A agricultura certamente é a atividade econômica mais dependente e influenciada pelas condições de clima e tempo. No Brasil eventos meteorológicos extremos são as principais causas de insucesso, trazendo incertezas à economia e segurança alimentar. Sobre isso, a disponibilidade hídrica, naturalmente variável devido à distribuição irregular da precipitação, é o fator mais restritivo. Portanto, avançar no conhecimento da dinâmica do crescimento e desenvolvimento das lavouras e sua relação com o fator meteorológico são questões básicas e necessárias. Por esse motivo essa tese se propôs avaliar da água sobre a cultura da soja. Em uma análise de macroescala, com foco no estado do Rio Grande do Sul (RS), o segundo capítulo destaca a relação entre a variabilidade das condições meteorológicas e a produtividade da soja, retratando a influência do El Niño Oscilação Sul (ENOS), enquanto o terceiro capítulo apresenta a necessidade de irrigação suplementar e seu efeito na eficiência climática da cultura no RS. Já no quarto e quinto capítulos estão descritas análises agrometeorológicas em microescala. Com duas malhas pluviométricas instaladas no município de Piracicaba, SP, foi quantificada a variabilidade espaço-temporal da precipitação e, com base em modelos de crescimento de plantas, aferido seu efeito sobre a variabilidade espacial da produtividade de soja. Entretanto, como a ausência de estações meteorológicas é algo comum, no quarto capítulo foi explorado o uso de um produto do sensoriamento remoto, o índice vegetativo NDVI, como expressão das respostas da cultura da soja às condições meteorológicas, especialmente a disponibilidade hídrica. De forma geral, os resultados reforçam a influência meteorológica sobre a cultura da soja no Rio Grande do Sul, chegando-se ao custo hídrico e lâminas de irrigação necessárias para manter a estabilidade produtiva. As análises feitas em microescala descrevem a variabilidade espaço-temporal da precipitação em áreas que caracterizam as dimensões de talhões ou propriedades rurais, retratando como essa questão pode afetar a produtividade e, que na impossibilidade de mensurar a precipitação o uso do sensoriamento remoto pode ser útil, permitindo inferir sobre o efeito meteorológico a partir das alterações do padrão temporal do índice

Agriculture is likely the main dependent economic activity by weather conditions. In Brazil, extreme weather events are the main uncertainty causes to the economy and county food security. Water availability is the most irregular and restrictive weather variable due to the rainfall distribution. Therefore, advancing in the knowledge of the dynamics of crop growth and development and their relationships with the weather are basic and necessary aspects for improving agricultural productivity. This study aimed to evaluate the weather effect on the soybean crop considering different spatial scale analysis. At macroscale, the first chapter was dedicated to the state of Rio Grande do Sul and highlighted the relationship between the weather variability and soybean yield, portraying the influence of El Niño Oscilação Sul (ENOS). The second chapter presented the irrigation requirements and the climatic efficiency of the soybean crop in the State of Rio Grande do Sul. In the third and fourth chapters, microscale agrometeorological analyzes were described. Based on two rain gauge networks installed in Piracicaba-SP-Brazil, the spatio-temporal rainfall variability was quantified and, based on process based crop models, its effect on the spatial variability of soybean yield was measured. Yet, the fourth chapter explored the use of a remote sensing data as an expression of soybean responses to agrometeorological conditions, especially soil water availability. In general, the results reinforce the meteorological influence on the soybean crop in Rio Grande do Sul, reaching the water cost and irrigation levels necessary to maintain productive stability. The microscale analyzes describe the rainfall spatio-temporal variability in areas that characterize the dimensions of plots or rural properties, portraying how this issue can affect productivity and that, informing how this issue can affect crop yield and that, in the impossibility of measuring rainfall, the use of remote sensed data as a replacement, allowing inferring about the meteorological effect from the changes in the index’s temporal pattern