Avanços tecnológicos para monitoramento do zoneamento agrícola

PA 4 - Definição de métodos de amostragem para estimativa de

área cultivada

Componente 6 – Plano de ação 4

Equipe

• Alfredo José B. Luiz

• Aline de Holanda N. Maia

• Marcos Correa Neves

• Indriati Ilse Nangoi

• Fernanda Pimentel Marion

Objetivos do PA

• Desenvolver método objetivo e probabilístico para estimativa de área plantada com culturas.

• Dados existentes para subsidiar zoneamento:– Avaliar dados do PAM.– Alternativa para estimativa da área

plantada:

Atividades

• Definir método de estratificação adequado à estimativa de área plantada com culturas que ocupam pequenas áreas.

– 36 meses.– 33%.

• Estabelecer as fórmulas para o cálculo das estimativas de área e sua respectiva confiabilidade a partir dos dados amostrais.

– 24 meses.– 50%

• Definir a maneira de se calcular o número ótimo de pontos amostrais por município, em função da área ocupada pela cultura.

– 24 meses.– 50%.

• Estimar a área plantada com culturas frutíferas no Rio Grande do Sul.– Não iniciada (36 meses).

• Estimar a área plantada com culturas consorciadas no Nordeste do Brasil.– Não iniciada(36 meses).

• Estimar a área plantada com culturas de grãos no Estado de São Paulo e do Paraná.– Não iniciada(36 meses).

Atividade 1

• Definir método de estratificação adequado à estimativa de área plantada com culturas que ocupam pequenas áreas.– Pêssego no RS.– Base de dados pêssego PAM (90 a 2004) – Fernanda.– Estudo da distribuição espacial e temporal.– Identificação de clusters.– Comportamento das diferentes regiões (evolução, produtividade).– 33%.

Evolução nos estados

1990 1997 2004

Quantidade produzidaÁrea colhida

Produção pêssego no RSQuantidade produzida em 2004 (t).

Produtividade

Cluster de Pelotas

42,3 % da produção estadual (2004).

Município Quant. Prod.( t) Área Colh.( ha) ProdutividadeCanguçu 15000 3000 5.0Pelotas 12000 3000 4.0Piratini 12000 800 15.0Morro Redondo 4816 860 5.6Cerrito 4200 280 15.0Arroio Grande 1200 300 4.0Encruzilhada do Sul 1075 180 6.0J aguarão 630 63 10.0Capão do Leão 384 64 6.0Santana da Boa Vista 270 36 7.5

51575 8583 6.0

Cluster de Caxias do Sul

36,2 % da produção estadual

Município Quant. Prod.( t) Área Colh.( ha) ProdutividadeBento Gonçalves 16660 1190 14.0Farroupilha 8840 650 13.6Caxias do Sul 8160 480 17.0Antônio Prado 2700 180 15.0Nova Pádua 2000 200 10.0Ipê 1800 120 15.0Flores da Cunha 1260 105 12.0Cotiporã 936 52 18.0Veranópolis 611 47 13.0Campestre da Serra 480 60 8.0Nova Roma do Sul 360 30 12.0São Francisco de Paula 300 30 10.0

44107 3144 14.0

Produtividade

Distribuição espacial da produtividade

200km

N

Área da barra: produtividade (2004)

Clusters significativos

200km

N

Não significativosAlto-AltoBaixo-BaixoAlto-BaixoBaixo-Alto

Variável analisada: produividade.Barra: produção (t).

“Moran Map”

Atividade 2

• Estabelecer as fórmulas para o cálculo das estimativas de área e sua respectiva confiabilidade a partir dos dados amostrais– Análise de confiabilidade dos dados do IBGE (PAM). – Estudo dos tipos de erros nos levantamentos.– Dados de clima– Identificadores automáticos de erros (SAS).– 50%.

Atividade 3

• Definir um método para calcular o número ótimo de pontos amostrais por município, em função da área ocupada pela cultura.– Migração de rotinas do SAS para o R (Fernanda).– 50%.

Outras atividades

• Subsídios ao zoneamento usando Meta-análise – Cultura do cacau (Indriati).– Usar métodos estatísticos em revisão

sistemática sobre o assunto e, assim, avaliar e quantificar os riscos climáticos para a cultura do cacau.

– Definir os pontos críticos de temperatura. e deficiência hídrica do cacaueiro.

Alguns resultados e divulgação

• Seminários sobre os dados do pêssego no RS.– Dinâmica da cultura no RS.– Análise crítica dos dados do PAM.

• Indriati– Participação no SICUSP– Participação no Congresso Agrometeorologia.– Jornada acadêmica.

• Fernanda– Jornada acadêmica (melhor trabalho).

• Entrevista rádio e TV.

FIM