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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4172

Title: Estimativa da produção de café por meio de Índice Fenológico
Other Titles: Estimate of production in coffee trees by Phenological Index
???metadata.dc.creator???: Oliveira, Denise Andrea de
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Carvalho, Samuel Pereira de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Custodio, Telde Natel
Barttolo, Gabriel Ferreira
???metadata.dc.description.concentration???: Fitotecnia
Keywords: Café
Estimativa de produtividade
Previsão de safra
Método objetivo
Coffee
Productivity estimate
Previously harvest
Objective methods
???metadata.dc.date.submitted???: 26-Feb-2007
Issue Date: 30-Sep-2014
Citation: OLIVEIRA, D. A. de. Estimativa da produção de Café por meio de Índice Fenológico. 2007. 18 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2007.
???metadata.dc.description.resumo???: O Brasil é o maior produtor mundial de café. Sua estimativa de produção é esperada e comentada por todo o mercado cafeeiro. Apesar disso, não existe, no Brasil, uma metodologia adequada para a previsão antecipada da safra. O objetivo deste trabalho foi ajustar e testar um método simples e objetivo para estimativa de produtividade do cafeeiro, levando-se em conta diferentes regiões, cultivares e espaçamentos Foram avaliados 93 talhões de café, denominados de unidades experimentais (UEs), sendo 8 UEs no estado de São Paulo, 58 UEs no Sul de Minas Gerais e 27 UEs no Cerrado Mineiro, todos na área de atuação da Cooperativa Regional dos Cafeicultores em Guaxupé Ltda. (Cooxupé). Foram coletados, de acordo com a amostragem, tanto em dezembro como em março, a média de grãos do 4º e 5º nós produtivos, a altura de cada pé de café, assim como o comprimento em metro de linha de café por hectare. Por meio dessas informações, obteve-se o índice fenológico de produção (IFP). Nessas mesmas UEs, foram determinadas, visualmente, as estimativas de produtividade. Após a colheita das UEs e com os valores reais de produtividade, ajustou-se uma equação de regressão linear simples, na qual y é a estimativa em sacas/ha e x o IFP. As equações para o mês de dezembro, no Cerrado e no Sul de Minas, foram equivalentes entre si, , com coeficiente de determinação de 0,99 e 0,95, respectivamente. Para o mês de março, a equação estimada foi , tanto para o Cerrado como para o Sul de Minas, com coeficiente de determinação de 0,99 e 0,96, respectivamente. Agrupando-se as regiões, constata-se que não houve alteração nos coeficientes da equação, mantendo-se 0,0004 para o mês de dezembro e 0,0005 para o mês de março, com coeficientes de determinação de 0,96 e 0,97, respectivamente. O método mostrou-se eficiente na estimativa de produtividade do café, de forma objetiva.
Brazil is the biggest coffee producer in the world and its estimate of production is expected and commented all over the coffee market. In spite of that, there is no methodology for an anticipated preview of the harvest in Brazil. The main purpose of this work was to develop and to test a simple and objective method to estimate the coffee productivity in different regions, cultivars and spacing. Ninety three a stand of coffee, called Experimental Units (EUs), were evaluated. These included eight EUs in São Paulo State, 58 EUs in the south of Minas State and 27s EU in Minas Gerais savanna, all in Cooxupé (Cooperativa Regional dos Cafeicultores em Guaxupé, Ltda.) area. The average of coffee beans from the 4th and 5th productive nodes, the height of each coffee tree and the length in meters of the coffee tree row per hectare were sampled both in March and in December. By those pieces of information the Phenological Index of Production (PIP) was obtained. The productivity estimate was visually determined in the same EUs. After EU harvesting and with the real productivity values, a productive estimate was determined by linear regression equation, where y is the estimate in bags/ hectare, and x is the PIP. The equations for December in Minas savanna and in the south of Minas Gerais were the same, , with the coefficients of variation 0.99 and 0,95. For March the estimate equation was both for savanna and south of Minas Gerais with coefficient of variation of 0.99 and 0.96, respectively. Clustering the regions together did not change the equation coefficient, being 0,0004 for December and 0,0005 for March with coefficient of determination 0,96 and 0,97, respectively. The method showed to be efficient in the estimate for productivity of coffee in an objective way.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4172
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
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