O projeto apresenta estimativas detalhadas de área plantada (hectares), quantidade produzida (volume em toneladas) e produtividade (rendimento) 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 2010 e 2024. A área plantada e a quantidade produzida são analisadas e projetadas com o uso de algoritmo de Suavização Exponencial, conhecido como Exponential Smoothing, por meio dos modelos ETS (Erro, Tendência e Sazonalidade). A metodologia rejeita o determinismo de um único valor e adota uma abordagem estocástica baseada em múltiplos cenários probabilísticos (intervalos de confiança). Os resultados das simulações espacialmente explícitas do modelo Otimizagro são organizados desde regiões imediatas, 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 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.

A espacialização das quantidades de área por cultivo em cada 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.

A aptidão agroclimática está dividida entre favorabilidade climática e favorabilidade física. Ambas são calculadas por cultivo a partir da similaridade ambiental entre as áreas que apresentam lavouras e o restante do território utilizando o método de distância de Mahalanobis. Esse método não assume locais de ausência de culturas como inaptos para as mesmas. Como resultado, os mapas presentes na plataforma apresentam valores de similaridade ambiental (entre 0 e 1), em que pixels com valores mais próximos de 1 representam locais mais parecidos ambientalmente.

Foram calculados quatro índices climáticos extremos derivados dos dados diários de temperatura e precipitação. A escolha seguiu o conjunto de indicadores consagrado internacionalmente para o monitoramento de extremos climáticos, priorizando os índices com relação mais direta e documentada com perdas agrícolas: dois relacionados ao regime de chuvas, CDD e R20mm, cobrindo tanto a escassez quanto o excesso, e dois relacionados ao calor, TXge35 e TX90p, cobrindo tanto o calor anômalo em relação ao clima local quanto o calor extremo em termos absolutos.

O cenário tendencial foi elaborado por meio da aplicação de modelos ETS às séries temporais do IBGE e CONAB. Foram analisados os dados para o período de 2010 a 2023/2024 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 é calculado sobre o limite inferior de confiança do algoritmo. Ele 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 é construído sobre a margem de erro superior da variação no tempo. Ele 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.