UTILIZAÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO PARA RELACIONAR DADOS METEOROLÓGICOS E DADOS DE PRODUTIVIDADE DO CAFÉ NO ESTADO DE SÃO PAULO

Abstract

O estado de São Paulo é o terceiro maior produtor de café do Brasil, sendo que este produto agrícola representa o terceiro item da economia de exportação do país. Apesar de tamanha importância comercial, o setor cafeeiro ainda sofre com perdas principalmente devido a elementos meteorológicos. Excesso de temperatura na fase do florescimento pode gerar o abortamento das flores. Em contrapartida, bom aporte hídrico nesta fase pode auxiliar no sucesso da colheita da cultura. Sendo assim, o presente estudo teve como objetivo produzir regras de associação entre os dados meteorológicos – precipitação e temperatura máxima – médios dos meses iniciais da primavera – setembro e outubro - utilizando os algoritmos Apriori, Predictive Apriori e Tertius do software de mineração de dados WEKA. O algoritmo Apriori não obteve resultados satisfatórios, pois não gerou regras com suporte mínimo acima de 0.01. Já os algoritmos Predictive Apriori e Tertius, produziram regras que demonstram a importância do incremento de precipitação na fase de florescimento para o aumento de produtividade anual. Além disso, também mostraram que os melhores valores de produtividade anual encontravam-se no intervalo de temperatura máxima que estava compreendido entre [23oC – 27oC].The state of São Paulo is the third largest producer of coffee in Brazil, and this product represents the third item in the export economy of the country. Despite such commercial importance, the coffee sector still suffers a loss mainly due to meteorological factors. Excess temperature in the flowering stage can generate the abortion of the flowers. However, good water supply at this stage may help in the success of the harvest of the crop. Thus, this study aimed to produce rules of the association between average meteorological data - precipitation and maximum temperature – of the early spring months - September and October - using the algorithms Apriori, Predictive Apriori and Tertius of data mining software WEKA . The algorithm Apriori not obtained satisfactory results, because no rules created with support less than 0.01. But the algorithms Predictive Apriori and Tertius produced rules that demonstrate the importance of the increase of precipitation during the flowering to the annual increase in productivity. Further, it showed that the highest values of annual productivity were at the maximum temperature range that was between [23oC – 27oC].