Para iniciar, quero me apresentar, me chamo Mauro Costa Beber, sou agricultor e estudioso do clima.
Deste 1990, enquanto estive a frente na gestão da Agropecuária Brasitália, anotei diariamente todas as chuvas, geadas, vendavais e granizos que ocorreram na propriedade. Pensei em uma maneira de juntar e correlacionar estes dados com as temperaturas dos oceanos, temperatura ambiente e produtividade das culturas de trigo, soja e milho. Começou então esse estudo, onde encontrei muitas correlações estatísticas importantes e depois de um ano comecei a compartilhar estas informações com pessoas da região.
Muitos amigos colaboram enviando dados de suas propriedades, dados de cooperativas, isso me ajudou também a ver que na região as correlações são semelhantes e pude observar que existem microclimas regionais. Também pelo banco de dados das estações do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) foi possível ampliar este estudo para o âmbito estadual.
Quanto aos termos tempo e clima, é importante salientar que o tempo é o que acontece no momento presente (temperatura, vento, umidade relativa do ar, chuva ou sol) e que pode acontecer nos próximos dias, quem estuda isso é a meteorologia. Já o clima, é mais estatístico, trabalha com médias de longos períodos de tempo em um determinado local, geralmente com dados mensais, relacionados a temperatura, chuvas, ventos e outros eventos. Por exemplo, a média de chuva de fevereiro dos últimos 30 anos, aqui na Agropecuária Brasitália, é de 159 milímetros.
Este estudo buscou entender muitos eventos ocorridos nos últimos 30 anos na região, como frustrações de safra entre outros, porém ele pode ser melhorado, visto que foi feito sobre médias mensais e assim entendi porque ocorreram tantos erros nas previsões climáticas. Estas médias mensais escondem muitas irregularidades que ocorrem durante um mês e que interferem na produtividade das culturas. Por exemplo: uma geada em setembro, uma chuva de 75 milímetros no começo do mês e outra de 75 milímetros no final do mês, fazem a média do mês ser de 150 milímetros, mas mal distribuídos. Pude observar que a distribuição é mais importante que a média. A soja produz mais com 4 chuvas de 30 milímetros por semana, do que duas de 75 em um mês mal distribuídas.
Os dados mensais que uso nas correlações são os seguintes: chuvas, desvio em relação a média das temperaturas de vários locais dos oceanos Pacífico e Atlântico, produtividades do trigo e da soja, entre outros. Para correlacionar todos estes dados estatisticamente usei a correlação de Pearson e não usei nenhum modelo matemático. Eles são elaborados em uma planilha eletrônica e estão me ajudando no planejamento da minha propriedade. Esses dados poderiam servir também para um planejamento da cadeia produtiva a nível de estado, se este estudo fosse correlacionado com cada local do estado. Ele também mostra porque ocorreram oscilações de preços nos produtos que dependem do clima.
Algumas informações interessantes que venho observando durante o estudo sobre o clima é que ele sofre interferência da atividade solar e tem ciclos de aquecimento e resfriamento global que podem ser de 30 anos. Observei que o Atlântico, na costa sul do Brasil, teve um aquecimento no verão nos últimos 7 anos, que favoreceu boas colheitas de verão na metade norte do estado. Em anos de El Niño forte na primavera, ocorrem geadas tardias, em final de agosto e setembro, também chuvas fortes e calor na primavera, prejudicando a produtividade e qualidade do trigo.
Observei também que a maioria dos institutos mundiais leva em consideração para as previsões climáticas, apenas o Oceano Pacífico, e que os institutos brasileiros também seguem essa metodologia, o que pode explicar em partes, a grande taxa de erros nas previsões climáticas. Desse modo, acredito que se fossem considerados também os dados do Oceano Atlântico nos modelos matemáticos de previsão de clima, teríamos melhorarias nas previsões climáticas para o Brasil.
Acompanhe aqui o blog com as correlações e análises climáticas que venho fazendo mensalmente.
Mauro Costa Beber
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