A soja ocupa cada vez mais espaço nas terras baixas do Rio Grande do Sul (RS), nós últimos anos cerca de 60% das áreas de arroz realizam rotação com soja (IRGA, 2023, Ribas et al., 2021) isso como consequência do aumento nos custos de produção do arroz junto ao aumento da pressão de plantas daninhas, embora a rotação com soja em áreas de arroz seja uma alternativa para diminuir os custos de produção e a pressão de plantas daninhas (principalmente arroz vermelho, capim arroz e entre outros) nas lavouras tradicionalmente destinadas para a produção de arroz, tem se observado que a produtividade da soja ainda permanece em níveis considerados baixos (aprox. 3.0 ton ha-1), sendo tanto fatores ambientais (como disponibilidade hídrica) ou de manejo os que geram essas baixas produtividades (Tagliapietra et al., 2021).
Pesquisadores da Equipe FieldCrops, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), publicaram na Agronomy Journal um estudo que avaliou 240 lavouras comerciais de soja em terras baixas do Rio Grande do Sul, ao longo de seis safras (2015/16 a 2021/22). O objetivo foi identificar quais práticas de manejo explicam as diferenças de produtividade entre áreas de alta e baixa performance.
Para avaliar a influência combinada entre diversos fatores de manejo na produtividade da soja, aplicaram a análise não paramétrica conhecida como árvore de regressão, o qual identifica de forma hierárquica as relações entre as diferentes variáveis analisadas. A análise mostrou que o grupo de maturação foi o fator que mais explicou a variabilidade da produtividade, seguido de data de semeadura, fósforo, potássio e presença de camada compactada (Figura 1).
Figura 1. Análise de árvore de regressão mostrando os principais fatores que explicam a variabilidade da produtividade da soja. Cada nó terminal exibe a produtividade média (Mg ha-1) e a porcentagem de observações de campo que ele representa. Os painéis (A) e (C) mostram a classificação dos grupos de alta produtividade (HY – Alta produtividade) e baixa produtividade (LY, Baixa produtividade), enquanto os painéis (B) e (D) apresentam a importância relativa de cada variável na explicação da variação da produtividade. DOY (dia do ano).
Além disso, os resultados mostraram que áreas corrigidas com calcário apresentam produtividade superior, aprofundado mais, conseguimos que calagens anuais produziram maiores rendimentos do que aplicações realizadas em intervalos maiores (Figura 2), o que se explica devido a que aplicações cada ano mantem o pH do solo adequado, aumentando a disponibilidade de nutrientes, a eficiência dos fertilizantes e ajudando no ótimo desenvolvimento e crescimento de raízes.
Figura 2. Efeitos nas produtividades de soja e arroz em áreas de terras baixas do Rio Grande do Sul. (A) Comparação da produtividade da soja entre lavouras com e sem aplicação de calcário. (B) Produtividade da soja em diferentes intervalos de tempo desde a última aplicação de calcário. Letras diferentes indicam diferenças estatisticamente significativas (teste de Tukey, p < 0,05).
Referências bibliográficas.
IRGA. Soja em rotação com arroz. 2023. Disponível em: < https://irga.rs.gov.br/soja >, acesso: 01/07/2026
RIBAS, G. G. et al. Assessing yield and economic impact of introducing soybean to the lowland rice system in southern Brazil. Agricultural Systems, v. 188, p. 103036, 2021. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0308521X20308970?via%3Dihub >, acceso: 01/07/2026
TAGLIAPIETRA, E. L. et al. Biophysical and management factors causing yield gap in soybean in the subtropics of Brazil. Agronomy Journal, v. 113, n. 2, p. 1882–1894, 2021. Disponível em: < https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/agj2.20586 >, acesso: 05/07/2026
TAGLIAPIETRA, E. L. et al. Key management practices driving soybean yield variability in lowland fields of southern Brazil. Agronomy Journal, v. 118, n. 2, 2026. Disponível em: < https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/agj2.70334 >, acesso: 30/06/2026
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