Agroclimatic zoning for winemaking grape production in the State of Paraná.

Paraná is the fourth largest grape producing state in Brazil and the cultivation of Vitis vinifera L. cultivars for winemaking is expanding is several regions of the state. The objective of this work was to characterize the potential of wine grape production based on the Géoviticulture Multicriteria Climatic Classification System for Paraná. A 30-year database constituted of 21 IAPAR (Agronomic Institute of Paraná) meteorological stations and 455 rainfall stations from Instituto das Águas do Paraná (Paraná State Water Institute) generated the following climatic indexes: dryness index (DI), heliothermal index (HI) and cool night index (CI) for the periods of October to March and April to September. According to the results, the viticultural climate of some regions in the state of Paraná belongs to the climatic groups where are found several traditional wine-producing regions in the world, showing potential for the expansion of winemaking in the state. Viticultural climate, associated with latitude in Paraná and with thermal conditions for vine growing cycle all over the year, make production displacement possible in the West, North and Northeastern regions and the production of the best quality grapes for winemaking in the fall and winter period, due to the most favorable cold night index and the lowest rainfall volume. In the coldest regions of the state (Center, South and East), it is only possible to have one production cycle, since the risk of frosts prevents the exploration of grapes in different periods

Aprendizado de máquina para predição da qualidade nutricional de forrageiras.

Introdução: algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas interessantes para classificação de grupos e predição. Objetivo: avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da qualidade nutricional de forrageiras produzidas em sistemas integrados de produção agropecuária

Suporte a decisão de manejo de pastagens: aprendizado de máquina para predição da disponibilidade de forragem.

Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária

Sistema de classificação climática multicritérios geovitícola para o estado do Paraná.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o potencial climático do estado do Paraná para a vitivinicultura. A partir de séries de dados históricos foram gerados os índices climáticos vitícolas do Sistema CCM Geovitícola: Índice Heliotérmico (IH), Índice de Frio Noturno (IF) e Índice de Seca (IS) para os períodos de outubro a março e abril a setembro. As análises mostraram que os diferentes ambientes climáticos no estado do Paraná apresentam classes geovitícolas com potencial de produção de vinhos finos