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dc.contributor.authorOliveira, Robson Alves de
dc.date.accessioned2015-03-26T13:50:04Z-
dc.date.available2011-10-21
dc.date.available2015-03-26T13:50:04Z-
dc.date.issued2010-07-12
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Robson Alves de. Yield modeling of sugarcane for the major producing regions of Minas Gerais. 2010. 110 f. Dissertação (Mestrado em Agrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2010.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/5236-
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.description.abstractThe sugarcane composes a sector of agriculture that has presented a fast and great expansion in the State of Minas Gerais, especially in the Triângulo Mineiro region, involving large amounts of capital, technology, people and information. However, few studies relate real agricultural yield (limited by water availability throughout the cycle) of sugarcane to the climatic factors characteristic of this state. In this context, the modeling presents as an important tool to integrate the factors that affect the yielding of sugarcane crop, which may generate input for the definition of public policies and decision-making, concerning the characterization of alternative management and minimization of environmental risks. Besides, the modeling may provide more sustainability in agricultural planning, reducing production costs and maximizing the use of natural resources without harming the environment. In this context, this study had for objective to parameterize, calibrate and validate the method the Agroecological Zone (AEZ) for estimating the yield limited by water (dry conditions) of sugarcane in order to make it applicable to the crop forecast, from meteorological data and culture. In simulations, meteorological data from the National Institute of Meteorology (INMET) and precipitation data of the network of rainfall stations from National Water Agency (ANA) were used as input parameters of model. For calibration and parameterization of the AEZ method, data from the cultivar RB835486 productivity of 15 experiments for the cycle of plant crop and 15 experiments for the first cycle ratoon crop which took place in, mills and distilleries in Minas Gerais, obtained from the Plant Science Department, Federal University of Viçosa and from the Breeding Program of Sugarcane (PMGCA-UFV) were used. For the cycle of plant crop, the ZAE method presented good fit with the data observed by PMGCA-UFV, with r2 = 0.77, RMSE = 7.1 t ha-1; MAE = 5.6 t ha-1, MBE = 1.0 t ha-1 and d index = 0.94. For the first cycle of ratoon crop it was obtained r2 = 0.89, RMSE = 8.4 t ha-1; MAE = 6.7 t ha-1, MBE = 5.9 t ha-1 d index = 0.95. As calibration and parameterization showed good results, it was attempted to validate the method AEZ, using a series of yielding data from the IBGE harvest from 1989/90 to 2007/08, for the Triângulo Mineiro region. Three periods of harvest ratoon crop (early, middle and late) were simulated by the AEZ method, using the average of the three periods as estimated yield. Through the analysis, it was verified a systematic error of the model with a tendency to overestimate the yield of approximately 37.0 t ha-1 (r2 = 0.55, RMSE = 37.3 t ha-1; MAE = 37.0 t ha -1, MBE = 37.0 t ha-1; d index = 0.19). However, estimates by the AEZ method followed the temporal behavior of the historical series of the average yield of the IBGE. Correcting the average trend of overestimated, the AEZ method presented satisfactory fit (r2= 0.55, RMSE= 4.9 t ha-1; MAE= 4.0 t ha-1, MBE = 0.0 t ha-1; d index = 0.80). Thus, this model presented an important tool for estimating the yield of sugarcane in macro scale in the State of Minas Gerais, assisting in planning the optimal expansion of activity in the region.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectZona Agroecológicapor
dc.subjectCana-plantapor
dc.subjectCana-socapor
dc.subjectAgroecological Zoneeng
dc.subjectPlant cropeng
dc.subjectRatoon cropeng
dc.titleModelagem da produtividade da cana-de-açúcar para as principais regiões produtoras de Minas Geraispor
dc.title.alternativeYield modeling of sugarcane for the major producing regions of Minas Geraiseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8666796019262442por
dc.contributor.advisor-co1Barbosa, Marcio Henrique Pereira
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782585E6por
dc.contributor.advisor-co2Zolnier, Sérgio
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4795613U7por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologiapor
dc.publisher.programMestrado em Meteorologia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::AGROMETEOROLOGIApor
dc.contributor.advisor1Ribeiro, Aristides
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763274T3por
dc.contributor.referee1Silva, Mariano Pereira
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4704488J0por
dc.contributor.referee2Silva, Welliam Chaves Monteiro da
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4707320P6por
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