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Levantamento do Imea

Produtividade da soja em MT cresce 9,2% na safra 25/26

A produtividade da soja em Mato Grosso sobe para 66,03 sacas por hectare na safra 2025/26, 9,23% acima do ciclo anterior. A produção estimada é de 51,56 milhões de toneladas, segundo o relatório Imea em Campo, com Oeste liderando o acréscimo em volume e Centro-Sul com o maior ganho de produtividade.

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produtividade da soja em Mato Grosso
Levantamento do Imea cobriu 97,92% da área plantada do estado e elevou a estimativa de produção para 51,56 milhões de toneladas.

Nova estimativa do Imea, feita após levantamento em 103 municípios, aponta Oeste com o maior acréscimo em volume

A produtividade média da soja em Mato Grosso na safra 2025/26 deve chegar a 66,03 sacas por hectare, 9,23% acima das 60,45 sacas do ciclo anterior. O número consta do relatório “Imea em Campo — Etapa Soja”, divulgado pelo Instituto Mato-grossense de Economia Agropecuária em março de 2026, depois de um levantamento que cobriu 103 municípios e 97,92% da área plantada do estado. A produção total foi revisada para 51,56 milhões de toneladas.

Levantamento percorreu 34 mil quilômetros

A etapa Soja do levantamento se estendeu por 71 dias entre dezembro, janeiro e fevereiro, somou 34.880 km percorridos e resultou em 998 avaliações a campo, aumento de 24,43% na comparação com a temporada anterior. As avaliações foram divididas entre lavouras em período inicial (R3 a R4), intermediário (R5 a R6) e final (R7 a R8), com mais avaliações nas fases finais, quando a estimativa de produtividade é mais precisa.

A classificação visual considerou condições gerais e incidência de pragas, doenças, plantas daninhas e grãos avariados. As medições a campo envolveram número de plantas por hectare, vagens por planta, grãos por planta, peso de grãos e umidade.

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Centro-Sul lidera o ganho de produtividade; Oeste lidera em volume

A produtividade subiu em todas as regiões avaliadas ante a estimativa anterior à colheita. Na Centro-Sul, o ganho foi de 8,4 sc/ha sobre a projeção. O Oeste ficou logo atrás, com 8,3. Já o Médio-Norte somou 4 sc/ha a mais.

No ranking entre regiões, Norte (67,68 sc/ha) e Médio-Norte (65,9 sc/ha) aparecem acima da média estadual. A região Sudeste, embora tenha melhorado a produtividade comparada ao início do ciclo, continua entre as de menor desempenho, com 65,4 sc/ha.

Em volume, o Oeste acrescenta 1.041 mil toneladas à estimativa anterior, o maior valor entre as regiões. Na sequência estão Sudeste (869 mil t), Médio-Norte (789 mil t), Nordeste (583 mil t), Norte (417 mil t), Centro-Sul (416 mil t) e Noroeste (260 mil t).

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Área plantada sobe 1,7% e chega a 13 milhões de hectares

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A área plantada da safra 2025/26 foi estimada em 13,013 milhões de hectares, aumento de 1,71% ante a safra 2024/25. Combinadas, produtividade e área levaram a produção estimada para 51,56 milhões de toneladas, 1,31% a mais que o ciclo anterior e 9,27% acima da projeção feita antes das avaliações em campo.

Qualidade melhora, com menos grãos avariados

A proporção de lavouras sem grãos avariados subiu na comparação anual, de 80,2% na safra 24/25 para 83,6% na 25/26, ganho de 3,4 pontos percentuais. Centro-Sul e Médio-Norte têm a maior fatia de avaliações sem avariados, enquanto Norte e Médio-Norte aparecem com mais lavouras que tiveram grãos moderadamente ou muito avariados.

No recorte qualitativo, o Norte teve o maior percentual de lavouras classificadas como excelentes. Oeste, Centro-Sul e Noroeste apresentam mais lavouras boas a médias, e o Sudeste manteve o maior percentual de ruins.

A incidência de pragas foi menor nas regiões Oeste e Norte, com predomínio de Euschistus spp., Dichelops spp. e Spodoptera spp. entre as mais comuns. Em relação a doenças, Norte, Médio-Norte e Noroeste tiveram as lavouras com menos danos; as mais frequentes foram cercosporiose e mancha bacteriana.

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Milho 2ª safra tem semeadura atrasada pelo solo encharcado

A segunda safra de milho 2025/26 começou com atraso na semeadura em relação à média dos últimos cinco ciclos, conforme os dados do Imea. O solo encharcado dificultou as operações, e a região Sudeste teve o maior percentual de áreas plantadas fora da janela ideal. A estimativa é de 1,17 milhão de hectares semeados depois de 28 de fevereiro, número próximo ao 1,09 milhão do ciclo passado.

Mesmo com o atraso, a projeção atual aponta para 7,39 milhões de hectares, 116,61 sacas por hectare e produção de 51,72 milhões de toneladas de milho no estado.

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Exportação responde por quase dois terços da demanda de soja

O balanço de oferta e demanda do Imea registra oferta total de 51,84 milhões de toneladas de soja em Mato Grosso, com produção de 51,56 milhões e estoque inicial de 0,29 milhão. Os 51,73 milhões de toneladas da demanda se dividem entre exportação (32,10 milhões), consumo dentro do estado (13,93 milhões) e consumo no mercado interno nacional (5,70 milhões). O estoque final ficou em 0,11 milhão, queda de 62,07% na comparação anual.

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Até março, 63,31% da soja da safra 2025/26 já estavam comercializados, a preço ponderado de R$ 108,62 por saca, variação positiva de 4,33 pontos percentuais ante o mesmo período do ciclo anterior.

Próximos passos dependem do clima

A transição do fenômeno La Niña para neutralidade deve favorecer precipitações dentro da normalidade em abril e maio no estado, segundo a projeção climática do relatório. A estimativa final da safra depende das condições climáticas nos próximos meses. A próxima etapa do levantamento, focada em milho, deve trazer os dados de campo da 2ª safra.

 

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AGRONEGÓCIO

Inadimplência no crédito rural chega a 6,5% e impulsiona solução que mede risco produtivo no agronegócio

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Inadimplência no crédito rural cresce e pressiona sistema financeiro do agronegócio

O aumento da inadimplência no crédito rural e a pressão sobre as carteiras agrícolas das instituições financeiras têm acelerado a busca por novas ferramentas de avaliação de risco no agronegócio.

De acordo com dados do Banco Central, o volume de dívidas rurais renegociadas no país já soma R$ 37 bilhões, enquanto a inadimplência do crédito rural alcançou cerca de 6,5% em 2025, mais que o dobro do registrado no ano anterior.

O cenário é influenciado por custos elevados de produção, volatilidade das commodities agrícolas e eventos climáticos extremos que afetam diretamente a produtividade no campo.

Modelo tradicional de crédito não considera capacidade produtiva do campo

Apesar dos avanços nas análises financeiras, a avaliação de risco no crédito rural ainda é baseada, em grande parte, no histórico financeiro e no comportamento de pagamento dos produtores.

Na prática, a capacidade produtiva das propriedades rurais não costuma ser incorporada de forma estruturada, o que cria uma lacuna importante na análise de risco do setor.

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Picsel lança primeiro Score de Risco Produtivo do mercado brasileiro

Para reduzir essa lacuna, a Picsel, empresa especializada em inteligência de dados aplicada ao agronegócio, lançou o primeiro Score de Risco Produtivo do mercado brasileiro.

A solução tem como objetivo medir a capacidade produtiva das lavouras e oferecer a bancos, cooperativas de crédito e empresas do setor uma nova camada de informação para apoiar decisões financeiras no campo.

Tecnologia utiliza mais de 30 anos de dados agrícolas

O modelo desenvolvido pela empresa analisa mais de 30 anos de dados agrícolas, contemplando até 30 safras por área produtiva.

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As cinco safras mais recentes recebem maior peso na análise, permitindo que o indicador reflita com mais precisão as condições atuais das propriedades rurais.

A base de dados cobre todo o território nacional, com foco nas culturas de soja e milho, que juntas representam cerca de 88% da produção de grãos do Brasil.

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Integração de satélite, clima e solo aumenta precisão do score

Para gerar o Score de Risco Produtivo, a solução integra diferentes fontes de dados, como imagens de satélite, informações climáticas históricas, características de solo e bases públicas como MapBiomas e o Cadastro Ambiental Rural (CAR).

Também são utilizados dados de satélites como Sentinel e da NASA, além de informações meteorológicas e indicadores de produtividade agrícola.

Essas informações são processadas por modelos proprietários de inteligência artificial, que resultam em um índice único de risco produtivo por área analisada.

Avaliação é feita por área produtiva e não por produtor rural

Um dos diferenciais da tecnologia é que a análise é realizada por área produtiva específica, e não diretamente pelo produtor rural.

Isso significa que um mesmo produtor pode apresentar diferentes níveis de risco de acordo com cada propriedade ou talhão agrícola.

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Score varia de 0 a 1000 e estima capacidade produtiva

O resultado do modelo é uma pontuação que varia de 0 a 1000, em que valores mais altos indicam menor risco produtivo e maior estabilidade na produção agrícola.

Além da pontuação, a plataforma também estima a capacidade produtiva média da área analisada, em quilos por hectare, permitindo maior precisão na projeção de receitas no campo.

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Ferramenta apoia bancos, cooperativas e empresas do agro

Na prática, o indicador funciona como um termômetro de risco agrícola para bancos, fintechs, cooperativas de crédito, tradings e empresas da cadeia agroindustrial.

Com essas informações, as instituições podem ajustar políticas de crédito, calibrar taxas de juros, exigir garantias adicionais ou ampliar limites para produtores com menor risco produtivo.

A ferramenta também permite relacionar diretamente quebra de safra e inadimplência, contribuindo para a gestão de risco e para o provisionamento de perdas de crédito (PDD).

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Integração entre produção e crédito amplia precisão na análise de risco

Segundo o CEO da Picsel, Vitor Ozaki, a incorporação da dimensão produtiva torna a avaliação de risco mais completa e alinhada à realidade do agronegócio.

Ele destaca que, ao considerar a capacidade de produção, o mercado financeiro passa a entender melhor o impacto de eventos como quebras de safra na capacidade de pagamento dos produtores rurais.

Inteligência de dados tende a ganhar espaço no financiamento do agro

Para a empresa, o uso combinado de inteligência de dados, histórico produtivo e modelagem algorítmica tende a se tornar cada vez mais relevante no financiamento do agronegócio.

A expectativa é que esse tipo de solução contribua para decisões mais precisas, maior segurança nas operações de crédito e melhor adequação das ofertas ao perfil de cada produtor rural.

Fonte: Portal do Agronegócio

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Fonte: Portal do Agronegócio

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