Modelo estatístico de previsão de produtividade de soja e arroz para o Rio Grande do Sul
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Data
2017-08-14Autor
Arsego, Diogo Alessandro 
Primeiro orientador
Ferraz, Simone Erotildes Teleginski
Primeiro membro da banca
Cardoso, Andréa de Oliveira
Segundo membro da banca
Alberto, Cleber Maus
Terceiro membro da banca
Tatsch, Jônatan Dupont
Quarto membro da banca
Boiaski, Nathalie Tissot
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Nesta pesquisa de doutorado, destaca-se a utilidade da inserção de indicadores climáticos
em um modelo estatístico de previsão de produtividade de arroz e soja no Rio Grande do
Sul. Inicialmente, dados de produtividade das duas culturas fornecidos pelo IBGE foram
separados em grupos de comportamento homogêneo em termo da produtividade média.
Para a soja, o período de estudo foi de 1974 a 2013, escluindo-se a safra de 1983 por
não constar na base de dados. Destaca-se a região nordeste do Estado com maior produtividade,
enquanto os municípios situados no noroeste apresentam as séries com menor
produtividade média. Na cultura do arroz, o estudo compreendeu os anos de 1990 a 2013
e o oeste e sul do Estado apresentam a maior produtividade média ao longo do período
de estudo e nos municípios da depressão central e próximos a Lagoa dos Patos são observadas
a menor produtividade média. Após esta etapa, foram realizadas correlações
defasadas entre indicadores climáticos e a produtividade média de cada um dos grupos
homogêneos de forma a identificar padrões de teleconexão que exerçam influência na
variabilidade interanual de produtividade de arroz e soja no Estado. Para a soja, os indicadores
climáticos que apresentaram maiores correlações foram a Oscilação Ártica, a
Oscilação do Atlântico Norte além de uma região no Oceano Atlântico Sul entre 20°S/30°S
e 20°W/40°W. De forma geral, o arroz apresentou correlações mais elevadas que a soja,
destacando-se, principalmente, os índices referentes as componentes oceânica e atmosférica
do fenômeno El Niño Oscilação Sul e o índice referente a Oscilação Decadal do
Pacífico. Além dos índices de maior correlação com cada grupo homogêneo, referente as
culturas do arroz e da soja, foram adicionadas áreas de Temperatura da Superfície do Mar
do oceano global com elevada correlação com a produtividade para a elaboração de um
modelo estatístico de regressão para a previsão de safra no Rio Grande do Sul. Por meio
do método da Regressão de Componentes Principais, foram selecionadas as combinações
de índices que fornecessem a melhor previsão para cada grupo e cultura com o intuito de
fornecer no mês de outubro, período em que se inicia a maior parte do plantio de soja e arroz
no Estado, uma estimativa de produtividade baseada em indicadores obtidos até o mês
de setembro. O modelo apresentou bons resultados, incluindo-se, assim, como ferramenta
de apoio no planejamento de safra de arroz e soja no Estado gaúcho. À medida que ocorre
o avanço no plantio e desenvolvimento das culturas, o modelo pode ser atualizado com a
inclusão de novos índices e ser, também, útil como ferramenta de acompanhamento de
safra e de auxílio para eventuais correções de estimativas que necessitem ser realizadas.
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