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segunda-feira, 2 de março de 2026

Safra de soja enfrenta avanço de plantas resistentes no Brasil e Paraguai

Com infestações em estágios avançados, as opções de manejo tornam-se mais limitadas

A safra de verão 2025/26 tem sido marcada por forte pressão de plantas daninhas resistentes em diversas regiões produtoras de soja do Brasil e do Paraguai. Ao longo do ciclo, técnicos e produtores relataram aumento de áreas com infestações já estabelecidas e dificuldades de controle, refletindo o avanço da resistência e a maior complexidade do manejo no campo.

Neste estágio da safra, em grande parte das áreas agrícolas, a cultura já avançou e muitas decisões que poderiam reduzir o problema ficaram para trás no calendário agronômico. Segundo Leonardo Furlani, coordenador técnico da DigiFarmz, a disseminação de plantas resistentes deixou de ser pontual e passou a fazer parte da rotina em diferentes sistemas produtivos. Ele ressalta que a presença de espécies fora do ponto ideal de controle evidencia como o planejamento antecipado influencia o resultado ao longo da safra.

“A presença de áreas infestadas por espécies resistentes, muitas vezes já fora do ponto ideal de controle, tem sido cada vez mais comum. Isso mostra como o manejo ficou mais complexo e como decisões antecipadas fazem toda a diferença ao longo da safra”, explica.

Com infestações em estágios avançados, as opções de manejo tornam-se mais limitadas. O impacto aparece na redução de produtividade, no aumento de custos, na maior dificuldade operacional e na pressão ampliada para o próximo ciclo. Entre as espécies mais recorrentes estão buva, caruru, picão-preto, capim-pé-de-galinha e capim-amargoso, com resistência a diferentes mecanismos de ação, o que exige estratégias integradas desde o início.

Fatores como estágio das plantas daninhas, tecnologia da cultivar, nível de infestação e histórico de uso de herbicidas de cada talhão influenciam a eficácia das medidas adotadas. A DigiFarmz prepara o lançamento de uma nova funcionalidade voltada ao manejo, com foco em apoiar decisões técnicas baseadas em dados estruturados.

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