Relação entre variáveis climáticas e o rendimento do café arábica na região da Alta Mogiana Paulista

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBelém, André Luiz-
Autor(es): dc.contributorRego, Willy Hagi Teles-
Autor(es): dc.contributorSales, Marcus Vinicius da Silva-
Autor(es): dc.contributorRigueira, Roberta Jimenez de Almeida-
Autor(es): dc.creatorPaoli, Yan Cesar Lima Ferro-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:32:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:32:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-25-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/24651-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/772684-
Descrição: dc.descriptionA região da Alta Mogiana Paulista é conhecida historicamente pela produção de café arábica de qualidade, tendo a mesma sempre se destacado em relação às características climáticas próximas das ideais para o cultivo da cultura. Nos anos de 2018 e 2020, registrou safras muito positivas, mas também tiveram anos nos quais a produção na região foi muito abaixo da estimada; essa discrepância, pode ser parte explicada por variações no clima que afetam diretamente a produtividade local. Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi entender a relação entre as variações climáticas e o rendimento do café arábica na região mencionada, através do método estatístico de Análise de Componentes Principais (PCA), visando identificar quais fatores melhor explicam essa diferença. Para tal, foram utilizados dados da produção de café disponibilizados pelo IBGE em uma faixa temporal de 1974 até 2020 e dados climáticos advindos do banco de dados do TerraClimate, sendo as variáveis climáticas: Temperatura máxima e mínima, precipitação, evapotranspiração e radiação solar. Sendo assim, foi necessário dividir este grupo de fatores em diferentes fases do ciclo fenológico do café através de uma análise sobre o índice de vegetação com diferença normalizada (NDVI) com informações retiradas através de imagens multiespectrais do Landsat-8, que resultou nas fases de crescimento, maturação e colheita. Ao longo do ciclo exploratório da PCA foram selecionadas um grupo restrito de variáveis que mais explicaram a variância do universo amostral analisado, sendo elas: Rendimento do café, temperatura mínima durante a fase de crescimento, precipitação e radiação solar durante a fase de maturação e precipitação na fase de colheita. O resultado da análise apontou que uma variação negativa da temperatura mínima na época de crescimento impacta em baixos rendimentos na safra, e não identificou uma relação entre a precipitação na época de maturação e o rendimento, o que pode indicar a influência de um fator externo, como por exemplo, irrigação nas propriedades. Além disso, mostra o efeito negativo do aumento da precipitação na época de colheita no rendimento, e não demonstra correlação entre o mesmo e radiação solar na época de maturação.-
Descrição: dc.descriptionThe region of Alta Mogiana Paulista is historically known for the production of quality Arabica coffee, having always stood out in relation to climatic characteristics close to ideal for the cultivation of the culture. In 2018 and 2020, it recorded very positive harvests, but there were also years in which production in the region was much lower than estimated; this discrepancy can be partly explained by variations in climate that directly affect local productivity. In this context, the objective of this work was to understand the relationship between climatic variations and arabica coffee yield in the mentioned region, through the statistical method of Principal Component Analysis (PCA), in order to identify which factors best explain this difference. For this, coffee production data provided by the IBGE in a time range from 1974 to 2020 and climate data from the TerraClimate database were used, with the climatic variables: Maximum and minimum temperature, precipitation, evapotranspiration and solar radiation. Therefore, it was necessary to divide this group of factors into different phases of the coffee phenological cycle through an analysis of the normalized difference vegetation index (NDVI) with information obtained through multispectral images from Landsat-8, which resulted in the phases of growth, maturation and harvest. Throughout the PCA exploratory cycle, a restricted group of variables were selected that best explained the variance of the sample universe analyzed, namely: Coffee yield, minimum temperature during the growth phase, precipitation and solar radiation during the maturation and precipitation phase. in the harvest phase. The result of the analysis showed that a negative variation of the minimum temperature in the growing season impacts on low yields in the crop, and did not identify a relationship between precipitation at the ripening season and yield, which may indicate the influence of an external factor, such as irrigation on properties. In addition, it shows the negative effect of increased rainfall at harvest time on yield, and does not demonstrate correlation between it and solar radiation at ripening time.-
Descrição: dc.description46 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal Fluminense-
Publicador: dc.publisherNiterói-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectAlta Mogiana-
Palavras-chave: dc.subjectRendimento-
Palavras-chave: dc.subjectCafé arábica-
Palavras-chave: dc.subjectProdutividade agrícola-
Palavras-chave: dc.subjectCafeicultura-
Palavras-chave: dc.subjectFator climático-
Palavras-chave: dc.subjectSão Paulo (Estado)-
Palavras-chave: dc.subjectAlta Mogiana-
Palavras-chave: dc.subjectYield-
Palavras-chave: dc.subjectArabica coffee-
Título: dc.titleRelação entre variáveis climáticas e o rendimento do café arábica na região da Alta Mogiana Paulista-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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