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Título: Modelagem agrometeorológica para a previsão de produtividade de cafeeiros na região sul do Estado de Minas Gerais
Título Alternativo: Agrometeorological modeling for coffee productivity forecast in the south region of Minas Gerais state
Autor(es): Victorino, Euler Cipriani
Lattes: http://lattes.cnpq.br/8150215436237801
Orientador: Carvalho, Luiz Gonsaga de
Membro da banca: Ferreira, Daniel Furtado
Membro da banca: Guimarães, Rubens José
Assunto: Agrometeorologia
Meteorology, Agricultural
Café
Coffee
Déficit hídrico
Water deficit
Seleção backward
Backward selection
Data de Defesa: 12-Jun-2015
Data de publicação: 19-Out-2015
Agência de Fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Referência: VICTORINO, E. C. Modelagem agrometeorológica para a previsão de produtividade de cafeeiros na região sul do Estado de Minas Gerais. 2015. 67 p. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos em Sistemas Agrícolas) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.
Resumo: O conhecimento de técnicas eficazes de previsão de safras é de grande importância para o mercado cafeeiro, possibilitando melhor planejamento e tornando a atividade mais sustentável. Modelos agrometeorológicos de previsão de safras podem ser desenvolvidos a partir da relação entre as variações climáticas, principalmente a disponibilidade hídrica no solo e as fases fenológicas do cafeeiro, uma vez que essas relações impactam diretamente na produtividade e qualidade final do café. Sendo assim, este trabalho teve por objetivo desenvolver um modelo de previsão da produtividade do cafeeiro, baseado na disponibilidade hídrica, para as cidades de Lavras e Varginha, no sul de Minas Gerais. Os modelos foram gerados a partir da regressão linear múltipla da quebra de produtividade (Ye/Yp) em função da produtividade do ano anterior (Ya/Yp) e do déficit hídrico em diferentes fases fenológicas (ETR/ETP)i. As variáveis (ETR/ETP)i foram calculadas como médias trimestrais e bimestrais gerando 12 sequências fenológicas diferentes (7 bimestrais e 5 trimestrais). Durante as parametrizações, foram obtidos os coeficientes de resposta ao déficit hídrico (Kyi) e o coeficiente relativo à produção do ano anterior (Ky0) para cada sequência. Por meio da metodologia de seleção backward, foram obtidos modelos que apresentassem apenas coeficientes significativos. Nesse processo, na maioria dos casos, os modelos apresentaram grande sensibilidade ao período mais chuvoso (novembro a abril), e variáveis referentes a períodos importantes, como o de florescimento, não apresentaram significância. Ao final das parametrizações, foi concluído que os modelos apresentam bom potencial para a previsão de safras de cafeeiro. Nestes a produtividade do ano anterior deve ser considerada e a sequência fenológica que apresentou melhor desempenho foi Set./Out, Nov./Dez., Jan./Fev., Mar./Abr.
Abstract: The knowledge of effective crop forecasting techniques is of great importance for the coffee market, enabling better planning and making this activity more sustainable. Agrometeorological crop forecasting models can be developed based on the relations of climate changes, especially soil water availability, with coffee phenological phases, given that these relations directly impact productivity and the final quality of coffee. Therefore, this study aimed at developing a predictive model for coffee yield based on water availability, for the municipalities of Lavras and Varginha, in southern Minas Gerais, Brazil. The models were generated from the multiple linear regression of productivity loss (Ye/Yp) as a function of the previous year productivity (Ya/Yp) and water deficit in the different phenological phases, represented by relative evapotranspiration (ETR/ETP)i. The (ETR/ETP)i variables were calculated as quarterly and bimonthly averages, generating 12 different phenological sequences (7 bimonthly and 5 quarterly). During the parameterization, we obtained the water deficit response coefficients (Ky) and the previous year production coefficient (Ky0) for each sequence. Non-significant coefficients were then excluded by means of backward selection methodology, until the models presented only significant coefficients. During this process, in general, the models were highly sensitive to the rainy season (from November to April), and variables related to important periods, such as flowering, were not significant. At the end of parameterization, we concluded that the models have good potential for coffee crop forecasting. Yields of previous years should be considered. The phenological sequence with best performance was Sep./Oct, Nov./Dec., Jan./Feb., Sep. /Apr.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10499
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
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