Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2018-05-18T18:24:16Z No. of bitstreams: 1 2015 - Renato Machado Aquino.pdf: 1434016 bytes, checksum: 3679650b2f036e3b85b93c090450ba7d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-18T18:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015 - Renato Machado Aquino.pdf: 1434016 bytes, checksum: 3679650b2f036e3b85b93c090450ba7d (MD5) Previous issue date: 2015-04-29 / Brazil and Argentina amongst the world?s ten leading countries in honey exports. The two countries share in this commodity exports was about US$ 220 million dollars in 2011. Argentina is one of the world?s greatest producers, having reached 83,121 tons that year. That means that apiculture is a relevant activity to both countries? agrobusiness network. All this amount of production and equivalente input were consequence of the joint effort of producers, research centres and development agencies. Thus, mathematical models which may allow a better understanding of honey production over time, under many factors influence, might be na important planning tool for the many actors involved in this scene. The aim of this work is to develop mathematical models, defined by ordinary differential equations, whose numerical solutions and parameters may allow one to have information about a certain municipality?s honey production. The central hipotesis is that it is possible to assess and predict a municipality?s honey production, by using mathematical models. A secondary hipotesis would be that these models? paremeters could be important indices to this productive activity. The models deveploped here were based in Lucas Growth Model, which takes into account that human capital as an endogenous fundamental growth component. The parameter rescue and the models numerical solving were implemented through a software in Fortran 95 programming language. The software main guideline was to allow solutions to the models so that it was possible to offer anoptimalmuniciplaity?s honey production description, in a certain time period. The solution fitting of the system of differential equaions which define the models was made through a nonlinear least squares method. The solver to this method was BOBYQA, a software presented in Powell (2009). This algorithm was developed in Fortran 77, is derivative free and accepts box constraints. The model validation was made in two steps: in the first it was validated gedanken honey production data. In the second the models were applied to eightenn municipalities which represented honey production in Rio de Janeiro State microregions. Fifteen among the researched had good model fitting. There was no fitting in three cases of anomalous production.This way, the results allow one to conclude that the developed models may be efficient instruments to honey agorbusiness managers, by allowing good production predictions under certain conditions and crop estimate in harvest periods. Moreover, they may start important research about technology and productivity in this economic activity. / Brasil e Argentina est?o entre os dez maiores exportadores mundiais de mel. A atividade de exporta??o desse produto rendeu aos dois pa?ses, em 2011, algo em torno de US$ 224 milh?es. A Argentina ? um dos primeiros produtores mundiais, tendo produzido 83.121 toneladas, em n?meros de 2011. Isso significa que a apicultura ? uma atividade de vulto para o universo do agroneg?cio de ambos os pa?ses. Todo esse volume de produ??o e o montante angariado pelos dois pa?ses s?o frutos do esfor?o conjunto de produtores, centros de pesquisa e ?rg?os de fomento etc. Portanto, modelos matem?ticos que possibilitem melhor compreens?o do comportamento da produ??o de mel ao longo do tempo, sob a influ?ncia de diversos fatores, podem ser importantes instrumentos de planejamento para diversos atores nesse cen?rio. O objetivo deste trabalho ? desenvolver modelos matem?ticos, definidos por sistemas de equa??es diferenciais ordin?rias, cujas solu??es num?ricas e par?metros possam permitir a obten??o informa??es a respeito da produ??o de mel de determinadalocalidade.A hip?tese central ? a de que ? poss?vel prever e avaliar a produ??o de dada localidade, utilizando modelos matem?ticos. Uma hip?tese secund?ria seria a de que os par?metros desses modelos poderiam ser importantes indicadores a respeito da atividade produtiva.Os modelos aqui elaborados tiveram como base o Modelo de Lucas para o crescimento econ?mico de longo prazo, que leva em conta o capital humano como elemento end?geno fundamental de crescimento. A recupera??o dos par?metros e a obten??o das solu??esnum?ricas para os modelos foram implementadas atrav?s de software na linguagem Fortran 95.O princ?pio norteador do software foi o de fornecer solu??es para os modelos que oferecessem uma descri??o ?tima da produ??o de uma certa localidade, durante um certo per?odo de tempo.Para os ajustes da solu??o do sistema de equa??es diferenciais que definem os modelos, foi utilizado um m?todo dos quadrados m?nimos n?o linear. O solver para este m?todo foi o algoritmo apresentado em Powell (2009), denominado BOBYQA. Esse algoritmo foi escrito em Fortran 77, sendo livre de derivadas e aceitando restri??es de caixa. A valida??o do modelo foi feita em duas etapas: na primeira,ajustou-se o modelo adadosgedanken de produ??o de mel. Na segunda etapa os modelos foram aplicados ? produ??o de dezoito munic?pios representativos, em produ??o mel?fera, das microrregi?es em que o Estado do Rio de Janeiro est? dividido. Houve bom ajuste dos modelos em 15 dos munic?pios pesquisados. S? n?o houve ajuste nos tr?s casos em que a produ??o mostrou-se an?mala. Dessa forma, os resultados permitem concluir que os modelos desenvolvidos podem servir de instrumento eficaz para os gestores do agroneg?cio do mel, podendo inclusive fornecer boas previs?es de produ??o sob certas condi??es e estimativas de safra em per?odos de colheita. Al?m do mais, podem abrir front importante de pesquisa a respeito da tecnologia e produtividade empregadas nesta atividade econ?mica.