Modelagem agrometeorológica para a previsão de produtividade de cafeeiros na região sul do Estado de Minas Gerais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Victorino, Euler Cipriani
• Orientador(a): Carvalho, Luiz Gonsaga de
• Banca de defesa: Ferreira, Daniel Furtado, Guimarães, Rubens José
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos
• Departamento: Departamento de Engenharia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Agrometeorologia; Meteorology, Agricultural; Café; Coffee; Déficit hídrico; Water deficit; Seleção backward; Backward selection
• Área do conhecimento CNPq: Recursos hídricos
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/10499

O conhecimento de técnicas eficazes de previsão de safras é de grande importância para o mercado cafeeiro, possibilitando melhor planejamento e tornando a atividade mais sustentável. Modelos agrometeorológicos de previsão de safras podem ser desenvolvidos a partir da relação entre as variações climáticas, principalmente a disponibilidade hídrica no solo e as fases fenológicas do cafeeiro, uma vez que essas relações impactam diretamente na produtividade e qualidade final do café. Sendo assim, este trabalho teve por objetivo desenvolver um modelo de previsão da produtividade do cafeeiro, baseado na disponibilidade hídrica, para as cidades de Lavras e Varginha, no sul de Minas Gerais. Os modelos foram gerados a partir da regressão linear múltipla da quebra de produtividade (Ye/Yp) em função da produtividade do ano anterior (Ya/Yp) e do déficit hídrico em diferentes fases fenológicas (ETR/ETP)i. As variáveis (ETR/ETP)i foram calculadas como médias trimestrais e bimestrais gerando 12 sequências fenológicas diferentes (7 bimestrais e 5 trimestrais). Durante as parametrizações, foram obtidos os coeficientes de resposta ao déficit hídrico (Kyi) e o coeficiente relativo à produção do ano anterior (Ky0) para cada sequência. Por meio da metodologia de seleção backward, foram obtidos modelos que apresentassem apenas coeficientes significativos. Nesse processo, na maioria dos casos, os modelos apresentaram grande sensibilidade ao período mais chuvoso (novembro a abril), e variáveis referentes a períodos importantes, como o de florescimento, não apresentaram significância. Ao final das parametrizações, foi concluído que os modelos apresentam bom potencial para a previsão de safras de cafeeiro. Nestes a produtividade do ano anterior deve ser considerada e a sequência fenológica que apresentou melhor desempenho foi Set./Out, Nov./Dez., Jan./Fev., Mar./Abr.