No Brasil, existe grande diversidade de sistemas de produção de pecuária a pasto, que desempenha papel fundamental na conservação da paisagem rural. Por meio, do algoritmo apriori foram extraídos padrões de combinações entre as tecnologias desenvolvidas para produção e conservação de forrageiras. A sistematização permitiu melhor entendimento sobre as tecnologias que devem ser a base para o desenvolvimento da produção e manutenção das forrageiras, auxiliando no processo de seleção e priorização de projetos de pesquisa.SBIAGRO 2023

ABREU, U. G. P. de

FÁVERO, P. B.

LIMA, H. P. de

SANTOS, P. M.

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   Uso de Regras de Associação em Processos Tecnológicos para Produção e Conservação de Forragens  Urbano G. P. Abreu1, Patrícia M. Santos2, Helano P. de Lima3, Patrícia B. Fávero4  1Embrapa Pantanal (CPAP)l Caixa Postal 109 – 79320-900 – Corumbá – MS – Brazil  2Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) São Carlos, SP – Brasil.  3Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) Campinas – SP – Brasil;  4Universidade Federal do ABC (UFABC) Santo André –SP.  {urbano.abreu,patrícia.santos,helano.lima}@embrapa.br, patricia.favero@ufabc.edu.br  Abstract. In Brazil, there is a great diversity of livestock production systems on pasture, which plays a fundamental role in the conservation of the rural landscape. By means of the a priori algorithm, patterns of combinations between the technologies developed for the production and conservation of forage were extracted. The systematization allowed a better understanding of the technologies that should be the basis for the development of forage production and maintenance, helping in the process of selection and prioritization of research projects. Resumo. No Brasil, existe grande diversidade de sistemas de produção de pecuária a pasto, que desempenha papel fundamental na conservação da paisagem rural. Por meio, do algoritmo apriori foram extraídos padrões de combinações entre as tecnologias desenvolvidas para produção e conservação de forrageiras. A sistematização permitiu melhor entendimento sobre as tecnologias que devem ser a base para o desenvolvimento da produção e manutenção das forrageiras ,auxiliando no processo de seleção e priorização de projetos de pesquisa.    1. Introdução   Mais de 85% dos municípios do Brasil possuem atividade pecuária e, apesar da média nacional de produtividade estar aumentando nos últimos anos, ela ainda é baixa e existe espaço para a intensificação tecnológica do setor. Para que seja possível, grandes esforços de pesquisa e desenvolvimento (P&D) são necessários, com atuação nos diferentes biomas do País. Especialmente a recuperação de pastagens se apresenta como um desafio marcante (Fetran-Barbieri e Féres, 2021). A pecuária a pasto desempenha um papel fundamental na conservação da paisagem rural, segurança e bioeconomia, permitindo subsistência, receita e alimentação. Por outro lado, a pecuária pode estar associada a impactos negativos aos ecossistemas, especialmente em função do manejo deficiente das pastagens nativas e cultivadas. A intensificação do pastoreio e a introdução de espécies forrageiras mais produtivas podem representar oportunidades para agregar valor, e conservar áreas sensíveis encontradas em diferentes biomas que compõem os sistemas de pecuária do Brasil (Dick, et al., 2021). O objetivo deste trabalho foi extrair conhecimento sobre técnicas utilizadas pelos stakeholders. na implantação das pastagens. Por meio, da seleção de regras de associações agrupadas por cada Bioma do Brasil, foi possível evidenciar os principais processos tecnológicos envolvidos, o que fornece suporte ao desenvolvimento de projetos de P&D ajustados às demandas dos produtores.  2 Material e Métodos  A Embrapa organiza os projetos em temas estratégicos agrupados por Portfólios, que são instrumentos de apoio gerencial. A missão dos Portfólios é direcionar a produção de soluções em pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD&I) para demandas nacionais e suas interfaces com as demandas regionais. Para captar os processos desenvolvidos pelos stakeholders no Portfólio de Pastagens optou-se em levantar demandas para pesquisa e desenvolvimento pela utilização de questionário. Por meio eletrônico foi disponibilizado questionário respondido por 712 produtores e técnicos todas as regiões e biomas brasileiros, entre julho e agosto de 2019. A maioria dos respondentes foi dos biomas, Cerrado (250 – 35%) e Mata Atlântica (244 - 34%), seguido da Caatinga (93 – 13%), Amazônia (66 – 9%), Pampa (51 – 7%) e Pantanal (8 – 0,02%). Como houve amostra pequena de respostas do Pantanal, os dados foram retirados da análise. As tecnologias na implantação das pastagens foram avaliadas como adotadas (1) ou não (0), e por meio da associação entre as tecnologias foi caracterizado os sistemas para manejo e conservação das pastagens. As tecnologias classificadas dentro de cada grupo de processo tecnológico, foram:  A. Manejo e conservação de água e solo. 1) Análise do Solo (FAnalSolo); 2) Correção do solo ( PCorrecao); 3) Adubação com N, P, K ou S (PMacro); 4)Adubação com N, K ou S no plantio ou em cobertura (FMacro); 5) Adubação com fósforo no plantio (FFosf); 6) Adubação com micronutrientes (FMicro); 7) Técnicas de conservação do solo e da água (PCurvaNivel); 8) Preparo do solo (FPrepSolo); e 9) Plantio direto (FPDireto).   B. Operação de plantio. 1) Usa sementes certificadas (FSemCert); 2) Semeadura manual (FSemManual); 3) Semeadura mecanizada a lanço (FSemMec); 4) Semeadura mecanizada em linha (FSemLinha); 5) Operação para enterrar a semente quando plantada a lanço (FEntSem ); 6) Compactação da semente após plantio (FCompSem); 7) Plantio por mudas manual (FMudaMan); 8) Plantio por mudas mecanizado (FMudaMec); e 9) Controle de invasoras (FContInv). C. Planejamento do sistema e manejo do pastejo. 1) Planejamento dos setores de produção de forragem na propriedade (PPlanej); 2) Pastejo Rotacionado (PRotacio); 3) Pastejo contínuo (PContin); 4) Acompanhamento e controle de frequência e intensidade de pastejo das plantas (PManejo); 5) Acompanhamento e controle da taxa de lotação das pastagens (PTxLot); 6) Conservação de forragem (PConserv); 7) Diferimento do uso de pastagens (PDif); 8) Capineira para corte e fornecimento no cocho (PCapineira); 9) Cana-de-açúcar (PCana); 10) Sistemas de integração lavoura pecuária (PILP); 11) Sistemas de integração pecuária floresta (PIPF); 12) Sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (PILPF); 13) Sobressemeadura de forrageiras temperadas (PSobressead); 14)Pasto consorciado de gramíneas e leguminosas  (PConsorc); 15) Irrigação (PIrrig); 16) Banco de proteínas (PBancProt); e 17) Palma ( PPalma). D. Controle de invasoras, pragas e doenças. 1) Controle de invasoras com herbicidas (PInvHerb); 2) Controle mecânico de invasoras (PInvMec); 3) Controle de pragas com defensivos químicos e/ou biológicos ( PPragas); 4) Controle manual de invasoras  (PInvManual); 5) Controle de pragas (FContPagra); e 6) Controle de doenças com defensivos químicos e/ou biológicos (PDoencas).  Descoberta de conhecimento em base de dados (Knowledge Discovery in Databases – KDD) foi formalmente definido por Fayyad et al. (1996), como “um processo, de várias etapas, não trivial, interativo e iterativo, para a identificação de padrões compreensíveis, válidos, novos e potencialmente úteis, embutidos nos dados de uma grande base”.  Para a descoberta dos padrões de combinações entre tecnologias desenvolvidas para produção e conservação de forrageiras foi utilizado o algoritmo apriori o qual fornece padrões com Regras de Associações (RA), que consistem em uma expressão de associação, representada como X (antecedente) ⇒ Y (consequente). A extração de um padrão de associação pode existir pelo acaso, logo, é necessário medir a veracidade da Regra de Associação descoberta (Agrawal et al., 1994). A força da RA regra X ⇒ Y foi avaliada no conjunto de tecnologias (T) com a estimativa do suporte (Sup) e confiança (Conf). O Sup determina a frequência com que a regra é aplicável a determinado conjunto de dados. E a Conf determina a frequência na qual Y aparecem em associação com X. Estes atributos organizados em conjuntos ordenados por meio das associações dos itens X⇒Y determinam o itemset. Quando as combinações das regras formam grupos como X Y ⇒ Z. O conjunto de itens X e Y determinam um itemset, e o item Z determina outro itemset (Aggarwal 2015). Portanto foram utilizadas as métricas abaixo para ajustar o algoritmo apriori: • Suporte (Sup); • Confiança (Conf); e. • Lift, que é a frequência de associações de X e Y (Sup) em relação à probabilidade (P) de X e Y. O índice indica o grau de inesperabilidade da RA. Se lift =   1, ou menor (<) que 1 então as variáveis são independentes. Se o valor for > 1, as duas ocorrências são dependentes. A Conf mínima utilizada dependeu de cada Bioma, pois as respostas foram originárias de diferentes sistemas. As métricas forneceram a base para interpretar as regras. Foi utilizado o algoritmo apriori do programa WEKA conforme descrito por Witten et al., (2011).  3. Resultados  Na Figura 1, observa-se as nove RA observadas em relação ao sistema de produção e conservação de forrageiras no Bioma Cerrado. A Conf e Sup foram de no mínimo 90% e 55%, respectivamente. Os itemsets PAnlSolo, FAnalSolo, PCorrecao e FCorSolo foram os de maior associação sendo que suas combinações formaram as regras (Conf > 90%), e todas as estimativas lift maiores que 1 (amplitude de 1,48 a 1,25). Figura 1 – Regras encontradas para o Bioma Cerrado, com mínimo de Suporte (Sup) de 55% e mínimo de Confiança (Conf) de 90%.  Claramente as práticas básicas de manejo e conservação de água e solo foram as RA mais importantes. Práticas bem conhecidas para o desenvolvimento e sustentação das pastagens do Bioma. Ou seja, que minimizam a degradação dos solos utilizados para o estabelecimento das pastagens. As regras extraídas dos dados dos respondentes do Bioma Mata Atlântica, com Suporte (Sup) mínimo de 35% e confiança mínima (Conf) de 85% são mostradas na Figura 2. As práticas mais importantes na construção das regras foram: FPrepSolo, FCorSolos, PCorrecao, FAnalSolo, PAnalSolo, FFosf e PMacro. Também ligadas ao manejo e conservação de água e solo. Porém observamos a presença de itemsets, que   inferem em sistema de produção e conservação de pastagens mais tecnificados como o uso de fósforo e também de N, P e K.  Na Figura 3 observamos as regras estabelecidas para o Bioma Caatinga. Foi necessária a utilização de valores menores nas métricas para modelagem dos resultados (Sup= 20% e Conf=75%). Nele, os itemsets que compõem as regras também estão direcionadas a práticas básicas de manejo e conservação de solo e água. Porém com cuidados relacionados ao FPrepSolo e FFosf.   Figura 2 – Regras encontradas para o Bioma Mata Atântica, com mínimo de Suporte (Sup) de 40% e mínimo de Confiança (Conf) de 90%.  Ou seja, existe a prática estabelecida de preparar o solo e utilizar fósforo na adubação para implantação das pastagens. Vale ressaltar que uma das regras é direcionada ao tamanho da propriedade, área de pastagem e capacidade de apascentamento. Os itemsets observados foram araepec, areapast e rebanho. O que provavelmente caracteriza a pequena propriedade produtiva do Bioma. E que deve ser o perfil do produtor, que no momento da formação das pastagens utiliza as tecnologias desenvolvidas para produção e conservação das forrageiras. Observa-se na Figura 4 as regras para o Bioma Amazônia. Além dos itemsets para conservação de água e solo, há destaque para a atividade ser pecuária de corte (corte) e para o uso de itemsets de controle de invasoras por meio de herbicidas (PInvHerb e FContinv) na associação das práticas na formação das pastagens. As operações de plantio (FSemMec e FSemCert) com uso de semente certificadas também são itemsets importantes na constituição das regras para o bioma. Provavelmente são regras direcionadas para aberturas de áreas para pecuária de corte. Na Figura 5 observa-se seis regras para a produção e conservação de forragens no Bioma Pampa, sendo as regras também com os itemsets direcionadas para o manejo e   conservação de água e solo. Com especial presença dos itemsets de adubação e correção (FMacro e PCorrecao).    Figura 3 – Regras encontradas para o Bioma Caatinga, com mínimo de Suporte (Sup) de 20% e mínimo de Confiança (Conf) de 75%.      Figura 4 – Regras encontradas para o Bioma Amazônia, com mínimo de Suporte (Sup) de 45% e mínimo de Confiança (Conf) de 75%.     Figura 5 - Regras encontradas para o Bioma Pampa, com mínimo de Suporte (Sup) de 50% e mínimo de Confiança (Conf) de 75%.  4. Discussão  As tecnologias direcionadas para o manejo e conservação de solos, no momento da formação das pastagens foram as que extrairam a maior parte das regras, especialmente para os Biomas: Cerrado, Pampa e Mata Atlântica com a confiança maior que 80%, que mede a confiabilidade daRA. O suporte determina a frequência na qual determinada regra é aplicável a um determinado conjunto de dados, nestes Biomas o suporte foi maior que 40%. Assim podemos observar as associações das tecnologias que das quais foram extraidas regras fortes, sendo as principais delas: FAnaSolo, FCorSolo, PAnalSolo, PCorrecao, FFosf, FPrepSolo e FMacro. Isso sugere que a maioria dos respondentes está direcionando, na formação das pastagens, para sistema de produção e conservação provavelmente para a manutenção das pastagens produtivas. O manejo e a adubação de manutenção são necessários para isso. Tal resultado vai ao encontro ao observado por Santos e Euclides (2022), que inferiram os mesmos resultados. Estes itemsets frequentes de tecnologias podem ajudar a estabelecer sistemas a serem transferidos aos produtores para o aumento da eficiência. Em relação ao Bioma Amazônia, as regras extraídas, com suporte maior que 40% e a confiança maior que 75%, nos permitem observar que são principalmente direcionadas para formação de pastagens com cuidados relacionados ao preparo dos solos, controle de invasoras e uso de sementes certificadas com semeadura mecanizada. Vale ressaltar que a atividade de pecuária de corte é um itemset que esta contido na parte direita (consequente) das regras. Ou seja, as tecnologias de produção e manutenção de pastagens são direcionadas principalmente para a produção de bovino de corte. A pecuária de corte neste Bioma precisa ser melhor compreendida, pois ainda não há avaliação científica do efeito conservador da produção animal a pasto com a possibilidade de minimizar os impactos da pecuária no Bioma Amazônia. Especialmente em relação a mais estudos com ênfase sobre a conservação da biodiversidade, valorização dos recursos locais e a inclusão de aspectos   socioeconômicos nas análises sistêmicas (Dick et al., 2021). Destaca-se o fato de  o suporte mínimo precisar ser menor no Bioma Caatinga em relação aos outros Biomas (20%), provavelmente em função de maior dispersão na seleção das tecnologias na tomada de decisão para o estabelecimento das pastagens. Uma das regras extraídas foi relacionada à estrutura produtiva dos produtores (área para pecuária igual a 10 hectares). Ou seja, existe uma grande parcela de pequenos produtores no Bioma  envolvidos com formação e produção de pastagens. As regras extraídas (confiança mínima de 80%) são direcionadas para preparo de solo para formação de pastagens (FAnalSolo, FPrepSolo, FCorSolo e FFosf).  5. Conclusão  A extração das regras por meio da metodologia de associação apriori permitiu maior entendimento para a sistematização das tecnologias que devem ser a base para o desenvolvimento da produção e manutenção das forrageiras. Estas regras sendo sistematizadas deverão contribuir para o processo de seleção e priorização de projetos de pesquisa.  6. Referências  Aggarwal, C. C. (2015)  Data mining: the textbook. New York: Springer, 734p.  Agrawal, R., Srikant, R. (1994)  Fast algorithms for mining association rules. In: International Conference on Very Large Data Bases, 20., Santiago de Chile. Proceedings… San Francisco: Morgan Kaufmann, p.487-499.  Dick, M., Silva, M. A. da, Rickiel, R. F. da S., Ferreira, O. G. L., Maia, M. de S., Lima, S. F. de, Paiva Neto, V. B.de, Dewes, H. (2021)  Environmental impacts of Brazilian beef cattle production in the Amazon, Cerrado, Pampa, and Pantanal biomes. Journal of Cleaner Production, v. 311, 127750. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127750.  Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P. (1996) From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, Menlo Park, v.17. p.37-54.  Feltran-Barbieri, R., Féres, J.G. (2021) Degraded pastures in Brazil: improving livestock production and forest restoration. Royal Society Open Science. 8: 201854. https://doi.org/10.1098/rsos.201854. 2021  Santos, P. M., Euclides, V. P. B. (2022). Demandas para pesquisas e desenvolvimento para as pastagens no Brasil. São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste,  59 p. (Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 144)  Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A.(2011). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. 3nd edition. Morgan Kaufmann, San Francisco,  629 p.  

Uso de regras de associação em processos tecnológicos para produção e conservação de forragens.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1159795/1/sbi-agro-2023.pdf

Uso de regras de associação em processos tecnológicos para produção e conservação de forragens.

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