Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Pires, Allan Sampaio |
| Orientador(a): |
Schafer, Alexandro Gularte |
| Banca de defesa: |
Schafer, Alexandro Gularte,
Moreira, Davidson Martins,
Moraes, Marcelo Romero de,
Perez, Naylor Bastiani |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pampa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Campus Bagé
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/5404
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Resumo: |
A partir de uma parceria entre Embrapa e Sulpasto, foi desenvolvida uma espécie de forrageira anual de verão, denominada capim-sudão BRS Estribo, onde BRS é a designação dada a todas as cultivares desenvolvidas pela Embrapa, e Estribo é o nome escolhido pelos desenvolvedores do material genético. Devido à origem recente, esta planta ainda necessita-se de informações que relacionam sua produção a parâmetros agroclimáticos como a temperatura do ar e a soma térmica. Portanto, o presente estudo teve como objetivo estimar o potencial de disponibilidade de soma térmica para o cultivo do capim-sudão BRS Estribo, através do processo de espacialização dos dados agroclimáticos da Região Sul do Brasil, e com isso verificar o potencial de pastejo, considerando-se que o pastejo ocorre quando a planta atinge entre 50 e 60 cm de altura, e os animais permanecem até o rebaixamento do pasto, entre 10 e 15 cm de altura. Na metodologia do trabalho foram empregadas técnicas de Machine Learning para a espacialização dos dados de temperatura, operando bases de dados com recursos de Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Foram utilizados dados altimétricos em formato matricial da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) com resolução espacial de 90 metros e médias mensais de temperatura compiladas por um período de trinta anos. A espacialização da temperatura foi feita com modelos de regressão, calculados mensalmente em relação à altitude, latitude e longitude. Mais especificamente, usa-se a interpolação por tendência para ajustar os dados da superfície terrestre e o método de limites quadrados ordinários para determinar os coeficientes de regressão das equações de regressão linear. A partir dos modelos de regressão, foram gerados mapas de temperatura média mensal e da soma térmica para todos os meses do ano. Por fim, foram gerados os mapas das somas térmicas relacionadas ao período de produção do capim-sudão BRS Estribo, que fornece entre os meses de outubro a abril, assim como a simulação do número de pastejos possíveis na região. Como resultado verificou-se que no período utilizado para o plantio, o número de pastejos no período considerado ideal para produção variou de 1 a 12, sendo que foram obtidos melhores resultados no noroeste do Rio Grande do Sul e norte do Paraná, e regiões mais frias, que em grande parte possuem altitudes maiores, tem uma menor produção. |
