Em 2007 o complexo de soja foi responsável por 19 por cento do total das exportações do agronegócio brasileiro, gerando mais de U$11 bilhões em divisas. Projeções indicam que até 2020 o Brasil deverá produzir 105 milhões de toneladas de soja, ou 81 por cento a mais do que a atual produção. Apesar de incidir sobre a produtividade a maior expectativa de crescimento, espera-se que a expansão significativa em área ocorra nas regiões de baixa latitude dos Cerrados, e em especial, no estado do Mato Grosso. É fundamental a determinação de estratégias que considerem produção, dimensões econômicas e ambientais. O uso da modelagem agrícola é a única forma de explorar sistematicamente o potencial produtivo em escala global e predizer produtividades futuras em determinadas condições. A utilização de computadores e banco de dados torna-se uma ferramenta cada vez mais necessária, no sentido de disponibilizar rapidamente informações de qualidade a um custo relativamente inferior, quando em comparação a experimentos de campo. O modelo LINTUL, desenvolvido pela Universidade de Wageningen, foi extensamente utilizado para predizer a produtividade potencial de culturas baseado no uso eficiente da radiação solar, sob condições ótimas de desenvolvimento. A cultura de soja, porém, nunca foi testada por este modelo. Sendo assim, os objetivos deste trabalho foram: (i) adaptação, por intermédio da parametrização e da calibração do modelo LINTUL para estimação da produtividade potencial da cultura de soja; (ii) disponibilizar um algoritmo em Visual Basic (Microsoft), validando e replicando os procedimentos do LINTUL, tornando este modelo acessível a uma ampla gama de usuários. Para a parametrização do modelo, foram consideradas características específicas da cultura, como por exemplo, a sensibilidade ao fotoperíodo. Para calibração, foram usados dados de experimento de campo conduzido em Planaltina-DFe Sorriso- MT. Os parâmetros não avaliados no experimento foram extensivamente revisados com base na literatura. Os principais componentes do processo de crescimento e desenvolvimento da cultura foram analisados individualmente através de comparativos de respostas. Posteriormente, um estudo de adequação do modelo foi feito, com objetivo de viabilizar uma comparação de comportamentos, quando em diferentes situações. As variáveis climáticas usadas neste modelo foram temperatura máxima e mínima e radiação solar. A simulação dos estádios fenológicos é baseada na soma térmica. O modelo LINTUL-soja demonstrou excelente desempenho quanto à predição de tendências, com a variação dos valores dos parâmetros. Todavia, o modelo necessita de ajustes quanto a introdução de módulos, que contemplem o balanço de carboidratos. O uso de uma linguagem de programação aberta, como o Visual Basic, replicou a linguagem usada pelo modelo LINTUL com sucesso.

In 2007 the soybean complex was responsible for more than 19% of the total Brazilian agribusiness exports, which corresponded to US$ 11 billion generated in currencies. According to projections, soybean production in Brazil will increase significantly till 2020, reaching 105 million tons, or an addition of 81 percent to the current crop season. That huge difference is expected to come from a significant increase in yield, while the increase in acreage should come from the low-latitude regions of Cerrados, mainly in Mato Grosso state. Thus, it becomes extremely important to set out strategies that consider production, economic and environmental dimensions. The usage of agricultural modeling is the only mean of systematically exploring the production potential on global scale and predict future yield in certain conditions. Computers and database application becomes an implement even more efficient in respect of turn quickly and quality information available with lower costs, when compared to the field experiments. The LINTUL model was developed by the Wageningen University, and extensively used to predict crop potential production based on radiation use efficiency concept, under optimal conditions of growth. The soybean crop has never been tested by this model. The goals of this research are: (i) to adapt - through parameterizing and calibration - the LINTUL model to estimate the potential production of soybean; (ii) to provide an algorithm in Visual Basic language, in order to validate the calculations and replicate the procedures executed by LINTUL, making this model accessible to a wide range of users. In order to parameterize the model, crop-specific characteristics were taken into account, such as the sensibility of soybean to photoperiod. In respect to calibration, it was used field data collected in Planaltina-DF and Sorriso-MT. The mainly components of the growth and development process were analyzed based on response comparatives. Afterward, it was done a study of adequacy of the model, in order to enable a comparison of behaviors, when in different situations. The climatic variables used in this model were maximum and minimum temperature and solar radiation. The simulation of phenological stages was based on thermal unit concept. The LINTUL-soybean model has demonstrated an excellent performance to predict trends, with the change in the parameters values. However, the model needs to be adjusted in respect to an introduction module to calculate the carbohydrates balance into the canopy. The use of an open programming language, such as Visual Basic, replied the language used by LINTUL model successfully.