Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
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Item Zoneamento climático associado ao potencial produtivo da cultura do café no Estado de Minas Gerais(Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG, 2002-09) Evangelista, Adão W. P.; Carvalho, Luiz G. de; Sediyama, Gilberto C.Os sistemas de informações geográficas podem ser considerados instrumentos para mapear e indicar respostas às várias questões sobre o planejamento urbano e regional, o meio rural e levantamento dos recursos renováveis. A execução do zoneamento climático para a cultura do café, utilizando-se sistemas de informações geográficas, proporciona resultados mais satisfatórios, visto que os dados inicialmente coletados são armazenados, facilitando sua manipulação e análise e exibindo um resultado final de melhor qualidade, quando comparado com outros métodos mais tradicionais. As características agroclimáticas das diversas regiões influenciam, diferentemente, a produtividade final da cultura do café. Assim, este trabalho teve como objetivo analisar o grau de correspondência entre o zoneamento climático para a cultura do café e o potencial produtivo da cultura no Estado de Minas Gerais. O zoneamento climático mostrou-se eficiente na delimitação das regiões climaticamente homogêneas quanto à capacidade produtiva da cultura do café no Estado; Minas Gerais apresenta 37% de seu território com condições adequadas ao cultivo do café, 45% com alguma restrição e 18% são considerados inaptos; as áreas aptas ao cultivo do café se concentram no Centro-Sul do Estado.Item 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.