Estimativa de emissões de CO₂ no transporte de soja para exportação utilizando modelos preditivos de séries temporais

Abstract

Nos últimos anos, a exportação de soja se consolidou como um dos pilares da balança comercial brasileira, mas essa dependência econômica expõe o país a riscos climáticos que afetam diretamente a produtividade agrícola. Este trabalho teve como objetivo estruturar uma projeção preditiva das exportações de soja para as 11 principais microrregiões logísticas produtoras do Brasil, avaliando como anomalias climáticas podem afetar esses volumes ao longo da próxima década. Para isso, foram aplicados os métodos de previsão Holt-Winters e SARIMA às séries históricas de exportação (2014–2024), combinados com indicadores agrometeorológicos de estresse térmico e hídrico, construídos a partir das fases fenológicas críticas da soja. O modelo SARIMA apresentou melhor aderência na maioria das microrregiões analisadas, com base na Razão do Viés. A partir da relação entre anomalias climáticas e quebras históricas de produtividade, foram simulados cinco cenários de intensidade climática, cada um testado sob diferentes probabilidades de ocorrência. Os resultados apontam para uma importante heterogeneidade regional: Canarana (MT) apresentou a maior sensibilidade térmica, com quebras de até 42,31% associadas a anomalias de temperatura, enquanto Dourados (MS) mostrou-se a mais vulnerável ao déficit hídrico, com perdas de até 44,70%. Em contrapartida, Rio Verde (GO), Arinos (MG) e Aripuanã (MT) mantiveram estabilidade produtiva mesmo em cenários climáticos mais severos, sem registrar quebras abruptas ao longo da década analisada. Essa diferença pode estar relacionada a fatores como a adoção de tecnologia e o manejo do solo, ainda que esses fatores não tenham sido medidos diretamente neste estudo. Como reconhecimento de sua contribuição científica, este artigo foi aprovado para apresentação no Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP) e passará a integrar os anais do evento.