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Utilização de procedimentos multivariados na produtividade agrícola e climatica na região sudeste do Estado de Mato Grosso /

Oliveira, José Roberto Temponi de , 1962- January 2009 (has links)
Orientador: Carlos Roberto Padovani / Banca: Teresa Cristina Martins Dias / Banca: Sandra Fiorelli de P. Simeão / Banca: Marie Oshiiwa / Banca: Antonio Carlos Simões Pião / Resumo: A necessidade de entender o relacionamento entre variáveis biológicas faz da análise multivariada uma metodologia com grande potencial de aplicação em várias áreas do conhecimento. Na agricultura, sua utilização vem auxiliando a compreensão e a obtenção de respostas altamente interessantes e práticas, que permitem optar pelo seu emprego, tanto pela eficiência como pela acurácia do método na interpretação dos resultados. A partir da utilização de técnicas multivariadas pautadas em procedimentos quantitativos mais robustos e sensíveis, buscou-se caracterizar o perfil produtivo e climático das microrregiões do Sudeste do estado de Mato Grosso e construir modelos para quantificar e aprofundar a interrelação entre produtividade e variáveis climáticas nas respectivas regiões. Para classificar microrregiões semelhantes segundo suas características, quando nenhuma suposição foi feita concernente ao número de grupos ou a estrutura do grupo, utilizou-se a análise de agrupamento. Buscando variáveis agrícolas e de produtividade e a incorporação de novos procedimentos multivariados na interrelação desses indicadores, utilizou-se a análise de correlação canônica. Para a operacionalização desses procedimentos multivariados foram estabelecidas técnicas para estimar os componentes climáticos não disponíveis em algumas das microrregiões estudadas. A análise de agrupamento permitiu desenhar um mosaico de heterogeneidade espacial e estabelecer diferentes perfis na composição dos grupos de microrregião, reunindo as mais tradicionais no cultivo de uma espécie, ou mais produtivas, ou aquelas mais propícias ao desenvolvimento de determinada cultura. A análise fatorial estabeleceu dois eixos canônicos para as interrelações entre as culturas, sendo o primeiro fator explicando 42,22% da variância total correlacionado com as culturas anuais, podendo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The knowledge of the relationship between biological variables makes the multivariate analysis a potential tool for applications in several science fields. In agriculture, this technique has enabled the understanding and obtaining responses very real, which show the possibility of use by both the efficiency and the accuracy of the method in the interpretation of results. The purpose of this research is to use of multivariate techniques based on quantitative procedures to improve the knowledge about the climatic variables of the southeast of Mato Grosso state, which helps to solve problems in the agricultural sector. Also, the grouping analysis classified the micro regions in similar groups. The factorial analysis showed the dimensions of the variation structure of data, enabling the determination of the extent of each variable in each dimension. The smaller regions were defined from interpreting of the interrelationship between the products grown in the region. The correlation canonic analysis was used to describe the association between the number of variables and agricultural productivity. Thus, new procedures were incorporated in multivariate interrelationship of these indicators. Some climatic components, not available in a few micro regions, were estimated through multivariate techniques. Cluster analysis allowed the design of a mosaic of spatial heterogeneity regions. It established different profiles in the composition of groups, joining the more traditional in the culture of a species, or more productive, or those for the development of a particular culture. The factorial analysis established two canonical axes for the interrelationships between cultures. The first factor explaining 42.22% of total variance associated with annual crops (called "annual crops factor "). The second factor explained 16, 11% ("semi perennial crop factor")... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

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