Aplicação da Análise de Componentes Principais na Obtenção dos Padrões de Clima e Cultura de Mandioca na Mesorregião do Nordeste Paraense

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Ilale Ferreira
Data de Publicação: 2024
Outros Autores: Vitorino, Maria Isabel, Furtado, Layse Gomes
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Verde Grande (Online)
Texto Completo: https://www.periodicos.unimontes.br/index.php/verdegrande/article/view/6395
Resumo: Understand in ghow spatial and temporal Weather patterns can influence, or even modulate the yield of agricultural crops, becomes essential in agricultural activities and that in Brazil it has not only economic, but also socio-environmental importance. Cassava, being a crop that in general is without irrigation, depends exclusively on the availability of rainfall to supply its water needs. Thus, the present work seeks to establish spatial patterns of correlation between precipitation, cassava yield and the planted area of the crop, during the period from 2000 to 2019, through the statistical tool Principal Components Multivariate Analysis (PCA), also known as Empirical Orthogonal Functions (FOE) that have been widely applied to climatic, environmental and meteorological studies. The PCA proved to be efficient for this purpose, so that in the experiments carried out, the first three PCs were able to explain up to 70% of the total variance of the data, revealing high correlations between precipitation and yield in the Northern portion of the Northeast of Pará as of 2010. In addition, other patterns of correlations were observed between yield and planted area.
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The PCA proved to be efficient for this purpose, so that in the experiments carried out, the first three PCs were able to explain up to 70% of the total variance of the data, revealing high correlations between precipitation and yield in the Northern portion of the Northeast of Pará as of 2010. In addition, other patterns of correlations were observed between yield and planted area.Comprender cómo los patrones espaciales y temporales del clima pueden influir, o incluso modular, el rendimiento de los cultivos agrícolas, se vuelve esencial en las actividades agrícolas y que en Brasil tiene importancia no solo económica, sino también socioambiental. La yuca, por ser un cultivo generalmente sin riego, depende exclusivamente de la disponibilidad de lluvia para cubrir sus necesidades hídricas. Así, el presente trabajo busca establecer patrones espaciales de correlación entre la precipitación, el rendimiento de yuca y la superficie sembrada del cultivo, durante el período 2000 a 2019, a través de la herramienta estadística Análisis Multivariado de Componentes Principales (PCA), también conocida como Funciones Ortogonales Empíricas. (FOE) que se han aplicado ampliamente a los estudios climáticos, ambientales y meteorológicos. El PCA demostró ser eficiente para este propósito, de modo que en los experimentos realizados, los tres primeros CP pudieron explicar hasta el 70% de la varianza total de los datos, revelando altas correlaciones entre la precipitación y el rendimiento en la porción norte del Nordeste de Pará desde 2010. Además, se observaron otros patrones de correlaciones entre rendimiento y área sembrada.Compreender como os padrões espaciais e temporais do clima podem influenciar, ou até mesmo modular o rendimento de culturas agrícolas, se torna essencial nas atividades da agricultura e que no Brasil possui não só importância econômica, mas também socioambiental. A mandioca, por se tratar de uma lavoura que no geral é sem irrigação, depende exclusivamente da disponibilidade das chuvas para suprir suas necessidades hídricas. Assim o presente trabalho busca estabelecer, padrões espaciais de correlação entre a precipitação, o rendimento da mandioca e a área plantada da cultura, durante o período de 2000 a 2019, através da ferramenta estatística Análise Multivariada das Componentes Principais (ACP), conhecida também como Funções Ortogonais Empíricas (FOE) que têm sido muito aplicadas a estudos climáticos, ambientais e meteorológicos. A ACP mostrou-se eficiente para tal objetivo, de modo que nos experimentos realizados as três primeiras CP conseguiram explicar até 70% da variância total dos dados, revelando altas correlações entre a precipitação e rendimento na porção norte do Nordeste Paraense a partir de 2010. Além disso, foram observados outros padrões de correlações entre o rendimento e área plantada.Editora Unimontes2024-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdfhttps://www.periodicos.unimontes.br/index.php/verdegrande/article/view/639510.46551/rvg2675239520241125145Revista Verde Grande: Geografia e Interdisciplinaridade; v. 6 n. 01 (2024): Verde Grande: Geografia e Interdisciplinaridade - Em edição (In progress) ; 125-1452675-2395reponame:Revista Verde Grande (Online)instname:Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES)instacron:UNIMONTESporhttps://www.periodicos.unimontes.br/index.php/verdegrande/article/view/6395/7111Copyright (c) 2023 Ilale Lima, Maria Isabel Vitorino, Layse Gomes Furtadohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessLima, Ilale FerreiraVitorino, Maria IsabelFurtado, Layse Gomes2024-01-01T04:18:23Zoai:ojs2.periodicos.unimontes.br:article/6395Revistahttps://www.periodicos.unimontes.br/index.php/verdegrandePUBhttps://www.periodicos.unimontes.br/index.php/verdegrande/oairevista.verdegrande@unimontes.br2675-23951808-6764opendoar:2024-01-01T04:18:23Revista Verde Grande (Online) - Universidade Estadual de Montes Claros (UNIMONTES)false
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