Mato Grosso do Sul (MS) é um estado brasileiro cuja economia é fortemente dependente da atividade agrícola, sendo diretamente afetado pelas flutuações das safras. Soja e milho são as principais culturas exploradas, chegando a representar 96% dos cultivos temporários. Perdas agrícolas decorrentes de adversidades climáticas são relativamente frequentes nesses cultivos, sobretudo por déficit hídrico. Nesse sentido, estratégias que minimizam perdas, como o Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC), são essenciais para garantir o sucesso dos produtores. Todavia, o ZARC não está isento de falhas, requerendo ajustes e melhorias, face às grandes alterações que ocorreram no processo produtivo nas últimas décadas, dentre as quais a ampliação e a atualização da base de dados meteorológicos empregada na determinação dos riscos e o uso de coeficientes de cultura (Kc) atualizados, especialmente no caso da soja com hábito de crescimento indeterminado. Desse modo, os objetivos deste estudo foram: a) comparar o desempenho de duas diferentes estruturas lisimétricas para a obtenção da evapotranspiração das culturas (ETc) da soja e do milho; b) determinar localmente os valores de Kc, com base na lisimetria (ETc) e na evapotranspiração de referência de Penman-Monteith (ETo), considerando cultivares de soja com hábitos de crescimento determinado e indeterminado; c) gerar mapas atualizados de risco climático para a cultura da soja em MS, considerando-se novos Kc e a ampliação da base de dados, para distintas épocas de semeadura; e d) avaliar épocas de semeadura da soja em MS e seus efeitos no risco climático. Os resultados mostraram que as estruturas lisimétricas podem ser empregadas na determinação da ETc, sem diferenças significativas (p < 0,01), apesar das peculiaridades de cada uma. Assim, foi constatado que as determinações de Kc (milho e soja) não sofreram influência do tipo de lisímetro utilizado. Em todos os experimentos realizados, as plantas do interior dos lisímetros apresentaram o mesmo padrão de crescimento, desenvolvimento e produtividade do entorno. Na fase inicial da cultura do milho outonoinverno (0-15 DAE), o Kc médio obtido foi 0,54, com incremento linear até atingir o máximo de 1,37 no pendoamento (50 DAE), decaindo gradualmente durante a fase reprodutiva, ficando próximo a 0,80 na maturação fisiológica (110 DAE) e 0,40 na colheita. Para a cultura da soja, os valores de Kc diferiram significativamente (p < 0,05) entre as cultivares com diferentes hábitos de crescimento, havendo também diferenças entre os Kc propostos nesse estudo em relação àqueles utilizados pelo ZARC e FAO, especialmente na fase reprodutiva, mais longa para as cultivares de hábito indeterminado. Finalmente, o emprego de novos Kc e uso de dados climáticos atualizados (até 2013) e ampliados (190 estações) resultou em mudanças substanciais no ZARC da soja em MS, alterando a proporção de áreas com alto risco nas épocas avaliadas e levando à uma perspectiva diferenciada da antecipação da semeadura da soja. Com base nesses resultados concluiu-se que é necessária uma profunda revisão do ZARC utilizado no Brasil, sendo recomendada a atualização e expansão da base de dados climáticos empregados, assim como a revisão dos parâmetros culturais exigidos pelo modelo Sarra.

Mato Grosso do Sul (MS) is a Brazilian state whose economy is highly dependent on agriculture, being, therefore, directly affected by fluctuations on production. Soybean and maize are the main crops, representing 96% of temporary crops cultivated along the year. Agricultural losses caused by adverse climatic conditions are relatively frequent in these crops, especially by water deficit. Considering that, strategies for minimizing losses, as the Agricultural Climate Risk Zoning (ZARC), are essential to ensure growers success. However, the ZARC requires adjustments and improvements, due the great changes that have occurred in the production system in the past decades. Among the most important changes are the expansion and updating of the climatic database used for determining the risks and the use of new crop coefficients (Kc) concerning to modern cultivars, especially for soybean with indeterminate growth habit. Therefore, this study has as objectives: a) to compare the performance of two different lysimetric structures to obtain soybean and maize evapotranspiration (ETc); b) to determine Kc values for maize and for determinate and indeterminate soybean cultivars, based on ETc from lysimeters and Penman-Monteith reference evapotranspiration (ETo); c) to generate updated maps of climatic risk for the soybean crop in MS, considering new Kc values and the updated and extended climatic databases, for different sowing dates; and d) to evaluate different sowing dates in MS and their impacts on soybean climatic risk. The results showed that lysimetric structures can be employed to determining ETc without significant differences (p < 0.01), despite the peculiarities of each one. Kc values for maize and soybean were not affected by lysimeter type. In all experiments, the plants inside the lysimeters had the same growth patterns than those in the surrounding area. For autumn-winter maize crop, the average Kc from 0 to 15 days after emergence (DAE) was 0.54, with a linear increase up to the maximum of 1.37 at tasseling (50 DAE), gradually decreasing during the reproductive phase, getting close to 0.80 at physiological maturity (110 AED) and 0.40 at harvest. For soybean, Kc values differed significantly (p < 0.05) between cultivars with distinct growth habits, and also among those proposed here and used by ZARC and FAO, mainly during the reproductive phase, which was longer for indeterminate cultivars. Finally, the use of new soybean Kc values and updated climatic data (190 stations with data until 2013) resulted in substantial changes on the soybean ZARC in MS, mainly in the proportion of areas with high risk, leading to new perspectives about soybean sowing anticipation. The main conclusion of this study is that ZARC used in Brazil requires to be deeply reviewed, for both the climatic database used and crop parameters required by Sarra model.