Mato Grosso: Safra de Algodão em Revisão com Queda nas Estimativas 2025/26

Imea revisa safra de algodão em Mato Grosso para 2025/26, projetando 2,58 milhões de toneladas de pluma. Queda de 1,74% na estimativa, influenciada por menor área plantada (1,43 milhão de hectares)

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(Imagem de reprodução da internet).

Estimativas da Safra de Algodão em Mato Grosso para 2025/26

Em uma segunda-feira (2), o Instituto Mato-grossense de Economia Agropecuária (Imea) divulgou uma estimativa da safra de algodão para a temporada 2025/26, projetando um volume de 2,58 milhões de toneladas de pluma. Essa previsão representa um declínio de 1,74% em relação à estimativa de novembro, indicando uma revisão para baixo das expectativas iniciais.

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A principal razão para essa redução é uma diminuição na área plantada, que agora é estimada em 1,43 milhão de hectares. Essa queda de 7,28% em relação à safra anterior (2024/25) reflete a percepção dos produtores sobre a rentabilidade da cultura, influenciada pelos preços atuais e pelos custos de produção elevados.

O Imea ressaltou que a decisão de reduzir a área de plantio já era antecipada por diversos produtores, devido às dificuldades financeiras da cultura. A situação climática também impacta a definição da área de algodão, já que a cultura é frequentemente plantada após a colheita da soja, e o desempenho da soja em algumas regiões influencia a decisão dos produtores.

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Mato Grosso é reconhecido como o maior produtor do Brasil em soja, algodão e milho. A estimativa para a safra de soja, por outro lado, permanece estável em 47,18 milhões de toneladas, conforme divulgado em novembro.

O Imea apontou que o aumento das chuvas em Mato Grosso durante o mês de novembro, em comparação com outubro, contribuiu para diminuir o estresse hídrico nas lavouras e favorecer o desenvolvimento das plantas em diversas regiões do estado. Apesar disso, a distribuição das chuvas ainda é desigual em algumas áreas.

A projeção para a safra de milho foi mantida em 51,72 milhões de toneladas. O Imea continua monitorando de perto as condições climáticas e o desempenho das lavouras para ajustar as estimativas, se necessário.

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