Análise de agrupamento da variabilidade espacial da produtividade da soja e variáveis agrometeorológicas na região oeste do Paraná

Abstract

RESUMO:O presente trabalho realizou uma análise de agrupamentos espacial por meio da estatística multivariada, no intuito de investigar a relação entre a produtividade da soja e as seguintes variáveis agrometeorológicas: precipitação pluvial, temperatura média do ar, radiação solar global e índice local de Moran (LISA) da produtividade. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2000/2001 a 2007/2008 da região oeste do Estado do Paraná. A identificação do número adequado de clusters para cada ano-safra foi obtida utilizando a minimização de desvios. O estudo mostrou a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. PALAVRAS-CHAVE:Estatística espacial de área; similaridade espacial; estatística multivariada. The identification of the appropriate number of clusters for each crop year was obtained using the minimization of deviations. The study showed that it is possible to form groups of municipalities using the similarities of the variables under consideration. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities of agriculture, according to which the grouping is possible to establish similarities that provide parameters for better management of production processes that bring both quantitatively and qualitatively, results sought by the farmer. CLUSTER ANALYSIS OF SPATIAL VARIABILITY OF SOYBEAN PRODUCTIVITY AND AGROMETEOROLOGICAL VARIABLES FROM WESTERN REGION OF THE KEYWORDS:Spatial statistics area; spatial similarity; multivariate analysis. INTRODUÇÃOO estudo da correlação de dados agrometeorológicos em relação à produtividade da soja tem sido um grande desafio devido à complexidade das inter-relações existentes entre estes fatores. O emprego de métodos estatísticos multidimensionais torna-se, portanto, uma técnica fundamental na análise dessas inter-relações, já que é considerada também a localização dos dados.A análise multivariada conta com a análise de agrupamento (cluster analysis) que identifica grupos em objetos de dados multivariados, cujo objetivo é formar grupos com propriedades homogêneas entre os elementos amostrais (HÄRDLE & SIMAR, 2007). A análise de agrupamentos é utilizada quando se deseja explorar as similaridades entre indivíduos, definindo-os em grupos,

Spatial and Multivariate Analysis of Soybean Yield in the State of Paraná-Brazil

“…Due to the complex interrelationships that soybean yield has with other factors of this agricultural activity, it is difficult to define standards for their respective production areas (Araújo et al, 2013). Studies in the literature demonstrate the importance of the investigation regarding the existence of a relationship or an effect of agrometeorological characteristics with soybean yield, aiming to establish a better management of the production of this agricultural commodity (Araújo et al, 2013;Araújo et al, 2014;Bilbas et al, 2017).…”

“…Studies using these indicators have shown for the state of Paraná : the soybean crop profile at different seeding dates (Dalposso et al, 2013, Cima et al, 2018; how municipalities relate spatially to soybean production; which are the main municipalities producing soy (Prudente et al, 2014); and the analysis of the spatial relationship of soybean yield with agrometeorological characteristics (Grzegozewski et al, 2017) In this context, regarding the simultaneous analysis of a set of variables, the multivariate analysis techniques can be helpful in finding patterns generated by the set of variables. In the Western region of Paraná , Araújo et al (2013) carried out a cluster analysis using information on the local Moran index (LISA) applied to agrometeorological and soybean yield data in crop year 2005/2006, and the formation of groups of similar municipalities was identified regarding their spatial distribution in relation to soybean yield and all agrometeorological elements analyzed.…”

Analysis of Spatial Autocorrelation of Grain Production and Agricultural Storage in Paraná

“…The soybean producing regions were spatially associated in the production interval in the 2003/2004 to 2009/2010 harvests in the state of Paraná, where Prudente et al (2014) studied them from the global spatial autocorrelation. Araújo et al (2013) applied the bivariate spatial autocorrelation analysis in spatial groupings of soybean production in the state of Paraná and identified the formation of municipalities groups, through the similarity of the variables under analysis.…”

Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

“…Portanto, é possível estimar dados da duração do ciclo da cultura, datas de semeadura (DS), de máximo desenvolvimento vegetativo (pico vegetativo) (DMDV) e de colheita (DC). Esses dados podem ser usados como informações para, no futuro, gerar modelos de estimativa de produtividade (JUNGES & FONTANA, 2009) da cultura da soja em larga escala, no Paraná, melhorando as estimativas de produtividade (ARAÚJO et al, 2013), pois é possível a definição do período correto (datas) em que a soja está mais sensível à ocorrência de estresse agrometeorológico. Além disto, a DC, quando conhecida com antecedência, é uma informação valiosa e requerida pelas empresas cerealistas em função dos planejamentos estratégico e logístico nas unidades armazenadoras, bem como na previsão das necessidades futuras de capacidade estática de armazenamento de grãos (PATINO et al, 2013).…”