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An?lise da variabilidade clim?tica sobre a produtividade da soja no munic?pio de Bom Jesus (PI) / Analysis of climatic variability on the soybean productivity in Bom Jesus (PI)Reis, Layara Campelo dos 13 November 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-11-13 / Nos ?ltimos anos o munic?pio de Bom Jesus (PI) passou a figurar como uma regi?o de grande potencial para produ??o de soja (Glycine max (L.) Merrill) em larga escala. Esta cultura agr?cola ganha espa?o nos cerrados bonjesuenses apresentando, no decorrer dos anos, crescimento exponencial de ?reas cultivadas. Entretanto, a produtividade n?o acompanha esse mesmo ritmo de crescimento, passando por per?odos de oscila??es, ainda que exista dispon?vel um grande suporte de tecnologias, materiais gen?ticos de maior potencial produtivo, uso de t?cnicas de manejo e corre??o do solo e da crescente qualifica??o dos produtores rurais. Portanto, no presente estudo, considerou-se que as condi??es clim?ticas exercem uma a??o limitante ?s m?ximas produtividades de soja neste munic?pio. Diante desse contexto, a pesquisa visa analisar poss?veis tend?ncias em vari?veis meteorol?gicas que possam influenciar na produtividade da soja no munic?pio de Bom Jesus. Para tanto utilizaram-se diferentes conjuntos de dados meteorol?gicos: i) dados di?rios de dois per?odos (1984-2014) e (1974-2014), ambos obtidos a partir do banco de dados do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET); ii) Normais Climatol?gicas do Brasil de 1961-1990 do INMET; iii) dados de produ??o agr?cola municipal da cultura da soja dos anos/safras de 1997/1998 a 2012/2013 obtidos no banco de dados de Produ??o Agr?cola Municipal (PAM) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estat?stica (IBGE). Nas an?lises foram realizados c?lculos para o c?mputo das Normais Climatol?gicas (1984-2014) e aplica??es estat?sticas. Dentre os m?todos estat?sticos foram realizados: i) o teste de Wilcoxon - pareado para avaliar as diferen?as entre as climatologias dos per?odos de 1961-90 e 1984-14; ii) o teste de tend?ncia (Mann-Kendall), no intuito de analisar a tend?ncia de varia??o dos dados agrometeorol?gicos (precipita??o, temperatura m?xima, temperatura m?nima e amplitude diurna da temperatura - DTR); iii) an?lise multivariada (an?lise de Cluster) pelo m?todo de Ward e o teste de correla??o de Spearman (rs), para identificar a rela??o entre os dados agrometeorol?gicos e dados de variabilidade anual da produtividade da soja. Para a aplica??o dos testes o estudo adotou n?vel de signific?ncia estat?stica de 5%. Os resultados apresentados indicam que a sazonalidade da climatologia de 1984-2014 apresentou mudan?as com rela??o ? climatologia passada em todas as vari?veis analisadas, exceto na insola??o e na precipita??o. Quanto ? variabilidade dos elementos agrometeorol?gicos, observaram-se tend?ncia negativa significativa para a precipita??o no m?s de outubro e positiva significativa no m?s de dezembro, as quais constatam altera??es nos padr?es do clima local, demonstrado pelo atraso da retomada do per?odo chuvoso, que poder? ser considerado na condu??o de medidas de planejamento para a defini??o da ?poca de semeadura do cultivo da soja. Foi poss?vel identificar tamb?m tend?ncias positivas com signific?ncias estat?sticas, na temperatura m?xima, para todos os meses que fazem parte do ciclo da soja (novembro - abril), que por sua vez tender? a provocar efeitos adversos sobre a fisiologia da cultura, e consequentemente impactos no rendimento final. Notou-se uma correla??o positiva significativa entre a produtividade de soja e a precipita??o no m?s de mar?o, apontando que per?odos de estiagens neste m?s s?o prejudiciais para o desenvolvimento da cultura da soja. Quanto ? correla??o entre as vari?veis (temperatura m?xima, m?nima e DTR) e a variabilidade anual da produtividade da soja, o resultado do teste n?o mostrou correla??o com signific?ncia estat?stica para o per?odo analisado, visto que considerando a faixa recomendada para o desenvolvimento do cultivo, estas vari?veis clim?ticas n?o s?o fatores limitantes na produtividade final da soja no munic?pio de Bom Jesus (PI). Assim, espera-se que este estudo possa contribuir para a proposi??o de medidas estrat?gias de planejamento, que levam em conta o papel da variabilidade clim?tica sobre a produtividade final da cultura da soja. / The climate is still main responsible for the variations soybean productivity (Glycine
max (L.) Merrill), exerting a limiting action on these agricultural systems. The bomjesuense
cerrado, this culture has proved, over the years, an increase of cultivated
areas, however, productivity does not keep the same pace, going through periods of
oscillations. Thus, although the crop is added to high technology, culture has great
vulnerability to climatic adversities. Thus, the present study aims to analyze possible
trends in meteorological variables, which can influence the soybean yield in Bom
Jesus. For this purpose, different datasets were used, as follows: i) two periods of daily
data (1984-2014 and 1974-2014), both obtained from the National Meteorological
Institute (INMET); ii) climate normals from 1961-1990 as defined by INMET; iii) local
agricultural production data of soybean-year (1997/1998 to 2012/2013) obtained from
the Municipal Agricultural Production (PAM) dataset, which is management by
Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The analysis procedures
included calculations of climate normals for 1984 to 2014 period and some statistical
applications, as follows: i) the Wilcoxon test, used to evaluate differences between
climate normals (1961 to 1990 and 1984 to 2014); ii) the Mann-Kendall nonparametric
test, in order to analyze the linear trend of agrometeorological variables (rainfall,
maximum temperature, minimum temperature and diurnal range of temperature; iii)
cluster analysis by Ward method and the Spearman correlation test (rs) to identify the
relationship between agrometeorological variable and soybean annual productivity.
We adopted a statistical significance level of 5%. The results indicate changes in
seasonality of the 1984-2014 climatology with respect to past climatology for all
variables analyzed, except for insolation and precipitation. However, the monthly
analysis of precipitation indicate negative trend during October and positive trend in
December, causing a delay in start of rainy season. If this trend is persistent this result
must be considered in futures definitions of the soybean crop sowing date over the
region studied. With Mann-Kendall test was possible to identify positive trends with
statistical significance in maximum temperature for all month forming part of soybean
cycle (from November to April), which in turn tends to cause adverse effects on crop
physiology, and consequently impacts on the final yield. Was identified a significant
positive correlation between soybean yield and precipitation observed in March, thus
precipitation deficit in this month is harmful to the soybean crop development. No
statistically significant correlation was identified among maximum temperature,
minimum temperature, and DTR with annual soybean productivity due these range of
meteorological variables are not limiting factors in the final soybean yield in Bom Jesus
(PI). It is expected that this study will contribute to propose planning strategies
considering the role of climate variability on soybean crop final yield.
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