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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10777

Title: Validação de modelo fenológico de produtividade de cafeeiro no sul do estado de Minas Gerais
Other Titles: Phenological model validation of coffee productivity in the southern state of Minas Gerais
???metadata.dc.creator???: Miranda, Wezer Lismar
???metadata.dc.creator.Lattes???: http://lattes.cnpq.br/8939063006759906
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Carvalho, Luiz Gonsaga de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Fahl, Joel Irineu
???metadata.dc.contributor.referee2???: Guimarães, Rubens José
???metadata.dc.contributor.referee3???: Paglis, Carlos Maurício
???metadata.dc.contributor.referee4???: Oliveira, Marcelo Silva de
Keywords: Fenologia do cafeeiro
Coffea arabica L.
Previsão de produtividade
Modelagem agrometeorológica
Coffee phenology
Productivity prediction
Agrometeorological modeling
???metadata.dc.date.submitted???: 6-Aug-2015
Issue Date: 22-Dec-2015
???metadata.dc.description.sponsorship???: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Citation: MIRANDA, W. L. Validação de modelo fenológico de produtividade de cafeeiro no sul do estado de Minas Gerais. 2015. 99 p. Tese (Doutorado em Recursos Hídricos em Sistemas Agrícolas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.
???metadata.dc.description.resumo???: A produção do cafeeiro é influenciada pelas variações dos elementos climáticos, pela ocorrência de condições adversas (geada, veranico etc.) e pela própria fisiologia da planta (bienalidade). A previsão de produtividade do cafeeiro é bastante complexa devido aos intrincados mecanismos fisiológicos, à diversidade de cultivares e às condições de manejo. Considerando a importância da previsão de produtividade para regulação do mercado, com o presente estudo objetivou-se validar um modelo de estimativa de produtividade do cafeeiro, com base no uso de índices fenológicos, submetidos às condições edafoclimáticas da região sul de Minas Gerais. Para tanto, utilizou-se 10 talhões amostrais, distribuídos nos municípios de Lavras, Varginha, Carmo de Minas, Ijaci e Santo Antônio do Amparo. O critério para escolha dos talhões baseou-se na existência de um histórico de produtividade superior a 40 sc ha-1 . As informações meteorológicas necessárias foram coletadas na Estação Climatológica Principal pertencente ao INMET e instalada no campus da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e considerando-se como representativa da região. Foi realizado o balanço hídrico para o período que envolveu o estudo, compreendendo as safras 2012/2013 e 2013/2014. As coletas de dados fenológicos se deram nos meses de setembro/outubro, dezembro/janeiro e março/abril. Os dados fenológicos observados foram número de flores, frutos (chumbinho) e frutos verdes no 4º e 5º nó produtivo de ramos plagiotrópicos do terço médio das plantas escolhidas. A escolha de plantas foi feita de forma aleatória a partir de caminhamento em “zig-zag”, a cada dez metros de distância em quatro entre linhas de café, coletando as informações alternadamente entre ramos a direita e a esquerda do caminhamento. Foram amostradas 40 plantas em cada talhão, cujas alturas também foram medidas para compor o Índice Fenológico de Produtividade 1 e 2 (IFP1 e IFP2). Para comparação e validação dos modelos foi obtida a informação referente a produção observada. Os resultados de previsão obtidos foram submetidos aos testes estatísticos do coeficiente de determinação, coeficiente de correlação, índice de concordância, índice “C”, erro médio, desvio médio absoluto, erro médio percentual absoluto e ao erro quadrático médio. Os resultados indicaram que os modelos analisados são aplicáveis às lavouras cafeeiras da região sul de Minas Gerais. Os índices IFP1 e IFP2 apresentaram boa correlação com a produtividade observada. As ocorrências meteorológicas adversas do período influenciaram o desempenho do modelo.
Abstract: Coffee production is influenced by the variations of the climatic elements, by the occurrence of adverse conditions (frost, dry spells, etc.) and by plant physiology (bieniannial). The prediction for coffee productivity is very complex due to the intricate physiological mechanisms, cultivar diversity and management conditions. Considering the importance of predicting the productivity for market regulation, with the present study we aimed at validating a model for estimating coffee productivity, based on the use of phenological indexes, submitted to the edaphoclimatic conditions of the southern region of Minas Gerais, Brazil. For this, we used 10 sample plots, distributed in the municipalities of Lavras, Varginha, Carmo de Minas, Ijaci and Santo Antonio do Amparo. The criteria for choosing the plots was based on the existence of a history of productivity superior to 40 sc ha-1 . The necessary meteorological information were collected from the Main Climatological Station belonging to INMET and installed at the campus of the Universidade Federal de Lavras (UFLA, considering as representative of the region. We conducted a hydric balance for the period in which the study was conducted, encompassing the harvests of 2012/2013 and 2013/2014. The collection of phenological data was conducted during the months of September/October, December/January and March/April. The phenological data observed were number of flowers and fruits in the fourth and fifth productive knot of plagiotropic branches of the middle third of the chosen plants. The choosing of the plants was done randomly from walking in zigzag, every ten meters of distance in four between coffee lines, alternately collecting information between branches on the right and on the left. We sampled 40 plants in each plot, of which heights were measured to comprise the Productivity Phenological Indexes 1 and 2 (IFP1 and IFP2). For comparison and validation of the models, we obtained information regarding the production observed. The prediction results were submitted to statistical tests of coefficient of determination, coefficient of correlation, concordance index, C index, mean error, mean absolute deviation, mean absolute error percentage and mean quadratic error. The results indicated that the analyzed models are applicable to coffee crops of the southern region of Minas Gerais. IFP1 and IFP2 presented good correlation with the productivity observed. The adverse meteorological occurrences of the period influenced the performance of the model.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10777
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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