RECOMENDAÇÃO DE TAXA VARIADA DE SEMENTES DE SOJA EM DIFERENTES ZONAS DE MANEJO – SMARTGRID GRUPO DON MARIO
Recommendation of soybean seed rate in different management zones – SmartGrid Grupo Don Mario
AUTORES/AUTHORS
Luan Pierre Pott1; Maximiliano Sabino1; Raí Schwalbert1; Junior Sandri1; Weslei Graffunder1; Mariany Domingues1; Marcelo Suk1
RESUMO
A soja é uma das principais culturas agrícolas do Brasil, demandando práticas que aumentem sua produtividade de forma eficiente e sustentável. O objetivo deste estudo foi avaliar o efeito da densidade de semeadura em diferentes zonas de manejo (ZM), comparando a recomendação tradicional do produtor com uma recomendação técnica baseada em modelagem de dados da empresa de genética Grupo Don Mario (GDM). Para isso, foram realizados experimentos com grids contendo quatro densidades de semeadura e três repetições. Os resultados indicaram que a densidade ideal varia conforme a ZM, sendo que a recomendação técnica da GDM proporcionou maior eficiência produtiva com incremento médio de 46 kg ha⁻¹ (15 - 470 kg ha⁻¹) e econômico em média de R$ 71 ha⁻¹ (R$ 22 – 980 ha⁻¹) para os casos positivos. Os grids com diferentes populações de plantas proporcionaram dados robustos para refinar as recomendações técnicas da GDM. Conclui-se que taxa variável de semeadura, apoiado por modelagem e dados espaciais é uma estratégia eficaz para otimizar a produção da soja.
Palavras-chave: Agricultura de Precisão. Taxa variada de sementes. Modelos de densidade de plantas.
ABSTRACT
Soybean is one of the main agricultural crops in Brazil, requiring practices that increase productivity efficiently and sustainably. The objective of this study was to evaluate the effect of planting density in different management zones (MZ), comparing the traditional farmer’s recommendation with a technical recommendation based on data modeling from the genetics company Grupo Don Mario (GDM). Experiments were conducted using grids with four seeding densities and three replications. The results indicated that the ideal density varies by MZ, with the GDM technical recommendation providing greater productive efficiency, with an average yield increase of 46 kg ha⁻¹ (ranging from 15 to 470 kg ha⁻¹), and an economic gain averaging R$ 71 ha⁻¹ (ranging from R$ 22 to R$ 980 ha⁻¹) in the favorable cases. The grids with different plant populations generated robust data to refine GDM’s technical recommendations. It is concluded that variable-rate seeding, supported by modeling and spatial data is an effective strategy to optimize soybean production.
Keywords: Precision agriculture. Variable seeding rate. Planting density models.
