Spatialization of climate, physical and socioeconomic factors that affect the dairy goat production in Brazil and their impact on animal breeding decisions.

• Autor(a) principal: LOPES, F. B.
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: SILVA, M. C. da, MIYAGI, E. S., FIORAVANTI, M. C. S., FACO, O., GUIMARÃES, R. F., CARVALHO JÚNIOR, O. A. de, McMANUS, C. M.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/941162
• topic: Programa de melhoramento genético; Espacialização; Brasil; Spatialization; Cluster sampling; Caprino; Cabra leiteira; Genética animal; Melhoramento genético animal; Produção leiteira; Leite; Método estatístico; Breeding; Goats; Goat milk; Multivariate analysis; Brazil

Abstract: Brazil has high climate, soil and environmental diversity, as well as distinct socioeconomic and political realities, what results in differences among the political administrative regions of the country. The objective of this study was to determine spatial distribution of the physical, climatic and socioeconomic aspects that best characterize the production of dairy goats in Brazil. Production indices of milk per goat, goat production, milk production, as well as temperature range, mean temperature, precipitation, normalized difference vegetation index, relative humidity, altitude, agricultural farms; farms with native pasture, farms with good quality pasture, farms with water resources, farms that receive technical guidance, family farming properties, non-familiar farms and the human development index were evaluated. The multivariate analyses were carried out to spatialize climatic, physical and socioeconomic variables and so differenciate the Brazilian States and Regions. The highest yields of milk and goat production were observed in the Northeast. The Southeast Region had the second highest production of milk, followed by the South, Midwest and North. Multivariate analysis revealed distinctions between clusters of political-administrative regions of Brazil. The climatic variables were most important to discriminate between regions of Brazil. Therefore, it is necessary to implement animal breeding programs to meet the needs of each region. [Espacialização de fatores climáticos, físicos e socioeconômicos que afetam a produção de caprinos leiteiros no Brasil e seu impacto sobre as decisões em melhoramento animal]. Resumo: O Brasil possui diversidade edafoclimática e realidades socioeconômicas e políticas distintas. Isto contribui para diferenciar as regiões político administrativas do país. Objetivou-se espacializar os fatores físicos, climáticos e socioeconômicos que melhor discriminam a produção de caprinos leiteiros no Brasil. Foram analisados índice de produção de leite por cabra; índice de produção de caprinos; índice de produção de leite, amplitude da temperatura; temperatura média; precipitação; índice normalizado de diferença vegetativa; umidade relativa do ar; altitude; estabelecimentos agropecuários; estabelecimentos com pastagem nativa; estabelecimentos com pastagens de boa qualidade; estabelecimentos com recursos hídricos; estabelecimentos que recebem orientação técnica; estabelecimentos de agricultura familiar; estabelecimentos de agricultura não familiar e índice de desenvolvimento humano. Foram realizadas análises multivariadas para espacializar as variáveis climáticas, físicas e socioeconômicas e, assim, discriminar os Estados e Regiões brasileiras. As maiores produções de caprinos e de leite foram observadas na região Nordeste. A região Sudeste apresentou segunda maior produção de leite, seguido pelo Sul, Centro-Oeste e Norte. As médias para produtividade mostraram que as regiões Centro-Oeste e Sudeste apresentaram animais mais especializados a produção de leite. As análises multivariadas evidenciaram distinções entre clusters das regiões político-administrativas do Brasil. As variáveis climáticas foram as mais importantes para discriminar entre as regiões brasileiras. A heterogeneidade dos componentes climáticos, físicos e socioeconômicos evidenciou peculiaridades em cada região. Portanto, é preciso implementar programas de melhoramento genético animal que atendam as necessidades de cada região.