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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.

Testes de projeções - 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."

"Considerando que os parâmetros de produção dos canaviais de São Paulo seguidos na safra atual não mudarão na próxima, é possível prever a produtividade da cana no estado com relativa precisão", afirmou.

O modelo está sendo utilizado agora no âmbito do projeto Bioenergy Contribution of Latin America & Caribbean and Africa to the Global Sustainable Bioenergy Project (Lacaf-Cana), apoiado pela FAPESP no âmbito do Programa de Pesquisa em Bioenergia (BIOEN), para realizar a previsão de produção de cana-de-açúcar em Moçambique e Colômbia.

Iniciado em 2013, o projeto tem o objetivo de analisar as possibilidades de produção de etanol de cana-de-açúcar nesses dois países e também na Guatemala e na África do Sul.

"As condições climáticas e de solo de Moçambique e da Colômbia são muito diferentes das do Brasil", avaliou Beauclair.

"Em Moçambique, o regime hídrico e climático são semelhantes ao do Cerrado brasileiro; o país precisará de irrigação para cultivar cana. Já a Colômbia tem uma outra condição hídrica, com situações de encharcamento, muitas vezes", comparou.

De acordo com o pesquisador, o modelo faz projeções de diferentes cenários climáticos, sendo um primeiro mais otimista, o segundo intermediário e o terceiro mais pessimista.

A ideia, segundo ele, é que o modelo seja disponibilizado publicamente e possa ser adaptado a outras plantas usadas na produção de biocombustíveis, que não somente a cana-de-açúcar.