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Com recordes de valores de soja e milho, VBP de 2020 é estimado em R$ 716,6 bilhões
O valor das lavouras cresceu 11,6 % e o da pecuária, 3,4%
O Valor Bruto da Produção Agropecuária (VBP) de 2020, com base nos dados de junho, está estimado em R$ 716,6 bilhões, 8,8 % acima do obtido em 2019 (R$ 658,8 bilhões). O valor das lavouras cresceu 11,6 % e o da pecuária, 3,4%. O aumento do valor das lavouras deve-se principalmente aos desempenhos de arroz (12%), soja (19,8%), milho (13,7%), café(39,3%) e laranja (9,8%).
Estes cinco produtos vêm puxando o faturamento das lavouras, segundo o estudo do Departamento de Crédito e Informação da Secretaria de Política Agrícola do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento.
“O milho e a soja obtiveram valores recordes ao longo da série histórica desde 1989: R$ 76,1 bilhões e R$ 173,5 bilhões, respectivamente”, aponta o coordenador da pesquisa, José Garcia Gasques. Na pecuária, o crescimento vem sendo estimulado pela carne bovina (11,8%), carne suína(5,6%) e ovos (15,5%).
Outros produtos tem apresentado bom desempenho, como amendoim, cacau, cana-de-açúcar, feijão e trigo. Desempenho pouco favorável é observado nas culturas de algodão herbáceo, banana, batata inglesa, mamona, tomate e uva.
“Além dos resultados favoráveis da safra de grãos deste ano, que segundo a Conab está prevista em 251,4 milhões de toneladas, os preços agrícolas também são um fator importante na garantia dos resultados que vêm sendo observados”, explica Gasques.
A pecuária tem sido beneficiada pelas boas condições do mercado internacional. De janeiro a junho deste ano, as exportações de carnes, bovina, suína e frangogeraram umareceita de U$ 8 bilhões (Agrostat, 2020). O valor das exportações de carne bovina foi de U$ 3,927 bilhões, carne suína, U$ 1,07 bilhão, e carne de frango, U$ 3,09 bilhões. Nesse período, as exportações de soja geraram U$ 23,928 bilhões.
Os resultados do VBP regional indicam Mato Grosso liderando o ranking com 17,5% do valor, seguido do Paraná (12,8%), São Paulo (12,7%), Minas Gerais (10,7%) e Goiás (8%).
Indicador
O Valor Bruto da Produção Agropecuária (VBP) é um indicador de desempenho da agropecuária. É considerado também um indicador do faturamento. Com atualizações mensais, seu cálculo é efetuado para os estados e regiões brasileiras, com dados de 21 produtos de lavouras e cinco atividades da pecuária.
O VBP é obtido pela multiplicação da quantidade produzida pelo preço recebido pelo produtor. Como as estimativas de safras divulgadas mensalmente referem-se à previsão para o ano, a estimativa do VBP também é anual. Na pecuária, como as informações do IBGE são trimestrais, a cada três meses, são atualizadas as informações de quantidades.
A fonte de dados de produção é do Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA) do IBGE. Para os produtos da pecuária, a fonte também é o IBGE. Os preços são da Conab (Companhia Nacional de Abastecimento) e CEPEA – USP (Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada), órgão da Universidade de São Paulo. Os valores reais são obtidos com o uso de IGP-DI da Fundação Getúlio Vargas.
Notícias
Seguro rural da soja terá subvenção de até 40% na safra 2026/27
Projeto piloto será ampliado para Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul e Mato Grosso do Sul. Produtores interessados no benefício já precisam iniciar análise de solo e enquadramento no Zarc Níveis de Manejo.
Os produtores de soja interessados em obter percentuais maiores de subvenção no Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR) já precisam iniciar os preparativos para a safra 2026/27. A recomendação é antecipar etapas como a análise de solo e a organização das informações exigidas pelo Zoneamento Agrícola de Risco Climático Níveis de Manejo (ZarcNM), que entrará em uma nova fase de testes no Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná e Mato Grosso do Sul.
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A ferramenta foi desenvolvida para diferenciar os percentuais de apoio ao seguro rural de acordo com o nível de manejo adotado em cada área produtiva. Quanto melhor a classificação do talhão, maior poderá ser o percentual de subvenção concedido pelo governo federal.
O primeiro requisito para participar do programa é realizar uma análise de solo em laboratórios credenciados pela Embrapa para operar o Sistema de Identificação do Nível de Manejo (SiNM). O levantamento considera indicadores como saturação por bases, teor de cálcio e saturação por alumínio.
Após essa etapa, o produtor deverá procurar um operador de contrato de seguro rural, que pode ser uma cooperativa, instituição financeira, corretora ou outra empresa habilitada. Caberá a esse operador registrar as informações da propriedade no sistema e contratar o sensoriamento remoto responsável por verificar a cobertura do solo e o histórico de cultivo dos últimos três anos.
Com os dados consolidados, o SiNM calcula o nível de manejo da área e define o percentual de subvenção ao qual o
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produtor terá direito.
Subvenção pode chegar a 40%
Para a safra 2026/27 de soja, os percentuais previstos variam conforme a classificação do talhão. Áreas enquadradas no Nível de Manejo 4 (NM4) terão direito a subvenção de 40% sobre o prêmio do seguro rural. No NM3, o percentual será de 35%; no NM2, de 30%; e no NM1, de 20%, índice atualmente praticado pelo programa.
Segundo Hugo Borges Rodrigues, coordenador-geral de Risco Agropecuário do Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), a antecipação é fundamental porque os contratos da próxima safra já começaram a ser negociados. “Os contratos de seguro da safra 2026/2027 já começaram a ser negociados. Por isso, o produtor, a cooperativa e a seguradora que quiserem participar da fase 2 do projeto piloto precisam se antecipar. Quanto antes o seguro for contratado, maior a possibilidade de acesso à subvenção e melhores condições de cobertura”, afirma.
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De acordo com ele, a intenção é que o produtor já tenha a classificação do nível de manejo disponível no momento da contratação do seguro. “O objetivo é que, no momento da contratação do seguro da soja, o produtor já tenha a classificação do nível de manejo do talhão disponível no SiNM da Embrapa. Isso permite que as seguradoras utilizem a informação na precificação do risco e que o produtor consiga acessar com antecedência os recursos do PSR com percentuais diferenciados de subvenção”, explica.
Projeto será ampliado para o milho
Além da soja, a segunda fase do projeto piloto também incluirá o milho segunda safra no Paraná e em Mato Grosso do Sul.
Nesse caso, os percentuais de subvenção serão ainda maiores. O governo prevê apoio de 40% para áreas classificadas
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no NM1, 45% para NM2 e 50% para os níveis NM3 e NM4.
Recursos ainda são modestos
Para a próxima safra, o Ministério da Agricultura reservou inicialmente R$ 1 milhão para a operação piloto da soja e mais R$ 1 milhão para o milho. O valor poderá ser ampliado caso a demanda supere a expectativa.
Os números da fase anterior mostram que a adesão ainda está em construção. Na safra passada, quando o ZarcNM foi testado exclusivamente no Paraná, foram disponibilizados R$ 8 milhões em subvenção, mas apenas R$ 206 mil foram efetivamente contratados.
A expectativa do governo e da Embrapa é que a ampliação para novos estados e a maior divulgação da ferramenta elevem a participação dos produtores nas próximas etapas do programa.
Colunistas
Biológicos na palhada elevam produtividade da soja em até 7 sacas por hectare
Estudo conduzido ao longo de cinco anos aponta ganhos consistentes também no milho e reforça o papel dos microrganismos no manejo integrado das lavouras.
Ao longo das últimas décadas, a agricultura brasileira consolidou ganhos expressivos de produtividade a partir da adoção de técnicas de manejo de pragas e doenças basicamente calcadas no uso de defensivos químicos. No entanto, a crescente pressão por eficiência econômica, associada aos desafios climáticos e à necessidade de sistemas mais resilientes, tem ampliado o espaço para soluções biológicas integradas ao processo tradicional.
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Nesse contexto, um estudo conduzido ao longo de cinco anos, abrangendo 10 safras de soja e milho, pela Universidade Kroton Unopar, campus de Bandeirantes no Paraná, sob a minha coordenação, e com a participação da equipe do Bio Centro de Pesquisa, buscou avaliar o impacto do uso de microrganismos no manejo da palhada em diferentes regiões produtoras do nosso País.
A estratégia adotada partiu de um princípio agronômico simples, mas ainda subexplorado em escala: a assepsia biológica da palhada antes do plantio. Foram utilizados microrganismos dos gêneros Trichoderma spp. e Bacillus spp., reconhecidos por sua capacidade de atuar na decomposição de resíduos vegetais, na supressão de patógenos e na promoção indireta do desenvolvimento das culturas.
Em algumas áreas, especialmente aquelas com maior pressão de doenças ou histórico de sistemas intensivos, a aplicação também foi estendida ao período outonal, ampliando a janela de atuação dos agentes biológicos e potencializando seus efeitos sobre o sistema produtivo.
Os resultados observados ao longo do estudo indicam ganhos consistentes de produtividade. Na soja, os incrementos variaram entre 3,8 e 7 sacas por hectare, enquanto no milho os aumentos oscilaram entre 4,2 e 7,8 sacas por hectare. Embora os números possam variar conforme condições edafoclimáticas e histórico de manejo, o padrão de resposta reforça o papel dos biológicos como ferramenta relevante dentro de uma estratégia integrada.
É importante destacar que, em nenhum momento, a abordagem proposta teve como objetivo substituir práticas consolidadas de manejo fitossanitário. Ao contrário, os resultados mais expressivos foram obtidos justamente onde houve integração entre tecnologias, o chamado empilhamento de soluções. A associação entre manejo químico, boas práticas agronômicas e o uso de microrganismos mostrou-se capaz de ampliar a eficiência do sistema como um todo.
Do ponto de vista microbiológico, o que se observa é uma reorganização do ambiente da palhada, com redução da carga de patógenos e estímulo à atividade biológica benéfica. Esse processo contribui não apenas para a sanidade inicial da lavoura, mas também para a dinâmica de nutrientes e para a estruturação do solo ao longo do tempo.
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Os dados acumulados ao longo dessas 10 safras indicam que o uso de biológicos no manejo da palhada deixa de ser uma prática pontual para assumir um papel estratégico. Em um cenário de custos crescentes, maior variabilidade climática e demanda por sustentabilidade, tecnologias que aumentam a eficiência sem substituir, mas sim complementar o manejo existente, tende a ganhar protagonismo.
A experiência de campo reforça uma tendência clara: o futuro da produtividade agrícola passa menos pela substituição de ferramentas e mais pela capacidade de integrá-las de forma inteligente e adaptada à realidade de cada sistema produtivo.
Notícias
IA chega a 42% do agro brasileiro, mas esbarra em um velho problema
Estudo mostra que falhas na qualidade dos dados podem comprometer decisões e reduzir os ganhos esperados no campo.
A inteligência artificial está ganhando espaço no agronegócio brasileiro em ritmo acelerado. Estimativas da Fundação Getulio Vargas (FGV) indicam que a tecnologia já é utilizada em 41,9% das fazendas e agroindústrias do país, mais que o dobro do percentual registrado em 2022, quando a presença da IA era de 16,9%.
O crescimento reflete o interesse do setor em ferramentas capazes de aumentar a eficiência produtiva, reduzir desperdícios e apoiar a tomada de decisões. No entanto, um dos principais obstáculos para que a tecnologia entregue todo o seu potencial ainda está longe dos algoritmos: a qualidade dos dados utilizados pelos sistemas.
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Levantamento recente da FGV aponta que muitas iniciativas de inteligência artificial não alcançam os resultados esperados porque operam com informações incompletas, inconsistentes ou desatualizadas. Na prática, a eficiência dos modelos depende diretamente da qualidade dos dados coletados e processados.
A questão ganha relevância em um cenário marcado por juros elevados, crédito mais restrito e margens de rentabilidade pressionadas. Nesse contexto, decisões equivocadas relacionadas ao plantio, manejo, aplicação de insumos ou planejamento da produção podem gerar impactos significativos nos resultados econômicos das propriedades.
Dados são a base da inteligência artificial
A aplicação da inteligência artificial no campo vem se expandindo em diferentes áreas, incluindo agricultura de precisão, monitoramento de lavouras, análise climática, manejo de insumos e gestão operacional.
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Segundo dados da Embrapa, propriedades que adotaram sistemas de agricultura de precisão apoiados por inteligência artificial registraram redução de até 30% no uso de fertilizantes e ganhos de produtividade entre 15% e 20%.
Esses resultados, porém, dependem da disponibilidade de informações contínuas, confiáveis e integradas. Quando os dados apresentam falhas, a capacidade de análise dos sistemas é comprometida, reduzindo a precisão das recomendações geradas.
Na agricultura, isso pode significar desde erros na aplicação de insumos até projeções inadequadas sobre produtividade, custos e riscos da atividade.
Percepção positiva
Apesar dos desafios, a percepção sobre o potencial da inteligência artificial permanece positiva.
Pesquisa do Ipsos mostra que 74% dos brasileiros consideram a tecnologia um fator capaz de transformar a agricultura. O resultado indica uma expectativa crescente de que ferramentas baseadas em IA contribuam para elevar a eficiência produtiva e melhorar a gestão das propriedades rurais.
O avanço da adoção também acompanha a digitalização do campo, com aumento do uso de sensores, softwares de gestão, conectividade rural e equipamentos capazes de gerar grandes volumes de informações em tempo real.
Próximo desafio
Com a tecnologia já disponível e cada vez mais acessível, especialistas apontam que o próximo passo para ampliar os ganhos da inteligência artificial no agro será fortalecer a governança e a qualidade dos dados.
Mais do que investir em novas plataformas, a tendência é que produtores, cooperativas e empresas precisem dedicar atenção crescente à coleta, organização e integração das informações geradas nas propriedades.
A avaliação é que a competitividade da agricultura digital dependerá cada vez menos da capacidade de adquirir ferramentas de inteligência artificial e mais da qualidade dos dados que alimentam essas soluções. Afinal, mesmo os sistemas mais sofisticados continuam limitados pela confiabilidade das informações que recebem.