Análise das exposições de crédito rural a eventos climáticos

Introdução

No presente estudo apresentamos uma análise da exposição do crédito rural a riscos climáticos físicos, com base em
registros climáticos históricos e projeções futuras. Riscos físicos resultam dos impactos que eventos climáticos
extremos (riscos agudos) e mudanças graduais no clima (riscos crônicos) podem ter sobre a atividade econômica. Ao
afetar a saúde financeira de empresas, os riscos físicos podem afetar indiretamente as instituições financeiras –
por exemplo, podem resultar em aumento do risco de crédito das empresas que estão em regiões geográficas mais
expostas.

A mensuração de riscos físicos geralmente envolve as seguintes etapas:

1. Identificação de eventos climáticos e meteorológicos: eventos que podem aumentar o risco de
   perdas, como tempestades, secas e inundações.
2. Identificação da exposição: refere-se à identificação de ativos, pessoas ou infraestrutura que
   se encontram em áreas sujeitas a eventos climáticos.
3. Mensuração do risco financeiro: mede a susceptibilidade dos indivíduos expostos aos eventos
   climáticos, em termos de impactos em suas variáveis financeiras.

Na presente análise trabalhamos com as etapas A e B, avaliando a exposição do crédito para o setor da agropecuária a
riscos físicos climáticos no Brasil. Tal setor foi escolhido dada sua dependência direta de condições climáticas
apropriadas para seu desenvolvimento, bem como sua sensibilidade a eventos climáticos extremos.

Desenvolvimento e resultados

O objetivo do trabalho foi identificar exposições do setor agrícola a eventos climáticos. A primeira etapa foi,
assim, obter mapas de riscos (hazard maps) que identifiquem eventos climáticos no território brasileiro, a
partir de dados históricos e projeções futuras. Na sequência, identificamos no espaço as operações de crédito rural,
para finalmente cruzar as duas bases e encontrar as exposições.

Identificação de eventos climáticos

As fontes de dados climáticos escolhidas para a análise foram o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e o
Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC). As variáveis coletadas junto ao INPE foram precipitação
acumulada ¹ e temperatura média ², na frequência mensal entre janeiro de 2000
e dezembro de 2023. Em relação ao IPCC, coletamos em seu Atlas Interativo ³ as médias anuais históricas
(1995-2014) e as projeções (2021-2040, cenário RCP8.5) para as variáveis climáticas Cooling Degree Days
(CDD) e Dias Consecutivos Secos (DCS). Todas as análises foram realizadas a nível municipal ⁴.

Apresentamos a seguir os principais resultados encontrados:

• Dados históricos INPE: temperatura histórica e precipitação, 2000-2023

Comparamos aqui as médias de temperatura e de precipitação para os períodos de 5 anos no início (2000-2004) e final
(2019-2023) da série histórica do INPE. Observamos no período um aumento da temperatura em 4.300 dos 5.572
municípios, e uma diminuição da precipitação em 4.326 municípios.

O passo seguinte foi realizar uma análise espacial dos dados. Na Figura 1A temos a classificação por decil dos
municípios de acordo com a variação de temperatura entre os dois períodos, e na Figura 1B a mesma análise para
precipitação. Municípios em tons de vermelho apresentaram aumento de temperatura, enquanto municípios em tons de
azul apresentaram queda; tons mais escuros representam maiores valores (absolutos) das variáveis.

Figura 1A: distribuição espacial decílica do delta histórico de temperatura

Figura 1B: distribuição espacial decílica do delta histórico de precipitação

Observamos incrementos de temperatura nos estados do Pará, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Amapá, no interior do
Nordeste, no Norte de São Paulo, e no oeste dos estados da região Sul, e uma diminuição na precipitação em
praticamente todo o país, com exceção dos estados do Amazonas, Roraima e Pará, além de alguns outros pequenos
clusters ao redor do país

• Histórico e projeções IPCC: Cooling Degree Days e Dias Consecutivos Secos

Apresentamos aqui as médias históricas 1995-2014, e as projeções para 2021-2040 sob o cenário RPC 8.5 do IPCC para
os CDD e DCS. Na Figura 2A temos a distribuição decílica espacial dos CDD no período 1995-2014. Sob o cenário RPC
8.5, espera-se um aumento médio da temperatura do país de 0,85oC no período 2021-2040, levando ao aumento dos CDD
(Figura 2B). Observamos que os maiores aumentos absolutos do CDD deverão ocorrer justamente nos municípios que
apresentam elevados valores históricos da variável, especialmente na região Norte e parte do Centro-Oeste.

Figura 2A: distribuição espacial decílica de CDD, 1995-2014

Figura 2B: distribuição espacial decílica do aumento projetado dos CDD, 2021-2040

Na Figura 3A temos a distribuição espacial dos DCS no período base de 1995-2014, e na Figura 3B temos as projeções
da variação absoluta dos DCS no período 2021-2040. De maneira geral, assim como nos CDD, os maiores aumentos dos
períodos secos projetam-se nos municípios em que a seca hoje é mais acentuada (na região interiorana do Nordeste e
em parte do Centro-Oeste).

Figura 3A: distribuição espacial decílica de DCS, 1995-2014

Figura 3B: distribuição espacial decílica do aumento projetado dos DCS, 2021-2040

Identificação das exposições

Para identificarmos no espaço as exposições de crédito do setor agropecuário utilizamos os dados do Sistema de
Operações do Crédito Rural e do Proagro (Sicor). O sistema contém as coordenadas geográficas exatas da área onde os
recursos do crédito rural serão aplicados, permitindo assim identificar o município de cada operação de crédito.

Clima e distribuição espacial do crédito rural

Nesta subseção apresentamos um exercício da exposição das operações de crédito rural a variáveis climáticas. Para
ilustrar a interação entre clima e crédito rural, foram elaboradas cinco análises específicas, cruzando a carteira
ativa do crédito rural na data base de junho de 2024 (um total de R$ 717 bilhões), por município, com as variáveis
climáticas apresentadas anteriormente.

• Análise 1: crédito rural nos municípios com menores índices de precipitação (dados históricos
  INPE).

Figura 4: Menor precipitação acumulada, 2019-2023

Nesta análise identificamos os municípios que estão entre os 10% com menor precipitação entre 2019 e
2023 (valores médios abaixo de 728 mm/ano). Para a maioria das atividades agrícolas, baixos níveis de
precipitação trazem maiores desafios.

Como esperado, a maior parte destes 558 municípios se encontra na zona da caatinga (Figura 4),
apresentando uma carteira ativa de crédito rural de R$ 15,56 bilhões em junho de 2024 – um valor
relativamente baixo, representando apenas 2,1% do total do crédito rural.

• Análise 2: crédito rural nos municípios com maiores quedas na precipitação (dados históricos
  INPE).

Figura 5: Maior queda na precipitação, 2000-04 e 2019-23

Nesta análise identificamos os municípios em que houve uma maior mudança no padrão de precipitação,
identificando aqueles em que houve uma maior queda absoluta no período histórico.

Este grupo de 558 municípios (Figura 5) apresentava em junho de 2024 uma carteira ativa de R$ 122,5
bilhões, pouco mais de 17% de todo o crédito rural no país

• Análise 3: crédito rural nos municípios com maior aumento da temperatura e queda na
  precipitação (dados históricos INPE).

Figura 6: Menor precipitação acumulada, 2019-2023

Nesta análise identificamos os municípios que estão simultaneamente entre os 20% com maiores aumentos de
temperatura e maiores quedas na precipitação histórica (Figura 6). Estes são os municípios com maiores
mudanças combinadas no padrão climático (mais quentes e mais secos) ao longo dos últimos 25 anos.

Foram identificados 191 municípios de acordo com este critério, com clusters no centro-norte de São
Paulo, e no Mato Grosso, concentrando 6% do total da carteira de crédito rural – um total de R$ 43,1
bilhões em junho de 2024.

• Análise 4: crédito rural nos municípios com projeção de aumento nos DCS (projeções IPCC).

Figura 7: maior aumento nos dias consecutivos secos, 2021-2040

Alternando para as projeções, identificamos aqui os municípios que estão entre os 10% com maiores
aumentos projetados nos DCS no cenário pessimista do IPCC para 2021-2040. Novamente, buscamos aqui os
municípios que deverão enfrentar mudanças mais significativas em seu padrão de precipitação.

Podemos observar que se projeta um aumento nos DCS justamente nas regiões já hoje mais áridas da
Caatinga, porém já entrando no Cerrado (Figura 7). Em junho de 2024 a carteira ativa destes 558
municípios era de R$ 70,9 bilhões, cerca de 10% do crédito rural total.

• Análise 5: crédito rural nos municípios com projeção de aumento nos CDD e nos DCS (projeções
  IPCC).

Figura 8: maior aumento de DCS e CDD, 2021-2040

Identificamos aqui os municípios que estão simultaneamente entre os 20% com maiores aumentos projetados
nos CDD e nos DCS para o período 2021-2040, sob o cenário RPC8.5. A ideia aqui foi identificar
municípios em que se projeta simultaneamente aumento do calor e aumento dos períodos secos, outra
combinação de variáveis que pode trazer sérios desafios para a agricultura.

Temos 455 municípios de acordo com este critério, com clusters especialmente no Nordeste e Centro-Oeste
(Figura 8). Estes municípios possuíam uma carteira ativa total de R$ 81,9 bilhões em junho de 2024,
11,4% da carteira de crédito nacional.

Conclusão e próximos passos

Dentro do processo de mapeamento dos riscos climáticos físicos no SFN, encontramo-nos nas etapas de identificação de eventos climáticos e identificação de exposições. No presente relatório, apresentamos uma metodologia para vincular exposições econômicas, especificamente no crédito rural a mapas de riscos climáticos, realizando a identificação de áreas potencialmente vulneráveis, e oferecendo uma estrutura inicial para integração de dados climáticos em avaliações de risco financeiro no SFN.

As opiniões expressas nesse trabalho são exclusivamente dos autores e não refletem, necessariamente, a visão do
Banco Central do Brasil.

Marco Antonio Laes é servidor do Banco Central do Brasil e atua no Departamento de Gestão Estratégica e Supervisão
Especializada (Degef).

NOTAS

¹ https://ftp.cptec.inpe.br/modelos/tempo/MERGE/GPM/CLIMATOLOGY/MONTHLY_ACCUMULATED_YEARLY/

² https://ftp.cptec.inpe.br/modelos/tempo/SAMeT/CLIMATOLOGY/MONTHLY_AVERAGE_YEARLY/

³ https://interactive-atlas.ipcc.ch/regional-information

⁴ O cálculo para a “municipalização” das variáveis climáticas foi realizado a partir da intersecção dos
grids climáticos com o polígono dos municípios, identificando os elementos dos grids que estão
dentro (inteiros ou parcialmente) de cada município. A partir daí, o valor municipalizado da variável é calculado
como sendo a média dos valores destes elementos, ponderando-se pelas suas áreas de intersecção.

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