Page 26 - MODELO

De acordo com o professor, o modelo começou a ser desenvolvido no início da década de 1980, quando era pesquisador do Centro de Tecnologia da Copersucar – atual CTC.

O objetivo, na época, era desenvolver um modelo de otimização de safra da cana-de-açúcar. A versão inicial do projeto, entretanto, esbarrava na falta de confiança dos cenários climáticos projetados.

“O modelo matemático desenvolvido na época teve o mérito de ser um dos pioneiros no Brasil, mas carecia de projeções mais confiáveis. Por isso, começamos a buscar um modelo mais crível de previsão para a formação de cenários de produção de cana”, afirmou.

Por meio da pesquisa de doutorado de Maximiliano Salles Scarpari, feita entre 2004 e 2006 e orientada por Beauclair, os pesquisadores chegaram a um modelo de previsão da maturação da cana-de-açúcar da espécie Saccharum spp. com até três meses de antecedência.

Nos últimos anos, com o projeto “Contribuição de produção de bioenergia pela América Latina, Caribe e África ao projeto GSB-Lacaf-Cana-I”, o modelo matemático foi aprimorado e passou a ser capaz de prever a produtividade de um canavial por hectare durante uma determinada safra.

Para fazer essas estimativas, o modelo se baseia em dados da produtividade do canavial na safra anterior e em indicadores de radiação solar e de déficit hídrico para a safra atual, obtidos a partir de previsões meteorológicas e de balanço hidrológico feitas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) para diferentes regiões do país.

“Quanto maior a radiação solar e menor o déficit hídrico durante uma safra, maior será a produtividade da cana-de-açúcar plantada”, disse Beauclair.

“Com base nesses dois indicadores – que são cruciais para a cana –, o modelo consegue prever a produtividade de um canavial tanto em pequena como em larga escala”, afirmou.

De acordo com Beauclair, o modelo foi testado para estimar a produtividade de um canavial com 2 mil hectares na região de Pirassununga, no interior de São Paulo, durante as safras dos últimos cinco anos.

No teste, foram levantados dados de maturação, idade do canavial, solo, variedades de cana utilizada, florescimento da planta e aplicação de maturadores, além do tipo de manejo adotado.

“Essas variáveis são relativamente fáceis de ser avaliadas e, combinadas com dados climáticos, podem dar uma boa perspectiva do que vai acontecer”, disse Beauclair.

“Os modelos existentes hoje solicitam muitas variáveis, como a taxa de fotossíntese de um canavial, que é difícil de um produtor obter para realizar o planejamento de uma lavoura. Nosso modelo utiliza variáveis mais simples”, comparou.

Com técnicas de pesquisa de programação linear – em que as alternativas de aumento da produção em diferentes cenários climáticos são comparadas e testadas por recursos matemáticos e computacionais –, o modelo possibilitou planejar o manejo da lavoura para atingir os objetivos de produção, mantendo os mesmos parâmetros de variedade de cana e maturadores utilizados na safra anterior.

“Uma premissa do modelo desenvolvido é que, quanto mais dados do sistema de produção de uma área analisada e quanto menor a alteração dos parâmetros de uma safra para a outra, maior será a precisão da estimativa.”