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Os preços da arroba do boi gordo voltaram a registrar leves altas neste final de maio, impulsionados pelo forte desempenho das exportações brasileiras de carne bovina e pela oferta limitada de animais prontos para abate em diversas regiões pecuárias do país.

Levantamentos do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea) mostram que o mercado vem apresentando recuperação gradual após a retração observada na primeira quinzena do mês. No início de maio, o Indicador do Boi Gordo CEPEA/ESALQ chegou a superar os R$ 350 por arroba, mas recuou posteriormente para a faixa dos R$ 340.

Nos dias 14 e 15 de maio, o indicador atingiu R$ 344,60 por arroba. Entretanto, entre os dias 19 e 26 de maio, houve avanço de 0,87%, com o indicador encerrando a terça-feira (26) cotado a R$ 347,80 por arroba.

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Apesar da recuperação recente, o mercado ainda acumula desvalorização no mês. Considerando o período entre 30 de abril e 26 de maio, o Indicador do Boi Gordo registra queda de 1,88%.

Exportações de carne bovina sustentam o mercado interno
O desempenho das exportações segue como principal fator de sustentação para os preços do boi gordo no Brasil. Dados da Secretaria de Comércio Exterior (Secex) apontam que os embarques de carne bovina in natura já ultrapassaram 200 mil toneladas na parcial de maio.

A média diária exportada alcança 13,565 mil toneladas, volume significativamente superior ao registrado em maio de 2025, quando a média diária ficou em 10,381 mil toneladas.

Caso o ritmo atual seja mantido até o encerramento do mês, o Brasil poderá superar a marca de 270 mil toneladas exportadas, estabelecendo um novo recorde histórico para maio no segmento de carne bovina.

Oferta restrita de animais contribui para valorização da arroba
Além da demanda internacional aquecida, a disponibilidade mais limitada de animais terminados também contribui para o movimento de sustentação dos preços no mercado físico.

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Segundo analistas do Cepea, frigoríficos seguem encontrando dificuldades para ampliar escalas de abate em algumas praças pecuárias, cenário que reduz a pressão de baixa sobre a arroba e favorece reajustes pontuais nos negócios.

O mercado acompanha ainda as condições climáticas e a evolução das pastagens neste período de transição para a seca, fator que tradicionalmente influencia a disponibilidade de bovinos para comercialização no segundo semestre.

Fonte: Portal do Agronegócio

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]

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Foto: Sheila Flores

De acordo com a análise desta terça-feira (26) do informativo “Tem Boi na Linha”, publicado pela Scot Consultoria, o mercado do boi gordo em São Paulo manteve cotações firmes. Na comparação diária, os preços não apresentaram alterações, embora a ponta compradora tenha demonstrado maior atividade em relação ao dia anterior. Apesar disso, os negócios seguiram em ritmo moderado, com os frigoríficos realizando compras de forma cautelosa.

Segundo a análise, frigoríficos que na semana passada trabalhavam com escalas mais longas e tentavam pressionar os preços, oferecendo valores abaixo das referências de mercado, não conseguiram avançar na estratégia. Para manter as escalas de abate em níveis confortáveis, as indústrias voltaram a comprar dentro das referências vigentes.

A ponta vendedora, por sua vez, manteve resistência nas negociações e trabalhou com um piso definido para os preços da arroba do boi gordo.

As escalas de abate em São Paulo estavam, em média, programadas para dez dias, conforme levantamento divulgado pela Scot Consultoria.

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No Tocantins, a terça-feira começou com estabilidade nas cotações na região Sul do estado. Já no Norte, a arroba do boi gordo registrou queda de R$ 3,00, enquanto as demais categorias permaneceram sem mudanças.

No mercado de exportação de carne bovina in natura, os embarques perderam ritmo na comparação com a segunda semana do mês, mas seguiram em patamares elevados. Até a terceira semana de maio, considerando 15 dias úteis, o volume exportado alcançou 203,5 mil toneladas, com média diária de 13,6 mil toneladas. O resultado representa aumento de 30,7% em relação à média embarcada por dia em maio de 2025.

A cotação média da tonelada exportada ficou em US$ 6,5 mil, avanço de 24,8% frente ao mesmo período do ano passado. De acordo com a Scot Consultoria, o bom desempenho nos preços e no volume exportado elevou o faturamento acumulado para US$ 1,3 bilhão até o momento.

Mesmo com menos dias úteis contabilizados, a receita já supera em 16,5% o registrado em maio de 2025. Segundo a análise, caso o ritmo das exportações seja mantido, maio de 2026 pode se consolidar como um dos melhores meses da série histórica para o setor em termos de faturamento.

Agrolink – Seane Lennon

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Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]

Foto: Maurílio de Oliveira (plantas daninhas na pós emergencia do milho em sistema ILP)

Estudo inédito desenvolvido em parceria entre a Embrapa Milho e Sorgo (MG) e a Universidade do Vale do Itajaí (Univali) avalia o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) preditiva, chamadas de algoritmos de aprendizado de máquina, na dinâmica de plantas daninhas em sistema de Integração Lavoura-Pecuária (ILP). O objetivo é compreender as interações do ecossistema com base em dados de clima, solo e de culturas.

A adoção de práticas sustentáveis, que compõem a estratégia ILP, altera o comportamento das plantas daninhas. Os conhecimentos de IA auxiliam no entendimento desse processo, além de impulsionar estudos complementares que mostram o seu potencial para a redução do uso de herbicidas em sistemas agrícolas, atendendo aos preceitos da economia verde.

Para isso, foram separados três grupos de informações para compor uma base de dados. O primeiro forneceu dados quantitativos sobre as espécies de plantas daninhas. O segundo contemplou características dos solos e dos sistemas de cultivo. Já o terceiro, integrou registros climáticos da região, para estabelecer correlações entre esses fatores e a ocorrência dessas plantas.

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Os algoritmos utilizados foram o Support Vector Machine, o Decision Tree, o Random Forest e o K-Nearest Neighbors. Eles demonstraram bom desempenho geral para prever as culturas mais propensas ao aparecimento de plantas daninhas. O Decision Tree e o Random Forest demonstraram melhor desempenho em ambos os modelos, alcançando 99% de precisão, segundo análise da doutora em Matemática e em Ciências de Dados, Ana Letícia Becker Gomes Luz. “Trata-se de um procedimento tecnicamente viável e eficaz”, comenta o pesquisador Maurílio Fernandes de Oliveira, da Embrapa Milho e Sorgo.

Segundo Oliveira, a ferramenta de IA preditiva permite conhecer os fatores envolvidos na dinâmica das plantas daninhas no sistema avaliado, o que facilita a tomada de decisão no manejo. “O uso dessa técnica em plataformas computacionais pode contribuir na decisão de qual herbicida é mais adequado considerando a área de plantio”, complementa.

O pesquisador explica que as ferramentas de inteligência artificial já aplicadas à ciência de plantas daninhas resultaram em tecnologias avançadas, como máquinas inteligentes capazes de identificá-las por visão computacional e robôs para aplicação direcionada e seletiva de herbicidas com altíssima precisão. Para Oliveira, o novo resultado amplia o conhecimento já adquirido e pode subsidiar recomendações sobre práticas agrícolas para o controle dessas espécies, como o uso de herbicidas em dosagens específicas para diferentes situações.

O estudo compõe a dissertação de mestrado “Modelos de aprendizado de máquina para predição de dinâmicas populacionais de plantas daninhas em sistemas ILP”, desenvolvida por Gomes Luz na Univali, sob a orientação de Oliveira e da professora Anita Maria Fernandes.

A pesquisa justifica-se pela necessidade de práticas sustentáveis na produção alimentícia para atender o crescimento populacional. “Estima-se que, até 2050, a população mundial será de 9 bilhões de pessoas. Nesse contexto, entre os diversos obstáculos enfrentados na produção agrícola, destacam-se as plantas daninhas. Existem diferentes métodos de manejo para o controle dessas pragas e, atualmente, o controle químico é o mais utilizado. Contudo, ao mesmo tempo em que se procura aumentar a produção de alimentos, busca-se também reduzir a poluição ambiental causada pelos herbicidas”, explica o pesquisador Ramon Costa Alvarenga, responsável por sistemas ILP na Embrapa Milho e Sorgo.

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A pesquisa integra atividades de dois projetos. Uma, liderada pelo pesquisador Maurílio de Oliveira, é do projeto da Embrapa intitulado “Soluções recomendativas e generativas baseadas em IA para aumento da eficiência, qualidade e resiliência produtiva” (SORaIA). A segunda é do projeto “Plataforma para o monitoramento da dinâmica e recomendações de controle de populações de plantas daninhas”, vinculado ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), capitaneado pela professora Anita Maria Fernandes.

Foto: Maurílio de Oliveira (plantas daninhas na pós emergencia do milho em sistema ILP) Sistemas ILP e plantas daninhas Os pesquisadores relatam que as populações de plantas daninhas em sistemas de Integração Lavoura-Pecuária são tipicamente menores do que as encontradas em sistemas de cultivo não consorciados. Essa redução é atribuída, especialmente, à presença das plantas forrageiras nos pastos do sistema, que atuam como uma cobertura importante do solo nesses modelos produtivos. Aliado a isso, destaca-se o monitoramento, com adoção de tecnologias para o manejo de plantas daninhas emergentes. Nesse manejo, a abordagem de aprendizado de máquina possibilita indicar quais técnicas aplicar. “Entre elas, a adoção de práticas preventivas, a identificação do momento ideal para realizar o controle de plantas daninhas, a estimativa da densidade e da distribuição dessas plantas no sistema e, a partir do conhecimento das espécies, a utilização de pulverizadores inteligentes para aplicação localizada de herbicidas”, enumera Oliveira. No entanto, o pesquisador observa que a maioria dessas tecnologias é direcionada ao manejo das plantas daninhas depois que elas já emergiram. “Por isso, o uso de algoritmos de inteligência artificial para prevenir a ocorrência de espécies invasoras é muito apropriado, pois permite entender os fatores ambientais que favorecem o surgimento dessa praga. Além disso, os resultados preditivos dos algoritmos podem ser usados para modificar ou implementar novas técnicas em campo, o que nos permite dar ênfase na redução das taxas de aparecimento e crescimento das plantas daninhas”, acrescenta Oliveira.

Desempenho da IA

O estudo foi conduzido no bioma Cerrado, no município de Sete Lagoas, em Minas Gerais, onde fica situada a Embrapa Milho e Sorgo. Todos os dados coletados são provenientes dos experimentos em sistemas de integração Lavoura-Pecuária. Os registros compreendem variáveis que incluem data, nome comum da planta daninha, número por espécie, morfologia da folha (estreita ou larga), biomassa fresca, biomassa seca, período de amostragem, cultura, identificação da área amostrada (lavoura ou pastagem), número de amostras e área total amostrada.

Os sistemas ILP envolveram quatro tipos de culturas: milho consorciado com braquiária, sorgo consorciado com braquiária, soja e pastagem de braquiária. A amostragem foi realizada em quatro períodos distintos por ano. As medições ocorreram nas fases de colheita de grãos, na entressafra, na pré-dessecação e após a emergência da cultura e das plantas daninhas, antes da aplicação dos herbicidas de manejo.

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Com  Embrapa

Fernanda Toigo

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]