Sistema Integrado de Informações Agrometeorológicas para o Sudoeste Goiano (SIAG CEAGRE/CEMPA-Cerrado)
O setor do agronegócio tem sido um dos mais impactados no Brasil pelo aumento da frequência e da intensidade de eventos meteorológicos extremos, em um contexto de mudanças climáticas em curso. Na região do Sudoeste Goiano — composta por 26 municípios de grande relevância na produção nacional de grãos — os produtores têm registrado com maior frequência problemas nas atividades agrícolas associados com a ocorrência de fenômenos atmosféricos severos, esta situação traz como consequência a diminuição da produtividade dos diferentes cultivos.
Nos últimos anos, intensificou-se a demanda por informações meteorológicas (tempo e clima) mais precisas, detalhadas e localizadas para áreas agrícolas dessa região. É nesse cenário que surge, em 2023, o Sistema Integrado de Informações Agrometeorológicas para o Sudoeste de Goiás (SIAG), fruto da parceria entre o Centro de Excelência em Agricultura Exponencial (CEAGRE) e o Centro de Excelência em Estudos, Monitoramento e Previsões Ambientais do Cerrado (CEMPA-Cerrado).
O principal objetivo do SIAG é desenvolver e ofertar produtos e serviços agrometeorológicos que auxiliem os produtores na mitigação dos danos associados a extremos de tempo e clima, contribuindo para o aumento da produtividade agrícola e para a conservação do bioma Cerrado.
O sistema é estruturado em quatro frentes de atuação: (1) previsão do tempo e clima, (2) monitoramento ambiental, (3) análises e processamento de dados e (4) desenvolvimento de ferramentas. Considerando a baixa densidade de estações meteorológicas convencionais na região, foi implantada uma rede própria de estações automáticas, que monitora parte significativa do município de Rio Verde (município onde se encontra a sede oficial do SIAG).
As previsões meteorológicas diárias são geradas com horizonte de até 7 dias, utilizando o modelo numérico de área limitada Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS), executado em muito alta resolução espacial. Além disso, diversos produtos complementares foram desenvolvidos, como previsões probabilísticas de precipitação a curto prazo com o uso de técnicas de inteligência artificial, ampliando a capacidade preditiva e a utilidade prática das informações.
Todas as informações geradas são compartilhadas de maneira ágil e acessível por meio de um canal direto via aplicativo WhatsApp — grupo com mais de 520 participantes, incluindo produtores, gestores públicos, comunicadores, acadêmicos e outros usuários. As informações também são divulgadas, em ocasiões, por canais tradicionais de mídia, como rádio e televisão, ampliando o alcance do sistema.
Para acessar ao grupo de WhatsApp basta fazer a leitura do seguinte código QR com a câmera do celular.
Figura 1: Código QR que permite entrar no grupo oficial do SIAG onde as informações são disponibilizadas. Link para acessar ao grupo: https://chat.whatsapp.com/DsHQDZDYI3P2FARUe4fPcB
O SIAG, em operação contínua desde a safra 2023–2025, tem se mostrado uma ferramenta valiosa para o planejamento das atividades agrícolas e a tomada de decisões estratégicas no campo, contribuindo significativamente para a redução de perdas. A interação diária com os produtores permite a troca ativa de informações e a retroalimentação contínua do sistema. A partir dos dados coletados e analisados, foram elaborados e divulgados diversos relatórios meteorológicos voltados à região de estudo.
Desde fevereiro de 2025, o SIAG entrou em fase de expansão, o que resultou, a partir de maio do mesmo ano, na disponibilização de um novo produto focado em previsões do tempo. Esse produto foi desenvolvido para seis grupos de municípios, definidos com base em características climáticas semelhantes, com o intuito de aprimorar a representatividade regional das previsões e fornecer informações mais ajustadas às realidades locais.
Ao todo, foram considerados os 95 municípios, pertencentes às subregiões de planejamento Sudoeste, Sul e Oeste do estado de Goiás. A forma de agrupamento, fundamentado em análises climatológicas, pode ser visualizado na imagem a seguir.
