Nova abordagem para estimar o potencial de rendimento das culturas agrícolas proposta por equipa internacional

Uma equipa internacional de agrónomos, com forte contributo da Universidade do Nebraska–Lincoln, defende abordagem para estimar o potencial e o défice de rendimento das culturas agrícolas. O estudo, publicado na Nature Food, critica os métodos estatísticos amplamente utilizados.

rendimento culturas agrícolas
Investigação publicada na revista Nature Food critica os modelos estatísticos usados e aponta nova abordagem para a estimativa do rendimento das culturas agrícolas

Estudo propõe novo modelo para estimar produção agrícola, com desafios aos métodos atuais e às decisões mais eficazes no setor alimentar.

Uma equipa internacional de investigadores, liderada por cientistas da Universidade do Nebraska–Lincoln, lançou um apelo à mudança de paradigma na forma como se estima o potencial de rendimento e os défices de produção agrícola. O artigo, publicado a 8 de abril na prestigiada revista Nature Food, conclui que os métodos estatísticos atualmente em uso são inadequados para fornecer estimativas fiáveis a nível regional e podem conduzir a decisões erradas em termos de investimento e política agrícola.

Patricio Grassini, Professor Distinto de Agronomia e Horticultura e coautor do estudo, explica que “estamos numa corrida para alimentar o mundo com os recursos agrícolas disponíveis”.

Para tal são necessárias estimativas fiáveis que indiquem não só o potencial de rendimento de uma cultura — determinado por fatores como o clima e o solo —, mas também os chamados yield gaps (défices de rendimento), ou seja, a diferença entre o potencial teórico e o rendimento atualmente obtido nas explorações agrícolas.

Métodos estatísticos atuais distorcem o potencial produtivo das culturas, comprometendo decisões estratégicas no setor agrícola

Estas estimativas são essenciais para planear o futuro da produção alimentar, orientar investimentos públicos e privados em investigação e desenvolvimento, e definir prioridades em termos de políticas agrícolas. Contudo, segundo os autores do estudo, os métodos estatísticos utilizados em muitos países, como os Estados Unidos, são problemáticos.

Atualmente, os modelos estatísticos tendem a sobrestimar o potencial produtivo ao basear-se nos melhores cenários possíveis — como os condados mais férteis, em anos de clima excecionalmente favorável.

“Se utilizarmos esses dados como referência, estaremos a sobrestimar o potencial real, porque as condições excecionais não refletem o que é típico em termos climáticos e edáficos”, alerta Grassini.

Por outro lado, em regiões como África, onde os agricultores têm acesso limitado a recursos e tecnologia, os modelos podem subestimar o rendimento potencial, ignorando a capacidade real das culturas quando bem geridas. Esta abordagem desequilibrada pode resultar em estimativas que variam até duas vezes entre métodos diferentes, o que revela a urgência de uma revisão profunda das metodologias.

Dados locais e simulações validadas permite estimativas mais fiáveis, essenciais para políticas agrícolas sustentáveis

A proposta do grupo passa por substituir os métodos estatísticos genéricos por uma abordagem “bottom-up”, baseada em modelos de culturas validados com dados experimentais e calibrados para diferentes condições locais. Esta abordagem considera longas séries de dados climáticos, informações detalhadas sobre os solos e práticas agrícolas específicas, recorrendo a ferramentas como o Global Yield Gap and Water Productivity Atlas, desenvolvido na Universidade do Nebraska.

Através desta metodologia, o estudo avaliou as culturas de milho, soja e trigo nos EUA, comparando os resultados dos modelos estatísticos com os da abordagem baseada em simulação. Os resultados confirmam que a nova abordagem oferece uma estimativa mais robusta e realista do potencial de rendimento e dos défices, com maior utilidade para políticas agrícolas.

“É natural que surja controvérsia”, admite Grassini, uma vez que o estudo desafia a abordagem dominante, muitas vezes liderada por académicos sem formação agronómica. Ainda assim, o investigador sublinha que “se vamos usar esta informação para orientar políticas e investimentos, devemos garantir que ela é sólida e validada”.

A equipa defende que uma compreensão mais rigorosa dos défices de rendimento ajudará a identificar regiões com maior margem para aumento da produção, contribuindo para um planeamento mais eficaz e sustentável da segurança alimentar global.

Referência da notícia

Couëdel, A., Lollato, R. P., Archontoulis, S. V., Tenorio, F. A., Aramburu-Merlos, F., Rattalino Edreira, J. I., & Grassini, P. (2025). Statistical approaches are inadequate for accurate estimation of yield potential and gaps at regional level. Nature Food, 1-10.https://doi.org/10.1038/s43016-025-01157-4