Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Valeriano, Taynara Tuany Borges [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/150328
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Resumo: |
O Brasil é o maior produtor da segunda commodity de maior valor no mercado, o café. O conhecimento de técnicas eficazes de estimativa de produtividade é de grande importância para o mercado cafeeiro, possibilitando melhor planejamento e tornando a atividade mais sustentável. Uma forma eficaz de se estimar a produtividade é através da modelagem agrometeorológica, que quantifica a influência do clima nos cultivos agrícolas. Entretanto, dados climáticos são necessários, e estes em sua maioria são provenientes de estações de superfície. Uma forma de inovar essa técnica é a utilização de outra fonte de dados climáticos, como os dados em grid (GD) que são resultado da combinação de diversas fontes, como sondas oceânicas, sensoriamento remoto, entre outros. O presente trabalho teve como objetivo estimar a produtividade de Coffea arabica a partir do modelo proposto por Santos e Camargo (2006) (SC) com dados meteorológicos provenientes dos GD dos sistemas ECMWF e NASA para regiões cafeeiras de Minas Gerais e São Paulo. Em um primeiro momento foram comparados dados de temperatura do ar e precipitação obtidos pelo ECMWF e NASA aos dados de estações meteorológicas de superfície, com o objetivo de verificação da acurácia dos GDs. No segundo momento foi proposta uma calibração no modelo de estimativa de produtividade de Santos e Camargo (2006), para a utilização dos GDs. Para temperatura, os dados do ECMWF e NASA foram precisos e acurados, com valores mínimos de RMSE iguais a 0,37 e 0,50 °C, e d de Willmott iguais a 0,86 e 0,53, respectivamente. Para precipitação os valores mínimos de precisão e acurácia foram inferiores, com RMSE iguais a 2,15 e 5,33 °C, e d de Willmott iguais a 0,79 e 0,59, respectivamente. Quando os dados GD foram aplicados no modelo SC para estimação de produtividade de café de forma geral o ECMWF foi superior a NASA. A calibração dos coeficientes do modelo SC para dados do ECMWF e NASA foi eficiente, pois houve diminuição do erro percentual absoluto médio (MAPE), raiz do erro médio quadrático sistemático (RMSEs) e raiz do erro médio quadrático não-sistemático (RMSEn) em relação aos modelos SCs que usaram dados de superfície. Estes resultados comprovam que os modelos SCs foram, precisos, acurados e apresentaram baixa tendência, portanto a utilização de dados meteorológicos de GD nos modelos SCs foi possível e recomenda-se a utilização dos mesmos para as regiões cafeeiras de Minas Gerais e São Paulo. |