Modelo de regressão para a previsão de produdividade de cafeeiros no Estado de Minas Gerais A regression model to predict coffee productivity in Southern Minas Gerais, Brazil

Com este trabalho, objetivou-se parametrizar e testar um modelo de regressão linear múltipla aplicado sobre os componentes principais mais significativos obtidos de séries de produtividades da cultura do café, representativas de três municípios da região Sul do Estado de Minas Gerais, tomando-se por base o modelo de Stewart et al. (1976), porém se acrescentando novas variáveis representadas por elementos agrometeorológicos, além das penalizações hídricas para os quatro trimestres do ciclo agrícola (julho a junho) da cultura. Tendo em vista ser o número de observações inferior à quantidade de variáveis, recorreu-se à análise multivariada de componentes principais para reduzir a dimensão do conjunto dessas variáveis. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada nos três primeiros componentes principais. Os resultados dos testes apresentaram erros relativos percentuais das estimativas bastante discrepantes, ocorrendo tendência de superestimarem as produtividades; contudo, verificou-se que as estimativas pelo modelo tenderam a apresentar comportamento similar ao dos dados observados.<br>The objective of this work was to set up and test a multiple linear regression model applied to principal components for representative coffee crop yield series for three places in Southern Minas Gerais, based on the model proposed by Stewart et al. (1976), with new variables, represented by agrometeorological elements, besides the soil water depletion for the four quarterly periods in agricultural cycle (July to June). Since the number of observations was lower than the amount number of variables, we resorted to principal component analysis to reduce the dimension of this set of variables. The multiple linear regression analysis was applied to the first three principal components. In agreement with the tests, the model presented relative errors of estimates with high discrepancies and a tendency to overestimate productivity for the three places. However, it was verified that the estimates for the model tended to present behavior similar to observed data

Estimativa de produção de laranja valência pela adaptação de um modelo agrometeorológico Yield prediction of orange cultivar valencia through adaptation of an agrometeorological model

Foi avaliada a influência do fator hídrico (ER/EP) e da produção do ano anterior (Yaa/Yp) sobre a produção relativa de laranja, variedade Valência (Citrus sinensis Osbeck.) enxertada sobre Limão Cravo. Foram considerados os estádios fenológicos de pré-florescimento, florescimento e pegamento dos frutos, em um modelo matemático agrometeorológico multiplicativo, que considera diferentes índices de sensibilidade (lambda). Foram utilizados dados meteorológicos, de produção e fenológicos de 14 anos (safras 1985/86 a 1998/99), de pomar situado na Fazenda Empreendimentos Agropecuários Cambuhy, localizada no município de Matão, SP. Os resultados indicaram melhor desempenho do modelo quando foram utilizados os períodos fenológicos de pré-florescimento no bimestre agosto/setembro, o florescimento em outubro/novembro e o pegamento dos frutos em dezembro/janeiro. A magnitude dos valores dos índices de sensibilidade apontou o estádio de florescimento (outubro/novembro) como o mais sensível ao déficit hídrico. Na validação, do modelo obteve-se bom desempenho e as análises forneceram um coeficiente de determinação (R²) de 0,81 e índice de concordância (Willmott) de 0,95.<br>The influence of the hydric factor influence and the previous year yield relative to the potential (Yaa/Yp), yield was evaluated for orange cultivar Valencia/Cravo (Citrus sinensis Osbeck). The stages of dormancy, flowering and fruit set were considered in a multiplicative mathematic agrometeorological model with different sensitive indices (lambda-values). Meteorological, phenological and crop yield data of an orchard in Matão, SP, Brazil, were analyzed. The obtained results indicated better performance of the model when the periods of dormancy were established in August - September, flowering in October - November and fruit set in December - January. The magnitude of the sensitive index values showed that flowering (Oct - Nov) is the most sensitive period for water stress. In the model validation it was observed a good performance, with R² of 0.81 and d-index of agreement of 0.95

Aplicação da análise harmônica por séries de Fourier para a previsão de produtividade da cultura do café no Estado de Minas Gerais Forecast of coffee crop productivity by harmonic analysis, using the Fourier series in Minas Gerais State, Brazil

O objetivo deste trabalho foi obter um modelo de previsão de produtividade para a cultura do café, em sete municípios do Estado de Minas Gerais. Submeteram-se à análise harmônica por séries de Fourier, séries de produtividades representativas de cada município, das quais se extraíram os coeficientes até o sétimo harmônico, submetendo-os à regressão linear múltipla nos três primeiros componentes principais de um conjunto de 33 variáveis inerentes à produção cafeeira. Essas variáveis foram médias de 15 anos correspondentes aos mesmos anos das produtividades e subdivididos em quatro períodos trimestrais, ao longo do ciclo produtivo da cultura (julho a junho). O modelo mostrou-se inconsistente, apresentando erros das estimativas bastante discrepantes, evidenciando a complexidade de modelagem de previsão de safras para a cultura do café.<br>The objective of this work was to obtain a forecast model of coffee crop productivity in seven municipal districts of Minas Gerais State, Brazil. The harmonic analysis in Fourier series was applied on productivity series to each location. The obtained coefficients until the harmonic seventh were submitted to multiple linear regression in the first three principal components of a group of 33 inherent variables of coffee production. These variables were averages of 15 years corresponding to the same years of productivity and subdivided in four quarterly periods during the agricultural year (July to June). The model did not prove adequate, since the results presented errors of estimatives with great discrepancies evidencing the complexity of yield forecast of coffee crop

Comparação de dados dos satélites Ikonos-II e Landsat/ETM+ no estudo de áreas cafeeiras Comparison between Ikonos-II and Landsat/ETM+ satellites data in the study of coffee areas

O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto do aumento da resolução espacial e radiométrica da imagem pancromática do Ikonos-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica), em comparação com as imagens do Landsat/ETM+. A área de estudo está localizada no Município de Pedregulho, SP, onde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, e foram levantados dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. As imagens permitiram a identificação de talhões com características diferentes em campo, tendo-se destacado a imagem do Ikonos-II, que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosféricas e radiométricas, na imagem do Ikonos-II, não proporcionaram ganho efetivo nas análises realizadas. A maioria dos talhões identificados na imagem do Ikonos-II pode ser localizada na imagem do Landsat/ETM+ (68%). A correlação significativa entre a banda 4 do Landsat/ETM+ e o canal pancromático do Ikonos-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites.<br>The objective of this work was to assess the impact of the better spatial and radiometric resolutions of the Ikonos-II panchromatic image, for the identification of coffee (Coffea arabica) planting areas, in comparison with a Landsat/ETM+ image. The area of study is situated in the city of Pedregulho, State of São Paulo, Brazil, where 50 coffee fields were selected. Information about plants features, like height, age, spacing and variety were collected. Images allowed the identification of coffee areas with different field features, and the calibrated Ikonos-II image showed the best results. Considering the areas with similar field features, images from both satellites were not efficient in the coffee identification. The atmospheric and radiometric corrections applied on the Ikonos-II image did not improve the analyses results. More than half of the identified areas in the Ikonos-II image could be found in the Landsat/ETM+ image (68%). The significant correlation between Landsat/ETM+ band 4 and Ikonos-II panchromatic channel shows a link between both satellite images

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheit