CARVALHO, G. R.

HOTT, M. C.

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Análise espacial da concentração da produção de leite no Brasil e potencialidadesgeotecnológicas para o setorMarcos Cicarini Hott 1Glauco Rodrigues Carvalho 11Centro Nacional de Pesquisa de Monitoramento por Satélite - EMBRAPAAv. Dr. Júlio Soares de Arruda, 803 – Parque São Quirino13088-300– Campinas – SP – Brasil{marcos, glauco}@cnpm.embrapa.brAbstract. This study used a database of IBGE (Geography  and Statistics Brazilian Institute) about dairy yield,and flock of milked cows as well as GIS tools for it treats them. Was made the join of available cadastreinformations about micro-regions of the Brazil, and his vectorial files respective. The major production densitycan be observed em traditional dairy basins as Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, Noroeste Rio-Grandense, SulGoiano, Sul/Sudoeste of Minas Gerais State and Oeste Catarinense. The average productivity of the dairy flockof the country grew sufficiently in the analyzed period, what it took to a higher increment of the productionconcentration than the milked cows. The adoption of geoprocessing and remote sensing tools can excessively tosupport the politics for the dairy sector, also improving the efficiency of the activity. Programs of technologytransfer, traceability, origin denomination among others, can advance sufficiently with the use of such tools.Palavras-chave: Dairy yield, GIS, concentration rate, produção leiteira, SIG, razão de concentração1. IntroduçãoA produção de leite está distribuída por todo o país e a heterogeneidade do processo produtivoé marcante. Os produtores especializados investem em tecnologia, usufruem das economiasde escala e diferenciam seu produto, recebendo mais pelo volume produzido e pela qualidadealcançada. Os produtores com este perfil se concentram em bacias leiteiras tradicionais nosestados de Minas Gerais, Goiás, São Paulo e Paraná. Em meio aos especializados, inúmerospequenos produtores estão distribuídos por todo o território nacional e vivem da renda geradana atividade, que ainda é vital para a agricultura familiar (Carvalho e Oliveira, 2006).Entre 1990 a 2004, verificou-se uma modificação da distribuição espacial do rebanhobovino, se deslocando em direção ao norte do Brasil.Conforme salientado em Carvalho (2006), “o leite é uma boa alternativa quando se pensa emum pequeno produtor disposto a trabalhar e que não tenha muito capital para investir”. Alémdisso, a Indústria de Laticínios ocupa a 12º posição na geração total de emprego, à frente desetores como construção civil, têxtil, siderurgia entre outros (Martins, 2006). O fato daprodução de leite estar difundida pelo Brasil demanda uma analise de sua concentraçãoespacial para a geração de um banco de dados geográfico.Para tal missão de análise utilizou-se ferramental de geoprocessamento por meio demétodos de pesquisa das bases de dados através da chave pertinente, bem como funçõesespecíficas de análise geográfica. Além das bases vetoriais, vislumbrou-se a possibilidade deuso de modelos digitais de elevação e imagens de satélite e técnicas de sensoriamento remotopara gerar introspeção aos processos de produção e sua espacialização que serão discutidosem seguida. O sensoriamento remoto orbital atende à necessidade de informação em diversasescalas, representando um meio viável de monitoramento da superfície terrestre através desatélites e seus sensores em levantamentos e estudos agrícolas, florestais, urbanos, etc. (Novo,1988; Crósta, 1993). Os sensores mensuram a radiação refletida e/ou emitidas pelos alvos oufeições terrestres, sendo denominados passivos ou ativos, respectivamente se necessitarem deuma fonte de luz externa ou não (Moreira, 2001)2729Existe a perspectiva de correlacionar-se a produção leiteira ou o rendimento dedeterminadas áreas sabidamente de manejo extensivo com o fator topográfico, dentre outrosfatores, com o uso de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Esta correlação pode serrealizada por meio de ferramentas de geoestatística ou, de forma empírica, por meio de planosde informação tridimensionais ou da mesclagem planimétrica deles.MetodologiaNesse estudo, procurou-se avaliar a concentração espacial da produção de leite e de vacasordenhadas no Brasil, identificando as principais bacias leiteiras e os seus movimentos embase territorial. A análise engloba a divisão político-administrativa microrregional (chave)contidas na base do IBGE.Primeiramente, consultou-se as bases de dados do IBGE juntando estas às bases vetoriaisexistentes. Tudo isso com o uso das funções específicas do Sistema de InformaçõesGeográficas (SIG) ArcGIS (ESRI, 2004). A partir dos dados espacializados procedeu-se àanálise da distribuição geográfica dos mesmos com a confecção de mapas que representam aquantificação da produção leiteira e rebanho, em termos de vacas ordenhadas.Para a compreensão das características físicas de uma determinada área no planejamentoou implantação de um projeto de produção leiteira em um modelo extensivo, necessita-se demeios técnicos para mensurar gastos com transporte, aporte de serviços, gasto de energia pelorebanho e prever processos de compactação ou erosão do solo, principalmente em áreas derelevo movimentado.Para tal, propõe-se a geração de drenagem numérica específica para uma área de grandeconcentração leiteira e exposição de modelo tridimensional para a visualização de feições daimagem de satélite Landsat-7 ETM+ no espaço, seguindo a metodologia: usa-se o modelodigital de elevação SRTM, o qual é refinado com o preenchimento de depressões espúrias.Em seguida, este é processado para gerar a direção de fluxo superficial baseada no modeloD8, utilizado pelo SIG ArcGIS (Figura 1), no qual a direção resultante numa vizinhança 3 x 3é atribuída ao pixel central e, assim, as conformações dessas direções materializam os valesexistentes entre as elevações ou a rede de drenagem (Hott e Furtado, 2005). De posse dessasdesses dados gerar-se a drenagem numérica de acordo com o fluxograma na Figura 2.Figura 1 – Ilustração indicando como as direções de fluxo são representadas numericamenteapós sua determinação com o uso do modelo digital de elevação (fonte: Hott e Furtado, 2005).2730Figura 2 – Fluxograma das operações para a geração de drenagem numérica.Neste trabalho, foram utilizadas basicamente duas medidas de concentração,correspondentes a Razão de Concentração (CR) e o Índice de Hirschman-Herfindahl (HHI),conforme descrição seguinte.A Razão de Concentração é um índice que fornece a parcela de mercado das k maioresmicrorregiões (k = 1, 2, ..., n). Assim,∑==kiSikCR1)( (1)OndeSi = participação da microrregião i no tamanho do mercado (produção de leite e vacasordenhadas).Quanto maior o valor do CR maior é o poder de mercado exercido pelas k maioresmicrorregiões. Assim, quanto maior o CR, maior a concentração na produção de leite e/ouvacas ordenhadas nas k maiores microrregiões. As respectivas razões de concentração sãodescritas como CR(1), CR(10) e assim por diante, e representa a participação do maiorprodutor, dos 10 maiores etc.O Índice de Hirschman-Herfindahl é calculado a partir da soma dos quadrados daparticipação de cada microrregião em relação ao tamanho total do mercado e leva em contatodas as microrregiões do país. Assim,∑==niSiHHI12(2)Onde,Si = fração da empresa no mercadon= número de empresasO valor máximo de HHI é 10.000 e ocorre quando todo o mercado é dominado pelamicrorregião Si. O valor mínimo de H é 1/n indicando que o mercado é homogeneamentedistribuído. Assim, o HHI está compreendido entre 1/n ≤ HHI ≤ 10.000. A medida que omercado tende para competição perfeita tem-se que n→∞ e HHI → 0.Não há nenhuma definição exata para o HHI sobre o que seria concentração elevada,moderada ou desconcentrado. Todavia, a orientações emitidas pelos órgãos de defesa deconcorrência indicam três faixas para balizar as análises, conforme Kupfer et al. (2002) e2731adaptado pelos autores: menor que 1.000: baixa concentração; de 1.000 a 1.800: concentraçãomoderada e maior que 1.800: alta concentração3. Resultados e DiscussãoNa análise de concentração para a produção de leite, pode-se notar um ligeiro incremento daconcentração temporal entre 1990 e 2004. Todavia, os resultados indicam uma baixaconcentração na produção e vacas ordenhadas no Brasil.Em base microrregional, que considera 558 microrregiões no Brasil, houve aumento daconcentração tanto na produção de leite quanto nas vacas ordenhadas.As Tabelas 4 e 5 apresentam o ranking das principais microrregiões do Brasil emprodução de leite e em vacas ordenhadas.Tabela 4 – Ranking das principais microrregiões produtoras de leite no Brasil (1990 – 2004):1990 2004Microrregião UF Produção(Milhões de litros)Microrregião UF Produção(Milhões de litros)Frutal MG 205,2 Meia Ponte GO 371,9Uberlândia MG 176,3 Ji-Paraná RO 370,4Meia Ponte GO 169,2 Toledo PR 366,8Araxá MG 164,4 Chapeco SC 333,5São João da Boa Vista SP 160,0 Frutal MG 329,9Juiz de Fora MG 149,7 São Miguel D'Oeste SC 327,0Toledo PR 146,3 Patos de Minas MG 311,9Muriae MG 132,8 Araxá MG 302,5São José do Rio Preto SP 130,5 Sudoeste de Goiás GO 294,9Governador Valadares MG 126,2 Bom Despacho MG 272,1Fonte: IBGE. Elaboração dos autores.Tabela 5 – Ranking das principais microrregiões brasileiras em vacas ordenhadas (1990 –2004)1990 2004Microrregião UF Vacas(Mil cabeças)Microrregião UF Vacas(Mil cabeças)Frutal MG 330,3 Ji-Paraná RO 486,9Meia Ponte GO 279,1 Meia Ponte GO 321,3Sudoeste de Goiás GO 265,5 Frutal MG 320,3Uberlândia MG 237,3 Porto Seguro BA 229,2Vale do Rio dos Bois GO 222,7 Sudoeste de Goiás GO 203,4Entorno de Brasília GO 202,4 Ceres GO 202,0Quirinopolis GO 192,0 São Félix do Xingú PA 196,8São José do Rio Preto SP 187,4 Entorno de Brasília GO 190,3Ceres GO 183,6 Anapolis GO 175,1Araxá MG 183,0 Paracatu MG 166,1Fonte: IBGE. Elaboração dos autores.Para a produção de leite, o HHI subiu de 43,5 para 54,1 (Tabela 6). A principalmicrorregião, de Meia Ponte (GO), produziu em 2004, 371,9 milhões de litros de leite2732Tabela 6 - Concentração da produção de leite e vacas ordenhadas no Brasil: basemicrorregional.Indicador de Produção de leite Vacas ordenhadasConcentração 1990 2004 1990 2004HHI 43,5 54,1 43,5 46,6CR(1) 1,4% 1,6% 1,7% 2,4%CR(10) 10,8% 14,0% 12,0% 12,4%CR(50) 35,5% 41,6% 35,5% 36,3%CR(100) 55,3% 61,2% 53,6% 54,7%Fonte: AutoresAs Figuras 3 e 4 mostram a alteração espacial da produção de leite e das vacasordenhadas ao longo destes 14 anos analisados.Nitidamente houve uma maior tecnificação e melhoramentos aplicados à região Suldevido ao aumento da produção em proporção bem superior ao do rebanho.Em termos geoestatísticos existem dependências espaciais na produção de leite no Brasilque poderiam ser classificadas como pontuais, regionais e extensivas. Para as vacasordenhadas, as mudanças de classe ocorreram por questões de ordem técnica, com o aumentoda eficiência produtiva do rebanho. O incremento do total de vacas ordenhadas foi beminferior ao verificado na produção de leite, mantendo-se aparentemente a mesma tendência nadependência espacial que ocorreu na produção leiteira, com alguns desvios pontuais emmunicípios da Região Norte.Figura 3 – Distribuição da produção de leite por microrregião no Brasil: 1990 e 2004. Comdestaque para para as microrregiões Meia Ponte e Frutal. Fonte: IBGE. Elaboração: osautores.2733                          Figura 4 – Distribuição das vacas ordenhadas por microrregião no Brasil: 1990 e 2004.Fonte: IBGE. Elaboração: os autores.Além das possibilidades empíricas já expostas nas espacializações realizadas, acoplado aoferramental e dados dos SIG e sensoriamento remoto, existem modalidades de análisemorfométricas matriciais dispostas em condições tridimensionais. Na Figura 5, por exemplo,pode-se observar um overlay tridimensional de um modelo digital de elevação SRTM (ShuttleRadar Topography Mission) obtido da Nasa, juntamente com drenagem numérica derivada domesmo e imagem de satélite Landsat-7 ETM+ de uma área no município de Frutal (MG).A modelagem em 3 dimensões permite a obtenção de informações a respeito daspossíveis classes de solos existentes, a localização exata de alvos ou feições no espaçogeográfico, além de melhorar o planejamento de um empreendimento, possibilitando oentendimento e visualização de riscos de enchentes e erosão em conjunto com outrasinformações pertinentes, bem como localizar regiões onde áreas de pastagem terão maisdispêndio de energia em manejo extensivo de animais.Existem outras formas de se configurar uma visualização criando-se imagens de “aspectode superfície topográfica” e mesclá-la com as imagens de satélite. Para tanto, deve-semanipular as ferramentas de processamento e reamostragem. A seguir a mesma região emuma visão planimétrica, mas mantém a perspectiva da topografia (Figura 6).A possibilidade de compilar informações geográficas a respeito da produção de leite podeser retratada pelas várias formas de construção de Banco de Dados Geográficos, bem comonas maneiras de compartilhá-lo com os usuários interessados em obter informações cadastraise de caráter geográfico, assim como as análises logísticas ou de risco pertinentes ao assunto.2734Figura 5 – Sobreposição e visualização tridimensional de uma área no município de Frutal –MG.                             Conjunçãoi iiiiiivFigura 6 – Ilustração que demonstra a possibilidade de manipulação das feições de interessenas imagens de satélite em meio à informações topográficas de forma planimétrica: i) Modelodigital de elevação SRTM ii) Aspecto topográfico gerado a partir do modelo digital iii)Imagem de satélite Landsat-7 ETM+ (RGB bandas 5,4 e 3) iv) Mesclagem das informações.27354. ConclusõesA maior densidade de produção pode ser observada em bacias leiteiras tradicionais comoTriângulo Mineiro/Alto Paranaíba, Noroeste Rio-Grandense, Sul Goiano, Sul/Sudoeste deMinas Gerais e Oeste Catarinense. Todavia, microrregiões menos tradicionais ao Norte dopaís vem sistematicamente ganhando espaço na atividade leiteira, que leva consigocooperativas, laticínios e fornecedores de insumos, que por sua vez, suportam a expansão daatividade.Na cadeia produtiva, a maior concentração por parte dos compradores de leite em relaçãoaos produtores ou à bacias leiteiras evidencia o menor poder de barganha destes últimos,sobretudo em regiões mais remotas e mais distantes dos grandes centros de consumo.A notória deficiência em nossa infra-estrutura de transporte, principalmente devido aprecariedade das rodovias, também penaliza bastante o setor produtivo. Esse prejuízo épotencializado justamente pela pulverização da atividade, cuja coleta do produto é muitofragmentada.A produtividade média do rebanho leiteiro do país cresceu bastante no período analisado,o que levou a um incremento maior da concentração da produção vis a vis das vacasordenhadas. A adoção de ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto podemapoiar sobremaneira as políticas para o setor leiteiro, melhorando inclusive a eficiência daatividade. Programas de transferência de tecnologia, rastreabilidade, denominação de origementre outros, podem avançar bastante com o emprego de tais ferramentas.5. ReferênciasCarvalho, G.R.; Oliveira, A. F. de O setor lácteo em perspectiva. Boletim de conjuntura agropecuária.Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, setembro de 2006. 23 p. Disponível em<http://www.cnpm.embrapa.br/conjuntura/0609_Leitederivados.pdf>. Acesso em: 16 out. 2006.Carvalho, M.P. de. Porque o leite cresce tanto no Brasil. 15 ago. 2006. Disponível em:<http://www.milkpoint.com.br>. Acesso em: 20 set. 2006.Crósta, A. P.  Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Ed. Ver. Campinas:IG/UNICAMP, 1993. 164 p.ESRI. Geoprocessing in ArcGIS. Redlands: Environmental Systems Research Institute, 2004.Hott, M. C.; Furtado, A. L. S. Metodologia para a determinação automática de parâmetros morfométricosde bacias hidrográficas. Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2005. 25 p. (Documentos, 43).Kupfer, D. Hasenclever, L. Economia Industria: fundamentos teóricos e práticos no Brasil. Rio de Janeiro:Campus, 2002.Martins, P. C. O leite como instrumento de desenvolvimento regional. In: IX Congresso Panamericano do Leite,2006, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: Fepale, 2006.Moreira, M. A. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. São José dos Campos:INPE, 2001. 250 p.Novo, E. M. L. M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. 2ª ed. São Paulo: Edgard Blüncher, 1988.308 p.2736

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