Em uma perspectiva global de crescente demanda por produtos agropecuários, mudanças climáticas e escassez de áreas para expansão de produção, a intensificação pecuária é posta como estratégica frente às políticas públicas brasileiras para alcançar uma agricultura com baixas emissões de GEE. Entre essas políticas está o Plano ABC+, que promove a adoção de sistemas, práticas, produtos e processos de produção sustentáveis, como a recuperação de pastagens degradadas (RPD). A RPD pode gerar efeitos sobre a economia e o uso da terra, além de maior fixação de carbono orgânico no solo (SOC). A identificação de pastos degradados no Brasil, comumente, se baseia em indicadores de produtividade pecuária, sobretudo na baixa taxa de lotação animal. Porém, essa abordagem nem sempre é precisa, uma vez que áreas com baixa capacidade de suporte, devido a limitações do meio físico, não estão necessariamente degradadas. A análise de lacuna de produtividade (diferença entre produtividade potencial/atingível e a produtividade real) utiliza modelos de crescimento de forragem para identificar áreas de pasto com maior ou menor potencial para recuperar, sendo um método alternativo para solucionar essa questão. O objetivo desta tese foi analisar os impactos socioeconômicos e ambientais do fechamento da lacuna de produtividade (yield gap) da pecuária bovina de corte no Brasil, entre 2020 e 2030, considerando as condições biofísicas para desenvolvimento das pastagens. Para isso, um modelo detalhado de Equilíbrio Geral Computável (EGC), que representa a economia brasileira (o TERMBR-15), foi utilizado para simular os choques de produtividade e investimento resultantes do fechamento das lacunas de produtividade via prática RPD. Para a análise do yield gap da pecuária a pasto, os protocolos do GYGA (Global Yield Gap Atlas) foram adaptados, especialmente em relação ao detalhamento espacial. Nesta análise, utilizou-se simulações de longo prazo de produção de forragem (no CROPGRO Perennial Forage) juntamente com modelo de taxa de lotação crítica, considerando a sazonalidade na produção de pasto. Além disso, a estimativa de produtividade da carne bovina considerou taxa de lotação e desempenho animal. Os choques de produtividade na pecuária de corte foram simulados em regiões identificadas como prioritárias dentro dos biomas Amazônia, Cerrado e Mata Atlântica, considerando condições biofísicas, econômicas e de infraestrutura necessárias para viabilizar o fechamento das lacunas. A análise de yield gap da pecuária sugere que a agenda de intensificação deve ser adaptada às diferentes regiões do Brasil. A média nacional da lacuna de produtividade é de cerca de 48 kg EC há ^-1 ano^-1 e as maiores oportunidades de aumento de produtividade da pecuária estão nos estados de Mato Grosso do Sul, Pará, Mato Grosso, Minas Gerais, São Paulo e Rondônia, que possuem grandes extensões de pastagem com lacunas acima de 75 kg EC ha^-1ano^-1 e as maiores oportunidades de aumento de produtividade da pecuária estão nos estados de Mato Grosso do Sul, Pará, Mato Grosso, Minas Gerais, São Paulo e Rondônia, que possuem grandes extensões de pastagem com lacunas acima de 75 kg EC ha^-1ano^-1. Por outro lado, em torno de 9% da área total de pastagem nos municípios analisados (141,6 Mha) está com lacuna de produtividade negativa, ou seja, ultrapassou os limites biofísicos de produtividade. Já a modelagem econômica revela que a RPD geraria um impacto positivo na economia brasileira, elevando o consumo real das famílias em 0,74% e o Produto Interno Bruto (PIB real) em 0,54%, ambos em relação à linha de base em 2030. Isso mostra que os investimentos para a RPD teriam elevada taxa de retorno social (R$ 42 bilhões a preços de 2023): para cada real investido, cerca de quatro reais retornariam para a economia em 2030. A RPD beneficiaria todas as classes de famílias, contudo, os ganhos para as mais pobres seriam menores, com relação a salários e oferta de trabalho. Dessa forma, políticas adicionais para combater a desigualdade e melhorar a qualificação dos trabalhadores seriam necessárias. Nacionalmente, a produção pecuária se elevaria com menor uso de área, gerando um efeito-poupa terra de 0,44 Mha em 2030. Nas regiões de fronteira agrícola (Amazonas-Acre-Roraima e Piauí-Bahia) e no Mato Grosso do Sul, contudo, haveria efeito rebote, com aumento do desmatamento. Ao considerar o potencial de fixação de SOC pela RPD, haveria uma redução tanto das emissões totais de GEE, quanto da intensidade de emissões (isto é, por unidade de produto) na pecuária em 2030, mitigando parte das emissões originadas da atividade.

In a global perspective of increasing demand for agricultural products, climate change, and limited available land for agricultural expansion, livestock intensification is considered as a strategic approach for Brazilian public policies to achieve low greenhouse gas emissions in agriculture. One of these policies is the ABC+ Plan which promotes the adoption of sustainable systems, practices, products, and production processes, such as the recovery of degraded pastures (RDP). RDP can have effects on the economy land use, and increased soil organic carbon (SOC) sequestration. The identification of degraded pastures in Brazil commonly relies on indicators of livestock productivity, especially in the low animal stocking rate. However, this approach may not always be accurate, as areas with low carrying capacity due to physical limitations are not necessarily degraded. The yield gap analysis (difference between potential/achievable and actual productivity) uses forage growth models to identify pasture areas with higher or lower potential for recovery, providing an alternative method to address this issue. The aim of this thesis was to analyze the socioeconomic and environmental impacts of closing the yield gap in Brazilian beef cattle farming between 2020 and 2030, taking into account the biophysical conditions for pasture development. For this purpose, a detailed Computable General Equilibrium (CGE) model representing the Brazilian economy (TERMBR-15) was used to simulate productivity and investment shocks resulting from closing yield gaps through RDP practices. For the analysis of pasture yield gaps, the Global Yield Gap Atlas (GYGA) protocols were adapted, especially regarding spatial detailing. In this analysis, long-term simulations of forage production (using CROPGRO Perennial Forage) were combined with a critical stocking rate model, considering seasonality in pasture production. Additionally, the estimation of beef productivity considered stocking rate and animal performance. Productivity shocks in beef cattle farming were simulated in regions identified as priorities within the Amazon, Cerrado, and Atlantic Forest biomes, considering biophysical, economic, and infrastructure conditions necessary to enable gap closure. The livestock yield gap analysis suggests that the intensification agenda should be adapted to different regions of Brazil. Currently, the national average yield gap is approximately 48 kg EC ha^-1year^-1 , and the greatest opportunities for increasing livestock productivity are in the states of Mato Grosso do Sul, Pará, Mato Grosso, Minas Gerais, São Paulo, and Rondônia, which have large pasture areas with gaps above 75 kg EC ha^-1year^-1. On the other hand, around 9% of total pasture area in the analyzed municipalities (141.6 Mha) has a negative yield gap, exceeding the biophysical productivity limits. The economic modeling indicates that RDP would generate a positive impact on the Brazilian economy, increasing real household consumption by 0.74% and real Gross Domestic Product (GDP) by 0.54%, both compared to the baseline in 2030. This shows that investments in RDP would have a high social return rate (R$ 42 billion at 2023 prices): for every real invested, about four reais would return to the economy in 2030. RDP would benefit all classes of families; however, gains for the poorest would be smaller in terms of wages and job availability. Thus, additional policies to combat inequality and improve worker qualifications would be necessary. Nationally, livestock production would increase with less land use, generating a land-saving effect of 0.44 Mha in 2030. In agricultural frontier regions (Amazon-Acre-Roraima and Piauí-Bahia) and Mato Grosso do Sul, however, there would be a rebound effect, with increased deforestation. Considering the potential for SOC fixation by RDP, there would be a reduction in both total greenhouse gas emissions and emission intensity (per unit of product) in livestock in 2030, mitigating some of the emissions originating from the activity.