O projeto apresenta estimativas detalhadas de área plantada, produtividade, rendimento e custo de produção com base em uma ampla base de dados. As informações utilizadas provêm da Produção Agrícola Municipal (PAM) do IBGE, complementadas pelo acervo de dados online da Conab, que fornece séries históricas por cultivo e município entre 2013 e 2024. A área plantada e a produtividade são analisadas a partir de tendências espaço-temporais e projetadas com o uso de modelos estatísticos como ARIMA e regressão linear. Para estimar o rendimento, o valor da produção é cruzado com os custos operacionais, extraídos das planilhas da Conab, que são organizadas por cultura e localidade. Esses dados passam por processos de interpolação espacial e temporal para criar superfícies contínuas de custo e rentabilidade. Os resultados das simulações espacialmente explícitas do modelo Otimizagro são organizados desde munícipios, estados ao país como o todo.

No âmbito do mapeamento de culturas agrícolas e sistemas produtivos, as florestas plantadas são destacadas como uma atividade de relevância econômica e territorial. No modelo Otimizagro, a estimativa de florestas plantadas é simulada com o uso dos dados de área plantada e quantidade produzida do PEVS (Pesquisa da Produção da Extração Vegetal e da Silvicultura) do IBGE. Os dados PEVS, uma das principais bases de dados sobre produção florestal, madeireira e não-madeireira, disponível para o Brasil, revelam que 4.868 municípios brasileiros registram produção florestal, totalizando R$ 23,6 bilhões em valor bruto. Desse montante, R$ 18,8 bilhões correspondem especificamente à silvicultura, que desempenha um papel central em políticas de restauração ambiental, alinhadas ao Código Florestal.

O modelo Otimizagro utiliza como base inicial um mapa de uso da terra do ano-base 2023, construído a partir da compilação de diversas fontes públicas, como PRODES Biomas, TerraClass, Mapbiomas, Mappia, CONAB e mapeamentos regionais específicos (ex.: Floresta Plantada do IEF – MG, Mappia Café). Para culturas sem mapeamento direto, o modelo emprega critérios de rentabilidade e favorabilidade agroclimática para alocação de áreas plantadas por município, utilizando estimativas da Produção Agrícola Municipal (PAM – IBGE). O modelo integra também informações sobre áreas urbanas (IBGE), corpos d’água (ANA) e áreas protegidas (FUNAI e MMA). A modelagem de cenários incorpora políticas de redução de desmatamento (PPCDAM, PPCerrado), cumprimento do Código Florestal, recuperação de passivos ambientais e planos nacionais (PLANAVEG), além de projeções de infraestrutura logística (via projeto OtimizaInfra).

A alocação de culturas é realizada por meio simulação espacialmente explícita (6,25 de resolução espacial) utilizando-se a plataforma Dinamica EGO. A simulação inclui etapas de cálculo de taxas de mudança no uso da terra, alocação de culturas de verão e inverno, transbordamento de demandas não alocadas. O modelo simula a distribuição espaço-temporal de culturas temporárias e semiperenes (trigo, soja, milho, mandioca, laranja, feijão, cana, café, cacau, banana, arroz, fumo e algodão), bem como a expansão de florestas plantadas e a restauração ambiental. Com essa estrutura integrada de dados e modelagem, Otimizagro concilia metas agrícolas e ambientais do Brasil, especialmente as estabelecidas na NDC.

A espacialização das quantidades de área por cultivo em cada microrregião ou região imediata do IBGE é feita internamente pelo modelo Otimizagro, de forma que as taxas são distribuídas considerando as tendências de expansão/retração e disponibilidade de terra convertida e apta à cada um dos cultivos.

O cenário de tendências foi elaborado por meio da aplicação de modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) às séries temporais do IBGE e CONAB. Foram analisados os dados para o período de 2013 a 2024 referentes à área plantada e à quantidade produzida, com o objetivo de captar o comportamento recente do setor agrícola. Essa abordagem permite prever a evolução futura das variáveis, assumindo a continuidade das tendências observadas, sem considerar impactos de choques externos ou mudanças estruturais significativas. Assim, a estimativa resultante reflete um panorama de crescimento ou estabilidade, fundamentado no padrão mais recente de expansão ou retração do setor agrícola, oferecendo uma visão atualizada e confiável do desempenho agrícola no curto prazo.

O cenário conservador fundamenta-se nas séries históricas do IBGE e CONAB e nas projeções do modelo ARIMA, utilizados para estabelecer uma perspectiva tendencial. Contudo, essa abordagem incorpora um ajuste de prudência, que considera condições menos favoráveis à produção agrícola, resultando em estimativas mais cautelosas quanto à área plantada e à quantidade produzida. Essa metodologia posiciona-se como um limite inferior plausível, refletindo as tendências recentes de forma conservadora. Assim, oferece uma previsão mais realista, levando em conta possíveis cenários adversos e contribuindo para uma análise mais prudente do setor agrícola, facilitando a tomada de decisões com maior segurança e previsibilidade.

O cenário arrojado baseia-se nas mesmas séries históricas do IBGE e CONAB e nas projeções do modelo ARIMA utilizadas no cenário tendencial. No entanto, incorpora um ajuste de expansão que reflete condições mais favoráveis à produção agrícola. Essa abordagem considera possibilidades de melhorias em fatores como clima, mercado e produtividade, resultando em estimativas elevadas de área plantada e quantidade produzida. Essas estimativas representam um limite superior plausível, alinhado às tendências recentes e às condições potencialmente mais favoráveis ao setor agrícola.