1. RI UFLA
  2. Escola de Engenharia - EENG
  3. Departamento de Engenharia - DEG
  4. DEG - Artigos publicados em periódicos
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30296
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCarvalho, Luis C. C.-
dc.creatorSilva, Fabio M. da-
dc.creatorFerraz, Gabriel A. e S.-
dc.creatorStracieri, Juliana-
dc.creatorFerraz, Patrícia F. P.-
dc.creatorAmbrosano, Lucas-
dc.date.accessioned2018-08-30T18:11:36Z-
dc.date.available2018-08-30T18:11:36Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationCARVALHO, L. C. C. et al. Geostatistical analysis of Arabic coffee yield in two crop seasons. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 21, n. 6, p. 410-414, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30296-
dc.description.abstractTo make the coffee activity competitive, some farmers use precision coffee farming. Thus, it is possible to create thematic maps that guide management practices for regions where there are limitation for the plant development. The objective of this study was to identify the spatial dependence of coffee crop yield, in 2012 and 2013. The experimental area is located in a Haplustox in Três Pontas, Minas Gerais. One hundred sampling points were georeferenced for the collection of yield data through manual harvest. The difference of yield between crop seasons was also evaluated. Data were processed using geostatistical analysis. It was possible to identify and characterize the spatial dependence of all variables, as well as to create contour maps. There were differences between the 2012 and 2013 maps, due to the biennial coffee phenological cycle, which can be confirmed by the map of the difference between the crop seasons. It is recommended a crop management that considers the spatial variability of yield for greater economic return.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherDepartamento de Engenharia Agrícola - UFCGpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambientalpt_BR
dc.subjectCafeicultura de precisãopt_BR
dc.subjectVariabilidade espacial de produtividadept_BR
dc.subjectCafé - Produtividadept_BR
dc.subjectPrecision coffee farmingpt_BR
dc.subjectSpatial variability of productivitypt_BR
dc.subjectCoffee - Productivitypt_BR
dc.titleGeostatistical analysis of Arabic coffee yield in two crop seasonspt_BR
dc.title.alternativeAnálise geoestatística da produtividade do cafeeiro arábica em duas safraspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoPara tornar a atividade cafeeira competitiva é utilizada, por alguns produtores, a cafeicultura de precisão. Desta forma é possível a criação de mapas temáticos que direcionam as práticas de manejo para as regiões em que há limitações para o desenvolvimento das plantas. Objetivou-se, neste trabalho, identificar a dependência espacial da produtividade de plantas de uma lavoura de café, em 2012 e 2013. A área experimental está localizada em um Latossolo Vermelho distrófico argiloso, em Três Pontas, Minas Gerais. Foram georreferenciados 100 pontos para a coleta dos dados da produtividade, por meio de derriça manual em pano. Também foi avaliada a diferença da produtividade entre as safras. Os dados foram processados por meio de análise geoestatística. Foi possível identificar e caracterizar a dependência espacial das duas safras, bem como a criação dos mapas de isolinhas. Observaram-se diferenças entre os mapas de 2012 e 2013 devido ao ciclo fenológico bienal do café, o que pode ser confirmado pelo mapa da diferença entre as safras. Recomenda-se um manejo da lavoura que considere a variabilidade espacial da produtividade, para maior retorno econômico.pt_BR
Aparece nas coleções:DEG - Artigos publicados em periódicos

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ARTIGO_Geostatistical analysis of Arabic coffee yield in two crop seasons.pdf759,1 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Recomendar este item Visualizar estatísticas


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons