Spatio-temporal variation of precipitation and its effect on soybean yield

O Brasil é um dos maiores produtores de grãos, considerado como celeiro mundial. Para se manter na liderança da produção agrícola, em consonância com anseios da sociedade, busca continuamente praticar uma agricultura sustentável no âmbito da preservação dos recursos naturais, mantendo-se economicamente viável. Para isso é fundamental melhorar a compreensão da climatologia e de como os elementos meteorológicos influenciam a produção agrícola. Com base nisso, o objetivo do trabalho foi avaliar a variabilidade espaço-temporal da precipitação pluvial e umidade do solo na produtividade atingível (Ya) da soja. Para isso foi instalada uma malha com nove pluviômetros distantes 200 metros em si, totalizando uma área de 36,0 ha monitorados, a fim de identificar através de simulações o efeito sobre a produtividade da cultura da soja. Com o modelo agrometeorológico foi possível determinar a perda produtiva relativa (Ygrel., em %) causada por deficiência hídrica para cada data de semeadura simulada e pontos de amostragem da chuva. Em relação ao ciclo simulado com início em 15 de novembro de 2016, a distribuição temporal regular da chuva que determinou baixos valores de deficiência hídrica ao longo do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja resultou em (Ygrel., em %), médio de 6,8%. Perdas produtivas maiores foram simuladas para as duas datas de semeadura mais tardias (15 de dezembro de 2016 e 15 de janeiro de 2017), com médias de 16,8% e 17,2%. A redução dos volumes de chuva em relação ao ciclo, em especial coincidindo com os subperíodos mais críticos da cultura à deficiência hídrica, além de acentuar as perdas produtivas expôs o efeito espacial da variabilidade de chuva.Brazil is one of the largest grain producers, considered as a world granary. In order to keep its leadership in agricultural production, focus on the society aspirations, it continuously seeks to practice sustainable agriculture in the context of the preservation of natural resources, while remaining economically viable. For this, it is fundamental to improve the understanding of climatology and how meteorological elements influence agricultural production. Based on this, the objective of the study was to evaluate the spatial-temporal variability of rainfall and soil moisture in the attainable yield (Ya) of soybean. For this, a mesh with nine pluviometers distant 200 meters was installed, totaling an area of 36.0 ha monitored, in order to identify through simulations, the effect on the productivity of the soybean crop. With the agrometeorological model it was possible to determine the relative productive loss (Ygrel., In%) caused by water deficiency for each simulated seeding date and rain sampling points. In relation to the simulated cycle beginning on November 15, 2016, the regular rainfall distribution that determined low water deficiency throughout the soybean development cycle resulted in Ygrel of just 6.8%. Larger productive losses were simulated for the two later sowing dates (December 15, 2016 and January 15, 2017), with averages of 16.8% and 17.2%. The reduction of the rainfall volumes in relation to the cycle, especially coinciding with the most critical subperiods of the crop to the water deficit, increases the productive losses and exposes the spatial effect of rainfall variability