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Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-09-20T11:29:50Z No. of bitstreams: 1 Bianca Silva Tavares.pdf: 1057667 bytes, checksum: a43ae04d9ffa33d26ecca81010cdcde7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-20T11:29:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bianca Silva Tavares.pdf: 1057667 bytes, checksum: a43ae04d9ffa33d26ecca81010cdcde7 (MD5) Previous issue date: 2010-09-20 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In the basin where the city of Garanhuns-PE is inserted, there are quantitative conflicts related to water resources, with potential claims over the availability. This fact makes relevant the need for proper planning of water use, especially with respect to irrigated agriculture. In recent years has increased the development and use of simulation models of water balance turned to agriculture to assist in the agricultural planning. The objective of this study was to determine the relative productivity and water balance of irrigated and rainfed conditions in micro-region of Garanhuhs, using modeling, for later use this information in agricultural planning. The study was conducted in the municipality of Garanhuns - PE, considering data from a rural property. The Computational Model for Decision Support and on Irrigation and Drainage (MCID) was used to determine the irrigation requirement (RIT) and relative productivity (YRT) in response to different management strategies for irrigation, taking into account technical and economic information of two perennial and six annual crops, time series of climate data, soil data, technical coefficients of production costs, different management of irrigation and of some rainfe crops. From the simulations it was found that the methods and irrigation management strategies used were effective in preventing drought in irrigated crops, which maximized the expression of crop yields and made null the risk related to this aspect. In terms ofrelative yield, irrigated crops banana, beans, passion fruit, corn, peppers, cabbage and tomato were optimized. The dryland crops had severe yield reduction due to water deficit. Higher values of standard deviation were observed in these crops, highlighting the uncertainties inherent in rainfed crops. Regarding the relative productivity of rainfed crops only the beans was financially viable. / Na bacia hidrográfica do Rio Mundaú onde o município de Garanhuns-PE está inserido, verificam-se conflitos de ordem quantitativa relacionados aos recursos hídricos, com demandas potenciais acima das disponibilidades. Este fato torna relevante a necessidade de planejamento adequado da utilização dos recursos hídricos, principalmente com relação à agricultura irrigada. Nos últimos anos tem aumentado o desenvolvimento e a utilização de modelos de simulação do balanço hídrico voltados às atividades agrícolas visando auxiliar no planejamento agrícola. O objetivo deste trabalho foi determinar a produtividade relativa e o balanço hídrico de cultivos irrigados e de sequeiro na microrregião de Garanhuns, utilizando modelagem, para posterior emprego destas informações no planejamento agrícola. O estudo foi realizado no município de Garanhuns - PE, considerando-se dados de uma propriedade rural. O Modelo Computacional para Suporte e Decisão em Irrigação e Drenagem (MCID) foi utilizado para determinar o requerimento de irrigação (RIT) e a produtividade relativa (YRT) em resposta a diferentes estratégias de manejo de irrigação, levando-se em consideração informações técnicas e econômicas de duas culturas perenes e seis anuais, séries históricas de dados declima, dados de solo, coeficientes técnicos dos custos de produção, diferentes manejos de irrigação e alguns cultivos de sequeiro. A partir das simulações, verificou-se que os métodos e manejos de irrigação empregados foram eficazes em evitar o déficit hídrico, nas culturas irrigadas, o que favoreceu a expressão máxima de produtividade das culturas e tornou nulo o risco com relação a este aspecto. Em termos de produtividade relativa, os cultivos irrigados de banana, feijão, maracujá, milho, pimentão, repolho e tomate foram otimizados. Os cultivos de sequeiro tiveram severa redução da produtividade devido ao déficit hídrico. Maiores valores de desvio padrão foram observados nestes cultivos, evidenciando as incertezas inerentes aos cultivos de sequeiro. Com relação à produtividade relativa dos cultivos de sequeiro apenas o feijão foi viável financeiramente.

O déficit hídrico é uma das principais causas de perdas de produtividade agrícola. No Brasil, algumas regiões sofreram reduções elevadas na produção de milho (Zea mays L.), provocadas por estiagens, por exemplo, nas safras de 1995/1996, 1996/1997, 1998/1999, 1999/2000, 2004/2005. Para contornar ou minimizar situações de limitação hídrica é importante o planejamento da época de cultivo para melhor aproveitamento das condições climáticas locais e eficiência do manejo da lavoura. O presente trabalho objetivou subsidiar o planejamento de plantio do milho na região de Piracicaba, São Paulo, estimando a probabilidade de quebra de produtividade de cultivares de ciclo médio em decorrência do déficit hídrico, em função de datas de semeadura simuladas para o primeiro dia de cada decêndio entre setembro e fevereiro. Para isso, foi utilizado o modelo de balanço hídrico de Thornthwaite e Mather (1955) modificado por Barbieri et al. (2003), pelo qual é possível considerar a variação da capacidade de água disponível no solo ao longo do ciclo, acompanhando o crescimento do sistema radicular e representando de forma mais aproximada a situação real de armazenamento de água no solo do que o uso de um só valor de CAD ao longo do ciclo da cultura. Foram calculadas deficiências hídricas decendiais, obtidas pelo balanço hídrico sequencial de cultura em série de dados climatológicos de 1975 a 2008 e estimados os déficits de produtividade potencial para cada simulação de plantio, usando o coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit (Ky). Para cada ano, foram estimados os déficits relativos de produtividade e verificado o ajuste dos dados estimados a duas funções de probabilidade, a beta e a gama completa, tendo a segunda apresentado melhor desempenho, sendo escolhida para representar a frequencia de ocorrências dos valores nas séries. Para os plantios em cada primeiro dia dos decêndios de outubro e novembro, a probabilidade gama (Pgama) de ocorrerem déficit relativo de produtividade de até 10% é maior que 50%, isto é, a cada dois anos de plantio, ao menos um tem quebra de produtividade menor que 10%. Nesse período, destacam-se o primeiro e terceiro decêndios de outubro, com Pgama = 67% e Pgama = 63%, respectivamente, de quebra relativa inferior a 10%. Nos meses de setembro, dezembro e janeiro, a probabilidade de déficits relativos de produtividade de até 20% é maior que 50%, indicando maior efeito da ocorrência do déficit hídrico nesses meses. No mês de fevereiro, a probabilidade de perdas maiores que 1/5 da produção é superior a 75%, sendo recomendável irrigação para aumentar a produtividade das semeaduras nesse mês, principalmente no período crítico. Perdas acima de 50% são difíceis de ocorrer, sendo a probabilidade máxima igual a 23,5% no terceiro decêndio de fevereiro. / Water deficit is one of the mainly reasons of crop yield decrease in agriculture. In Brazil, drought caused serious damages in some regions to corn (Zea mays L.) production in the crops of 1995/1996, 1996/1997, 1998/1999, 1999/2000, 2004/2005. Planning the sowing dates plays an essential role to mitigate the effect of limited water conditions and in the more effective use of local weather on farm management. The current work aimed to estimate probabilities of relative yield decrease in corn crop caused by soil water deficits in function of the sowing dates, by simulating plantings in ten-day basis from September to February, in order to support the decision-making process and the planning of corn cropping in Piracicaba region, São Paulo State, Brazil. Soil water deficit was estimated by using the water balance model of Thornthwaite and Mather (1955) adapted by Barbieri et al. (2003) for take into account the variation of available water capacity in the soil during the crop cycle, following the root system growth, thus rendering it a more representative model of soil water balance. For each year of data series on climate conditions from 1975 to 2008, the relative deficits of potential yield were calculated using the ten-day values of water deficit obtained from the serial water balance model, for each simulated sowing date from September 1st to February 21st. Then, the yield response factor to water deficit (Ky) was applied to relate the potential yield deficit to evapotranspiration deficit, observed in 18 sowing dates in 33 years of the study. Two probability density functions were tested, the beta and the complete gamma; the latter showed best fit to the observed frequency data and was chosen to estimate the frequency of yield occurrences in the series. Yield losses bellow 10% were more frequent in October and November, with gamma probability (Pgamma) above 50%, which means that in two years, at least one will provide conditions to have relative yield higher than 90%. In this period, the first and the third ten-days of October are highlighted with Pgamma = 67% and Pgamma = 63%, respectively. In September, December and January, the gamma probability was higher than 50% considering relative yield decreases equal or lower than 20%. In February, the probability of losing 1/5 of the productivity is above 75%. In this case, irrigation is necessary to increase the yield, mainly during the critical period (flowering and grain filling). Yield losses higher than 50% are difficult to happen and the maximum probability is 23.5% in the third ten-days of February.

O déficit hídrico é uma das principais causas de perdas de produtividade agrícola. No Brasil, algumas regiões sofreram reduções elevadas na produção de milho (Zea mays L.), provocadas por estiagens, por exemplo, nas safras de 1995/1996, 1996/1997, 1998/1999, 1999/2000, 2004/2005. Para contornar ou minimizar situações de limitação hídrica é importante o planejamento da época de cultivo para melhor aproveitamento das condições climáticas locais e eficiência do manejo da lavoura. O presente trabalho objetivou subsidiar o planejamento de plantio do milho na região de Piracicaba, São Paulo, estimando a probabilidade de quebra de produtividade de cultivares de ciclo médio em decorrência do déficit hídrico, em função de datas de semeadura simuladas para o primeiro dia de cada decêndio entre setembro e fevereiro. Para isso, foi utilizado o modelo de balanço hídrico de Thornthwaite e Mather (1955) modificado por Barbieri et al. (2003), pelo qual é possível considerar a variação da capacidade de água disponível no solo ao longo do ciclo, acompanhando o crescimento do sistema radicular e representando de forma mais aproximada a situação real de armazenamento de água no solo do que o uso de um só valor de CAD ao longo do ciclo da cultura. Foram calculadas deficiências hídricas decendiais, obtidas pelo balanço hídrico sequencial de cultura em série de dados climatológicos de 1975 a 2008 e estimados os déficits de produtividade potencial para cada simulação de plantio, usando o coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit (Ky). Para cada ano, foram estimados os déficits relativos de produtividade e verificado o ajuste dos dados estimados a duas funções de probabilidade, a beta e a gama completa, tendo a segunda apresentado melhor desempenho, sendo escolhida para representar a frequencia de ocorrências dos valores nas séries. Para os plantios em cada primeiro dia dos decêndios de outubro e novembro, a probabilidade gama (Pgama) de ocorrerem déficit relativo de produtividade de até 10% é maior que 50%, isto é, a cada dois anos de plantio, ao menos um tem quebra de produtividade menor que 10%. Nesse período, destacam-se o primeiro e terceiro decêndios de outubro, com Pgama = 67% e Pgama = 63%, respectivamente, de quebra relativa inferior a 10%. Nos meses de setembro, dezembro e janeiro, a probabilidade de déficits relativos de produtividade de até 20% é maior que 50%, indicando maior efeito da ocorrência do déficit hídrico nesses meses. No mês de fevereiro, a probabilidade de perdas maiores que 1/5 da produção é superior a 75%, sendo recomendável irrigação para aumentar a produtividade das semeaduras nesse mês, principalmente no período crítico. Perdas acima de 50% são difíceis de ocorrer, sendo a probabilidade máxima igual a 23,5% no terceiro decêndio de fevereiro. / Water deficit is one of the mainly reasons of crop yield decrease in agriculture. In Brazil, drought caused serious damages in some regions to corn (Zea mays L.) production in the crops of 1995/1996, 1996/1997, 1998/1999, 1999/2000, 2004/2005. Planning the sowing dates plays an essential role to mitigate the effect of limited water conditions and in the more effective use of local weather on farm management. The current work aimed to estimate probabilities of relative yield decrease in corn crop caused by soil water deficits in function of the sowing dates, by simulating plantings in ten-day basis from September to February, in order to support the decision-making process and the planning of corn cropping in Piracicaba region, São Paulo State, Brazil. Soil water deficit was estimated by using the water balance model of Thornthwaite and Mather (1955) adapted by Barbieri et al. (2003) for take into account the variation of available water capacity in the soil during the crop cycle, following the root system growth, thus rendering it a more representative model of soil water balance. For each year of data series on climate conditions from 1975 to 2008, the relative deficits of potential yield were calculated using the ten-day values of water deficit obtained from the serial water balance model, for each simulated sowing date from September 1st to February 21st. Then, the yield response factor to water deficit (Ky) was applied to relate the potential yield deficit to evapotranspiration deficit, observed in 18 sowing dates in 33 years of the study. Two probability density functions were tested, the beta and the complete gamma; the latter showed best fit to the observed frequency data and was chosen to estimate the frequency of yield occurrences in the series. Yield losses bellow 10% were more frequent in October and November, with gamma probability (Pgamma) above 50%, which means that in two years, at least one will provide conditions to have relative yield higher than 90%. In this period, the first and the third ten-days of October are highlighted with Pgamma = 67% and Pgamma = 63%, respectively. In September, December and January, the gamma probability was higher than 50% considering relative yield decreases equal or lower than 20%. In February, the probability of losing 1/5 of the productivity is above 75%. In this case, irrigation is necessary to increase the yield, mainly during the critical period (flowering and grain filling). Yield losses higher than 50% are difficult to happen and the maximum probability is 23.5% in the third ten-days of February.

Exchange rate forecasting is hard issue for most of floating exchange rate economies. Studying exchange rate is very attractive matter since almost no model could beat random walk in short run yet. Relative yields and information in relative yield curves are contemporary topics in empirical literature and this study follows Chen and Tsang (2009) who model exchange rate changes with relative factors obtained from Nelson-Siegel (1987) yield curve model and find that relative factor model can forecast exchange rate change up to 2 years and perform better than random walk in short run. Analysis follows the methodology defined by Chen and Tsang (2009) and TL/USD, TL/EUR exchange rate changes are modeled by the relative factors namely relative level, relative slope and relative curvature. Basically, 162 weekly datasets from 09.01.2007 to 16.03.2010 are used and the relative factors for each week are estimated. Afterwards, regression analysis is made and results show that relative level and relative curvature factors are significant up to 4-6 weeks horizon but relative slope does not provide any valuable information for exchange rate prediction in Turkish financial market. Length of forecasting horizon of relative factor model is too short when compared to other exchange rate models. Since it is accepted that exchange rates follow random walk, we provided some tests to compare performance of the model. Similar to the literature, only short run performance of relative factor model is compared to random walk model and concluded that the relative factor model does not provide better forecasting performance in Turkish financial market

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