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Tipo: Tese
Título: “Impactos das variáveis climáticas sobre a produtividade da soja e do milho no Brasil entre 2012 e 2024: evidências da adaptação climática"
Autor(es): Morais, Leucivaldo Carneiro
Primeiro Orientador: Silva, Jonathan Gonçalves da
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Carvalho, Leandro Vinicios
metadata.dc.contributor.advisor-co2: Almeida , Roselaine Bonfim de
metadata.dc.contributor.referee1: Noriller , Rafael Martins
metadata.dc.contributor.referee2: Lopes , Antônio Carlos Vaz
metadata.dc.contributor.referee3: Sbarai , Nathalia
metadata.dc.contributor.referee4: Gama , Victor Azambuja
Resumo: As mudanças climáticas representam um dos principais desafios para a agricultura brasileira, especialmente para culturas estratégicas como soja e milho, cuja produtividade depende diretamente das condições de temperatura e precipitação. Esta tese teve como objetivo analisar os impactos das variáveis climáticas sobre a produtividade agrícola da soja e do milho no Brasil, considerando possíveis efeitos não lineares e evidências de adaptação climática no período de 2012 a 2024. Foram utilizados dados do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA/IBGE), do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e do Programa de Garantia da Atividade Agropecuária (Proagro/MAPA), organizados em um painel de dados com 701 observações. A estratégia empírica baseou-se na estimação de modelos de dados em painel com efeitos fixos, compreendendo um modelo baseline, um modelo de não linearidade climática e um modelo de adaptação climática, selecionados a partir de testes de especificação e diagnosticados quanto à robustez dos resíduos. Os resultados indicaram que a temperatura média exerce efeito negativo sobre a produtividade agrícola, enquanto a precipitação apresenta efeito positivo, sendo o milho a cultura mais sensível às variações climáticas. No modelo baseline, verificou-se que um aumento de 1°C na temperatura reduz a produtividade do milho em aproximadamente 6,09%, ao passo que o incremento de 1 mm de precipitação aumenta a produtividade em cerca de 0,31%. Os modelos de não linearidade mostraram evidências de retornos decrescentes da precipitação para o milho, sem evidências robustas de não linearidade da temperatura, enquanto, para a soja, não foram identificados efeitos não lineares estatisticamente significativos. O modelo de adaptação climática evidenciou redução parcial da vulnerabilidade do milho aos efeitos adversos da temperatura ao longo do período analisado, sugerindo que avanços tecnológicos e melhorias no manejo agrícola contribuíram para mitigar parte dos impactos climáticos. Para a soja, entretanto, não foram encontradas evidências estatisticamente significativas de adaptação climática. Conclui-se que as mudanças climáticas afetam significativamente a produtividade agrícola brasileira, especialmente a cultura do milho, reforçando a necessidade de políticas públicas voltadas à adaptação climática, ao desenvolvimento tecnológico e ao fortalecimento da resiliência dos sistemas produtivos frente ao aumento da frequência de eventos climáticos extremos.
Abstract: Climate change represents one of the main challenges facing Brazilian agriculture, particularly strategic crops such as soybeans and corn, whose productivity depends directly on temperature and precipitation conditions. This dissertation aimed to analyze the impacts of climate variables on soybean and corn productivity in Brazil, considering potential nonlinear effects and evidence of climate adaptation from 2012 to 2024. Data were obtained from the IBGE System of Automatic Recovery (SIDRA/IBGE), the Brazilian National Institute of Meteorology (INMET), and the Agricultural Activity Guarantee Program (Proagro/MAPA), and organized into a panel dataset comprising 701 observations. The empirical strategy was based on the estimation of fixed-effects panel data models, including a baseline model, a climate nonlinearity model, and a climate adaptation model, selected through specification tests and evaluated through residual diagnostic tests. The results indicated that average temperature has a negative effect on agricultural productivity, whereas precipitation has a positive effect, with corn being the crop most sensitive to climate variations. In the baseline model, a 1°C increase in temperature was associated with an approximately 6.09% reduction in corn productivity, while a 1 mm increase in precipitation was associated with an approximately 0.31% increase in productivity. The nonlinearity models provided evidence of diminishing returns to precipitation for corn, but no robust evidence of temperature nonlinearity. For soybeans, no statistically significant nonlinear effects were identified. The climate adaptation model showed a partial reduction in corn vulnerability to the adverse effects of temperature over the period analyzed, suggesting that technological advances and improvements in agricultural management contributed to mitigating some of the negative climate impacts. For soybeans, however, no statistically significant evidence of climate adaptation was found. The findings indicate that climate change significantly affects Brazilian agricultural productivity, particularly corn production, reinforcing the need for public policies focused on climate adaptation, technological development, and strengthening the resilience of agricultural production systems in response to the increasing frequency of extreme climate events.
Palavras-chave: Mudanças Climáticas
Climate change
Produtividade Agrícola
Agricultural productivity
Soja
Soybean
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Grande Dourados
Sigla da Instituição: UFGD
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Economia
metadata.dc.publisher.program: Programa de pós-graduação em Agronegócios
Citação: MORAIS, Leucivaldo Carneiro. “Impactos das variáveis climáticas sobre a produtividade da soja e do milho no Brasil entre 2012 e 2024: evidências da adaptação climática". 2026. 135 f. Tese (Doutorado em Agronegócios) – Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Economia, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2026.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/7054
Data do documento: 24-Ago-2026
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