PREVISÕES DE INDICADORES DA SOJA NO ESTADO DE MATO GROSSO A PARTIR DE MODELOS BASEADOS EM SÉRIES TEMPORAIS

• Autor(a) principal: da Silva, Rodolfo Benedito Zattar
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Aires, Fábia Fernanda da Costa, Oenning, Eduardo José, Porto, Alexandre Gonçalves, Ultramari, Alexandre Volkmann
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Brazilian Journal of Production Engineering
• Texto Completo: https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/V05N03_006

O estado de Mato Grosso se destaca como o maior produtor nacional de soja. Diante deste contexto, realizar o processo de modelagem e previsão dos indicadores desta cultura se configura como uma atividade muito importante para o planejamento e acompanhamento das safras. Deste modo, o presente trabalho teve como objetivo realizar a aplicação e avaliação dos desempenhos apresentados pelos modelos baseados em séries temporais para previsões de produção, área plantada e produtividade da soja no estado de Mato Grosso. Para isto, foram coletados dados históricos na base de dados Série Histórica das Safras da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), referentes aos períodos das safras de 1976/1977 a 2016/2017. Todos os processos de análises, modelagens e previsões foram realizados através de planilhas eletrônicas desenvolvidas para estes fins. Com os resultados obtidos, pôde-se verificar que os modelos que apresentaram os melhores desempenhos para prever os indicadores da soja foram os de suavização exponencial com tendência para a série histórica de produção, suavização exponencial simples para a série histórica da área plantada e média móvel ponderada para a série temporal da produtividade. Estes modelos foram então utilizados para obter as previsões da safra de 2017/2018 destes indicadores.