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Espacios. Vol. 37 (Nº 07) Año 2016. Pág. 17

Produção e demanda hídrica da cana-de-açúcar sob lâminas de irrigação suplementar

Production and water demand of sugarcane under supplemental irrigation levels

Helena Maria Camilo de Moraes NOGUEIRA 1; Marcia Xavier PEITER 2; Richard Alberto RODRÍGUEZ PADRÓN 3; Luciana Marine KOPP 4; Luis Humberto Bahú BEM 5; Gisele Aparecida VIVAN 6; Cicero Urbanetto NOGUEIRA 7

Recibido: 29/10/15 • Aprobado: 14/11/15

Contenido

1. Introdução

2. Material e Métodos

3. Resultados e Discussão

4. Conclusões

Referências

1. Introdução

O Brasil é líder mundial na produção de cana-de-açúcar, com previsão de produção na safra 2014/2015 de 642,10 milhões de toneladas, para uma área de 9.004,50 mil hectares com produtividade média estimada em 71,31 t ha-1. O estado de São Paulo é o maior produtor nacional de cana-de-açúcar, com cerca de 52%, com produtividade de 73,28 t ha-1 para um total de 343.346,90 mil toneladas, onde se encontra um dos municípios de maior produção do país (Piracicaba), com área de 137.691 ha com produtividade média de 81,70 t ha-1. A produção no estado de Rio Grande do Sul é pouco significativa a nível nacional (menos de 3%), com produtividade de 55,22 t ha-1 para um total de 74,50 mil toneladas (CONAB, 2014/2015).

O recurso de água para a agricultura está em declínio e a população continua crescendo. Considera-se que o manejo eficaz deste recurso é importante e o uso eficiente da água de irrigação é a chave para a sustentabilidade e rentabilidade dos cultivos. O manejo adequado da água de irrigação é de fundamental importância para a obtenção de maior produtividade, qualidade, redução de custos e ao uso racional da água (Padrón et al., 2015a). A determinação do consumo de água pelas plantas é importante em diversas áreas da agricultura, tais como: estudos de necessidades hídricas; do manejo de irrigação; saneamento agrícola; estimação da produção e estudos hidrológicos em geral (Zayas et al., 2015). A escassez dos recursos hídricos faz com que sejam necessários manejos e usos adequados para o controle e disponibilidade da água, em vista de ser o setor agrícola uma das atividades que demandam maiores quantidades de água devido às exigências de cada cultura (Albuquerque et al., 2012). A irrigação é uma das tecnologias necessárias para a obtenção do potencial produtivo da cultura de cana-de-açúcar (Dantas Neto et al., 2006; Farias et al., 2008). A utilização de complementação hídrica apresenta-se como alternativa viável para a elevação de produtividade quantitativa e para favorecer a vida útil do canavial (Dalri & Cruz, 2008; Demétrio, 1978; Matioli, 1998; Silva et al., 2011).

No Rio Grande do Sul existe uma escassez de informações no que se refere à demanda das necessidades hídricas da cana-de-açúcar. Segundo, Cardoso et al. (2004), a obtenção de dados e informações através de ensaios em campo demanda um dispendioso tempo e medições morosas e onerosas que devem ser repetidas ao longo de vários anos. Sendo assim, modelos de simulação tornam-se uma ferramenta interessante para obtenção desses dados em curto prazo e baixo custo. Também, Pereira et al. (2015) comenta que a maneira mais rápida e econômica de se realizar um planejamento em irrigação, com a aplicação de lâmina necessária e no momento mais apropriado é com a utilização de modelos de simulação, para testar diferentes cenários para a tomada de decisão.

Os modelos de simulação de balanço hídrico poderão ser ferramentas úteis para estimar e gerar informações, partindo dos dados de solo, clima e cultivo. Este estudo teve como objetivo determinar a produção e demanda hídrica do cultivo da cana-de-açúcar sob lâminas de irrigação suplementar.

2. Material e Métodos

O presente estudo foi desenvolvido utilizando o modelo WinISAREG® conduzido para as localidades de Bagé, Santa Maria e Uruguaiana do estado de Rio Grande do Sul e adotado como referência a localidade de Piracicaba do estado de São Paulo, por ser um dos maiores produtores de cana-de-açúcar do país. A localização geográfica e as localidades em estudo se apresentam na (Tabela 1). O clima das localidades é subtropical úmido (Cfa), segundo a classificação de Köppen.

Tabela 1. Localização geográfica das localidades em estudo.

A classificação dos solos das localidades em estudo se apresentam na (Tabela 2). Os dados de solo utilizados foram obtidos por determinações realizadas em campo, ensaios de laboratório e referências, dos quais foram: a textura; a densidade aparente, o ponto de murcha e a capacidade de campo. A classificação do solo das localidades do estado do Rio Grande do Sul foram segundo, (Streck et al., 2008). Para a localidade de Piracicaba em (Barros, 2011; Maschio, 2011; Mauri, 2012) e o solo de Santa Maria foi descrito em suas propriedades físico-hídrica por (Padrón et al., 2015b).

Tabela 2. Classificação do solo das localidades em estudo.

Os dados de clima das localidades do estado de Rio Grande do Sul foram obtidos do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e para a localidade de Piracicaba obtiveram-se na base de dados da estação convencional do Posto Meteorológico de Piracicaba da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ/USP) coletados no ano 2013.  Os parâmetros climáticos para realizar as análises foram: temperatura máxima, temperatura mínima, precipitação, insolação, velocidade do vento e umidade relativa do ar com frequência diária, no período de 1992 a 2012. Foi realizado análise de consistência dos mesmos, perfazendo vinte e um anos de observações.
Os dados adotados para a simulação foram: a profundidade efetiva do sistema radicular, de 0,1 até 0,6 m, na etapa inicial e final da cultura, respectivamente; a duração das diferentes fases do ciclo fenológico para a cana planta (35; 60; 190 e 120 dias) e soca (25; 70; 135 e 50 dias) e o coeficiente de cultivo (kc) de (0,40; 1,25 e 0,75), conforme (Allen et al., 1998) e as laminas de irrigação suplementar foram 50%, 75% e 100% da evapotranspiração.
Para a comparação dos resultados foi adotado o delineamento de blocos ao acaso, onde os blocos foram os anos e as localidades foram os tratamentos. Realizou-se o teste de normalidade dos dados, posteriormente, a análise de variância (ANOVA) e o Teste de Tukey a 5% de probabilidade de erro. A análise estatística foi efetuada com o Software Assistat Versão 7.7 beta (Silva & Azevedo, 2009).

onde: ky - fator de resposta do rendimento, tabulado por Doorembos & Kassan (1979); Yr - rendimento real da cultura (kg ha-1); Ym - rendimento potencial da cultura, quando na condição de cultivo sem restrição hídrica e com os demais fatores de produção atendidos (kg ha-1); ETr - Evapotranspiração real (mm) e ETm - Evapotranspiração máxima (mm) do cultivo. O valor do Ky utilizado conforme Doorembos & Kassan (1979) foi 1,20 para o período total de crescimento da cana-de-açúcar.

 O rendimento potencial utilizado para o estado de Rio Grande do Sul foi de 75 t ha-1, baseando-se na produtividade encontrada por (Soares, 2008; Scheuer & Tomasi, 2011). Para a localidade de Piracicaba foi de 100 t ha-1 (Gava et al., 2011; Matioli et al., 1998; Dalri & Cruz, 2008; Demétrio, 1978). Foi estimada a redução na produtividade em função dos valores simulados para as menores, médias e maiores lâminas de irrigação requeridas. Esta informação é importante para a estimativa da produtividade quando não há disponibilidade de oferta da água que atenda a lâmina de irrigação suplementar requerida pelo cultivo. Foram feitas as seguintes considerações: sem restrição hídrica (ETr = ETm) e com restrição hídrica (ETr = ETm – LSI). Onde: LSI é a lâmina de irrigação suplementar (mm).

3. Resultados e Discussão

Os dados climáticos das localidades em estudo, se apresentam na (Tabela 3). Observa-se que a localidade de Piracicaba apresentou a temperatura média mais alta e maior insolação, que pode ser um indício para a simulação de maior demanda hídrica, ocasionando o maior consumo e Santa Maria é a localidade com maior média de umidade relativa entre as quatro, que pode indicar menor demanda evapotranspirativa.

Tabela 3. Os dados médios climáticos das localidades em estudo.

Fonte: *(INMET); ** (ESALQUE-USP).

A evapotranspiração e a lâmina de irrigação suplementar requerida, para cada localidade se apresenta na (Tabela 4). Na média do período de estudo, as lâminas de irrigação suplementar para cada localidade apresentaram as seguintes amplitudes: Uruguaiana 834,60 mm; Santa Maria 616,60 mm; Bagé 553,90 mm e Piracicaba 494,60 mm, indicando variabilidade significativa que também pode ser vista pelo desvio padrão. A diferença nas necessidades, ao longo dos anos indicou uma possibilidade de instabilidade nos rendimentos alcançados, fazendo com que não exista garantia de renda gerada pela produção. Neste sentido, a irrigação poderá ser uma ferramenta de auxílio na manutenção da estabilidade produtiva e da rentabilidade e estudos de viabilidade econômica seriam interessantes em complementação a esta análise.

Tabela 4. Evapotranspiração máxima (ETm) e lâmina de irrigação
suplementar requerida simuladas para a cana-de-açúcar.

*Médias seguidas da mesma letra não diferem entre si pelo teste de Tukey ao nível de 1%.

A estimativa da produção no cultivo de cana-de-açúcar se apresenta na (Tabela 5). Observa-se que em condição de sequeiro, a média de produtividade simulada, para o Rio Grande do Sul foi de 26,30 t ha-1 que se aproximam à produtividade média do estado, que foi de 21,10 t ha-1 na safra 2012/2013 (CONAB, 2013). Quando simuladas diferentes lâminas de irrigação suplementar, percebe-se uma redução inferior de produtividade na localidade de Santa Maria que requer a menor lâmina de irrigação para obtenção do potencial produtivo, em comparação com as localidades do Rio Grande do Sul. A lâmina de irrigação suplementar de 75%, para obtenção do potencial produtivo induz uma queda de produtividade média de 17,35%, enquanto a lâmina de irrigação de 50% reduz em 32,04% da produtividade. Para Piracicaba observa-se uma queda de produtividade de 61,54% quando não utiliza a irrigação, de 30,77% para 50% da lâmina de irrigação e 15,39% quando se aplica 75% da lâmina de irrigação. Esses números, também são indicativos que podem ser usados para estudos visando estabelecer a viabilidade econômica da irrigação.

Tabela 5. Estimativa da produção (t ha-1) de cana-de-açúcar para diferentes lâminas
de irrigação suplementar e sem irrigação nas localidades de estudo.

A redução da produtividade em relação ao rendimento nas localidades estudadas se apresentam na (Figura 1). Identifica-se que mesmo em anos com menor demanda hídrica o cultivo sem irrigação propiciou uma redução média da produtividade potencial de 42,23%, que é bastante expressivo e justifica a utilização do sistema de irrigação, pois nos anos de maior deficiência hídrica esta redução pode chegar a 84,23%. Gava et al. (2011), elevaram a produtividade média em 20% no ciclo da cana planta e 28% no segundo ciclo (cana soca) em sistema de cultivo irrigado por gotejamento. Dalri & Cruz (2008), obtiveram em dois ciclos estudados (soca e ressoca), um ganho de produtividade de 43,5% na soca e 67,2% na ressoca em relação ao cultivo sem irrigação, evidenciando que a irrigação plena junto com a fertirrigação elevou significativamente a produtividade da cana-de-açúcar. As lâminas de irrigação determinadas permitiram estimar de forma satisfatória os níveis de produtividade e indicar a necessidade de irrigação para minimizar perdas decorrentes da deficiência hídrica. 

Figura 1. Redução de produtividade em relação ao rendimento potencial de cana-de-açúcar, com deficiência hídrica mínima e máxima, no período estudado nas localidades estudadas.

Os pressupostos de normalidade e homogeneidade de variância foram atendidos. Assim foi realizada a análise de variância, que se apresenta na (Tabela 6). Os resultados indicaram diferença significativa entre os anos e entre as lâminas de irrigação requeridas para as localidades estudadas. O teste de Tukey ao nível de 5% de probabilidade identificou diferenças entre as lâminas de irrigação para as localidades estudadas (Tabela 4). As localidades de Bagé, Uruguaiana e Piracicaba foram os que apresentaram a maior necessidade hídrica e não mostraram diferença entre si, enquanto a localidade de Santa Maria apresentou a menor lâmina de irrigação requerida, indicando ser esta localidade no estado do Rio Grande do Sul, com potencialidade ao uso mais eficiente da água ou a probabilidade de não requerer irrigação.

Tabela 6. Análise de variância (ANOVA) em delineamento blocos ao acaso, onde os blocos foram os anos e os locais foram os tratamentos.

**Significativo ao nível de 1% de probabilidade. *Significativo ao nível de 5% de probabilidade.

Segundo, Nogueira (2011), estudando 11 cultivares de cana-de-açúcar no município de Santa Maria, em sistema de cultivo de sequeiro, avaliou a produtividade em cana planta (de 27,22 a 66,30 t ha-1) e cana soca (de 35,31 a 149,22 t ha-1), o que permitiu concluir que o potencial genético é fator determinante. Essa conclusão também foi obtida por Hanauer (2011), o qual afirmou que a variação da produtividade da fitomassa verde é mais afetada pela constituição genética do que pela variação do ambiente. Gava et al. (2011), em pesquisa com cultivares irrigadas observou que ocorreu interação entre manejo de irrigação e os genótipos, fazendo entender que existe necessidade de identificação da cultivar que melhor responde a irrigação.

4. Conclusões

A necessidade hídrica da cana-de-açúcar no ciclo planta ou soca variou de 1.310,75 até 1.534,40 mm, no estado do Rio Grande do Sul e Piracicaba, respectivamente. A lâmina de irrigação média estimada foi de 755,50 mm. A produtividade simulada sem irrigação no Rio Grande do Sul se reduz em torno de 40 a 80%. As localidades do estado do Rio Grande do Sul demandam menores necessidades hídricas comparadas com a localidade de Piracicaba. Os indicativos deste estudo servem de base para analisar a viabilidade econômica da utilização de sistemas de irrigação para as localidades estudadas.

Referências

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1. Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria, Brasil. e-mail: baxinha.camilo@gmail.com

2. Eng. Agrônoma, professora, Dra., Departamento de Engenharia Rural, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria-RS. e-mail: mpeiter@gmail.com

3. Centro de Ciências Rurais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Universidade Federal de Santa Maria, Brasil. e-mail: rarpadron@gmail.com

4. Eng. Agrícola, professora, Dra., Departamento de Engenharia Rural-DER, Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel-FAEM-UFPel. e-mail: lucianakopp@gmail.com

5. Centro de Ciências Rurais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Universidade Federal de Santa Maria, Brasil. e-mail: luishumbertoben@hotmail.com

6. Eng. Agrícola, professora, Dra., Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSul), campus Bagé, Bagé-RS. e-mail: giselevivan@gmail.com

7. Colégio Politécnico da Universidade Federal de Santa Maria, Brasil. e-mail: ciceronogueira4@gmail.com