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    Eficiência agrícola da produção de soja, milho e trigo no Estado do Rio Grande do Sul entre 1980 e 2008.

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    Eficiência agrícola (EA) é utilizada como indicador do nível de desenvolvimento agrícola regional, expressando, por meio da relação entre as produtividades real e atingível, o nível tecnológico empregado nas culturas. Com base nisso, o objetivo deste estudo foi avaliar a EA das culturas da soja, do milho e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, entre os anos de 1980 e 2008, identificando os principais fatores que as condicionaram. A EA foi obtida pela relação entre a produtividade atingível (PA) e a real (PR). A PR foi obtida junto ao banco de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A PA foi obtida pela estimativa da produtividade potencial (PPf), pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases da cultura. Verificou-se que as EAs médias para as culturas do milho, da soja e do trigo para o RS foram iguais a 54, 61 e 43%, respectivamente. Nas localidades de Santa Rosa, São Borja e Veranópolis, a EA para a soja foi, ao contrário das demais localidades, negativa. Os principais fatores que contribuíram para o aumento da EA, na maioria das localidades, foram: mudanças no uso e fertilidade do solo; uso de mecanização agrícola; preços pagos pelas commodities; investimentos em pesquisa e desenvolvimento; adoção do zoneamento de risco climático; e melhoramento genético

    Homogeneous regions and probability density functions of pluvial precipitation in Táchira State, Venezuela

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    O objetivo deste trabalho foi determinar regiões homogêneas baseadas na sazonalidade da precipitação pluvial mensal e a distribuição de probabilidade que melhor se ajusta à precipitação dessas regiões no Estado de Táchira, Venezuela. Utilizaram-se valores da precipitação mensal de 25 estações climatológicas, que apresentam séries entre 24 e 62 anos. Aplicou-se o método de Ward no agrupamento dos meses com precipitação pluvial mensal similar e também no das localidades com precipitação similar (regiões homogêneas). Avaliaram-se os ajustes das funções de densidade exponencial, gama, Gumbel, normal, log-normal a três parâmetros, e Weibull aos dados observados de precipitação mensal. A variação sazonal da precipitação no Estado de Táchira apresenta três períodos estatisticamente definidos como: seco, transição e úmido. Os períodos seco e úmido apresentam quatro regiões homogêneas de precipitação mensal similar e o de transição três. No período seco, a distribuição de probabilidade recomendada para as estimativas mensais é a exponencial, com exceção da região homogênea com os maiores valores de precipitação pluvial do período, onde a gama se sobressai. No período chuvoso, em todas as regiões homogêneas, a distribuição normal predomina, com exceção de agosto, em que a gama prevalece. Já nos meses de transição, destacam-se as distribuições gama, em abril, e normal, em novembro.The objective of this work was to determine regions of monthly pluvial precipitation based on the seasonal and the probability distribution that best fit to precipitation of those areas in the State of Táchira, Venezuela. Long-term series of 24 throughout 62 years of monthly precipitation data of 25 climatological stations were used. The Ward's clustering methods of analyses was used to group the months with similar monthly pluvial precipitation and also the climatological locations with similar precipitation (homogeneous regions). The adjust of the probability density functions exponential, Gamma, Gumbel, normal, log-normal were evaluated with three parameters as well as Weibull distributions in order to observe monthly precipitation data. The precipitation seasonal variation at the State of Táchira presents three periods statistically defined as: dry, transition, and wet. For the dry and wet periods, four homogeneous regions of locations with similar monthly precipitation could be identified and, in the transition period, three regions. In the dry period, the recommended probability distribution is the exponential, except for the homogeneous regions with the largest rainfall values during that period, when Gamma distribution is better. In the wet period, in all regions, normal distribution prevails, except for August, when Gamma prevails. As far as transition periods are concerned, Gamma distributions are better in April and normal distribution, in November

    Perda de produtividade potencial da cultura do sorgo no Estado de São Paulo

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    O objetivo deste trabalho foi estimar a perda de produtividade potencial do sorgo em 36 épocas de semeadura, para quatro localidades do Estado de São Paulo: Manduri, Piracicaba, Ribeirão Preto e Ilha Solteira. As estimativas basearam-se nas chances de atendimento das exigências hídricas da cultura, utilizando-se do método de Doorenbos e Kassam/FAO, para estimativa da produtividade potencial e real. Foi necessário acrescentar um fator de correção com base na temperatura do ar para a obtenção de estimativas coerentes com o modelo. Utilizaram-se séries de dados climatológicos entre 10 e 40 anos. Foi possível identificar épocas de semeadura com menores riscos para o cultivo do sorgo e as chances de perda para cada época do ano. em Manduri, Piracicaba, Ilha Solteira e Ribeirão Preto, os riscos de quebra de produção foram menores nas semeaduras entre 15-10 e 15-11, com quebras inferiores a 5%. em todas as localidades, foram observadas perdas inferiores a 5% para semeaduras realizadas em fevereiro.This study was carried out to estimate the sorghum yield loss for 36 different sowing dates for four regions of the State of São Paulo, Brazil: Manduri, Piracicaba, Ribeirão Preto and Ilha Solteira. The Doorenbos and Kassam/FAO method was applied to estimate the potential and actual yield. It was necessary to use a temperature dependent factor to correct incoherent estimates provide by Doorenbos and Kassam method. Historical series of meteorological data ranging from 10 to 40 years were used to identify the periods of the year with low risks to sorghum crop, besides the probabilities of losses to each sowing date. In Manduri, Piracicaba, Ilha Solteira and Ribeirão Preto, the loss risk is minimized when sowing is made between 15 October and 15 November, with losses lower than 5%. For all regions, yeld losses below 5% observed in more than 30% of the years
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