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Item Forecasting of the annual yield of Arabic coffee using water deficiency(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2018-12) Aparecido, Lucas Eduardo de Oliveira; Rolim, Glauco de SouzaThe objective of this work was to develop agrometeorological models for the forecasting of the annual yields of Arabic coffee (Coffea arabica), using monthly water deficits (DEFs) during the coffee cycle, in important locations in the state of Minas Gerais, Brazil. For the construction of the models, a meteorological data set spanning of 18 years and multiple linear regressions were used. The models were calibrated in high‐ and low-yield seasons due to the high-biennial yields in Brazil. All calibrated models for high- and low-yield seasons were accurate and significant at 5% probability, with mean absolute percentage errors ≤2.9%. The minimum forecasting period for yield is six months for southern Minas Gerais and Cerrado Mineiro. In high‐yield seasons, water deficits affect more the reproductive stage of coffee and, in low-yield seasons, they affect more the vegetative stage of the crop.Item Economic and climatic models for estimating coffee supply(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2017-12) Moraes-Oliveira, Adriana Ferreira de; Aparecido, Lucas Eduardo de Oliveira; Figueira, Sérgio Rangel FernandesThe objective of this work was to estimate the coffee supply by calibrating statistical models with economic and climatic variables for the main producing regions of the state of São Paulo, Brazil. The regions were Batatais, Caconde, Cássia dos Coqueiros, Cristais Paulista, Espírito Santo do Pinhal, Marília, Mococa, and Osvaldo Cruz. Data on coffee supply, economic variables (rural credit, rural agricultural credit, and production value), and climatic variables (air temperature, rainfall, potential evapotranspiration, water deficit, and water surplus) for each region, during the period from 2000–2014, were used. The models were calibrated using multiple linear regression, and all possible combinations were tested for selecting the variables. Coffee supply was the dependent variable, and the other ones were considered independent. The accuracy and precision of the models were assessed by the mean absolute percentage error and the adjusted coefficient of determination, respectively. The variables that most affect coffee supply are production value and air temperature. Coffee supply can be estimated with multiple linear regressions using economic and climatic variables. The most accurate models are those calibrated to estimate coffee supply for the regions of Cássia dos Coqueiros and Osvaldo Cruz.Item Influência de fatores econômicos na oferta cafeeira do estado de São Paulo(Editora UFLA, 2017-07) Moraes, Adriano Ferreira de; Moraes-Oliveira, Adriana Ferreira de; Aparecido, Lucas Eduardo de Oliveira; Moraes, José Reinaldo da Silva Cabral de; Moraes, Silvia Martins deO café é uma das commodities agrícolas fundamentais para a economia brasileira e poucos estudos têm avaliado a influência das variáveis econômicas na oferta cafeeira. Assim, objetivou-se com este trabalho mensurar a influência que as variáveis econômicas promovem na variação da oferta do café arábica na região Nordeste do Estado de São Paulo. Foram utilizadas séries históricas de produção cafeeira e de variáveis econômicas do período de 2000-2015. As variáveis econômicas foram: crédito rural total, o crédito rural da agricultura, a área colhida de café, o valor adicionado na agropecuária, a participação da agropecuária no valor adicionado total, valor da produção do cafeeiro e valor adicionado fiscal dos municípios. Na modelagem utilizou-se de um modelo de regressão linear múltipla (RLM), sendo a oferta cafeeira a variável dependente e as variáveis econômicas as variáveis independentes. O modelo desenvolvido para estimar a oferta do cafeeiro em função das variáveis econômicas demonstrou elevada significância (p < 0,05). A evolução da oferta cafeeira é significativamente sensível às variações dos fatores econômicos. As variáveis econômicas com maior influência na variação da oferta cafeeira são a área colhida de café e o valor de produção do café.