A densidade de plantas ótima (DPA) é definida como o número de plantas por área capaz de minimizar a competição intraespecífica e maximizar a eficiência no uso dos recursos ambientais, como radiação solar, temperatura e água. Assim, a DPA representa a população de plantas na colheita mais adequada para cada ambiente de produção, constituindo uma importante estratégia para reduzir custos com sementes e maximizar a produtividade da cultura (Balest, 2021).

Entretanto, existe um limite para a redução da densidade de plantas, abaixo do qual a soja perde sua capacidade de compensação por meio do aumento da ramificação e da produção de legumes. Essa limitação ocorre principalmente em ambientes com restrição de recursos, como baixa disponibilidade de luz, déficit hídrico, altas temperaturas, deficiência nutricional ou ciclos de desenvolvimento mais curtos, resultando em perdas de produtividade (Pereyra et al., 2022).

A partir da função limite foi possível quantificar as perdas de produtividade associadas à falta ou ao excesso de plantas em nível de lavoura (Figura 1A). Quando a densidade foi inferior a 22 plantas m⁻², cada planta ausente resultou em redução média de 185,2 kg ha⁻¹ na produtividade. Por outro lado, acima de 31 plantas m⁻², cada planta excedente reduziu a produtividade em 114,1 kg ha⁻¹. As maiores perdas observadas em baixas densidades refletem a menor capacidade de compensação das plantas e o menor potencial produtivo dessas lavouras.

A análise de probabilidade demonstrou que lavouras estabelecidas com densidades entre 22 e 31 plantas m⁻² apresentaram 78% de probabilidade de atingir produtividades iguais ou superiores a 3.000 kg ha⁻¹, enquanto densidades abaixo ou acima dessa faixa apresentaram probabilidade de apenas 68% (Figura 1B). Para alcançar altas produtividades, a população de plantas deve ser ajustada de forma a proporcionar o rápido fechamento do dossel e a interceptação de mais de 95% da radiação solar entre os estádios R3 e R6, período crítico para a definição do número de legumes e grãos. Dessa forma, a cultura maximiza a taxa de crescimento e o aproveitamento dos recursos ambientais, favorecendo a expressão do potencial produtivo (Egli & Zhen-Wen, 1991; Jiang & Egli, 1995).

Referências bibliográficas.

BALEST, D. et al. Densidade de plantas agronômica ótima de soja para altas produtividades em ambiente subtropical. Plantio Direto, 2022. Disponível em: < https://plantiodireto.com.br/artigos/1536 >, acesso: 15/06/2026.

EGLI, D. B.; ZHEN-WEN, Y. Crop Growth Rate and Seeds per Unit Area in Soybean. Crop Science, v. 31, n. 2, p. 439, 1991. Disponível em: < https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.2135/cropsci1991.0011183X003100020043x >, acesso: 16/06/2026.

JIANG, H.; EGLI, D. B. Soybean Seed Number and Crop Growth Rate during Flowering. Agronomy Journal, v. 87, n. 2, p. 264–267, 1995. Disponível em: < https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.2134/agronj1995.00021962008700020020x >, acesso: 17/06/2026.

PEREYRA, V. M. et al. Early-season plant-to-plant spatial uniformity can affect soybean yields. Scientific Reports, v. 12, n. 1, 2022. Disponível em: < https://www.nature.com/articles/s41598-022-21385-z >, acesso: 16/06/2026.

WINCK, J.E.M et al. Ecofisiologia da soja visando altas produtividades. 3era Edição, 2025.

WINCK, J.E.M. et al. Decomposition of yield gap of soybean in environment × genetics × management in Southern Brazil. European Journal of Agronomy, v. 145, p. 126795–126795, 2023. Disponível em: < https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1161030123000631 >, acesso: 16/06/2026.

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Em Mato Grosso do Sul, os mercados da soja e do milho encerraram julho de 2026 com um comportamento semelhante: embora as cotações internacionais tenham perdido força na segunda quinzena do mês, os preços pagos aos produtores no Estado apresentaram maior sustentação, refletindo a influência da demanda doméstica, do câmbio e das condições logísticas na formação dos preços.

A constatação faz parte dos boletins econômicos divulgados pela Aprosoja/MS, que analisam a evolução dos mercados das duas principais culturas produzidas no Estado. Apesar de cenários distintos para soja e milho, ambos registraram desempenho superior ao observado na Bolsa de Chicago (CBOT) durante o período de ajuste das cotações internacionais.

Na soja, o preço médio disponível alcançou R$ 119,90 por saca em julho, alta de 2,75% em relação ao mesmo mês de 2025. O mercado foi favorecido pela retomada das exportações após a entressafra e pela valorização das cotações internacionais ao longo da primeira metade do mês. No mercado futuro, os contratos para novembro registraram média de R$ 128,30 por saca, indicando expectativa positiva para a entrada da nova safra.

Já o milho apresentou estabilidade. O preço médio disponível ficou em R$ 47,23 por saca, praticamente no mesmo patamar observado há um ano. Em contrapartida, os contratos futuros recuaram 6,71% na comparação anual, pressionados pelas perspectivas de uma oferta global elevada e pela menor antecipação de compras por parte da demanda.

“Mesmo com a correção observada na Bolsa de Chicago no fim do mês, os preços em Mato Grosso do Sul permaneceram mais sustentados. Isso mostra que fatores como o câmbio, a demanda física e as condições logísticas exerceram papel importante na formação das cotações estaduais, reduzindo o impacto das oscilações do mercado internacional sobre o produtor”, avalia o analista de Economia da Aprosoja/MS, Rafael Gimenes.

Outro ponto de destaque foi o avanço da comercialização da safra. Na soja, as vendas atingiram 73% da produção estimada, crescimento de nove pontos percentuais em julho. Embora o percentual permaneça ligeiramente abaixo do registrado no ciclo anterior, o ritmo foi impulsionado pela recuperação dos preços ao longo do mês.

No milho, a comercialização chegou a 38,5% da produção estimada, avanço de oito pontos percentuais em relação ao mês anterior. Apesar da evolução, o índice ainda permanece abaixo da safra passada, refletindo uma postura mais cautelosa dos produtores diante das perspectivas para o mercado futuro.

Para Rafael Gimenes, o comportamento distinto entre as duas culturas revela diferentes expectativas para os próximos meses. “A soja apresenta um ambiente mais favorável, sustentado pela retomada das exportações e pela demanda internacional consistente. Já o milho segue influenciado pelas expectativas de ampla oferta global, o que limita a recuperação dos preços futuros e faz com que muitos produtores mantenham uma estratégia mais conservadora na comercialização”.

Os boletins podem ser acessados clicando aqui.

Fonte: Aprosoja/MS

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