Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-10-14T11:32:11Z No. of bitstreams: 2 Tese - Rafaella Belchior Brasil - 2016.pdf: 3346885 bytes, checksum: 46cfdaa90e4e257d9a46da08c200c0f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2016-10-14T20:04:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Rafaella Belchior Brasil - 2016.pdf: 3346885 bytes, checksum: 46cfdaa90e4e257d9a46da08c200c0f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-14T20:04:31Z (GMT). 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This study aimed to evaluate the chemical quality of refrigerated milk and the occurrence of clusters of chemical composition of refrigerated milk from the Mesoregions the state of Goiás in the rainy and dry periods during the years 2011 to 2014. We evaluated 17,393 data of milk chemical composition extracted from the database of the Milk Quality Laboratory /CPA/EVZ/UFG. We adjusted a Multiple Linear Regression to verify whether year, period, and mesoregion exerted influence on milk components and we used Wald test to verify the significance of the model coefficients. For the preparation of the spatial distribution maps of milk chemical composition, we used geostatistical resources which followed kriging data interpolation method. To identify clusters that represent the geographic information grouped into similar values, we used the GIS ArcGIS 10.1® with Cluster and Outlier Analysis tool (Anselin Local Moran's I) contained in the Spatial Statistic tool. The chemical composition of milk had seasonal and regional behavior, being relatively higher in the dry season (fall/winter) and denser in traditional dairy regions. In the period of lower humidity and temperature the percentages of fat, protein, TDE, and DDE were the most intense in the period of higher humidity and temperature. Lactose showed antagonistic behavior to other milk components in relation to seasonality; in the rainy season, the lactose content was higher. We found significant formation of clusters in the state, especially in the most productive regions. Spatial analysis of the dairy chain of Goiás showed milk production is concentrated mainly in the southern portion of the state, a fact that attests to the importance of industry production in this region. Seasonality of milk production is a major issue for the dairy sector as it affects milk production and composition, as well as the price paid to the producer. The progress achieved by the State still faces many challenges and obstacles to continue growing and developing; therefore, it is necessary and important to carry out further studies to guide the work of the entire chain, and the adopt of geoprocessing tools that can support policies for the dairy sector, including improving the efficiency of the activity. / A pecuária leiteira é uma das atividades econômicas que mais se destaca no Estado de Goiás, desempenha papel relevante no suprimento de alimentos, na geração de emprego e renda para a população. O entendimento sobre a utilização de ferramentas que incorporem os atributos geográficos relacionados à localização dos rebanhos e os indicadores de qualidade do leite, podem ser explorados em termos geoestatísticos para análise e identificação de áreas (territórios) com características espaciais semelhantes. Sendo assim, estudos para identificar clusters, ou seja, aglomerados, podem indicar o estabelecimento das diferenças regionais e auxiliar no manejo dos rebanhos dessas regiões. Objetivou-se avaliar a qualidade química do leite refrigerado e a ocorrência de clusters da composição química do leite refrigerado de Mesorregiões do Estado de Goiás nos períodos chuvoso e seco durante os anos de 2011 a 2014. Foram avaliados 17.393 dados da composição química do leite extraídos do banco de dados do Laboratório de Qualidade do Leite/CPA/EVZ/UFG. Para verificar se ano, época e Mesorregião exerciam influência sobre os componentes do leite foi ajustada uma Regressão Linear Múltipla, sendo o teste de Wald utilizado para verificar a significância dos coeficientes do modelo. Para elaboração dos mapas de distribuição espacial da composição química do leite foram utilizados recursos geoestatísticos, cujo princípio seguiu o método de interpolação de dados chamado de Krigagem. Para identificar os clusters, que representam as informações geográficas agrupadas em valores próximos, foi utilizado o SIG ArcGIS 10.1® com a ferramenta Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran's I), contida na ferramenta Spatial Statistic. A composição química do leite apresentou comportamento sazonal e regional, sendo relativamente superior no período seco (outono/inverno) e mais densa em bacias leiteiras tradicionais. No período de menor umidade e temperatura os percentuais de gordura, proteína, EST e ESD foram mais expressivos em relação ao período de maior umidade e temperatura. A lactose demonstrou comportamento antagônico aos demais componentes do leite em relação à sazonalidade, no período chuvoso o teor de lactose foi maior. Constatou-se formação de clusters significativos no Estado, com destaque para as regiões mais produtoras. A análise espacial da cadeia leiteira Goiana demonstrou que a produção de leite se concentra principalmente na porção Sul do Estado, fato este, que atesta a importância da produção setorial dessa região. A sazonalidade da produção de leite é tema de grande importância para o setor lácteo, pois afeta a produção e composição do leite, assim como o preço pago ao produtor. A evolução alcançada pelo Estado ainda encontra muitos desafios e obstáculos para continuar crescendo e se desenvolvendo, assim sendo, a necessidade e importância de mais estudos para nortear o trabalho de toda a cadeia, se mostra relevante e a adoção de ferramentas de geoprocessamento podem apoiar as políticas para o setor leiteiro, melhorando inclusive a eficiência da atividade.