Navegando por Autor "Oliveira, Robson Alves de"

Agora exibindo 1 - 1 de 1

Modelagem da produtividade da cana-de-açúcar para as principais regiões produtoras de Minas Gerais
(Universidade Federal de Viçosa, 2010-07-12) Oliveira, Robson Alves de; Barbosa, Marcio Henrique Pereira; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782585E6; Zolnier, Sérgio; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4795613U7; Ribeiro, Aristides; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763274T3; http://lattes.cnpq.br/8666796019262442; Silva, Mariano Pereira; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4704488J0; Silva, Welliam Chaves Monteiro da; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4707320P6
A cana-de-açúcar compõe um setor da agricultura, que tem apresentado uma rápida e grande expansão no Estado de Minas Gerais, principalmente na região do Triângulo Mineiro, movimentando grande montante de capital, tecnologia, pessoas e informação. Entretanto, são encontrados poucos estudos que relacionem a produtividade agrícola real (limitada pela disponibilidade hídrica ao longo do ciclo) da cana-de-açúcar aos fatores climáticos característicos desse estado. Nesse contexto a modelagem apresenta-se como uma importante ferramenta para integrar os fatores que afetam a produtividade da lavoura canavieira, podendo gerar subsídios para a definição de políticas públicas e de tomada de decisão, para a caracterização das alternativas de manejo e minimização dos riscos ambientais. Além disso, a modelagem pode proporcionar maior sustentabilidade do planejamento agrícola, reduzindo custos de produção e maximizando o uso dos recursos naturais sem prejudicar o meio ambiente. Assim, diante do exposto, este estudo teve por objetivo parametrizar, calibrar e validar o método da Zona Agroecológica (ZAE) para a estimativa da produtividade limitada pela disponibilidade hídrica (em condições de sequeiro) da cana-de-açúcar de modo a torná-lo aplicável à previsão de safra, a partir de dados meteorológicos e da cultura. Nas simulações, foram utilizados, como parâmetros de entrada do modelo, dados meteorológicos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e dados de precipitação da rede de estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas (ANA). Para calibração e parametrização do método ZAE, foram utilizados dados de produtividade da variedade RB835486 de 15 experimentos para o ciclo da cana-planta e 15 experimentos para a primeira soca, realizados em usinas e destilarias de Minas Gerais, os quais foram obtidos junto ao Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Viçosa, e eram provenientes do Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar (PMGCA-UFV). Para o ciclo da cana-planta, o método ZAE apresentou bom ajuste com os dados observados pelo PMGCA-UFV, com r2 = 0,77; RMSE = 7,1 t ha-1; MAE = 5,6 t ha-1; MBE = 1,0 t ha-1 e índice d = 0,94. Para o primeiro ciclo de cana-soca, obteve-se um r2 = 0,89; RMSE = 8,4 t ha-1; MAE = 6,7 t ha-1; MBE = 5,9 t ha-1 e índice d = 0,95. Uma vez que a parametrização e a calibração apresentaram bons resultados, buscou-se validar o método ZAE utilizando-se uma série temporal de dados de produtividade do IBGE das safras de 1989/90 a 2007/08, para a região do Triângulo Mineiro. Foram simulados três períodos de colheita da cana-soca (precoce, média e tardia) pelo método ZAE, utilizando-se a média dos três períodos como produtividade estimada. Pela analise, foi constatado um erro sistemático do modelo com tendência de superestimativa da produtividade de aproximadamente 37 t ha-1 (r2 = 0,55; RMSE = 37,3 t ha-1; MAE = 37,0 t ha-1; MBE = 37,0 t ha-1; índice d = 0,19). Entretanto, as estimativas pelo método ZAE seguiram o comportamento temporal da série histórica da produtividade média do IBGE. Corrigindo-se a tendência média de superestimativa, o método ZAE apresentou ajuste satisfatório (r2 = 0,55; RMSE = 4,9 t ha-1; MAE = 4,0 t ha-1; MBE = 0,0 t ha-1; índice d = 0,80). Assim, este modelo se apresentou como uma importante ferramenta para estimar a produtividade da cana-de-açúcar em macroescala no Estado de Minas Gerais, podendo auxiliar no planejamento da expansão otimizada da atividade na região.