Navegando por Autor "Alves, Helena M. R."

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Aplicação da análise harmônica por séries de fourier para a previsão de produtividade da cultura do café no estado de Minas Gerais
(Associação Brasileira de Engenharia Agrícola, 2005-09) Carvalho, Luiz G. de; Sediyama, Gilberto C.; Cecon, Paulo R.; Alves, Helena M. R.
O objetivo deste trabalho foi obter um modelo de previsão de produtividade para a cultura do café, em sete municípios do Estado de Minas Gerais. Submeteram-se à análise harmônica por séries de Fourier, séries de produtividades representativas de cada município, das quais se extraíram os coeficientes até o sétimo harmônico, submetendo-os à regressão linear múltipla nos três primeiros componentes principais de um conjunto de 33 variáveis inerentes à produção cafeeira. Essas variáveis foram médias de 15 anos correspondentes aos mesmos anos das produtividades e subdivididos em quatro períodos trimestrais, ao longo do ciclo produtivo da cultura (julho a junho). O modelo mostrou- se inconsistente, apresentando erros das estimativas bastante discrepantes, evidenciando a complexidade de modelagem de previsão de safras para a cultura do café.
Modelo de regressão para a previsão de produtividade de cafeeiros no estado de Minas Gerais
(Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG, 2004-05) Carvalho, Luiz G. de; Sediyama, Gilberto C.; Cecon, Paulo R.; Alves, Helena M. R.
Com este trabalho, objetivou-se parametrizar e testar um modelo de regressão linear múltipla aplicado sobre os componentes principais mais significativos obtidos de séries de produtividades da cultura do café, representativas de três municípios da região Sul do Estado de Minas Gerais, tomando-se por base o modelo de Stewart et al.(1976), porém se acrescentando novas variáveis representadas por elementos agrometeorológicos, além das penalizações hídricas para os quatro trimestres do ciclo agrícola (julho a junho) da cultura. Tendo em vista ser o número de observações inferior à quantidade de variáveis, recorreu-se à análise multivariada de componentes principais para reduzir a dimensão do conjunto dessas variáveis. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada nos três primeiros componentes principais. Os resultados dos testes apresentaram erros relativos percentuais das estimativas bastante discrepantes, ocorrendo tendência de superestimarem as produtividades; contudo, verificou-se que as estimativas pelo modelo tenderam a apresentar comportamento similar ao dos dados observados.