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Modelagem e Projeções da Agricultura e Uso da Terra
Breve Descrição do Modelo de Uso da Terra para o Brasil
Brazilian Land Use Model - BLUM A partir do interesse do Banco Mundial em realizar um estudo com diferentes cenários para avaliar as emissões de gases de efeito estufa em diversos setores no Brasil, denominado “Estudo de Baixo Carbono para o Brasil”, o ICONE (Instituto de Estudos do Comércio e Negociações Internacionais), em parceria com o FAPRI-CARD (Food and Agricultural Policy Research Institute – Center for Agricultural and Rural Development), desenvolveu um modelo econômico denominado Brazilian Land Use Model (BLUM) ou Modelo de Uso da Terra para o Brasil com o objetivo principal de analisar e projetar a dinâmica dos principais setores agropecuários no Brasil em um horizonte temporal de 10 anos.
O modelo contempla os seguintes produtos: soja, milho (primeira e segunda safra), algodão, arroz, feijão (primeira e segunda safra), cana-de-açúcar, trigo, cevada, pecuária bovina de corte e de leite, frango, ovos e suínos. Florestas de produção serão adicionadas no modelo em um próximo estágio e na versão atual é projetada exogenamente.
Para tal análise, o Brasil foi dividido em seis regiões, como mostra a Figura 1: Sul (Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul), Sudeste (São Paulo, Rio de Janeiro, Espírito Santo e Minas Gerais), Centro-Oeste Cerrado (Mato Grosso do Sul, Goiás e parte do Mato Grosso dentro do bioma Cerrado e Pantanal), Norte Amazônia (parte do Mato Grosso dentro do bioma Amazônia, Amazonas, Pará, Acre, Amapá, Rondônia e Roraima), MAPITO e Bahia (Maranhão, Piauí, Tocantins e Bahia), Nordeste Litorâneo (Alagoas, Ceará, Paraíba, Pernambuco, Rio Grande do Norte e Sergipe)[1].
Figura 1 – Mapa das grandes regiões do Brazilian Land Use Model - BLUM
Fonte: Baseado no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Elaboração: ICONE e UFMG.
O BLUM é um modelo econômico de equilíbrio parcial composto por dois grandes módulos: oferta e demanda e uso da terra. No primeiro módulo, a demanda é projetada nacionalmente e composta pela demanda doméstica, exportações líquidas (exportações menos importações) e estoque final (somente as demandas de leite, ovos e carnes não incluem a variável estoque final), os quais respondem ao preço e a fatores exógenos como PIB, população e câmbio. A oferta é composta pela produção nacional (soma da produção nas seis regiões) e estoque inicial (este também somente para grãos, cana-de-açúcar e seus derivados[2]) e responde a rentabilidade de cada commodity, a qual por sua vez depende do custo e do preço de cada produto.
Os preços são determinados a partir do equilíbrio da oferta e da demanda, os quais se mantêm em interação dinâmica até que ocorram equilíbrios simultâneos em todos os mercados considerados.
O módulo uso da terra está dividido em dois efeitos: escala e competição. O efeito escala é resultado de equações regionais que tem como variável dependente a participação da área utilizada para agropecuária em relação à área total disponível e apta para as atividades agropecuárias, sendo esta última área estimada por modelagem georreferenciada. O efeito competição é determinado por equações que geram a área alocada para cada cultura em cada região em função das rentabilidades da própria cultura e das competidoras, incluindo pastagens. A área alocada e as tendências de produtividade compõem a produção para cada produto em cada região que, em conjunto com o estoque inicial, determinam a oferta nacional do produto. Essa relação garante a interação entre os módulos de uso da terra e de oferta e demanda no modelo.
Além da competição por terra, existem interações entre os setores analisados, assim como entre um produto e seus subprodutos. Por exemplo, entre os setores de carnes e grãos, a demanda por rações provenientes da oferta de carnes, leite e ovos (milho e farelo de soja, basicamente) é um dos componentes da demanda doméstica de milho e soja. No caso do complexo de soja, o farelo e o óleo são componentes da demanda de soja em grão, a qual é determinada a partir da margem de esmagamento. De forma similar, o etanol e açúcar são componentes da demanda de cana-de-açúcar.
O diagrama metodológico ilustrado abaixo, Figura 2, resume a dinâmica do BLUM.
 Figura 2 – Diagrama metodológico do Brazilian Land Use Model - BLUM
Fonte: ICONE
Aplicações Principais
Os resultados obtidos são projeções de longo prazo, em nível nacional, para demanda doméstica, exportações líquidas, estoques, preços e, em nível regional, para área plantada, área de pastagens, produção, produtividade, rebanhos bovino e suíno estratificados. Periodicamente serão gerados cenários de base e podem ser simulados diversos cenários alternativos, tanto a partir de diferentes cenários macroeconômicos (alterando variáveis exógenas ao modelo), quanto por diferentes cenários tecnológicos e de demanda doméstica ou exportações para um ou mais produtos (mudando variáveis endógenas ao modelo). Além disso, o modelo pode simular a resposta do setor agropecuário brasileiro a projeções de preços internacionais. Desse modo, o modelo BLUM pode ser utilizado como ferramenta para diversas finalidades e análises para os formuladores de políticas públicas, setor privado e comunidade científica internacional.
Para o setor privado podem ser feitas diversas simulações com diferentes cenários de forma a servir como ferramenta para definir o planejamento estratégico de longo prazo e para a tomada de decisão em investimentos. A partir dos resultados do modelo pode-se estimar a demanda por fertilizantes, defensivos e por máquinas e equipamentos agrícolas, definir a localização e capacidade de produção de plantas industriais em função das estimativas de produção agropecuária regional e a tecnologia a ser adotada, decisões ligadas ao comércio internacional, políticas privadas relacionadas à sustentabilidade, avaliar os impactos de políticas agropecuárias e ambientais sobre o agronegócio brasileiro, entre diversos outros.
Para o setor público, os resultados das projeções de longo prazo servem para formulação de políticas agroindustriais ligadas à infra-estrutura (em especial em logística), a investimentos em educação rural regionalizada, em pesquisas e em tecnologia (podendo ser simulados diversos cenários tecnológicos), aos impactos ambientais da expansão da agropecuária, às mudanças climáticas, ao crédito agropecuário, à legislação ambiental, à segurança alimentar, aos incentivos regionais de desenvolvimento agropecuário, às negociações internacionais, à sustentabilidade, entre outras.
Por fim, devido ao fato do modelo apresentar resultados de alocação de área em seis diferentes regiões e que cada uma delas está situada predominantemente em um bioma, pode-se determinar o tipo de vegetação natural convertida para agropecuária. Isso significa que o modelo é capaz de projetar qual tipo de vegetação nativa será convertida, caso seja estimado um incremento de área total utilizada pela agropecuária. A desagregação das regiões e a incorporação de áreas de pastagens no modelo são diferenciais extremamente importantes em relação aos outros modelos econômicos de projeções existentes e pode melhorar significativamente a robustez e precisão das análises dos efeitos diretos e indiretos do uso da terra e, assim, dos cálculos de emissões de gases de efeito estufa (GEE).
[1] Optou-se por dividir as regiões brasileiras de acordo com um critério de homogeneidade de produção ecomercialização agropecuária, levando em conta também a divisão de biomas.
[2] No caso da cana-de-açúcar, consideram-se apenas os estoques de seus derivados: açúcar e etanol.
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