Modelos agrometeorológicos para previsão da produtividade e qualidade de bebida natural do cafeeiro
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11449/137810 |
Resumo: | A previsão da produtividade dos cultivos, através de modelos agrometeorológicos, são técnicas estratégicas robustas para a realização do planejamento, uma vez que o conhecimento prévio das safras agrícolas facilitam as tomadas de decisões. A previsão em modelagem, diferentemente de estimação, é determinar a partir de dados atuais uma condição futura, como por exemplo a produtividade e a qualidade de produtos agrícolas. Objetivou-se desenvolver e ajustar modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade e qualidade de bebida do cafeeiro para o Estado de Minas Gerais. Foram utilizados na previsão os elementos meteorológicos mensais das localidades do Sul de Minas: Guaxupé, Monte Santo de Minas e São Sebastião do Paraíso e do Cerrado Mineiro: Coromandel, Serra do Salitre e Tiros. Os modelos foram construídos com regressão linear múltipla, visando maximizar a antecipação da previsão. A variável dependente foi à produtividade de cada localidade, enquanto que, as variáveis independentes foram os elementos meteorológicos mensais do período de 1997 a 2014. Os elementos utilizados foram à temperatura do ar (ºC), a precipitação pluviométrica (mm), a evapotranspiração potencial (mm), o armazenamento de água no solo (mm), a deficiência hídrica (mm) e o excedente hídrico (mm). Os modelos agrometeorológicas foram classificados buscando a minimização do erro percentual absoluto médio (MAPE) e o aumento do coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado). Os modelos agrometeorológicos desenvolvidos em função dos elementos meteorológicos foram acurados para todas as regiões, pois o maior MAPE foi de 3.13% e 2.82% em São Sebastião do Paraiso e Tiros, respectivamente. As menores previsões foram de seis e cinco meses para as localidades de Guaxupé e Coromandel, respectivamente. As faixas de valores mensais para cada elemento meteorológico indicam que para ocorrência de alta qualidade de bebida é necessário temperaturas do ar mais elevadas no Cerrado, menores precipitações, menores armazenamentos e maiores deficiências hídricas quando comparados com ao Sul de Minas Gerais. |
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Aparecido, Lucas Eduardo de Oliveira [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Souza, Paulo Sérgio deRocha, Jansle VieiraRolim, Glauco de Souza [UNESP]2016-04-07T16:42:56Z2016-04-07T16:42:56Z2016-02-19http://hdl.handle.net/11449/13781000086708133004102001P47838769590779294A previsão da produtividade dos cultivos, através de modelos agrometeorológicos, são técnicas estratégicas robustas para a realização do planejamento, uma vez que o conhecimento prévio das safras agrícolas facilitam as tomadas de decisões. A previsão em modelagem, diferentemente de estimação, é determinar a partir de dados atuais uma condição futura, como por exemplo a produtividade e a qualidade de produtos agrícolas. Objetivou-se desenvolver e ajustar modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade e qualidade de bebida do cafeeiro para o Estado de Minas Gerais. Foram utilizados na previsão os elementos meteorológicos mensais das localidades do Sul de Minas: Guaxupé, Monte Santo de Minas e São Sebastião do Paraíso e do Cerrado Mineiro: Coromandel, Serra do Salitre e Tiros. Os modelos foram construídos com regressão linear múltipla, visando maximizar a antecipação da previsão. A variável dependente foi à produtividade de cada localidade, enquanto que, as variáveis independentes foram os elementos meteorológicos mensais do período de 1997 a 2014. Os elementos utilizados foram à temperatura do ar (ºC), a precipitação pluviométrica (mm), a evapotranspiração potencial (mm), o armazenamento de água no solo (mm), a deficiência hídrica (mm) e o excedente hídrico (mm). Os modelos agrometeorológicas foram classificados buscando a minimização do erro percentual absoluto médio (MAPE) e o aumento do coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado). Os modelos agrometeorológicos desenvolvidos em função dos elementos meteorológicos foram acurados para todas as regiões, pois o maior MAPE foi de 3.13% e 2.82% em São Sebastião do Paraiso e Tiros, respectivamente. As menores previsões foram de seis e cinco meses para as localidades de Guaxupé e Coromandel, respectivamente. As faixas de valores mensais para cada elemento meteorológico indicam que para ocorrência de alta qualidade de bebida é necessário temperaturas do ar mais elevadas no Cerrado, menores precipitações, menores armazenamentos e maiores deficiências hídricas quando comparados com ao Sul de Minas Gerais.The agrometeorological models for crop yield forecasting are robust for strategic planning techniques, since, prior knowledge of agriculture crops facilitate decision making. The forecasting, different from estimation, is from actual data determine a future condition, such as yields, phenology duration and quality of agricultural products. This work aimed to develop and adjust agrometeorological models to forecast yield and coffee natural drink quality for State of Minas Gerais. We forecasted yields as functions of monthly meteorological variables for three locations in the southern region of the state of Minas Gerais, i.e. Guaxupé, Monte Santo de Minas, and São Sebastião do Paraíso, and for three locations in the Cerrado Mineiro region of Minas Gerais, i.e. Coromandel, Serra do Salitre and Tiros. We used multiple linear regressions selecting independent variables (IV) trying to maximize the anticipation of the yield forecasting for each locality. The IV were the monthly weather elements from 1997 to 2014. The elements used were the air temperature (°C) rainfall (mm), the potential evapotranspiration (mm), the water storage in the soil (mm), the water deficit (mm) and the water surplus (mm). The selection of IV was made testing all possible combinations (APC), avoiding multicollinearity. The models were built with multiple linear regression to maximize the anticipation of forecast. The better models were classified seeking to minimize the mean absolute percentage error (MAPE), determination coefficient (adjusted R²) near 1 and selecting model only with significance at 0.01. The agrometeorological models were accurate for all regions and the lower anticipation period were six and five months for the locations of Guaxupé and Coromandel, respectively. Ranges of monthly values for each meteorological element were established indicating that to reach a high quality of drink at Cerrado it is necessary higher temperatures, lower precipitations, lower storages and higher water deficits when compared to the South of Minas Gerais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)FAPESP: 2014/05025-4engUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Coffea arabica L.ModelagemAgrometeorologiaClimaModellingAgrometeorologyClimateModelos agrometeorológicos para previsão da produtividade e qualidade de bebida natural do cafeeiroAgrometeorological models for forecasting yield and natural coffee drink qualityinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPAgronomia (Produção Vegetal) - FCAVProdução vegetalFisiologia e Manejo de CulturasUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Jaboticabal18 meses após a data da defesa7838769590779294Publication3d807254-e442-45e5-a80b-0f6bf3a26e48virtual::108485-13d807254-e442-45e5-a80b-0f6bf3a26e48virtual::108485-141f61bf2-c6ae-4f42-b8be-11d404205522virtual::205951-141f61bf2-c6ae-4f42-b8be-11d404205522virtual::205951-1ORIGINALaparecido_leo_me_jabo_par.pdfaparecido_leo_me_jabo_par.pdfapplication/pdf427711https://repositorio.unesp.br/bitstreams/ca435db3-4fb2-4f36-838a-28a7aaaa47c0/downloadb43a055115d8901ce40bb3dae878bf66MD53trueAnonymousREADaparecido_leo_me_jabo_int.pdfaparecido_leo_me_jabo_int.pdfapplication/pdf4224731https://repositorio.unesp.br/bitstreams/1cb9554d-2771-4ec8-b742-82646f7eed05/downloadf480a85fb563d867de6e844e069846e7MD54falseAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-83084https://repositorio.unesp.br/bitstreams/be7a39ed-2492-4cd0-b808-71650994fc5b/downloadb2fa39eef6bc21eebb545496572b619bMD52falseAnonymousREADTEXTaparecido_leo_me_jabo_par.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-12-07T06:17:53Z (GMT).Extracted texttext/plain46249https://repositorio.unesp.br/bitstreams/7895c7bd-3f65-43ac-a863-1b2288c0ba01/download11a223e06a24454b079f1f794e89d574MD59falseAnonymousREADaparecido_leo_me_jabo_int.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-12-07T06:17:53Z (GMT).Extracted texttext/plain101326https://repositorio.unesp.br/bitstreams/85aa5964-9abb-4ed8-889e-0bf50e8d4228/download9ff61475a1df2745355029317ce7c0ddMD510falseAnonymousREADTHUMBNAILaparecido_leo_me_jabo_par.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2016-11-18T10:19:56Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg3749https://repositorio.unesp.br/bitstreams/c65e6b23-a76f-4942-a46d-a1b6500bc7fa/downloade587bfaacfd4062a0cd4929323fad9cfMD57falseAnonymousREADaparecido_leo_me_jabo_int.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2016-11-18T10:19:57Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg4427https://repositorio.unesp.br/bitstreams/fba03a41-ea5a-40aa-8c44-2b1f146bf4db/download4c8700088437e57713fb4f5ecde16139MD58falseAnonymousREAD11449/1378102026-03-17T05:06:03.181467Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/137810https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-03-17T05:06:03Repositório Institucional da UNESP - 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