfera-oceano, associado a alterações dos padrões normais da
Temperatura da Superfície do Mar (TSM) e dos ventos alísios na região do
Pacífico Equatorial, entre a costa peruana e a Austrália. Além da temperatura
do mar, o fenômeno ENOS pode ser medido pelo Índice de Oscilação Sul (IOS),
que é a diferença média da pressão ao nível do mar entre os setores do centro-
leste (Taiti/Oceania) e oeste (Darwin/Austrália) do Pacífico Tropical. Esse índice
está relacionado ao aquecimento/resfriamento das águas na região.
O componente atmosférico, denominado Oscilação Sul (OS), expressa a
correlação inversa existente entre a pressão atmosférica nos extremos leste e
oeste do oceano Pacífico (estudada por Gilbert Walker nos anos 20), ou seja,
quando a pressão é alta a leste, geralmente é baixa a oeste e vice-versa.
Ocorre em função da diferença de pressão entre dois pontos: um está
localizado sobre a Indonésia e norte da Austrália e o outro sobre o oceano
Pacífico Oriental, próximo à costa da América do Sul”, (Nery et al., 2000, p. 12).
Na figura 2 pode-se observar o índice de oscilação sul (IOS) em anos de
El Niño e La Niña:
Figura 2 - Medida do Índice de Oscilação Sul (IOS) em períodos de El Niño e La Niña (análise do
desvio padrão em função dos anos). SOI – Southern Oscillation Index.
Fonte: Centro de Previsão de Tempo e Estudo Climático (CPTEC), 2004.
As fases positivas e negativas (do Índice de Oscilação Sul) no fenômeno
ENOS são denominadas de La Niña e El Niño, respectivamente. Estes são
fenômenos naturais que existem há muitos anos e continuarão existindo como
fenômenos cíclicos, entretanto sem um período regular de ocorrência.
Na fase positiva da Oscilação Sul (La Niña), o aumento do gradiente
horizontal de pressão intensifica os ventos alísios de sudeste, intensificando o
transporte de águas em direção ao Pacífico oeste, provocando o fenômeno da
ressurgência, isto é, o afloramento de águas mais frias, desde a costa oeste da
América do Sul até o Pacífico Central (NERY e MARTINS, 1998, p. 21). Isso faz
diminuir a temperatura média das águas, que podem variar de 1ºC a 4ºC abaixo
do normal. Há um fortalecimento das condições normais do oceano e da
atmosfera na região tropical do Oceano Pacífico, (BERLATO e FONTANA, 2003,
p. 24).
Eventos La Niña apresentam maior variabilidade e ocorrem com uma
freqüência menor que eventos El Niño, conforme se observa na Tabela 1.
Tabela 1: Anos de ocorrência e intensidade dos fenômenos El
Niño e La Niña
El Niño Intensidade La Niña Intensidade
1877 – 1878 forte 1886 forte
1888 – 1889 moderada 1903 – 1904 forte
1896 – 1897 forte 1906 – 1908 forte
1899 forte 1909 – 1910 forte
1902 – 1903 forte 1916 – 1918 forte
1905 – 1906 forte 1924 – 1925 moderada
1911 – 1912 forte 1928 – 1929 fraca
1913 – 1914 moderada 1938 – 1939 forte
1918 – 1919 forte 1949 – 1951 forte
1923 moderada 1954 – 1956 forte
1925 – 1926 forte 1964 – 1965 moderada
1932 moderada 1970 – 1971 moderada
1939 – 1941 forte 1973 – 1976 forte
1946 – 1947 moderada 1983 – 1984 fraca
1951 fraca 1984 – 1985 fraca
1953 fraca 1988 – 1989 forte
1957 – 1959 forte 1995 – 1996 fraca
1963 fraca 1998 - 2001 fraca (98/00)
1965 – 1966 moderada moderada (00/01)
1968 – 1970 moderada
1972 – 1973 forte
1976 – 1977 fraca
1977 – 1978 fraca
1979 – 1980 fraca
1982 – 1983 forte
1986 – 1988 moderada
1990 – 1993 forte
1994 – 1995 moderada
1997 – 1998 forte
2002 - 2003 fraca
Fonte: Berlato e Fontana (2003) (adaptado).
Na fase negativa da Oscilação Sul (El Niño), os sistemas de baixa
pressão na Indonésia e na Austrália e também o de alta pressão no Pacífico
Oriental enfraquecem, ocorrendo também o enfraquecimento dos ventos alísios.
Isso faz com que o transporte de águas para o Pacífico oeste e a ressurgência
a leste diminuam (NERY e MARTINS, 1998, p. 21).
O surgimento da fase negativa da Oscilação Sul (El Niño) está associado
ao enfraquecimento dos ventos alísios e caracteriza-se pelo aquecimento das
águas superficiais do Pacífico Tropical (Figura 3).
Figura 3-(a)Distribuição idealizada de zonas de pressão; (b)Distribuição zonal causada pela
presença dos continentes.
Fonte: CLIMERH, 2004.
Esse aquecimento altera a circulação das massas de ar, ou seja, o ar que,
em condições normais, ascende no Pacífico oeste e descende no Pacífico leste,
passando a subir no Pacífico central e descer no Pacífico oeste e norte da
América do Sul (BERLATO e FONTANA, 2003, p. 24). Este fenômeno faz com
que chova em grandes proporções no Pacífico Central, região onde geralmente
não chove, afetando os padrões climáticos de várias partes do globo terrestre.
Em períodos de La Niña há um fortalecimento das condições normais do
oceano e da atmosfera na região tropical do Oceano Pacífico, relacionados com a
intensificação da Circulação Equatorial de Walker, que fortalece os ventos alísios,
aumentando o transporte de águas quentes para oeste e a ressurgência de águas
frias a leste.
O El Niño tem como característica a precipitação pluvial acima da média
na região sul do Brasil. Já o La Niña é responsável por um período de
precipitação inferior à média na região. Assim, a relação encontrada nessa
região é do tipo quente-úmido/frio-seco (BERLATO e FONTANA, 2003).
Em anos de El Niño ocorre precipitação pluvial acima da média em
quase todos os meses do ano, embora dois períodos se destaquem dos
demais, conforme demonstram Berlato e Fontana:
O período principal é na primavera e início do verão, especialmente em
outubro e novembro do ano de início do fenômeno, com um “repique” no final
do outono e início do inverno do ano seguinte, especialmente maio e junho.
Durante La Niña, observa-se precipitação pluvial abaixo da média na maioria
dos meses do ano, com destaque para dois períodos mais ou menos
coincidentes com o do El Niño, (BERLATO e FONTANA, 2003, p.37).
O que os autores denominam “repique” seria uma segunda intensificação
do mesmo fenômeno, na região de estudo.
Na Tabela 2 observa-se a ocorrência de El Niño e La Niña de 1950 a 2000.
Tabela 2: Período de ocorrência e duração de eventos El Niño e La Niña.
EVENTOS EL NIÑO EVENTOS LA NIÑA
Início Final Duração
(meses)
Início Final Duração
(meses)
AGO 1951 FEV 1952 7 MAR 1950 FEV 1951 12
MAR 1953 NOV 1953 9 JUN 1954 MAR 1956 22
ABR 1957 JAN 1958 10 MAI 1956 NOV 1956 7
JUN 1963 FEV 1964 9 MAI 1964 JAN 1965 9
MAI 1965 JUN 1966 14 JUL 1970 JAN 1972 19
SET 1968 MAR 1970 19 JUN 1973 JUN 1974 13
ABR 1972 MAR 1973 12 SET 1974 ABR 1976 20
AGO 1976 MAR 1977 8 SET 1984 JUN 1985 10
JUL 1977 JAN 1978 7 MAI 1988 JUN 1989 14
OUT 1979 ABR 1980 7 SET 1995 MAR 1996 7
ABR 1982 JUL 1983 16 JUL 1998 JUN 2000 24
AGO 1986 FEV 1988 19
MAR 1991 JUL 1992 17
FEV 1993 SET 1993 8
JUN 1994 MAR 1995 10
ABR 1997 JUN 1998 15
Média 12 14
Fonte: TRENBERTH, apud BERLATO e FONTANA , 2003.
3. O RENDIMENTO DE CEREAIS E O CLIMA
3.1. Trigo
Originário de regiões montanhosas do Sudoeste da Ásia, (Irã, Iraque e Turquia) o trigo foi
cultivado na Europa já na pré-história e foi um dos mais importantes cereais para alimentação
humana na Pérsia antiga, na Grécia e no Egito. O trigo,
cujo nome científico é Triticum aestivum, é uma planta da família das
gramíneas, assim como o arroz e o milho, e se originou do cruzamento de
outras gramíneas silvestres que existiam nas proximidades dos rios Tigre e
Eufrates, na Ásia, por volta de 15 a 10 mil anos antes de Cristo. (...) Sua
importância está associada ao desenvolvimento da agricultura moderna,
sendo considerado um alimento sagrado por muitos povos, (SILVA et al.,
1996, p. 15).
Grãos de trigo carbonizados, que datam de mais de 6 mil anos, foram
encontrados por arqueólogos nos países considerados como centro de origem e
domesticação da espécie.
O trigo tem a propriedade de manter as suas características de qualidade mesmo quando
armazenado por um longo período. Ele desempenhou papel dos mais importantes no
desenvolvimento das civilizações e tem sido o grão preferencial para alimento nos países
desenvolvidos.
Atualmente, cultivam-se trigos de inverno e de primavera. Os trigos de
inverno, em seu estádio inicial de desenvolvimento, necessitam passar por um
período de vernalização, a temperaturas próximas a 0
o
C, para completar o ciclo
reprodutivo. O trigo cultivado no Brasil é de hábito primaveril e a maioria das
cultivares são insensíveis ao fotoperiodismo. “Devido à grande variedade de
espécies, aproximadamente 17 mil, o trigo pode ser cultivado em quase todas as
partes do planeta (...), possuindo entre todas as culturas alimentícias, a maior área
plantada, representando em torno de 20% de toda a área cultivada do mundo”,
(SILVA et al., 1996, p. 15).
A umidade afeta diretamente o desenvolvimento do trigo, assim como de
outras culturas. Entretanto, esta mostra maior sensibilidade à umidade excessiva.
Quando esta ocorre no período de desenvolvimento da planta, poderá favorecer a
propagação de fungos e outras pragas na lavoura, gerando maiores gastos para o
agricultor. Se as chuvas se concentrarem no período da colheita, a perda pode ser
muito grande, pois nesta fase o trigo apresenta pouca resistência à umidade,
afetando a qualidade dos grãos. Entre os principais alimentos do mundo, o trigo é
o que menos necessita de água. O excesso de chuvas, aliado à temperatura
elevada, favorece moléstias e pragas. Conforme Mota e Agendes,
As maiores regiões produtoras de trigo do mundo estão concentradas entre 30
e 55
o
de latitude em ambos os hemisférios, em climas moderadamente secos a
moderadamente úmidos, temperados. Agronomicamente, o clima favorável
para o trigo é descrito como tendo invernos suaves, verões quentes, com alta
radiação solar, sem chuvas fortes, com o suprimento de água fornecido
principalmente pela umidade armazenada no solo, (MOTA e AGENDES, 1986,
p. 74).
As grandes regiões produtoras de trigo estão nas zonas de clima
temperado e chuvas moderadas. As maiores zonas produtoras estão na antiga
URSS, EUA, Canadá, na Europa Ocidental, no sudeste da Austrália, nos vales dos
rios Indo e Ganges (na Índia e no Paquistão), nos pampas da Argentina, no norte
da China e no vale do rio Nilo.
Em relação à topografia, o ideal é que a área escolhida para o cultivo seja
plana ou com pouco declive, para evitar perdas por erosão, pois quanto maior for
a declividade do terreno, maior será o risco de erosão. As culturas são feitas,
preferencialmente, nas planícies ou em áreas com declives suaves, para facilitar o
uso de máquinas.
Segundo Silva et al., os solos adequados ao cultivo de trigo são:
...os mesmos recomendados para outras culturas tradicionais, como o feijão e
o milho. Na pequena propriedade, em geral, são destinados a essas culturas
os melhores solos, as chamadas terras de cultura. Contudo, o trigo, assim
como as demais culturas exigentes, pode ser cultivado em solos de baixa
fertilidade (...), havendo a necessidade de corrigir sua acidez e efetuar
adubações, (SILVA et al., 1996, p. 31).
Da década de 1940 até o final da década de 1980 verificou-se a intervenção
estatal na agricultura brasileira, e neste contexto, também na triticultura, o que
pode ser associado ao aumento da área cultivada com trigo neste período.
Conforme Bruns et al.,
...da quase auto-suficiência obtida na colheita do ano agrícola 1987/1988, a
triticultura brasileira despencou para a produção de um terço do consumo
nacional. O acentuado processo de intervenção estatal, praticado desde a
década de 1940, foi eliminado com a privatização da comercialização do trigo,
através da brusca saída do Estado em 1990, tão brusca que o resultado foi o
desmantelamento da estrutura de produção tritícola nacional. Como efeito
direto da diminuição da área plantada, cerca de 1,5 bilhão de reais deixou de
circular, anualmente, no Brasil, com a eliminação de 280.000 empregos,
diretos e indiretos, (BRUNS, et al., 1999, p. 9).
Neste período observou-se a abertura unilateral do mercado brasileiro ao
mercado internacional. As portas brasileiras foram abertas ao mercado
internacional, desestruturando o produtor agrícola brasileiro, pois este se viu sem
nenhum tipo de garantia governamental para cultivar trigo, ao contrário do que
ocorre em alguns países como Estados Unidos da América, Canadá, França,
Argentina e outros, onde os subsídios dados aos agricultores são grandes.
Com o início do Mercosul, a cadeia brasileira de trigo seria substituída por
uma cadeia mais eficiente, a cadeia argentina. Em tempos de globalização, os
setores menos eficientes perdem seu espaço para os melhores, gerando
desemprego e falência.
3.2. Soja
Conforme a Embrapa,
...a soja ( Glycine max (L) Merrill) que hoje cultivamos é muito diferente dos
seus ancestrais, que eram plantas rasteiras que se desenvolviam na costa
leste da Ásia, principalmente ao longo do rio Yangtsé, na China. Sua evolução
começou com o aparecimento de plantas oriundas de cruzamentos naturais
entre duas espécies de soja selvagem que foram domesticadas e melhoradas
por cientistas da antiga China (Embrapa, 2002, p. 11).
Inicialmente a soja era considerada um grão sagrado, ao lado do arroz, do
trigo, da cevada e do milheto.
Até aproximadamente 1894, término da guerra entre a China e o Japão, a
produção de soja ficou restrita à China. Apesar de ser conhecida e consumida
pela civilização oriental por milhares de anos, só foi introduzida na Europa no final
do século XVIII, como curiosidade, nos jardins botânicos da Inglaterra, França e
Alemanha.
Apesar de conhecida e explorada no Oriente há mais de cinco mil anos,
sendo uma das mais antigas plantas do planeta,
...o Ocidente ignorou o seu cultivo até a segunda década do século vinte,
quando os Estados Unidos (EUA) iniciaram sua exploração comercial, primeiro
como forrageira e, posteriormente, como grãos. Em 1940, no auge do seu
cultivo como forrageira, foram plantados, nesse país, cerca de dois milhões de
hectares com tal propósito. A partir de 1941, a área cultivada para grãos
superou a cultivada para forragem, cujo plantio declinou rapidamente, até
quase desaparecer em meados dos anos 60, enquanto a área cultivada para a
produção de grãos crescia de forma exponencial, não apenas nos EUA, como
também no resto do mundo, (Embrapa, 2002, p. 11).
Na segunda década do século XX, o teor de óleo e proteína do grão
começou a despertar o interesse das indústrias mundiais. No entanto, as
tentativas de introdução comercial do cultivo do grão na Rússia, Inglaterra e
Alemanha fracassaram, provavelmente, devido às condições climáticas
desfavoráveis.
A soja chegou a Brasil em 1882, via Estados Unidos. Gustavo Dutra, então
professor da Escola de Agronomia da Bahia, realizou os primeiros estudos de
avaliação de cultivares introduzidas naquele país. Estudos semelhantes também
foram realizados no Instituto Agronômico de Campinas. Nesta época, a soja era
estudada mais como forrageira do que como planta produtora de grãos para a
indústria de farelos e óleos vegetais, (Embrapa, 2002, p. 12).
O primeiro registro de plantio de soja no Brasil data de 1914, em Santa
Rosa, Rio Grande do Sul. Entretanto,
... foi somente a partir dos anos 40 que ela adquiriu alguma importância
econômica, merecendo o primeiro registro estatístico nacional em 1941, no
Anuário Agrícola do RS (área cultivada de 640 ha, produção de 450 ton e
rendimento de 700 kg/ha). Nesse mesmo ano instalou-se em Santa Rosa, RS,
a primeira indústria processadora de soja do país e, em 1949, com produção
de 25.000 ton, o Brasil figurou pela primeira vez como produtor de soja nas
estatísticas internacionais, (Embrapa, 2002, p. 13).
Os Estados Unidos ocupam a primeira posição entre os países produtores, respondendo
por 78 milhões de toneladas. O Brasil é o segundo maior produtor de soja e, na safra 2003,
produziu cerca de 50 milhões de toneladas.
A soja brasileira é produzida de Norte a Sul do País. Os principais estados produtores são
Mato Grosso, Paraná e Rio Grande do Sul, respectivamente. Até a década de 80 a produção
brasileira concentrava-se nos estados do Sul do Brasil. “A partir da década de 90, a região Centro-
Oeste tornou-se a principal produtora, sendo responsável por cerca de 40% do total da produção
brasileira e em 2002, já representava 58%, com tendências a ocupar, a cada safra, um maior
espaço”, (Embrapa, 2002, p.14).
Até a década de 1970, o cultivo comercial de soja no mundo restringia-se a
regiões de climas temperados e subtropicais, cujas latitudes estavam próximas
aos 30ºC. Os pesquisadores brasileiros conseguiram romper essa barreira,
desenvolvendo variedades adaptadas às condições tropicais e viabilizando o seu
cultivo em qualquer ponto do território nacional.
O crescimento da produção e o aumento da capacidade competitiva da soja brasileira
sempre estiveram associados aos avanços científicos e a tecnologias empregadas no setor
produtivo.
Conforme estudos realizados pela Embrapa,
... a água constitui aproximadamente 90% do peso da planta, atuando em,
praticamente, todos os processos fisiológicos e bioquímicos. Desempenha a
função de solvente, através do qual gases, minerais e outros solutos entram
nas células e movem-se pela planta. Tem, ainda, papel importante na
regulação térmica da planta, agindo tanto no resfriamento como na
manutenção e distribuição do calor, (Embrapa, 2002, p. 25).
A disponibilidade de água é importante, principalmente em dois períodos de
desenvolvimento da soja: germinação-emergência e floração- enchimento de
grãos. Durante o primeiro período, tanto o excesso quanto o déficit de água são
prejudiciais à obtenção de uma boa uniformidade na população de plantas. A
semente de soja necessita absorver, no mínimo, 50% de seu peso em água para
assegurar boa germinação. Nessa fase, o conteúdo de água no solo não deve
exceder a 85% do total máximo de água disponível e nem ser inferior a 50%
(Embrapa, 1997, p.21).
A necessidade total de água na cultura da soja, para obtenção do máximo
rendimento, varia entre 450 a 800 mm/ciclo, dependendo das condições
climáticas, do manejo da cultura e da duração do ciclo (Embrapa, 2002, p. 25).
Para minimizar os efeitos do déficit hídrico, indica-se semear apenas
cultivares adaptadas à região e à condição do solo; semear em época
recomendada e de menor risco climático; semear com adequada umidade em todo
o perfil do solo; e adotar práticas que favoreçam o armazenamento de água pelo
solo. A irrigação é medida eficaz, porém de custo elevado e inviabilizada a muitos
agricultores pela falta de bons reservatórios de água na propriedade.
A soja melhor se adapta a temperaturas do ar entre 20
o
C e 30
o
C; a
temperatura ideal para seu crescimento e desenvolvimento é de 30
o
C,
aproximadamente, (Embrapa, 2002, p. 26).
Sempre que possível, a semeadura da soja não deve ser realizada quando
a temperatura do solo estiver abaixo de 20ºC porque prejudica a germinação e a
emergência. A faixa de temperatura adequada para a semeadura varia de 20 ºC A
30ºC, sendo 25º a temperatura ideal para uma emergência rápida e uniforme,
(Embrapa, 1997, p. 23).
A semeadura é muito importante para as culturas, pois a época e as
condições de solo e clima em que esta é realizada interferem no rendimento. A
semeadura em época inadequada pode causar redução drástica no rendimento,
além de dificultar a colheita mecânica, pois interfere também na altura da planta,
na ramificação e na altura do desenvolvimento das vagens. Conforme a Embrapa,
... no Estado do Paraná, a época de semeadura para a maioria das cultivares
indicadas estende-se de 15/10 a 15/12. Os melhores resultados, para
rendimento e altura de plantas, na maioria dos anos e para a maioria das
cultivares, são obtidos nas semeaduras de final de outubro e de novembro. De
modo geral, as semeaduras da segunda quinzena de outubro apresentam
menor porte e maior rendimento do que as da primeira quinzena de dezembro,
(Embrapa, 1997, p.106).
O crescimento vegetativo da soja “é pequeno ou nulo a temperaturas
menores ou iguais a 10
o
C. Temperaturas acima de 40
o
C têm efeito adverso na
taxa de crescimento, provocando distúrbios na floração e diminuindo a capacidade
de retenção de vagens. Esses problemas se acentuam com a ocorrência de
déficits hídricos”, (Embrapa, 2002, p. 26).
A maturação pode ser acelerada pela ocorrência de altas temperaturas.
Quando vêm associadas a períodos de alta umidade, as altas temperaturas
contribuem para diminuir a qualidade da semente e, quando associadas a
condições de baixa umidade, predispõem a semente a danos mecânicos durante a
colheita. Temperaturas baixas na fase da colheita, associadas a período chuvoso
ou de alta umidade, podem provocar atraso na data de colheita, bem como haste
verde e retenção foliar, (Embrapa, 2002, p. 26).
Conforme estudos realizados pela Embrapa, uma das principais causas da
variação da produtividade da soja no Brasil tem sido a ocorrência de déficit hídrico.
O sistema de exploração agrícola adotado atualmente tem levado o solo a
uma intensa degradação, gerando desequilíbrio, afetando o potencial produtivo.
Merecem destaque a compactação do solo, causada pelo uso de implementos
agrícolas pesados, a ausência de cobertura vegetal, que causa erosão e diminui a
infiltração, o uso de práticas conservacionistas isoladas, dentre outras. A adoção
de prática adequada melhora a produtividade agrícola, refletindo no ganho final.
3.3. Milho
O milho é uma planta herbácea, da família das Gramíneas (Zea mays L.),
nativo da América. Os registros mais antigos encontrados datam, na América do
Sul, de 1000 a. C. e na América do Norte, de 2000 a. C. Seu contato com a
Europa e outros continentes se deu a partir de 1492, com a Chegada de Cristóvão
Colombo ao chamado “Novo Mundo”.
O milho (Zea mays L.) em função de seu potencial produtivo, composição
química e valor nutritivo, constitui-se em um dos mais importantes cereais
cultivados e consumidos no mundo, (DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000,
p.21).
Devido à importância que este cereal adquiriu na alimentação humana e
animal, desenvolveu-se uma seleção de cultivares, assim como se aprimorou o
método de manejo, o que possibilitou que o cultivo se expandisse. Atualmente,
sua área de cultivo abrange:
... das regiões compreendidas entre 58º de latitude Norte (Canadá e Rússia) a
40º de latitude Sul (Argentina), distribuídas nas mais diversas altitudes,
encontrando-se cultivada desde localidades situadas abaixo do nível do mar
(região do Mar Cáspio) até regiões apresentando mais de 2500m de altitude,
nos Andes Peruanos (DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000, p.22).
Dentre os elementos do clima conhecidos para se avaliar a viabilidade e a
estação para a implantação das mais diversas atividades agrícolas, a temperatura
e a precipitação pluvial são os mais citados. O bom desenvolvimento da cultura do
milho depende de condições ideais que são:
... por ocasião da semeadura, o solo deve apresentar-se com temperatura
superior a 10ºC, aliado à umidade próxima à capacidade de campo (...);
durante o crescimento e desenvolvimento das plantas, a temperatura do ar
deverá girar em torno de 25ºC e encontra-se associada à adequada
disponibilidade de água no solo e abundância de luz; temperatura e
luminosidade favoráveis, elevada disponibilidade de água no solo e umidade
relativa do ar, superior a 70%, são requisitos básicos durante a floração e
enchimento de grãos e ocorrência de períodos predominantemente seco por
ocasião da colheita, (DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000, p.23).
O milho, assim como outras culturas, requer a interação de um conjunto de
fatores edafoclimáticos apropriados ao seu bom desenvolvimento. Assim, um solo
rico em nutrientes teria pouco ou quase nenhum significado para a cultura se esse
mesmo solo estivesse submetido a condições climáticas adversas, apresentando
características físicas inadequadas que influenciariam negativamente na condução
e desenvolvimento da cultura, tais como: drenagem e aeração deficientes,
percolação excessiva, adensamento sub-superficial, profundidade reduzida,
declividade acentuada, dentre outras características.
Solos de textura média, com teores de argila em torno de 30-35%, ou
mesmo argilosos, com boa estrutura, como os latossolos, que possibilitam
drenagem adequada, apresentam boa capacidade de retenção de água e de
nutrientes disponíveis às plantas, são os mais recomendados para a cultura do
milho, assim como soja, trigo e outros.
Embora o milho responda à interação de todos os fatores climáticos, pode-
se considerar que a radiação solar, a precipitação e a temperatura são os de
maior influência, pois atuam eficientemente nas atividades fisiológicas interferindo
diretamente na produção de grãos e de matéria seca. No Brasil, pela sua
continentalidade, observa-se que os fatores que afetam a estação de crescimento
da cultura de milho variam com a região. Nas regiões temperadas e subtropicais, a
limitação maior se deve à temperatura do ar e a radiação solar, sendo os limites
extremos variáveis com microrregiões agroclimáticas.
A temperatura tem um papel de destaque na cultura do milho, influindo em
todos os estágios de seu desenvolvimento, podendo encurtar ou prolongar o ciclo.
“Regiões cujo verão apresenta temperatura média diária inferior a 19ºC e
noites com temperaturas médias abaixo de 12,8ºC, não são recomendadas.
Temperaturas do solo inferiores a 10ºC e superiores a 42ºC prejudicam
sensivelmente a germinação, ao passo que, aquelas situadas entre 25 e 30ºC
propiciam as melhores condições para o desencadeamento dos processos de
germinação das sementes e emergência das plântulas”, (DOURADO NETO e
FRANCELLI, 2000, p.23 e 24).
Para o milho, as maiores exigências em água se concentram na fase de
emergência, floração e formação do grão, embora não tenha grande tolerância a
encharcamentos. “A ocorrência de período nublado (ou reduzida intensidade
luminosa) acarretará, no período de grão leitoso, a redução da fotossíntese, bem
como o aumento do nível de estresse da planta, implicando na redução da taxa de
acúmulo de matéria seca do grão, além de favorecer a incidência de doenças de
colmo”, (Francelli, 1988 apud DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000, p.41). Na
fase de grãos pastosos, o déficit hídrico acarretará maior porcentagem de grãos
leves e pequenos, comprometendo o rendimento.
A “redução no rendimento do milho, nas mais variadas condições, está
associada à duração do período de enchimento de grãos. Em regime de elevadas
temperaturas diurnas (>35ºC) e noturnas (>24ºC) a taxa de acúmulo de matéria
seca nos grãos e a duração do período de enchimento de grãos são reduzidos”,
(Frey, 1981 apud DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000, p.50).
No milho, “os estádios identificados como quatro folhas e floração são
determinantes no processo produtivo. O estádio de quatro folhas porque inclui a
diferenciação da gema floral e o de floração porque é nessa fase que a
polinização define o número final de grãos com potencial para crescer e se
desenvolver”, (GOMES, 1991, p.53). Para Gomes, as épocas em que os
rendimentos foram maiores e mais estáveis estão associadas a boas condições de
água no solo nestes dois períodos, ressaltando também a influência da
temperatura.
O milho apresenta um ciclo vegetativo variado,
... evidenciando desde genótipos extremamente precoces, cuja polinização
ocorre 30 dias após a emergência, até mesmo aqueles cujo ciclo vital pode
alcançar 300 dias. Contudo, em nossas condições, a cultura do milho
apresenta ciclo variável entre 110 e 180 dias, em função da caracterização dos
genótipos (superprecoce, precoce e tardio), período este compreendido entre a
semeadura e a colheita, (DOURADO NETO e FRANCELLI, 2000, p. 30).
Na região Norte do Estado do Paraná, as semeaduras que apresentaram
os melhores rendimentos ocorreram entre a segunda quinzena de agosto e a
primeira de outubro (GOMES, 1991, p. 57).
Para realizar estudos e fazer a associação da influência dos elementos
climáticos no rendimento de grãos são necessárias séries de dados históricos
(climatológicos e de rendimento de grãos) fidedignos, pois só assim se terá um
resultado confiável. Entretanto, encontra-se grande dificuldade na aquisição de
dados, principalmente de produtividade agrícola, pois em algumas regionais os
dados ficam armazenados por apenas cinco anos, sendo posteriormente
descartados.
Em síntese, papel de modelos clima-rendimento-tecnologia tem se tornado
cada vez mais importante, pois servem para:
1- Monitoria das previsões de safras a partir de dados meteorológicos,
permitindo a tomada de decisões de importação e exportação, de comércio
nacional e programas de produção de alimentos básicos.
2-Avaliação do impacto de variabilidade climática, natural ou provocada pelo
homem, sobre o rendimento dos cereais.
3-Interpretação dos efeitos do clima na experimentação agrícola de campo.
4-Avaliação do potencial de produção agrícola regional: zoneamento
agroclimático.
5-Planejamento agrícola: probabilidade de níveis de rendimento, (MOTA e
AGENDES, 1986, p. 94).
Para esta questão de planejamento é importante ter dados precisos, sendo
a quantidade e a distribuição das chuvas a principal causa da variação anual do
rendimento de grãos no Sul do Brasil. Ocasionalmente ocorrem geadas, afetando
significativamente as safras nesta região.
Ao analisar o rendimento de grãos não podemos nos esquecer
das mudanças tecnológicas ocorridas nos últimos anos, fato que
apresenta significativa importância. Entretanto, ressalta-se que, no
caso dos cereais de inverno, especialmente o trigo, as variáveis
meteorológicas têm sido muito mais importantes do que as
tecnológicas, embora se reconheça a importância das tecnologias
empregadas, (MOTA e AGENDES, 1986, p. 95).
4. METODOLOGIA E PROCEDIMENTOS
Para a realização desta pesquisa, foram obtidas informações
climatológicas em quatro estações de registro: a Estação Climatológica
Experimental de Cambará, localizada a 23º00’ de latitude Sul e 50º02’ de
longitude Oeste, com altitude de 450m; Estação Agroclimatológica de Londrina,
localizada a 23º18’ de latitude Sul e 51º09' de longitude Oeste, altitude 585m;
Estação Climatológica Principal de Maringá (ECPM), localizada a 23º25’ de
latitude Sul e 51º57’ de longitude Oeste, com altitude de 542m e Estação
e somente milho para Paranavaí, pois os dados referentes às culturas de soja e
trigo não foram obtidas para o mesmo período. Através desta análise foi
possível verificar os trimestres significativos e os não significativos para a
respectiva cultura.
A análise de regressão múltipla é apropriada para analisar associações
entre diversas variáveis, sendo recomendada quando se quer descobrir se
determinadas variáveis possuem algum tipo de correlação entre si.
Em geral, considera-se uma variável dependente Y (rendimento), e esta
depende das variáveis independentes X (temperatura, umidade relativa e
precipitação pluvial). A variável dependente e as variáveis independentes são
também conhecidas como variável de resposta e variável explicativa,
respectivamente.
Na análise de regressão múltipla, procura-se construir um modelo estatístico-
matemático para se estudar objetivamente a relação entre as variáveis
independentes e a variável dependente e, a partir do modelo, conhecer a
influência de cada variável independente, como também predizer a variável
dependente em função do conhecimento das variáveis independentes,
(BARBETTA, 2002, p. 304).
Para estabelecer um modelo clássico de regressão múltipla, considera-
se que Y seja uma variável quantitativa contínua e X
1
, X
2
, ..., X
K
sejam
variáveis quantitativas ou indicadores de certos atributos.
A análise de regressão múltipla parte de um conjunto de observações
(x
1
, x
2
, ..., x
k
e y), relativas às variáveis ( X
1
, X
2
, ..., X
K
e Y). Diz-se que um
dado valor y depende, em parte, dos correspondentes valores x
1
, x
2
, ..., x
k
e de
uma infinidade de outros fatores, representados por ε . Mais especificamente,
supõe-se o seguinte modelo para observações:
Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ ... + β
k
X
k
+ ε
“onde α e β
1
, β
2
... ,β
k
são parâmetros a serem estimados com os dados e ε
representa o efeito aleatório. As demais suposições são análogas à regressão
simples, acrescentando a suposição de que as variáveis independentes X
1
, X
2
,
..., X
K
não devem ter correlações altas entre si”, (BARBETTA, 2002, p. 305).
Nesta equação, Y representa o rendimento de grãos, α representa o parâmetro
linear, β representa o parâmetro angular, X são as variáveis meteorológicas
utilizadas na pesquisa e ε, o efeito aleatório. Nesta análise, o efeito aleatório
pode ser entendido como outros fatores que podem interferir no rendimento de
grãos, como tipo de solo, variedade de semente utilizada, quantidade e
qualidade do adubo e outros.
Com base nos dados das variáveis meteorológicas (valores
independentes) e do rendimento de grãos (valor dependente) calculou-se o
coeficiente de determinação (R
2
), através das variáveis meteorológicas
utilizadas e para cada produto (soja, trigo e milho). “O coeficiente de
determinação é uma medida descritiva da proporção da variação de Y que pode
ser explicada por X, segundo o modelo especificado” (BARBETTA, 2002, p.
295).
A partir dos valores obtidos de R
2
e de p (p<0,05) selecionou-se os
trimestres significativos com seus respectivos rendimentos e fez-se um ajuste
polinomial para cada um dos casos. O coeficiente de determinação (R
2
) só
explicará o modelo de interdependência entre as variáveis e o rendimento
quando o nível de p for inferior a 5%.
Na região Norte do Paraná, a melhor época para o plantio de milho inicia-
se a partir de 21 de setembro ao final de outubro (PEREIRA et al., 2002, p.
443), de soja a partir de final de outubro e trigo a partir de abril. Estes períodos
podem ser antecipados ou atrasados alguns dias, dependendo da variedade
escolhida, que pode ser tardia ou precoce.
Para a cultura de soja, foram analisados os seguintes trimestres: outubro,
novembro e dezembro (OND); novembro, dezembro e janeiro (NDJ); dezembro,
janeiro e fevereiro (DJF); janeiro, fevereiro e março (JFM); fevereiro, março e
abril (FMA), que correspondem aos períodos de plantio, desenvolvimento e
colheita desses grãos.
Para o trigo, analisou-se os seguintes trimestres: abril, maio e junho
(AMJ); maio, junho e julho (MJJ); junho, julho e agosto (JJA); julho, agosto e
setembro (JAS), também por estes trimestres corresponderem ao período de
desenvolvimento desta cultura.
Para a cultura de milho, analisou-se os trimestres: setembro, outubro e
novembro (SON); outubro, novembro e dezembro (OND); novembro, dezembro
e janeiro (NDJ); dezembro, janeiro e fevereiro (DJF); janeiro, fevereiro e março
(JFM), pois estes correspondem ao período de plantio, desenvolvimento e
colheita destes grãos na região.
Tabela 3: Trimestres analisados para o período de plantio e desenvolvimento
para as culturas selecionadas:
CULTURA
PERÍODO DE PLANTIO E DESENVOLVIMENTO
SOJA OND NDJ DJF JFM FMA
MILHO SON OND NDJ DJF JFM
TRIGO AMJ MJJ JJA JAS
Organização: Marcia Regina Garcia, 2004.
Nesta pesquisa utilizou-se os trimestres consecutivos, com o objetivo de
obter melhores resultados entre as culturas selecionadas e as variáveis
meteorológicas. Também foram utilizados métodos estatísticos, através de
programas específicos.
Para melhor interpretar os gráficos da evolução temporal de rendimento
de grãos e precipitação pluvial anual, utilizou-se de balanços hídricos anuais,
que foram realizados para os municípios de Cambará, Londrina, Maringá e
Paranavaí.
O balanço hídrico climatológico serve para mostrar a disponibilidade
hídrica de determinada região, caracterizando os períodos de escassez,
podendo assim ajudar os agricultores a conhecer melhor as características
climáticas da região, podendo ser feito em períodos seqüenciais ao longo do
ano ou dos anos, sendo uma forma de acompanhar o armazenamento de água
no solo, determinando os melhores períodos para o plantio, assim como
estabelecer o zoneamento agrícola, disponibilizando-lhes dados que mostram
períodos de risco para o plantio de determinadas culturas.
Como a chuva é expressa em milímetros, isto é, em litros de água por
metro quadrado de superfície, para facilitar a contabilidade do balanço hídrico,
adota-se também uma área superficial de 1m
2
para o volume de controle.
Portanto, o volume de controle torna-se uma função apenas da profundidade do
sistema radicular das plantas.
O volume de controle é determinado pelo conjunto solo-planta-clima. Se
o solo é profundo e a demanda atmosférica é alta, as raízes se aprofundam na
procura de mais água para atender a demanda. Nessa situação, as plantas
investem na formação do sistema radicular como modo de garantir sua
sobrevivência. Entretanto, se a demanda atmosférica for baixa, um volume
menor de solo será suficiente para atendê-la. Em solos argilosos, com maior
capacidade de retenção de água, as raízes não necessitam se aprofundar tanto
quanto em solos arenosos, que retêm menor quantidade de água. Há
compensação natural pelo crescimento do sistema radicular para manter certa
quantidade de água disponível às plantas, (PEREIRA et al., 2002).
Alguns solos apresentam uma camada adensada que impede tanto a
penetração das raízes como a drenagem profunda e, na época chuvosa o solo
fica encharcado, asfixiando as raízes mais profundas, reduzindo o volume
efetivo de solo disponível. Nessa situação, as plantas são incapazes de
atender a uma demanda elevada por muito tempo. Se o terreno for inclinado, a
drenagem lateral ameniza o problema pela eliminação do excesso de água. Na
época da seca, o pequeno volume disponível não é capaz de suprir as
necessidades das plantas, resultando em estresse por deficiência hídrica.
Logo, solo com impedimento físico é prejudicial tanto na época das chuvas
como na seca, (PEREIRA et al., 2002 p. 250).
No caso do balanço hídrico climatológico desenvolvido por Thornthwaite
& Mather (PEREIRA et al., 2002, p. 251), o objetivo é determinar a variação do
armazenamento de água no solo, em função da precipitação (P), sem irrigação
(I=0). Outra simplificação, para fins práticos, é considerar desprezível a
ascensão capilar (AC=0). Desse modo torna-se possível estimar a variação do
armazenamento, denominada de alteração do armazenamento (ALT), a
evapotranspiração real (ETR) e a drenagem profunda, agora denominada de
excedente hídrico (EXC) resultando na seguinte equação:
±
ALT = P – ETR – EXC.
Além de ALT e de EXC, a determinação da evapotranspiração potencial
(ETP) e ETR permite estimar o déficit hídrico (DEF) definido como:
DEF = ETP – ETR.
A vantagem do método de Thornthwaite é que são necessários apenas
dados de temperatura e precipitação, que representa a principal forma de
entrada de água no solo e as coordenadas geográficas do local.
Na elaboração do balanço hídrico climatológico, o primeiro passo é a
seleção da Capacidade de Água Disponível (CAD), ou seja, “a lâmina de água
correspondente ao intervalo de umidade do solo entre a capacidade de campo
(CC%) e o ponto de murcha permanente (PMP%)”, (PEREIRA et al., 2002 p.
253).
Foram realizados balanços hídricos anuais para o período estudado, com o
objetivo de melhor interpretar as influências climáticas no rendimento de grãos.
5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
O cálculo de precipitação média mensal e do desvio padrão das séries
analisadas na área de estudo (Cambará, Londrina, Maringá e Paranavaí)
apresentou um padrão de máxima precipitação pluvial no verão e mínima
precipitação pluvial no inverno. O desvio padrão que é uma maneira de se calcular
a variabilidade do parâmetro meteorológico, por exemplo, foi analisado e
possibilitou observar que, no período mais chuvoso, a dispersão também é maior,
ou seja, chove mais em determinados meses, com maior aleatoriedade dessa
chuva.
Os valores da precipitação máxima, nas quatro séries analisadas
(Cambará, Londrina, Maringá e Paranavaí), no período de 1986 a 1999,
apresentaram valores de 230 mm, no mês de janeiro, aproximadamente, ou seja,
não há grande diferença de precipitação nesta região de estudo, conforme pode-
se observar nas Figuras 4, 5, 6 e 7.
CAMBARÁ
meses
PP
DP
20
40
60
80
100
120
140
160
20
60
100
140
180
220
J F M A M J J A S O N D
Figura 4 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio padrão (linha pontilhada) da
Estação Climatológica Experimental de Cambará (mm).
LONDRINA
meses
PP
DP
20
40
60
80
100
120
140
160
20
60
100
140
180
220
J F M A M J J A S O N D
Figura 5 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio padrão (linha pontilhada) da
Estação Agroclimatológica de Londrina (mm).
MARINGÁ
meses
PP
DP
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
40
80
120
160
200
J F M A M J J A S O N D
Figura 6 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio padrão (linha pontilhada) da
Estação Climatológica Principal de Maringá (mm).
PARANAVAÍ
meses
PP
DP
20
40
60
80
100
120
40
80
120
160
200
J F M A M J J A S O N D
Figura 7 - Gráfico da precipitação mensal (linha cheia) e do desvio padrão (linha pontilhada) da
Estação Criação do Estado, em Paranavaí (mm).
Pode-se observar também que nos municípios de Cambará e Londrina, a
partir do final do inverno a precipitação pluvial é ascendente até janeiro e nos
municípios de Maringá e Paranavaí ocorre um decréscimo na precipitação pluvial
no mês de novembro, não registrado nos primeiros.
Também foram realizados gráficos de temperatura e precipitação para
Cambará, Londrina, Maringá e Paranavaí, podendo-se observar uma
significativa variabilidade da precipitação pluvial nas quatro situações
analisadas, com máximos no verão (dezembro, janeiro e fevereiro) e mínimas
no inverno (junho, julho e agosto), Figuras 8, 9, 10 e 11.
Observou-se ainda uma precipitação maior nos meses de dezembro,
janeiro e fevereiro em Maringá, embora os municípios apresentem,
aproximadamente, os mesmos padrões, Figura 10.
O município de Paranavaí, dentre os municípios analisados, é o que
apresentou a menor precipitação no verão, principalmente em dezembro e
fevereiro, Figura 11.
O município de Maringá apresentou, em comparação com os demais, as
mais significativas temperaturas, tanto no verão quanto no inverno, com um desvio
de aproximadamente 2ºC a mais que Cambará e Londrina e menor diferença em
relação a Paranavaí, aproximadamente 1ºC, Figuras 8, 9, 10 e 11.
PCAM
TCAM
OMBROTÉRMICO
CAMBARÁ
meses
PP
TEMP
16
18
20
22
24
26
0
40
80
120
160
200
240
J F M A M J J A S O N D
Figura 8 – Diagrama ombrotérmico do município de Cambará. PCAM é a precipitação pluvial (mm)
de Cambará e TCAM é a temperatura (
o
C) de Cambará.
PLOND
TLOND
OMBROTÉRMICO
LONDRINA
meses
PP
TEMP
Foram realizadas análises de regressão múltipla para o plantio de soja em
Cambará, Londrina e Maringá para os seguintes trimestres, de acordo com o
período de desenvolvimento da cultura: outubro, novembro e dezembro (OND),
novembro, dezembro e janeiro (NDJ), dezembro, janeiro e fevereiro (DJF) e
janeiro, fevereiro e março (JFM).
Para Cambará, a explicação do modelo apresentou-se significativo para o
trimestre NDJ, com coeficiente de determinação explicando 88% da produção
(R
2
=0,88), correlacionado com as variáveis independentes (ou variáveis
explicativas) mais significativas, que foram temperatura média e a temperatura
máxima, ambas apresentando o mesmo nível de significância das variáveis
meteorológicas (p=0,01). Para o trimestre DJF, o coeficiente de determinação
explicou 92% da produção (R
2
= 0,92), onde as variáveis independentes mais
significativas foram: temperatura de geotermômetro às 21 horas (p=0,04) e a
umidade relativa (p=0,05), Tabelas 4 e 5.
Tabela 4 - Análise de regressão múltipla para o trimestre novembro, dezembro e
janeiro, para o município de Cambará.
R=0,937 R
2
=0,879
Ajuste de R
2
=0,637
Soja
Trimestre:
NDJ
F(8,4)=3,641
p<0,113 Erro de estimação:180,19 Cambará
BETA de BETA B de B t(4) Nível – p
Intercpt 15442,8
7222,8
2,138
0,099
TEMP -7,434
1,882
-5577,9
1412,7
-3,948
0,016
PP 0,193 0,395
0,93
1,9
0,490
0,649
TG9 0,850 1,291
296,2
449,7
0,658
0,546
TG15 -1,348
1,333
-257,8
255,1
-1,010
0,369
TG21 1,324 0,711
533,1 286,3
1,861
0,136
TMAX 4,786 1,101
252,4
581,4
4,345
0,012
TMIN 2,062 0,926
1055,9
474,3
2,226 0,089
UR 1,145 0,631
142,4
78,4
1,815 0,143
Tabela 5 - Análise de regressão múltipla para o trimestre dezembro, janeiro e
fevereiro, para o município de Cambará.
R=0,957 R
2
=0,917
Ajuste de R
2
=0,753
Soja
Trimestre:
DJF
F(8,4)=5,573 p<0,057 Erro de estimação:148,81 Cambará
BETA de BETA B de B t(4) Nível – p
Intercpt -6783,7 10180,6 -0,666 0,541
TEMP -1,235 0,970 -906,0 711,8 -1,278 0,272
PP -0,014 0,424 -0,1 2,1 -0,034 0,975
TG9 0,256 1,546 102,9 620,7 0,165 0,876
TG15 -0,493 1,703 -97,6 337,2 -0,289 0,786
TG21 1,160 0,413 484,4 172,9 2,802
0,048
TMAX 0,325 1,177 187,5 678,8 0,276 0,796
TMIN -0,201 1,202 -104,4 622,8 -0,167 0,874
UR 1,358 0,510 190,9 71,7 2,663
0,056
Na análise de soja em Londrina, o trimestre significativo foi JFM, com
coeficiente de determinação explicando 98% do rendimento (R
2
= 0,98),
correlacionado com as seguintes variáveis independentes: temperatura de
geotermômetro às 9 horas (p=0,001) e umidade relativa (p=0,01), Tabela 6.
Tabela 6 - Análise de regressão múltipla para o trimestre janeiro, fevereiro e
março, para o município de Londrina.
R=0,988 R
2
=0,977
Ajuste de R
2
=0,931 Soja Trimestre: JFM
F(8,4)=21,429 p<0,004 Erro de estimação:61,171 Londrina
No município de Maringá o trimestre significativo para o rendimento de soja
foi DJF, com coeficiente de determinação explicando 91% do rendimento (R
2
=
0,91), correlacionado com as variáveis independentes: temperatura média
(p=0,04), temperatura mínima (p=0,05) e umidade relativa (p=0,02), Tabela 7.
Tabela 7 - Análise de regressão múltipla para o trimestre dezembro, janeiro e
fevereiro, para o município de Maringá.
R=0,953 R
2
=0,908
Ajuste de R
2
=0,724 Soja Trimestre:
DJF
F(8,4)=4,952 p<0,069 Erro de estimação:211,51 Maringá
BETA de BETA B de B tT(4) Nível – p
Intercpt -6415,7 6799,7 -0,943 0,398
TEMP 3,440 1,131 3094,5 1017,9 3,040
0,038
PP 0,091 0,345 0,7 2,8 0,266 0,802
TG9 -0,546 0,755 -467,4 646,7 -0,722 0,509
TG15 0,559 0,470 180,8 151,9 1,189 0,299
TG21 -0,624 0,682 -332,1 362,8 -0,915 0,411
TMAX -1,772 0,722 -1550,1 632,1 -2,452 0,070
TMIN -1,188 0,444 -1292,9 484,2 -2,670
0,055
UR 2,129 0,567 245,8
65,6
3,749
0,019
Para o cultivo de trigo analisaram-se os seguintes trimestres: abril, maio
e junho (AMJ); maio, junho e julho (MJJ); junho, julho e agosto (JJA); julho,
agosto e setembro (JAS) corresponderem ao período de desenvolvimento desta
cultura.
Em Cambará, os trimestres significativos para o cultivo de trigo foram: maio,
junho e julho (MJJ), junho, julho e agosto (JJA) e julho, agosto e setembro (JAS).
Para o trimestre MJJ, o coeficiente de determinação explicou 67% do rendimento
(R
2
=0,67) e a variável independente mais significativa foi a temperatura máxima
(p=0,07), não muito significativo, mas um indicativo de monitoramento, Tabela 8.
No trimestre JJA, de acordo com o modelo, o coeficiente de determinação
explicou 94% do rendimento (R
2
= 0,94) e as variáveis independentes mais
significativas foram: temperatura média (p=0,003), temperatura de geotermômetro
às 9 horas (p=0,04), temperatura de geotermômetro às 15 horas (p=0,04),
temperatura máxima (p=0,005) e umidade relativa (p=0,03). Em JAS, o coeficiente
de determinação apresentado pelo modelo explicou 81% da produção (R
2
=0,81),
onde a temperatura máxima mostra-se indicativa na correlação (p=0,06), embora
superior ao nível máximo considerado pelo modelo, Tabelas 9 e 10.
Tabela 8 - Análise de regressão múltipla para o trimestre maio, junho e julho, para
o município de Cambará.
R=0,821 R
2
=0,674
Ajuste de R
2
=0,153 Trigo Trimestre: MJJ
F(8,5)=1,295 p<0,404 Erro de estimação:414,55 Cambará
BETA de BETA B de B t(5) Nível - p
Intercpt -23221,0 16058,5 -1,446 0,207
TEMP -1,100 0,889 -715,8 578,9 -1,236 0,271
PP 0,186 0,405 3,0 6,4 0,459 0,665
TG9 1,476 2,203 928,8 1385,9 0,670 0,532
TG15 -1,178 1,777 -451,6 681,5 -0,662 0,536
TG21 -0,004 0,420 -2,5 302,6 -0,008 0,993
TMAX 1,985 0,878 1262,2 558,4 2,260
0,073
TMIN -1,247 1,970 -646,3 1020,4 -0,633 0,554
UR 0,865 0,606 126,0 88,3 1,426 0,213
Tabela 9 - Análise de regressão múltipla para o trimestre junho, julho e agosto,
para o município de Cambará.
R=0,971 R
2
=0,942
Ajuste de R
2
=0,851 Trigo Trimestre: JJA
F(8,5)=10,312 p<0,009 Erro de estimação:173,70 Cambará
BETA De BETA B de B t(5) Nível - p
Intercpt -13662,0 5070,0 -2,694
0,043
TEMP -1,141 0,223 -681,8 133,2 -5,116
0,003
PP 0,385 0,172 7,3 3,3 2,228 0,076
TG9 1,395 0,557 736,1 293,8 2,505
0,054
TG15 -1,259 0,454 -379,0 136,7 -2,772
0,039
TG21 -0,191 0,217 -97,1 110,9 -0,876 0,421
TMAX 2,073 0,442 803,9 171,6 4,684
0,005
TMIN -0,075 0,500 -41,0 272,7 -0,150 0,886
UR 1,073 0,358 88,8 29,7 2,994
0,030
Tabela 10 - Análise de regressão múltipla para o trimestre julho, agosto e
setembro para o município de Cambará.
R=0,902 R
2
=0,813 Ajuste de R
2
=0,515 Trigo Trimestre: JAS
F(8,5)=2,729 p<0,141 Erro de estimação:313,63 Cambará
BETA de Beta B De B t(5) Nível - p
Intercpt -1489,0 7967,4 -1,868 0,120
TEMP -0,714 0,512 -348,5 249,7 -1,395 0,221
PP -0,097 0,385 -1,4 5,5 -0,251 0,811
TG9 2,212 0,998 863,1 389,6 2,214 0,077
TG15 -1,731 1,102 -409,8 260,8 -1,571 0,176
TG21 -1,265 0,828 -440,9 288,8 -1,526 0,187
TMAX 3,225 1,336 898,5 372,3 2,413
0,060
TMIN -0,582 0,565 -249,5 242,2 -1,029 0,350
UR 1,514 0,730 103,9 50,1 2,073 0,092
Para os municípios de Londrina e Maringá, a análise de regressão múltipla não
mostrou uma correlação significativa entre a variável dependente e as variáveis
independentes para o cultivo de trigo. Pode-se observar que o trimestre mais significativo
foi maio, junho e julho (MJJ), com coeficiente de determinação de 60%, em relação a
produção de trigo e que o nível p foi maior que 0,05, correlacionando o rendimento de trigo
com a temperatura de geotermômetro das 21 horas. Mesmo assim, embora não
significativa, essa variável é uma indicadora para o monitoramento do clima em relação ao
trigo em Londrina, Tabela 11.
Não foi apresentada a tabela relativa à análise de regressão múltipla para o
município de Maringá, referente ao trigo, por apresentar resultados muito parecidos com os
da Tabela 11 (dados de Londrina).
Tabela 11 - Análise de regressão múltipla para o trimestre maio, junho e julho,
para o município de Londrina.
R=0,774 R
2
=0,600
Ajuste de R
2
=--------
Trigo Trimestre: MJJ
F(8,5)=0,939 p<0,554 Erro de estimação:487,97 Londrina
BETA De Beta B De B t(5) Nível – p
Intercpt -8216,8 14829,8 -0,554 0,603
TEMP -2,526 2,762 -1782,4 1949,04 -0,915 0,402
PP 1,315 0,614 15,2 7,1 2,140 0,085
TG9 0,600 1,158 462,4 892,0 0,518 0,626
TG15 -0,898 0,723 -310,0 249,7 -1,241 0,269
TG21 1,343 0,611 1017,7 463,1 2,197
0,079
TMAX 2,558 1,803 1483,6 1045,9 1,418 0,215
TMIN -1,092 1,744 -911,8 1455,8 -0,626 0,558
UR -0,175 0,574 -32,5 106,2 -0,305 0,771
Para a cultura de milho foram realizadas análises de regressão para os
municípios de Cambará, Londrina, Maringá e Paranavaí, compreendendo os
seguintes trimestres: setembro, outubro e novembro (SON); outubro, novembro e
dezembro (OND); novembro, dezembro e janeiro (NDJ); dezembro, janeiro e
fevereiro (DJF); janeiro, fevereiro e março (JFM), pois estes correspondem ao
período de plantio, desenvolvimento e colheita destes grãos na região.
Tabela 12 - Análise de regressão múltipla para o trimestre dezembro, janeiro e
fevereiro, para o município de Londrina.
R=0,974 R
2
=0,948
Ajuste de R
2
=0,845 Milho Trimestre: DJF
F(8,4)=9,198 p<0,024 Erro de estimação:241,80 Londrina
BETA De Beta B De B t(4) Nível – p
Intercpt -32086,4
10010,7 -3,205 0,033
TEMP 1,784 0,985 2650,8 1463,4 1,811 0,144
PP 0,833 0,195 10,3 2,4 4,269
0,013
TG9 -0,555 0,374 -556,4 374,6 -1,485 0,212
TG15 1,038 0,541 314,8 164,2 1,912 0,128
TG21 -1,160 0,635 -264,2 144,7 -1,826 0,141
TMAX -0,194 0,478 -221,9 546,1 -0,406 0,705
TMIN -0,827 0,704 -936,6 797,0 -1,175 0,305
UR 0,334 0,290 76,0 66,0 1,152 0,313
Na Tabela 12, referente à análise do rendimento de milho, no
município de Londrina, o modelo de análise de regressão múltipla
apresentou como significativo o trimestre DJF correlacionando a
produção com a precipitação pluvial. O coeficiente de determinação
que explica esta correlação foi de 95%, aproximadamente, para um
nível p igual a 0,01, portanto altamente significativo.
Para o município de Cambará e Maringá, a análise de regressão múltipla
não apresentou trimestres significativos, segundo o modelo.
Tabela 13 - Análise de regressão múltipla para o trimestre novembro, dezembro e
janeiro, para o município de Paranavaí.
R=0,971 R
2
=0,944
Ajuste de R
2
=0,832 Milho Trimestre: NDJ
F(8,4)=8,445 p<0,028 Erro de estimação:156,28 Paranavaí
BETA De Beta B De B t(4) Nível – p
Intercpt -26601,5
6860,7 -3,877 0,018
TEMP 3,049 1,080 2851,4 1010,0 2,823 0,048
PP 0,266 0,254 2,9 2,8 1,049 0,353
TG9 -5,739 2,363 -1803,7 742,6 -2,429
0,072
TG15 3,333 2,364 583,9 414,1 1,410 0,231
TG21 1,429 0,502 460,9 162,0 2,845
0,045
TMAX -0,503 0,628 -334,9 418,2 -0,801 0,468
TMIN -1,454 0,686 -1379,6 650,7 -2,120 0,101
UR 1,334 0,361 160,2 43,3 3,396
0,021
Para Paranavaí, a explicação do modelo apresentou-se significativa para o
trimestre NDJ e DJF. O primeiro, apresentou coeficiente de determinação
explicando 94% (R
2
=0,94) da produção desse município correlacionado com as
variáveis independentes mais significativas que foram: temperatura de
geotermômetro às 21 horas (p=0,04) e umidade relativa do ar (p=0,02). A
temperatura de geotermômetro às 9 horas, apesar de apresentar p=0,07, superior
ao considerado no modelo (p<0,05), pode ser tomada como um indicativo no
monitoramento da área de plantio para o milho nessa região, Tabela 13.
Tabela 14 - Análise de regressão múltipla para o trimestre dezembro, janeiro e
fevereiro, para o município de Paranavaí.
R=0,974 R
2
=0,949
Ajuste de R
2
=0,846 Milho Trimestre: DJF
F(8,4)=9,219 p<0,024 Erro de estimação:149,92 Paranavaí
BETA De Beta B De B t(4) Nível – p
Intercpt -24074,3
5977,8 -4,027 0,016
TEMP 2,297 1,014 2371,0 1046,1 2,266 0,086
PP 0,039 0,207 0,3 1,8 0,185 0,862
TG9 0,370 1,851 140,6 704,2 0,200 0,852
TG15 -2,820 2,276 -505,1 407,7 -1,239 0,283
TG21 2,003 0,800 634,7 252,2 2,516
0,067
TMAX -0,040 0,700 -36,0 629,6 -0,060 0,957
TMIN -2,638 0,767 -2403,3 699,1 -3,438
0,026
UR 1,594 0,470 195,5 57,7 3,390
0,028
Para o trimestre DJF, o coeficiente de determinação explicou 95% da
produção de milho no município de Paranavaí, tendo as variáveis independentes
mais significativas através da análise de regressão múltipla explicada pela
temperatura mínima (p=0,03) e umidade relativa (p=0,03). Também a temperatura
de geotermômetro às 21 horas pode ser levada em consideração no
monitoramento da produção de milho neste município, Tabela 14.
As Figuras 12 a 16 apresentam ajustes polinomiais para o
rendimento de soja e trigo em relação a diversos parâmetros
meteorológicos, classificados pela análise de regressão múltipla, em
relação aos municípios estudados. Essas figuras estão relacionando o
rendimento (Kg/ha) com diferentes variáveis meteorológicas, em
diferentes municípios, de acordo com a classificação obtida através da
análise de regressão múltipla.
Os ajustes polinomiais para a soja nos municípios de Cambará, Londrina
e Maringá, de acordo com as variáveis selecionadas, dentro dos trimestres,
mostraram uma variabilidade significativa de município para município e de
período para período. Por exemplo, no trimestre dezembro-janeiro-fevereiro,
para Cambará, as variáveis independentes foram temperatura de
geotermômetro às 21 horas e umidade relativa. Nota-se claramente que
ajustes foram de ordem diferente para cada variável meteorológica. Ao
comparar a mesma grandeza meteorológica (umidade
relativa) entre Cambará e Londrina, também fica marcada essa variabilidade.
Outra observação importante é que o período de correlação em Cambará é
muito maior (começando em novembro e estendendo-se até fevereiro) que em
Londrina e Maringá.
26.0 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0
1600
1800
2000
2200
2400
2600
REND
TG21
CAMBARÁ (DJF)
SOJA
73 74 75 76 77 78 79 80 81
1600
1800
2000
2200
2400
2600
REND
UR
CAMBARÁ (DJF)
SOJA
Figura 12 (A)- Ajuste polinomial para o rendimento de
soja em Cambará e a variável cujo nível-p foi menor
que 0,05. Rendimento em função da temperatura de
geotermômetro às 21 horas.
Figura 12 (B)- Ajuste polinomial para o rendimento
de soja em Cambará e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da umidade
relativa do ar.
23.4 23.6 23.8 24.0 24.2 24.4 24.6 24.8 25.0 25.2 25.4
1600
1800
2000
2200
2400
2600
REND
TMED
CAMBARÁ (NDJ)
SOJA
29.5 30 .0 30.5 31.0 31.5 3 2.0
1600
1800
2000
2200
2400
2600
TMAX
REN D
CAM B A R Á (N D J)
SOJA
Figura 13(A)- Ajuste polinomial para o rendimento
de soja em Cambará e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da
temperatura média.
Figura 13(B)- Ajuste polinomial para o rendimento
de soja em Cambará e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da
temperatura máxima.
73 74 75 76 77 78 79 80 81
1800
1900
2000
2100
2200
2300
2400
2500
2600
REND
UR
LONDRINA ( JFM)
SOJA
19.8 20.0 20.2 20.4 20.6 20.8 21.0 21.2
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
REND
TMIN
MARINGÁ (DJF)
SOJA
Figura 14 (A)- Ajuste polinomial para o rendimento
de soja em Londrina e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da
umidade relativa.
Figura 14 (B)- Ajuste polinomial para o rendimento
de soja em Maringá e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da
temperatura mínima.
24,6 24,8 25,0 25,2 25,4 25,6 25,8 26,0 26,2 26,4 26,6
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
TMED
REND
MARINGÁ (DJF)
SOJA
66 68 70 72 74 76 78 80
1400
1600
1800
2000
2200
2400
2600
2800
3000
REND
UR
MARINGÁ (DJF)
SOJA
Figura 15 (A)- Ajuste polinomial para o rendimento de
soja em Maringá e a variável cujo nível-p foi menor que
0,05. Rendimento em função da temperatura média.
Figura 15 (B)- Ajuste polinomial para o rendimento de
soja em Maringá e a variável cujo nível-p foi menor que
0,05. Rendimento em função da umidade relativa.
55 60 65 70 75 80
500
1000
1500
2000
2500
3000
CAMBARÁ (JJA)
TRIGO
UR
REND
Figura 16 - Ajuste polinomial para o rendimento de trigo em Cambará e a variável cujo nível-p foi
menor que 0,05. Rendimento em função da umidade relativa.
Observando os ajustes polinomiais para a cultura de soja em Cambará, no
trimestre DJF, pode-se constatar que temperatura de geotermômetro das 21 horas
e umidade relativa, apresentaram, de acordo com o modelo, 88% da explicação
para o rendimento. Assim constatou-se que, a partir de 28ºC, o rendimento
começou a cair, o que possibilitou inferir que a soja apresenta boa produtividade
(2.200 kg/ha) quando a temperatura de geotermômetro às 21 horas não ultrapassa
28ºC. Já a umidade relativa, no mesmo trimestre, teve grande influência no
rendimento, sendo este superior a 2.200 kg/ha com umidade relativa entre 76 a
81%, chegando a 2.400 kg/ha entre este período, Figura 12 (A e B).
Para Cambará, no trimestre NDJ, o modelo indicou uma significativa
correlação da temperatura média e da temperatura máxima com o rendimento de
soja, onde se pode perceber que, de acordo com o gráfico, em temperaturas
médias inferiores a 23,5ºC e superiores a 24,5ºC, o rendimento cai, sendo inferior a
2.000 Kg/ha ou menor ainda à medida em que se afasta destas médias. Já a
temperatura máxima apresentou correlação com rendimento de 2.000 kg/ha entre
29,5ºC e 31ºC, apresentando queda no rendimento quando se afastava desta
margem. Observou-se também que o maior rendimento é encontrado próximo de
30ºC, chegando a ultrapassar 2.300 Kg/ha, Figura 13 (A e B).
Para o cultivo de soja em Londrina, o trimestre que, conforme o ajuste
polinomial, apresentou maior correlação com rendimento foi JFM, com destaque
para a umidade relativa. Pode-se constatar que o rendimento é superior a 2.000
kg/ha quando a umidade relativa se encontrou entre 74 e 81%, apresentando
rendimento superior a 2.400 kg/ha entre 76,5 e 79,5%, chegando ao máximo de
2.500 kg/ha quando o ar apresentou entre 77,5 e 79% de umidade relativa. Quando
a umidade foi inferior a 74% e superior a 81%, o rendimento foi inferior a 2.000
kg/ha, diminuindo progressivamente, Figura 14 (A).
Para o cultivo de soja em Maringá, o trimestre mais significativo,
de acordo com o modelo, foi DJF, com maior correlação entre a
temperatura média, a umidade relativa e o rendimento. Observando-se
o ajuste polinomial da temperatura média, constatou-se que a
produtividade foi superior a 2.200 kg/ha entre 24,6ºC e 26,2ºC,
chegando a mais de 2.400 Kg/ha em temperatura de 25ºC a 25,8ºC. A
umidade relativa teve correlação com o rendimento superior a 2.200
Kg/ha quando esteve entre 70 e 81%, apresentando correlação com
rendimento que chegou a 2.600 Kg/ha quando a umidade relativa do ar
se encontrou entre 74 e 78%, Figura 14 (B) e Figuras 15 (A e B).
5.1. Rendimento de grãos em função da precipitação: possíveis influências
do El Niño e La Niña
Foram elaborados balanços hídricos anuais conforme as Figuras 31 a 85,
em anexo, referentes ao período estudado (1986 a 1999) e também
confeccionados gráficos de precipitação pluvial anual e rendimento de grãos
(Figuras 17 a 30) para as culturas de soja, trigo e milho para os municípios de
Cambará, Londrina e Maringá e milho para Paranavaí.
CAMBARÁ
REND
600
1000
1400
1800
2200
2600
3000
85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
CAMBARÁ
REND
600
1000
1400
1800
2200
2600
3000
86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
Figura 17 - Rendimento de soja (Kg/ha), no Figura 18 - Rendimento de trigo (Kg/ha) no
município de Cambará, dentro do período estudado. município de Cambará, dentro do período estudado.
CAMBARÁ
REND
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
CAMBARÁ
PP
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
1800
1900
2000
2100
2200
86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
Figura 19 - Rendimento de milho (Kg/ha) no
município de Cambará, dentro do período estudado.
Figura 20 - Precipitação pluvial (mm) anual do
município de Cambará, dentro do período estudado.
Para as culturas de soja, trigo e milho nos municípios de Cambará,
Londrina e Maringá, e milho para Paranavaí, pôde-se constatar que a precipitação
pluvial apresentou significativa influência no rendimento, analisando-se a relação
entre a quantidade e a distribuição da precipitação pluvial no período de
desenvolvimento da cultura. Em relação ao trigo, esta exigência quanto à
disponibilidade hídrica é menor, mas também é importante.
Em agosto de 1986 iniciou-se um evento El Niño que durou de agosto de 86
a fevereiro de 88, influenciando duas safras de soja. Para a safra 86/87, em
Cambará, observou-se excedente hídrico de novembro de 86 a março de 87, não
ocorrendo déficit hídrico no período de desenvolvimento, o que levou a um
rendimento de 2.100 kg/ha, (Anexo I, Figuras 31 e 32).
Na safra 87/88, ocorreu excedente hídrico em novembro e dezembro de 87,
com pouca precipitação pluvial em janeiro de 88, voltando a apresentar excedente
em fevereiro e março. Nesta safra o rendimento de grãos foi de aproximadamente
2.400 kg/ha, o que possibilitou inferir que a pouca precipitação pluvial de janeiro
não representou grandes problemas ao agricultor, (Anexo I, Figuras 32 e 33).
Em maio de 88 iniciou-se um evento La Niña. Embora esteja associado à
seca na região Sul do Brasil, neste ano este evento não proporcionou déficit
hídrico de novembro a março, período de plantio e desenvolvimento da lavoura de
soja na região, o que possibilitou que a safra 88/89 em Cambará apresentasse um
rendimento de aproximadamente 2.400 kg/ha, (Anexo I, Figuras 33 e 34).
As safras 89/90 e 90/91 apresentaram, respectivamente, 1.900 Kg/ha e
1.700 Kg/ha, o que representou uma queda significativa se comparada com as
safras anteriores. Na safra 89/90 ocorreu grande excedente hídrico de novembro a
março, ultrapassando 200 mm em janeiro. Na safra 90/91 ocorreu excedente
hídrico de novembro a abril, ultrapassando 150 mm em fevereiro e março, o que
possibilitou inferir que o excesso de umidade foi prejudicial ao desenvolvimento da
lavoura de soja, levando a perdas significativas (Anexo I, Figuras 34 a 36).
Em março de 91 iniciou-se um evento El Niño classificado como forte. Na
safra de soja 91/92 em Cambará, ocorreu excedente em novembro e dezembro,
chegando a 150 mm neste mês. Entretanto, como nos mostra o balanço hídrico,
ocorreu déficit de aproximadamente 50 mm em janeiro e de fevereiro até junho
observou-se um excedente hídrico de aproximadamente 100 mm ao mês. Assim,
correlacionou-se o déficit no período de floração e o excesso de precipitação na
fase de maturação e colheita ao baixo rendimento desta safra que foi de 1.500
kg/ha (Anexo I, Figuras 36 e 37).
Em 92/93 o rendimento foi de aproximadamente 2.000 kg/ha. Neste ano
agrícola verificou-se excedente na fase de plantio e germinação e um curto déficit
em janeiro. A partir deste mês observou-se excedente hídrico, possibilitando a
recuperação da lavoura, proporcionando tal rendimento (Anexo I, Figuras 37 e 38).
Na safra 93/94, durante o período de plantio (outubro a dezembro),
observou-se pequeno déficit hídrico. A partir de janeiro ocorreu excedente hídrico.
Esse excedente possibilitou a recuperação da lavoura que apresentou rendimento
de, aproximadamente, 2.100 kg/ha (Anexo I, Figuras 38 e 39).
Em junho de 94 iniciou-se um evento El Niño que durou até março de 95.
Este evento foi curto e classificado como fraco, mas influenciou positivamente a
cultura da soja na safra 94/95, pois não ocorreu déficit hídrico durante o período
de cultivo, coincidindo o fim do evento com o período de colheita, momento em
que a umidade pode ser prejudicial. Essas condições favoráveis possibilitaram
uma boa safra em Cambará, com rendimento de 2.400 kg/ha (Anexo I, Figuras 39
e 40).
Em setembro de 95 teve início um evento La Niña, apresentando pequeno
déficit hídrico em novembro e dezembro. Em janeiro as chuvas foram poucas,
apresentando excedente hídrico de fevereiro a março. Neste ano agrícola (95/96)
o rendimento de soja foi de 2.200 kg/ha, apresentando queda em relação ao ano
anterior, o qual pode ser correlacionado com a precipitação pluvial insuficiente no
período inicial desta safra (Anexo I, Figuras 40 e 41).
Para a safra 96/97 não foram registrados déficits, mas excedente hídrico
que, em janeiro de 97, foi superior a 300 mm. De janeiro em diante o excedente
começa a diminuir, praticamente cessando em março, coincidindo com a colheita,
o que possibilitou um rendimento de 2.400 kg/ha (Anexo I, Figuras 41 e 42).
Em abril de 97 iniciou-se um forte El Niño, mas a safra 97/98 não
apresentou bom rendimento (1.600 kg/ha), o que se pode correlacionar com o
excesso de umidade do período, inferindo que este não foi benéfico para o bom
desenvolvimento da planta (Anexo I, Figura 42 e 43).
A safra 98/99 apresentou o melhor resultado do período estudado, com
rendimento de 2.500 kg/ha. Em julho de 98 iniciou-se um evento La Niña
classificado como forte. Entretanto, este evento apresentou um pequeno déficit em
novembro, a partir do qual verificou-se excedente moderado e constante (inferior a
100mm), o que possibilitou correlacionar ao bom rendimento desta safra, além de
melhorias tecnológicas, como implementos, sementes e outros. Este evento
gerou, no município de Cambará, déficit hídrico constante a partir de agosto de
1999 (Anexo I, Figuras 43 e 44).
Para o cultivo de trigo em Cambará, a safra 86/87 apresentou rendimento
de 2.100 Kg/ha, o qual pode ser correlacionado com a precipitação pluvial bem
distribuída, coincidindo com período sem excedente hídrico a partir de
setembro. A safra 87/88 apresentou rendimento de 2.400 kg/ha. Pelo balanço
hídrico pode-se observar excedente (Anexo I, Figuras 31 e 32).
A safra 88/89 apresentou rendimento de 2000 kg/ha. O balanço hídrico
do período possibilita observar excedente hídrico de abril a junho, a partir do
qual foi registrado déficit constante até setembro, o que pode ser associado à
redução da produtividade em relação às safras anteriores, pois este pode ter
prejudicado a formação dos grãos (Anexo I, Figura 33).
De 88 em diante, o pior resultado foi obtido na safra 90/91 (2400 kg/ha).
Nesta safra, o excedente hídrico é bom para o período de plantio e
desenvolvimento, mas excessivo no período de maturação e colheita
(aproximadamente 170 mm em fevereiro e março) (Anexo I, Figuras 35 e 36).
As safras de milho 91/92, 95,96 e 97/98 em Cambará, apresentaram
rendimento de 3000 kg/ha, apresentando alguns períodos de déficits hídricos, mas
estes não ocorreram em períodos muito significativos para o desenvolvimento da
cultura, (Anexo I, Figuras 36, 37, 40, 41,42 e 43).
O melhor resultado da série foi registrado na safra 93/94 (4400 kg/ha), onde
ocorreu excedente hídrico constante, mas diminuindo a partir de fevereiro (Anexo
I, Figuras 38 e 39).
Nas safras 94/95, 96/97 e 98/99, os rendimentos oscilaram em torno de
3500 kg/ha. Nestas safras não se observou déficit hídrico no período de
desenvolvimento, (Anexo I, Figuras 39 a 44).
LONDRINA
REND
600
1000
1400
1800
2200
2600
3000
85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
LONDRINA
REND
Figura 23 - Rendimento de milho (Kg/ha) no
município de Londrina, dentro do período estudado.
Figura 24 – Precipitação pluvial (mm) anual do
município de Londrina, dentro do período estudado.
Para o cultivo de soja em Londrina observou-se que, em agosto de 1986,
iniciou-se um evento El Niño que durou até fevereiro de 1988. Este teve picos de
precipitação pluvial, conforme o balanço hídrico de Londrina, em maio de 1987,
com excedente hídrico de aproximadamente 200 mm e em novembro do mesmo
ano, com excedente superior a 200 mm. Pode-se correlacionar a este evento um
significativo rendimento da safra 86/87 (2300 kg/ha) e 87/88 (2200 kg/ha), pois
não houve déficit hídrico nas duas safras no período de abrangência deste El
Niño, no período de plantio e desenvolvimento, coincidindo com menor
precipitação pluvial no período de colheita (Anexo I, Figuras 45 a 47).
A safra de soja de 88/89 apresentou um rendimento um pouco superior a
2000 kg/ha, mas inferior às duas safras anteriores, o que se pode correlacionar
com o balanço hídrico do período. Em maio de 88 inicia-se um evento La Niña, no
qual os meses de outubro, novembro e dezembro apresentaram déficit hídrico, o
que, provavelmente, causou má germinação e morte de alguns exemplares,
levando ao menor rendimento, pois diminui o número de plantas por m
2
. Embora a
safra tenha sido prejudicada neste período inicial, o rendimento ainda foi
satisfatório. O mês de janeiro foi muito chuvoso, apresentando um excedente
hídrico superior à 200 mm, o que nos possibilitou a inferência de que a lavoura
tenha se recuperado de uma fase inicial crítica. Deste momento até a fase de
maturação não ocorreu déficit hídrico, fato que pode explicar o rendimento (Anexo
I, Figuras 47 e 48).
A safra 89/90 apresentou rendimento de 1900 kg/ha, o que pode ser
correlacionado com o pequeno déficit na fase de plantio, excedente de 200 mm
em janeiro e déficit em fevereiro, na fase de maturação dos grãos. A safra 90/91
apresentou déficit em outubro, excedente de novembro a fevereiro, a partir do qual
este tornou-se nulo, apresentando rendimento de 2000 kg/ha (Anexo I, Figuras 48
a 50).
Em março de 1991 iniciou-se um El Niño que durou até julho de 1992. Para
a safra 91/92, em Londrina, o rendimento ficou próximo de 2000 kg/ha, pois este
evento apresentou déficit hídrico de aproximadamente 50 mm em janeiro de 92, o
que prejudicou o desenvolvimento e a floração da planta. De fevereiro até junho
observou-se excedente hídrico de 100 a 250 mm, o que deve ter sido prejudicial
na fase de maturação e colheita (Anexo I, Figuras 50 e 51).
Em 92/93 o rendimento chegou a 2200 kg/ha, que pode ser correlacionado
a um excedente hídrico de aproximadamente 100 mm em outubro e novembro,
períodos de plantio e germinação, ocorrendo queda em dezembro, mas
novamente se elevando e, de janeiro a março se manteve em aproximadamente
200 mm mensais (Anexo I, Figuras 51 e 52).
A partir da safra 94/95 o rendimento de soja em Londrina se manteve
relativamente constante, apresentando rendimento de aproximadamente 2400
kg/ha, chegando a 2600 kg/ha em 98/99, não apresentando queda com o evento
La Niña 95/96 que, conforme demonstra o balanço hídrico do período, apresentou
excedente de aproximadamente 100 mm em todos os meses de cultivo, com
exceção de novembro, mas não afetando o rendimento (Anexo I, Figuras 53 a 57).
Também o evento La Niña 98/00 não teve impactos negativos no rendimento da
safra 98/99, pois não ocorreu déficit hídrico no período (Anexo I, Figuras 57 e 58).
Para a cultura de trigo em Londrina, a safra 86/87 apresentou rendimento
de aproximadamente 2100 kg/ha. Em todo o período de desenvolvimento
observa-se excedente constante de aproximadamente 50 mm, com exceção de
junho (Anexo I, Figura 45).
Na safra 87/88, o rendimento do trigo foi de 2500 kg/ha. Para este
período, observa-se excedente hídrico superior a 100 mm de abril a junho,
possibilitando um bom desenvolvimento inicial. A partir de junho este excedente
vai diminuindo. O trigo é uma cultura que, em sua fase final, umidade excessiva
pode ser prejudicial (Anexo I, Figura 46). As safras 86/87 e 87/88 tiveram
influência de El Niño.
A safra de trigo 88/89 apresentou rendimento de 2200 kg/ha,
apresentando queda em relação ao ano anterior, o que pode ser explicado, em
parte, pelo excedente constante durante todo o período de desenvolvimento,
(Anexo I, Figura 47).
O pior resultado da série para Londrina foi registrado na safra 89/90, com
rendimento de 1100 kg/ha. Nesta, não ocorreu excedente de abril a maio,
período de plantio e germinação e de junho até outubro, observa-se excedente
hídrico constante de aproximadamente 50 mm. A umidade pode propiciar o
aparecimento de fungos e outros, além de prejudicar a colheita (Anexo I, Figura
48). Neste período ocorreu uma La Niña e uma forte geada em junho.
As safras 90/91 e 91/92 também apresentaram rendimento baixo (1600 e
1500 kg/ha, respectivamente). A primeira apresentou grande excedente hídrico
de junho a outubro. A segunda apresentou pouca umidade no período de
germinação e déficit de junho a outubro (Anexo I, Figuras 49 e 50). Nestes anos
ocorreram geadas entre junho e agosto, prejudicando o rendimento.
A safra 92/93 apresentou rendimento de aproximadamente 2100 kg/ha.
Esta safra foi influenciada por um El Niño e, pelo balanço hídrico do período,
observa-se excedente hídrico de abril a junho, proporcionando um bom
desenvolvimento inicial. A partir de junho, este fica praticamente nulo (Anexo I,
Figura 51).
Nas safras 93/94 e 94/95, os rendimentos foram próximos de 1800 kg/ha.
Em ambas, o excedente hídrico de aproximadamente 100 mm foi constante até
julho, o que não é bom para o trigo, (Anexo I, Figuras 52 e 53).
Na safra 95/96 o rendimento foi de aproximadamente 1500 kg/ha.
Durante o período de desenvolvimento o excedente hídrico foi quase nulo e
ocorreu geada em julho, o que pode ser associado ao baixo rendimento do
período, (Anexo I, Figura 54).
As safras 96/97 e 97/98 apresentaram rendimento de 2200 e 2400 kg/ha.
No balanço hídrico da primeira safra observou-se pequenos déficits hídricos,
mas mesmo assim apresentou bom rendimento, pois o trigo é uma cultura que
exige pouca água para seu desenvolvimento. A safra 97/98 apresentou
pequeno déficit hídrico em abril, período de plantio e, de maio e junho, grande
excedente hídrico, que deixa de ser observado a partir de então, favorecendo a
fase de enchimento de grãos, maturação e colheita (Anexo I, Figuras 55 e 56).
O melhor resultado da série para a cultura de trigo em Londrina foi
registrado na safra 98/99, com rendimento de 3000 Kg/ha. Neste ano há registros
de um evento La Niña, com grande excedente de abril a maio e de agosto em
diante (Anexo I, Figura 57).
Para a cultura de milho em Londrina, os piores resultados observados na
série em estudo foram registrados nas safras 85/86, 86/87 e 92/93, com
rendimento oscilando entre 1200 e 1300 kg/ha. Nestes anos ocorreu grande
excedente hídrico durante todo o período, desde o plantio até a colheita. Isto
prejudica a germinação, o desenvolvimento e a colheita (Anexo I, Figuras 45,
46, 51 e 52).
As safras 87/88, 89/90 e 94/95 apresentaram rendimento de 3000 kg/ha.
Na primeira safra observou-se grande excedente hídrico de outubro a
dezembro, diminuindo a partir de então. Na segunda, observou-se grande
excedente hídrico entre novembro e dezembro, com pequeno déficit a partir de
meados de janeiro, com posterior excedente hídrico. Na terceira, ocorreu
pequeno excedente hídrico durante a fase inicial de desenvolvimento, mas em
janeiro o excedente hídrico foi próximo de 200 mm, diminuindo a partir de
fevereiro, período de maturação e colheita (Anexo I, Figuras 46, 47, 48, 49, 53 e
54).
Nas safras 88/89, 90/91 e 93/94, o rendimento foi de 2500 kg/ha. Na
primeira ocorreu déficit hídrico na fase inicial e grande excedente em janeiro. Tal
queda em relação às safras anteriores pode ser associada ao déficit hídrico na
fase inicial, o que prejudica o desenvolvimento uniforme da cultura. Nas safras
90/91 e 93/94 ocorreu excedente hídrico durante todo o período de
desenvolvimento (Anexo I, Figuras 47, 48, 49, 50, 52 e 53). Umidade excessiva
prejudica o desenvolvimento do milho, inclusive a germinação.
O pior resultado da série foi registrado na safra 92/93 (1200 kg/ha). Esta foi
marcada por um El Niño curto, mas com chuvas intensas e excedente hídrico
próximo de 200 mm de janeiro a fevereiro, podendo ser associado ao péssimo
resultado (Anexo I, Figuras 51 e 52).
O melhor resultado para Londrina ocorreu na safra 97/98 (3500 kg/ha),
período de El Niño, mas com pequeno excedente hídrico em janeiro (Anexo I,
Figuras 56 e 57).
MARINGÁ
REND
600
1000
1400
1800
2200
2600
3000
85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
MARINGÁ
REND
600
1000
1400
1800
2200
2600
3000
86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
Figura 25 - Rendimento de soja (Kg/ha) no município
de Maringá dentro do período estudado
Figura 26 - Rendimento de trigo (Kg/ha) no
município de Maringá dentro do período estudado.
MARINGÁ
REND
entretanto este apresentou um excedente hídrico de 200 mm em janeiro, 50 mm
em fevereiro e menor em março. Mesmo em ano de La Niña, não ocorreu seca em
período crítico para o desenvolvimento da cultura. Somente em novembro e
dezembro, período de plantio e germinação, observou-se um déficit de
aproximadamente 50 mm, o que pode justificar a queda no rendimento (Anexo I,
Figuras 61 e 62). Para a safra 89/90 observou-se um déficit pequeno em
novembro e dezembro, no período de plantio e germinação, com excedente de
200 mm em janeiro e déficit inferior a 50 mm em fevereiro e março (Anexo I,
Figuras 62 e 63). Para a safra 90/91 ocorreu um déficit de 50 mm de outubro a
dezembro, novamente no período de plantio e germinação, apresentando
excedente hídrico de 100 mm em janeiro e sem excedente nos meses de fevereiro
e março (Anexo I, Figuras 63 e 64). Nestas três safras, a precipitação foi
insuficiente no período de plantio, o que pode levar à má germinação e morte de
plantas; chuvas em janeiro, o que possibilitou uma recuperação em relação à
situação inicial e baixa precipitação de fevereiro a março, o que pode trazer
problemas no período de enchimento de grãos, gerando perda no rendimento.
A safra 91/92 apresentou baixo rendimento (1500 kg/ha). Em março de 91
iniciou-se um El Niño, no entanto este evento não apresentou grande precipitação,
chegando a ocorrer déficit pequeno em outubro e novembro, com excedente em
dezembro e déficit de 100 mm de janeiro a fevereiro, podendo ser considerado
como fator de baixo rendimento. Neste ano de El Niño as chuvas se concentraram
em abril, maio e junho, chegando a apresentar excedente superior a 300 mm em
maio (Anexo I, Figuras 64 e 65).
O rendimento da safra 92/93 foi de aproximadamente 2300 kg/ha, o qual
pode-se correlacionar com um período de boa precipitação (Anexo I, Figuras 65 e
66).
A safra de soja 93/94, em Maringá, apresentou rendimento de 2700 kg/ha, o
que pode ser explicado pela boa distribuição das chuvas nos períodos de plantio
até a colheita, diminuindo neste período, além de semente de boa qualidade,
adubo e técnicas de cultivo (Anexo I, Figuras 66 e 67).
A safra 94/95, ano de El Niño, apresentou pequena queda no rendimento
em relação ao ano anterior (2500 kg/ha), o que pode ser explicado pela falta de
chuva em novembro e dezembro e excesso em janeiro e fevereiro, embora tal
rendimento não tenha se afastado da média dos períodos de estudo (Anexo I,
Figuras 67 e 68).
A safra 95/96 apresentou rendimento de 2800 kg/ha. Em setembro de 95
teve início um evento La Niña, que terminou em março de 96, mas podemos
observar pelo balanço hídrico que este evento não causou déficit hídrico no
período de desenvolvimento da safra, o que foi benéfico (Anexo I, Figuras 68 e
69).
Em 96/97 ocorreu uma pequena queda no rendimento (2700 kg/ha), que
pode ser correlacionado com a excessiva precipitação de janeiro a março,
chegando a apresentar um excedente hídrico de 300 mm em fevereiro (Anexo I,
Figuras 69 e 70).
Em abril de 97 iniciou-se outro El Niño, com maio, junho e julho muito
chuvosos, apresentando mais de 300 mm de excedente em junho. Para o período
de plantio da safra 97/98 o excedente ficou próximo de 100 mm, o que pode ter
prejudicado a germinação. Em janeiro ocorreu um déficit de quase 50 mm,
voltando a partir de fevereiro a apresentar excedente. Entretanto, a partir deste
mês, a precipitação foi intensa, o que pode ter gerado perdas na colheita,
apresentando rendimento de 2.400 kg/ha (Anexo I, Figuras 70 e 71).
Para a safra 98/99, verificou-se pequeno déficit de novembro a dezembro,
com excedente em janeiro e fevereiro, o que pode justificar o bom rendimento da
lavoura de soja neste ano agrícola, que foi de 2.800 kg/ha (Anexo I, Figuras 71 e
72).
Para a cultura de trigo em Maringá, a safra 86/87 apresentou o melhor
resultado da série (2100 kg/ha). Neste ano pode-se observar bom excedente
hídrico de abril a maio, a partir do qual este diminuiu, mas sem registro de
déficit, o que pode ser associado ao rendimento (Anexo I, Figura 59).
As safras 87/88 e 88/89 apresentaram rendimento de aproximadamente
2000 kg/ha. Para a primeira, o balanço hídrico possibilita observar que ocorreu
excedente hídrico de abril a junho. Para a safra 88/89, o excedente hídrico
inicial foi menor, com déficit a partir de julho, o que pode ser associado à
pequena diferença em relação à primeira (Anexo I, Figuras 60 e 61).
Os piores resultados da série para Maringá foram registrados nas safras
89/90 (900 kg/ha), 91/92 e 93/94 (1000 kg/ha). Na primeira não se observa
excedente hídrico de abril a maio, o que pode ter levado a uma germinação
deficiente, prejudicando seu desenvolvimento posterior. A partir de junho
observa-se excedente constante até outubro. Neste ano agrícola ocorreu geada
em junho. (Anexo I, Figura 68). Nas safras 91/92 e 93/94 o excedente hídrico foi
constante e moderado durante o período de desenvolvimento. Entretanto, tais
rendimentos estão associados a geadas que ocorreram nestas safras,
prejudicando-as (Anexo I, Figuras 64 e 66).
Nas safras 90/91 e 94/95 o rendimento foi de 1600 kg/ha. Na primeira
ocorreu excedente hídrico constante, inclusive na fase de colheita e na segunda
observa-se déficit hídrico a partir de julho (Anexo I, Figuras 63 e 67).
Somente na safra 97/98 o rendimento chega a 2000 kg/ha. Para esta
safra o balanço hídrico do período permite observar grande excedente hídrico
de maio a junho, a partir do qual, este se reduz, apresentando pequeno
excedente em agosto (Anexo I, Figura 70).
Para a safra 98/99 o rendimento de 1800 kg/ha pode ser associado a
muita umidade a partir de julho (Anexo I, Figura 71).
O rendimento de milho para Maringá, nas safras 86/87, 87/88 e 88/89
oscilou entre 3.000 e 3.300 kg/ha, aproximadamente, não apresentando aumento
ou redução significativa do rendimento em função de anos de El Niño e La Niña,
mas variando principalmente em função do período de ocorrência de déficit
hídrico. Quando este foi registrado na fase de desenvolvimento inicial do milho,
desde que não tenha sido muito intenso, conforme registrado na safra 86/87
(3.300 Kg/ha) (Anexo I, Figuras 59 e 60), a lavoura pôde se recuperar, mas
quando ocorreu no período de floração e formação de espigas, o rendimento
apresentado foi menor, conforme ocorreu na safra 87/88 (3.000Kg/ha) (Anexo I,
Figuras 60 e 61). Na safra 88/89 pode-se observar excedente hídrico na fase de
germinação, déficit hídrico entre novembro e dezembro e excedente hídrico a
partir de janeiro, possibilitando uma pequena recuperação em relação à anterior
(3300 kg/ha), (Anexo I, Figuras 61 e 62).
Na safra de milho 89/90, o rendimento foi de 3800 kg/ha aproximadamente.
Neste ano agrícola ocorreu excedente hídrico no período de germinação, a partir
da qual este diminui. A partir de janeiro observa-se grande excedente hídrico, com
pequeno déficit de fevereiro em diante, fase de colheita (Anexo I, Figuras 62 e 63).
Nas safras 90/91, 91/92 e 92/93 o rendimento cai para aproximadamente
3300 kg/ha. Na primeira ocorre déficit hídrico de outubro a dezembro e excedente
no mês de janeiro (Anexo I, Figuras 63 e 64). Na segunda, observa-se um
pequeno déficit de setembro a novembro, prejudicando a germinação, excedente
de novembro a dezembro e déficit hídrico de janeiro a fevereiro (Anexo I, Figuras
64 e 65). Na safra 92/93 observa-se excedente hídrico constante, sendo este
próximo de 100 mm entre final de janeiro e fevereiro, o que é prejudicial (Anexo I,
Figuras 65 e 66).
As safras 93/94 e 95/96 apresentaram rendimento de 3800 kg/ha. Nestas
safras não se observa déficit hídrico e o excedente hídrico apresenta uma redução
a partir do final de janeiro (Anexo I, Figuras 66 a 69).
Nas safras 94/95 o rendimento obtido foi de 4500 kg/ha. Observa-se um
pequeno déficit hídrico em setembro, mas que desaparece a partir de então e um
excedente hídrico grande de janeiro a fevereiro, diminuindo a partir de então
(Anexo I, Figuras 67 e 68).
O melhor resultado da série para Maringá foi registrado na safra 96/97
(5.200 kg/ha), período com grande excedente hídrico durante todo o período de
desenvolvimento (Anexo I, Figuras 60 e 70).
PARANAVAÍ
REND
800
1200
1600
2000
2400
2800
85/86 86/87 87/88 88/89 89/90 90/91 91/92 92/93 93/94 94/95 95/96 96/97 97/98 98/99
Paranavaí
PP
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
1800
1900
2000
2100
2200
86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
Figura 29 - Rendimento de milho (Kg/ha) no
município de Paranavaí, dentro do período estudado.
Figura 30 – Precipitação pluvial (mm) anual do
município de Paranavaí, dentro do período estudado.
Na cultura de milho em Paranavaí, o El Niño que se iniciou em agosto de
86, durando até fevereiro de 88, pode ser considerado um indicativo de bom
rendimento, pois a safra 86/87, cujo rendimento foi de 2.200 kg/ha, só foi superada
na safra 95/96. Pela observação do balanço hídrico, pode-se constatar que no
período de plantio e desenvolvimento inicial da safra 86/87 a umidade foi pouca,
inclusive com déficit hídrico de aproximadamente 60 mm em novembro, mas a
partir deste período observa-se excedente hídrico, possibilitando a recuperação da
lavoura (Anexo I, Figuras 73 e 74).
As safras 89/90 e 90/91, apresentaram rendimento de 1800 kg/ha. Os
balanços hídricos destas safras possibilitam observar que ocorreram déficits
hídricos na fase inicial, que prejudica a germinação e o desenvolvimento uniforme,
com excedente na fase final, possibilitando uma pequena recuperação das plantas
(Anexo I, Figuras 76 a 78).
O pior resultado para Paranavaí foi registrado na safra 91/92. Neste ano
ocorreu um El Niño, mas apresentou precipitação insuficiente no período, como
pode-se verificar através do balanço hídrico (Anexo I, Figuras 78 e 79). Observa-
se déficit hídrico no período de plantio e fase inicial, pequeno excedente em
dezembro, mas com déficit de 100 mm em janeiro, o que pode ser relacionado ao
rendimento inferior a 1.500 kg/ha desta safra.
As safras 92/93, 93/94 e 94/95 apresentaram rendimento de 1800 kg/ha. Na
primeira ocorreu um grande excedente hídrico na fase de plantio, o que prejudica
a germinação, com pequeno déficit hídrico de novembro a dezembro e novamente
grande excedente a partir de janeiro (Anexo I, Figuras 79 e 80). Na safra 93/94
ocorreu excedente bom no período de plantio, mas este fica praticamente nulo até
a fase de colheita, faltando umidade para o bom desenvolvimento da cultura
(Anexo I, Figuras 80 e 81). Na safra 94/95 ocorreu déficit hídrico pequeno e
constante na fase de plantio e desenvolvimento inicial, com grande excedente em
janeiro (Anexo I, Figuras 81 e 82).
Entre as safras 95/96 e 98/99, o rendimento manteve-se constante, entre
2.400 e 2.500Kg/ha, não sendo observado déficit significativo o período, o que
possibilita inferir que tais resultados, se comparados com as safras anteriores,
onde também não foi observado déficit, pode estar relacionado com tecnologias
adotadas nas culturas, aumentando a produtividade (Anexo I, Figuras 82 a 86).
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Através da observação dos balanços hídricos realizados e sua
comparação com gráficos de rendimento de grãos (soja e trigo) e
precipitação anual, pode-se inferir que a precipitação tem grande
influência no rendimento da cultura, pois esta, caso não seja
distribuída adequadamente de acordo com as fases de
desenvolvimento, podendo interferir na produção desses grãos. A
temperatura também tem grande influência, pois pode acelerar,
retardar ou encerrar o desenvolvimento da planta.
Para o cultivo de soja observou-se que, safras onde o desenvolvimento
da cultura se deu em períodos com grande excedente hídrico, desde o plantio
até o período da colheita, apresentaram rendimentos de aproximadamente
1.500Kg/ha (Cambará 91/92; 97/98). Em Londrina, a safra 89/90 apresentou
rendimento de 1900 kg/ha, que pode ser associado ao grande excedente
hídrico de novembro a dezembro, onde chega a 300 mm, decaindo em janeiro,
com déficit em fevereiro. As plantas necessitam de horas de luz para um bom
desenvolvimento e longos períodos nublados são prejudiciais, além do déficit
hídrico que ocorreu na fase final. O resultado também foi ruim em anos que
apresentaram déficits hídricos por períodos relativamente longos, prejudicando
o desenvolvimento da cultura, principalmente quando este ocorreu na fase de
floração, enchimento de grãos e maturação (Maringá 91/92).
O melhores resultados para a cultura de soja em Cambará ocorreu na
safra 98/99 (2500 kg/ha). Pelo balanço hídrico do período, observou-se um
curto déficit hídrico em novembro, a partir do qual o excedente hídrico se torna
constante, diminuindo a partir de janeiro. Este ano agrícola também apresentou
o melhor rendimento para a safra de soja em Londrina e Maringá. Para
Londrina, obteve-se o mesmo rendimento e em condições hídricas
semelhantes, e para Maringá, o rendimento foi de 2800 kg/ha, onde constatou-
se déficit hídrico em novembro e excedente de janeiro a fevereiro, possibilitando
a recuperação da lavoura.
Para o cultivo de trigo, as safras que apresentaram os piores resultados
podem ser correlacionados com déficit hídrico durante o período de
desenvolvimento da cultura, na fase inicial, prejudicando a germinação
(Cambará 90/91 e Londrina 95/96, com rendimento de 1400 e 1500 kg/ha
respectivamente) ou na fase final, que prejudica a formação de grãos (Maringá
89/90, com rendimento de 1.000 kg/ha). Observou-se também que excedente
constante não é benéfico (Londrina 89/90, 1100 kg/ha), levando a baixos
rendimentos.
Mesmo sendo, das variedades analisadas, a cultura menos exigente em
questões de disponibilidade hídrica para o bom desenvolvimento, o trigo sofre
com déficit hídrico prolongado como constatado em Londrina na safra 95/96
(1.500 kg/ha) e Cambará 95/96 (800 kg/ha), onde observou-se o pior resultado
das séries trabalhadas.
Entretanto, o fator que mais influencia na produtividade do trigo é a
temperatura. Em todas as safras onde foram registrados rendimentos muito
baixos (próximo de 1000 kg/ha), além de outros fatores que podem ter
interferido, ocorreram geadas sucessivas (pelo menos duas ocorrências) entre
junho e agosto.
Em relação ao milho, os melhores rendimentos foram verificados em
Maringá na safra 96/97 (5200 kg/ha) e Cambará, safra 93/94 (4.400 kg/ha). Os
piores foram encontrados em Paranavaí, o que pode ser explicado, em parte,
também pelos solos com menor aptidão agrícola que os solos encontrados nos
outros municípios, embora o rendimento tenha apresentado aumento gradativo.
Também pôde-se constatar que o déficit hídrico na fase inicial seguido por
período de bom excedente hídrico, pode possibilitar a recuperação da cultura
(Paranavaí, safra 94/95, 1800 kg/ha), sendo que, quando ocorre na fase de
floração e formação de espigas, causa maiores perdas (Paranavaí, safra 91/92,
1500 kg/ha). Entretanto, as piores safras podem ser associadas à precipitação
excessiva, principalmente na colheita (Cambará, safra 90/91, 2400 kg/ha e
Londrina, safra 92/93, 1200 kg/ha).
Nas séries analisadas, o trigo apresentou maiores oscilações no
rendimento anual, ao passo que a soja apresentou menores oscilações, com
menores diferenças de rendimento entre safras, com tendência a manter um
rendimento bom, relativamente estável e ascendente (Cambará, Londrina e
Maringá).Para o trigo, observou-se que não existe um aumento progressivo do
rendimento ao longo do período estudado, o que poderia ser associado a
avanços tecnológicos, como observou-se nas culturas de milho e soja. Em
Maringá, por exemplo, os resultados obtidos na safra 86/87 (aproximadamente
2100 kg/ha) não foram superados durante todo o período analisado (Figura 24).
Em relação à ocorrência dos fenômenos El Niño e La Niña, há uma
significativa oscilação no rendimento, de município para município e ao longo
do período estudado, não seguindo um padrão que possa ser tomado como
regra.
Para a cultura de soja, em Cambará, os melhores resultados oscilaram
entre eventos El Niño (87/88, 94/95) e La Niña (88/89, 98/99), mas os piores
resultados estão associados a El Niño (91/92, 97/98). Em Londrina há um
equilíbrio entre os eventos, com rendimentos muito próximos, sendo que a pior
safra ocorreu em ano neutro (89/90). Em Maringá, os melhores resultados
ocorreram em ano de La Niña (95/96, 98/99) e o pior resultado ocorreu em ano
de El Niño (91/92).
Em relação ao trigo, em Cambará, o rendimento oscilou muito, mas os
melhores resultados ocorreram em ano de El Niño (87/88, 97/98) e o pior
ocorreu em período neutro (95/96), marcado pelo final de El Niño (março de
95) e início de La Niña (setembro de 95). Em Londrina, além da grande
oscilação, o melhor resultado da série ocorreu em ano de La Niña (98/99) e o
pior em ano neutro (89/90). Em Maringá o rendimento foi baixo e os piores
resultados ocorreram em anos neutros (89/90, 93/94) ou em ano de El Niño
(91/92), mas os melhores estão associados a anos de ocorrência de El Niño
(87/88, 97/98).
Para o milho, em Cambará, os piores resultados ocorreram em anos de
El Niño (86/87, 87/88) ou em ano neutro (90/91) e o melhor ocorreu em período
neutro (93/94), embora tenha sido observado um bom rendimento em anos de
El Niño e La Niña. Em Londrina, os melhores rendimentos ocorreram em anos
de anos de El Niño (87/88,94/95 e 97/98) e os piores ocorreram em 86/87, ano
de El Niño e 92/93, período neutro. Para Maringá, o pior resultado foi registrado
em ano de El Niño (87/88) e o melhor em período neutro (96/97), mas com bons
rendimentos na maioria dos anos com ocorrência de El Niño e La Ninã. Em
Paranavaí, os melhores resultados foram observados em anos de El Niño
(97/98) e La Niña (98/99) e o pior também ocorreu em ano de El Niño (91/92).
Constatou-se assim, uma grande aleatoriedade no rendimento, estando
esse, dentre outros fatores, associado à boa distribuição da precipitação pluvial
durante o período de desenvolvimento das culturas.
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS
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WACHOWICZ, R. C. 2002. História do Paraná. 10ª ed.Curitiba: Imprensa Oficial,
359 p.
ANEXO I
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Figura 31 – Balanço hídrico de Cambará, 1986
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Figura 32 – Balanço hídrico de Cambará, 1987
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Figura 33 – Balanço hídrico de Cambará, 1988
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Figura 34 – Balanço hídrico de Cambará, 1989
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Figura 35 – Balanço hídrico de Cambará, 1990
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Figura 36 – Balanço hídrico de Cambará, 1991
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Figura 40 – Balanço hídrico de Cambará, 1995
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Figura 41 – Balanço hídrico de Cambará, 1996
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Figura 42 – Balanço hídrico de Cambará, 1997
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Figura 43 – Balanço hídrico de Cambará, 1998
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Figura 44 – Balanço hídrico de Cambará, 1999
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Figura 45 – Balanço hídrico de Londrina, 1986
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Figura 46 – Balanço hídrico de Londrina, 1987
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Figura 47 – Balanço hídrico de Londrina, 1988
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Figura 48 – Balanço hídrico de Londrina, 1989
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Figura 49 – Balanço hídrico de Londrina, 1990
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Figura 50 – Balanço hídrico de Londrina, 1991
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Figura 51 – Balanço hídrico de Londrina, 1992
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Figura 52 – Balanço hídrico de Londrina, 1993
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Figura 53 – Balanço hídrico de Londrina, 1994
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Figura 54 – Balanço hídrico de Londrina, 1995
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Figura 58 – Balanço hídrico de Londrina, 1999
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Figura 59 - Balanço hídrico de Maringá, 1986
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Figura 60 - Balanço hídrico de Maringá, 1987
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Figura 61 - Balanço hídrico de Maringá, 1988
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Figura 62 - Balanço hídrico de Maringá, 1989
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Figura 63 - Balanço hídrico de Maringá, 1990
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Figura 64 - Balanço hídrico de Maringá, 1991
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Figura 65 - Balanço hídrico de Maringá, 1992
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
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Figura 66 - Balanço hídrico de Maringá, 1993
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Figura 67 - Balanço hídrico de Maringá, 1994
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 68 - Balanço hídrico de Maringá, 1995
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 69 - Balanço hídrico de Maringá, 1996
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 70 - Balanço hídrico de Maringá, 1997
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 71 - Balanço hídrico de Maringá, 1998
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 72 - Balanço hídrico de Maringá, 1999
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 73 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1986
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 74 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1987
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 75 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1988
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 76 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1989
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 77 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1990
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 78 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1991
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 79 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1992
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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DEF(-1) EXC
Figura 80 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1993
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 81 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1994
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 82 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1995
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 83 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1996
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 84 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1997
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 85 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1998
Síntese do Balanço Hídrico Mensal
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Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
DEF(-1) EXC
Figura 86 - Balanço hídrico de Paranavaí, 1999
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