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Avanços tecnológicos para monitoramento do zoneamento agrícola PA 4 - Definição de métodos de amostragem para estimativa de área cultivada Componente 6.

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1 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

2 Equipe Alfredo José B. Luiz Aline de Holanda N. Maia Marcos Correa Neves Indriati Ilse Nangoi Fernanda Pimentel Marion

3 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:

4 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).

5 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%.

6 Evolução nos estados Quantidade produzidaÁrea colhida

7 Produção pêssego no RS Quantidade produzida em 2004 (t).

8 Produtividade Cluster de Pelotas 42,3 % da produção estadual (2004).

9 Cluster de Caxias do Sul 36,2 % da produção estadual Produtividade

10 Distribuição espacial da produtividade 200km N Área da barra: produtividade (2004)

11 Clusters significativos 200km N Não significativos Alto-Alto Baixo-Baixo Alto-Baixo Baixo-Alto Variável analisada: produividade. Barra: produção (t). Moran Map

12 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%.

13

14 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%.

15 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.

16 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.

17 FIM


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