Previsão de produtividade anual de café arábica por meio do deficit hídrico
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) |
Texto Completo: | https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26420 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade anual de café arábica (Coffea arabica), por meio dos deficits hídricos (DEFs) durante o ciclo do café, em importantes locais do Estado de Minas Gerais, Brasil. Para a construção dos modelos, foram utilizados um conjunto de dados meteorológicos com abrangência de 18 anos e regressões lineares múltiplas. Os modelos foram calibrados em anos de alta e baixa produtividade, em razão de a bienalidade da cultura ser elevada no Brasil. Todos os modelos calibrados para anos de alta e baixa produtividade foram acurados e significativos a 5% de probabilidade, com média de erros percentuais absolutos ≤2,9%. O período mínimo de previsão da produtividade é de seis meses para o Sul de Minas Gerais e para o Cerrado Mineiro. Em anos de alta produtividade, os deficits hídricos afetam mais o estádio reprodutivo do café, enquanto, em anos de baixa produtividade, afetam mais os estádios vegetativos da cultura. |
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Previsão de produtividade anual de café arábica por meio do deficit hídricoForecasting of the annual yield of Arabic coffee using water deficiencyCoffea arabica; agrometeorologia; clima; previsão; modelo; balanço hídricoCoffea arabica; agrometeorology; climate; forecasting; model; water balanceO objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos agrometeorológicos para a previsão da produtividade anual de café arábica (Coffea arabica), por meio dos deficits hídricos (DEFs) durante o ciclo do café, em importantes locais do Estado de Minas Gerais, Brasil. Para a construção dos modelos, foram utilizados um conjunto de dados meteorológicos com abrangência de 18 anos e regressões lineares múltiplas. Os modelos foram calibrados em anos de alta e baixa produtividade, em razão de a bienalidade da cultura ser elevada no Brasil. Todos os modelos calibrados para anos de alta e baixa produtividade foram acurados e significativos a 5% de probabilidade, com média de erros percentuais absolutos ≤2,9%. O período mínimo de previsão da produtividade é de seis meses para o Sul de Minas Gerais e para o Cerrado Mineiro. Em anos de alta produtividade, os deficits hídricos afetam mais o estádio reprodutivo do café, enquanto, em anos de baixa produtividade, afetam mais os estádios vegetativos da cultura.The 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.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraFundação de Apoio à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp)Aparecido, Lucas Eduardo de OliveiraRolim, Glauco de Souza2018-12-28info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26420Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.53, n.12, dez. 2018; 1299-1310Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.53, n.12, dez. 2018; 1299-13101678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAenghttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26420/14352Direitos autorais 2018 Pesquisa Agropecuária Brasileirainfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-12-28T17:58:45Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/26420Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2018-12-28T17:58:45Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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