Sendo o cereal mais produzido no mundo e em larga expansão, os sistemas de produção de milho são altamente complexos e sua produção é diretamente dependente de fatores ligados tanto ao clima local quanto ao manejo da cultura. Para auxiliar na determinação tanto dos patamares produtivos de milho quanto quantificar o impacto causado por condições adversas tanto de clima quanto de manejo, pode-se lançar mão do uso de modelos de simulação de culturas. Para que os modelos possam ser devidamente aplicados, uma base solida de dados meteorológicos deve ser consistida, a fim de alimentar esses modelos. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivos: i) avaliar dois sistemas de obtenção de dados meteorológicos, o NASA-POWER e o DailyGridded, comparando-os com dados medidos em estações de solo; ii) calibrar, testar e combinar os modelos de simulação MZA-FAO, CSM DSSAT Ceres-Maize e APSIM-Maize, a fim de estimar as produtividades potenciais e atingíveis do milho no Brasil; iii) avaliar o impacto na produtividade causado pelo posicionamento da semeadura em diferentes tipos de solo; iv) desenvolver e avaliar um sistema de previsão de safra baseado em modelos de simulação; v) mapear as produtividades potencial, atingível e real do milho no Brasil, identificando regiões mais aptas ao cultivo e vi) determinar e mapear as quebras de produtividade, ou yield gaps (YG) da cultura do milho no Brasil. Comparando os dados climáticos dos sistemas em ponto de grade com os dados de estações meteorológicas de superfície, na escala diária, encontrou-se boa correlação entre as variáveis meteorológicas, inclusive para a chuva, com R2 da ordem de 0,58 e índice d = 0,85. O desempenho da combinação dos modelos ao final da calibração e ajuste se mostrou superior ao desempenho dos modelos individuais, com erros absolutos médios relativamente baixos (EAM = 627 kg ha-1) e com boa precisão (R2 = 0,62) e ótima acurácia (d = 1,00). Durante a avaliação da influência das épocas de semeadura e do tipo de solo no patamar produtivo do milho, observou-se que esse varia de acordo com a região estudada e apresenta seus valores máximos e com menores riscos à produção quando a semeaduras coincidem com o início do período de chuvas do local. O sistema de previsão de safra, baseado em modelos de simulação de cultura teve seu melhor desempenho simulando produtividades de milho semeados no início da safra e no final da safrinha, sendo capaz de prever de forma satisfatória a produtividade com até 25 dias antes da colheita. Para o estudo dos YGs, 152 locais foram avaliados e suas produtividades potenciais e atingíveis foram comparadas às produtividades reais, obtidas junto ao IBGE. Os maiores YGs referentes ao déficit hídrico se deram em solos arenosos e durante os meses de outono e inverno, usualmente mais secos na maioria das regiões brasileiras, atingindo valores de quebra superiores a 12000 kg ha-1. Quanto ao YG causado pelo manejo, esse foi maior nas regiões menos tecnificadas, como na região Norte e na Nordeste, apresentando valores superiores a 6000 kg ha-1. Já as regiões mais tecnificadas e tradicionais na produção de milho, como a região Sul e a Centro-Oeste, os YGs referentes ao manejo foram inferiores a 3500 kg ha-1 na maioria dos casos. / Maize is the most important cereal cultivated in the world, being its production system very complex and its productivity directly affected by climatic and crop management factors. In order to quantify the impacts caused by water and crop management deficits on maize yield, the use of crop simulation models is very useful. For properly apply these models, a solid basis of meteorological data is required. In this sense, the present study had as objectives: i) to evaluate two meteorological gridded data, NASA-POWER and DailyGridded, by comparing them with measured data from surface stations; (ii) to calibrate, evaluate and combine the MZA-FAO, CSM DSSAT Ceres-Maize and APSIM-Maize simulation models to estimate the maize potential and attainable yields in Brazil; iii) to evaluate the impact caused by the different sowing dates and soil types on maize yield; iv) to develop and evaluate a crop forecasting system based on crop simulation models and climatological data; v) to map the potential and the attainable maize yields in Brazil, identifying the most suitable regions for cultivation, and vi) to determine and map maize yields and yield gaps (YG) in Brazil. Comparing the gridded climatic data with observed ones, on a daily basis, a good agreement was found for all weather variables, including rainfall, with R2 = 0.58 and d = 0,85. The performances of the combination of the models at the end of the calibration and evaluation phases were better than those obtained with the individual models, with relatively low mean absolute error (EAM = 627 kg ha-1) and with good precision (R2 = 0.62) and accuracy (d = 1.00). During the evaluation of different sowing dates and soil types on maize yield, it was observed that this variable depends on the region and presents the maximum values and, consequently, the minimum risk during the sowings in the beginning of the rainy season of each site. The crop forecasting system, based on crop simulation models, had its best performance for simulating maize yields when the sowings were performed at the beginning of the main season and at the end of the second season, when it was able to predict yield satisfactorily 25 days before harvest. For the YG analysis, 152 sites were assessed and their potential and attainable yields were compared to the actual yields reported by IBGE. The highest YGs caused by water deficit occurred for sandy soils and during the autumn and winter months, usually dry in most of Brazilian regions, reaching values above 12000 kg ha-1. For YG caused by crop management, the values were higher in the less technified regions, such as in the North and Northeast regions, with values above 6000 kg ha-1. In contrast, more traditional maize production regions, such as the South and Center-West, presented YG caused by crop management, lower than 3500 kg ha-1 in most cases.

O setor agrícola é, historicamente, um dos pilares da economia brasileira, e apesar de ter sua importância diminuída com o desenvolvimento do setor industrial e de serviços ainda é responsável por dar dinamismo econômico ao país, bem como garantir a segurança alimentar, auxiliar no controle da inflação e na formação de reservas monetárias. Neste contexto as safras agrícolas exercem grande influência no comportamento do setor e equilíbrio no mercado agrícola. Foram desenvolvidas diversas metodologias de previsão de safra, sendo em sua maioria modelos de simulação de crescimento. Entretanto, recentemente os modelos estatísticos vem sendo utilizados mais comumente devido às suas predições mais rápidas em períodos anteriores à colheita. No presente trabalho foram avaliadas duas destas metodologias, os modelos ARIMA e os Modelos Lineares Dinâmicos (MLD), sendo utilizada tanto a inferência clássica quanto a bayesiana. A avaliação das metodologias deu-se por meio da análise das previsões dos modelos, bem como da facilidade de implementação e poder computacional necessário. As metodologias foram aplicadas a dados de produção de soja para o município de Mamborê-PR, no período de 1980 a 2013, sendo área plantada (ha) e precipitação acumulada (mm) variáveis auxiliares nos modelos de regressão dinâmica. Observou-se que o modelo ARIMA (2,1,0) reparametrizado na forma de um MLD e estimado por meio de máxima verossimilhança, gerou melhores previsões do que aquelas obtidas com o modelo ARIMA(2,1,0) não reparametrizado. / The agriculture is, historically, one of Brazil\'s economic pillars, and despite having it\'s importance diminished with the development of the industry and services it still is responsible for giving dynamism to the country inland\'s economy, ensuring food security, controlling inflation and assisting in the formation of monetary reserves. In this context the agricultural crops exercise great influence in the behaviour of the sector and agricultural market balance. Diverse crop forecast methods were developed, most of them being growth simulation models, however, recently the statistical models are being used due to its capability of forecasting early when compared to the other models. In the present thesis two of these methologies were evaluated, ARIMA and Dynamic Linear Models, utilizing both classical and bayesian inference. The forecast accuracy, difficulties in the implementation and computational power were some of the caracteristics utilized to assess model efficiency. The methodologies were applied to Soy production data of Mamborê-PR, in the 1980-2013 period, also noting that planted area (ha) and cumulative precipitation (mm) were auxiliary variables in the dynamic regression. The ARIMA(2,1,0) reparametrized in the DLM form and adjusted through maximum likelihood generated the best forecasts, folowed by the ARIMA(2,1,0) without reparametrization.

Made available in DSpace on 2016-04-28T20:39:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Samira Cassia Zar.pdf: 290593 bytes, checksum: e7f904cd93fd482f4bdaa9f5b6c0a765 (MD5) Previous issue date: 2008-05-12 / The objective of this study is to make a reflection upon the physiotherapic clinic, taking as vertex of work the contributions to the human condition given by the psychoanalists Donald W. Winnicott and Gilberto Safra. The physiotherapic clinic was established through a strictly biological and mechanicist pattern which, from my point of view, is not adequate to access subjectivity due to inherent complexities of the human condition, present in the physical complaints of patients. I am mostly interested in significances and senses that one s body can reveal when going through an ailing or suffering experience. By means of an hermeneutic phenomenological approach, we feel the necessity of setting up the clinic space in order to benefit the health care of the human being in his totality. This attitude led the professional to live and to testify his own body as a fundamental resource in his work. The pshysiotherapist is invited to comprehend his patient s psychosomatic way of being as an expression of existence and not as mere physical dysfunction / O objetivo desse estudo é refletir sobre a clínica fisioterápica tendo como vértice de trabalho os aportes sobre a condição humana ofertados pelos psicanalistas Donald W. Winnicott e Gilberto Safra. A clínica fisioterápica foi estabelecida por meio de um modelo estritamente biológico e mecanicista que, do meu ponto de vista, não se mostra adequado para acessar a subjetividade com as complexidades inerentes à condição humana, presentes nas queixas físicas dos pacientes. Interessa-me, sobretudo, os significados e sentidos do corpo que uma pessoa pode revelar em uma experiência de adoecimento e/ou sofrimento, que se apresentam na clínica fisioterápica. Utilizando a abordagem clínica em um vértice fenomenológico hermenêutico, percebe-se a necessidade de se situar o espaço clínico que favoreça o cuidado à saúde do ser humano em sua totalidade. Disponibilizando-se desse modo, o profissional é chamado a viver e testemunhar o seu próprio corpo como recurso fundamental na realização do seu trabalho. Assim sendo, o fisioterapeuta é convidado a compreender o modo de ser psicossomático de seu paciente como gesto de existência e não como simples disfunção física

A estimativa antecipada da produção de café das diversas regiões produtoras é muito importante para o estabelecimento da política cafeeira do país. Apesar disso, não existe no Brasil uma metodologia adequada para previsão antecipada da safra de café que permita uma avaliação segura e precisa. As poucas informações para o estabelecimento de modelos para previsão de safra de café são em conseqüência da complexidade metodológica, ocasionada pela diversidade dos fatores ambientais, culturais e econômicos, envolvidos na produtividade dessa cultura, que devem ser levados em consideração nos modelos de previsão como, por exemplo: cultivares, densidade de plantio, idade da planta, tecnologia empregada, condições edafoclimáticas, etc. Para isso a avaliação das características fenológicas determinantes do desenvolvimento e da produção do cafeeiro é uma ferramenta fundamental no estabelecimento de modelos de previsão de safra. Atualmente as previsões baseiam-se em levantamentos empíricos efetuados visualmente, requerendo, para atingir razoável precisão, técnico ou produtores altamente especializados na cultura. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver uma metodologia para estimar a produtividade do cafeeiro sem utilizar a contagem total de frutos na planta, com base no uso de índices fenológicos de produtividade, os quais são determinados a partir de quantificações não destrutivas, em uma secção reduzida da planta, e em diferentes épocas e locais de avaliação. A metodologia de previsão de safra, fundamentada em índices fenológicos, foi desenvolvida utilizando dados de duas regiões produtoras de café do Estado de São Paulo: Garça/Marília e Campinas, no período de 1999 a 2006. Os índices fenológicos de produtividades \'IFP1\' e \'IFP2\' foram determinados pela contagem de frutos, internódios produtivos, altura de planta e espaçamento da lavoura. O trabalho foi subdivido em dois níveis hierárquicos, \"talhão\" e \"propriedade\". A metodologia proposta apresentou facilidade de aplicação em ambas as regiões avaliadas. O número de internódios produtivos \'NIP\', considerado como característica fisiológica de produção, avaliado para determinação do \'IFP2\' apresentou influência negativa para o desempenho do modelo. O desempenho apresentado pelos modelos baseados no \'IFP1\' foi classificado como bom ao nível hierárquico \"talhão\", nas épocas de avaliação de dezembro, janeiro e março e apresentando melhores desempenhos que os modelos baseados no \'IFP2\', apesar de uma tendência de subestimar a produtividade. Foi encontrada uma relação linear e uma boa correlação entre os \'IFPs\' e a produtividade observada, sendo considerado para o nível hierárquico \"talhão\" menor do que o apresentado para o nível hierárquico \"propriedade rural\". Foi comprovado que é possível estimar a produtividade utilizando o \'IFP\' com até seis meses de antecedência (dezembro) da colheita, com a mesma precisão. A variação da estimativa de produtividade baseada no \'IFP1\' ao nível de \"propriedade rural\" foi menor do que a apresentada na estimativa da produtividade visual \'EPVIS\', variando de 0,4 a 20% e 0,5 a 18% nos meses de dezembro e março, respectivamente comparado ao de 3% a 41% para a estimativa visual. Os modelos baseados no \'IFP1\' ao nível hierárquico \"propriedade rural\" apresentaram desempenho classificado com excelente, para a estimativa de produtividade do cafeeiro. / The early estimate of the production of coffee of the various producing regions is of fundamental importance for the establishment of the coffee policy of the country. Although this, does not exist in Brazil a methodology adjusted for anticipated forecast of the coffee harvest that allows an accurate and precise evaluation. The few information for the establishment of models for forecasting of coffee harvest are consequence of the methodology complexity, caused by the diversity of environmental factors, cultural and economic which should be considered and to be taken into account in model forecasting such as: cultivars , density of planting, age of the plant, technology applied, edafoclimatics conditions, etc.. Therefore the evaluation of the determinative phenological characteristics of the development and the production of the coffee tree is a basic tool in the establishment of models of harvest forecast. Currently the harvest forecast is based on empirical surveys, done visually; requiring people (producers and technical) very well qualified and specialized in the crop to achieve reasonable accuracy. The objective of this study was to develop an objective method to estimate the productivity of coffee without using the total counting fruit in the plant, being based on the use of phenogical indexes of productivity, which are determined from not destructive quantifications, in a reduced section of the plant, and at different times and places of evaluation. The methodology of forecasting the harvest, based on phonological indexes, was developed using data from two different producing regions of coffee of the São Paulo State: Garça/Marília and Campinas regions, in the period of 1999 to 2006. The indexes of phenological productivity \'IFP1\' and \'IFP2\' were determined by counting the fruit, productive internodes, plant height and row spacing of the crop. The study was divided in two hierarchical levels: \"plot and farm\". The obtained results showed that the proposed methodology provided good usage methodology and application in both assessed regions. The number of productive internodes \' NIP \', considering the physiological characteristic of production, used for estimation and determination of the \"IFP2\", presented negative influence for the performance of the model. The performance presented by the models based on \'IFP1\' has been classified as good hierarchical level of \"plot\", in the following periods of evaluation: December, January and March and showed that the best performing models is based on \'IFP2\', although a trend of a tendency to underestimate the productivity. It was found a linear relationship and a good correlation between \'IFPs\' and the observed productivity, being considered for the level of \"plot\", a lower level when compared to \"farm\". It has been proven that it is possible to estimate the productivity of coffee, using \'IFP\' with up to six months in advance of normal period of harvest (December), with the same level of precision. The variation of the estimated productivity based on \'IFP1\' to the level of \"farm\" was lower than that presented in the visual estimated productivity - \'EPVIS\', ranging from 0,4 to 20% and 0,5 to 18% during the months of December and March, respectively, and ranged from 3% to 41% for the visual estimation on March. The models based on \'IFP1\' at hierarchical level of \"farm\" have been classified with an optimum performance in order to estimate the coffee productivity.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-08-04T11:49:46Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Angéllica Nascimento Xavier - 2017.pdf: 1278805 bytes, checksum: 037ad246ee5a6e1f663eb61e31ff7318 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-08-07T15:42:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Angéllica Nascimento Xavier - 2017.pdf: 1278805 bytes, checksum: 037ad246ee5a6e1f663eb61e31ff7318 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-07T15:42:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Angéllica Nascimento Xavier - 2017.pdf: 1278805 bytes, checksum: 037ad246ee5a6e1f663eb61e31ff7318 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-27 / Produce corn in the presence of Urochloa spp. without significant losses for both is one of the major challenges in the syndicated systems. To mitigate this interference, it is necessary to use chemical control in order to delay the overgrowth of forage during the development of maize plants. In this context, the objective of the research was to evaluate the efficacy of herbicides in post-emergence on growth retardation of plants of Urochloa ruziziensis in intercropped intercropping with maize. The research was carried out in the experimental unit of the Federal University of Goiás, in the Jataí region, using a consortium between corn and Urochloa ruziziensis in randomized blocks with a 2x4 factorial scheme (2 herbicides x 4 doses) in spatial arrangements of 0.45 m and 0.90 m with three replicates. The herbicides nicosulfuron and mesotrione were used at doses of 0, 100, 200 and 300 ml ha-1 of commercial products. These doses were applied at 20 days after maize sowing. Phytosociological surveys were carried out prior to application of herbicides, morphological components of maize, maize plant population, production of plant biomass in natura and maize droughts, establishment of Urochloa ruziziensis and phytosociological survey after corn harvest, obtaining the dry biomass of Urochloa ruziziensis and weeds after maize harvest. Under the conditions under which the research was conducted, it can be concluded that: the herbicide nicosulfuron at the dose of 4, 8 and 12 g ia ha-1 aids in the growth retardation of Urochloa ruziziensis plants in spatial arrangements of 0.45 and 0.90 m; the herbicide mesotrione at doses 48, 96 and 144 g i.a. ha-1 did not interfere in the growth of plants of Urochloa ruziziensis in a spatial arrangement of 0.45 m; the herbicide mesotrione at doses of 48, 96 and 144 g i.a. ha-1 interferes with the growth of plants of Urochloa ruziziensis in a spatial arrangement of 0.90 m. / Produzir milho na presença de Urochloa spp. sem haver perdas significativas para ambos é um dos grandes desafios nos sistemas consorciados. Para amenizar essa interferência, torna-se necessário a utilização do controle químico, afim de retardar o crescimento excessivo da forrageira durante o desenvolvimento de plantas do milho. Neste contexto, objetivou-se com a pesquisa, avaliar a eficácia de herbicidas em pósemergência no retardo do crescimento de plantas de Urochloa ruziziensis em cultivo consorciado com milho. A pesquisa foi realizada na unidade experimental da Universidade Federal de Goiás, regional Jataí, adotando-se o consórcio entre milho e Urochloa ruziziensis em blocos casualizados com esquema fatorial 2x4 (2 herbicidas x 4 doses) em arranjos espaciais de 0,45 m e 0,90 m com três repetições. Os herbicidas nicosulfuron e mesotrione foram adotados nas doses de 0, 100, 200 e 300 mL ha-1 dos produtos comerciais. Essas doses foram aplicadas aos 20 dias após a semeadura do milho. Realizou-se avaliações de levantamento fitossociológico antes da aplicação dos herbicidas, componentes morfológicos do milho, população de plantas do milho, produção de biomassa de plantas in natura e secas de milho, capacidade de estabelecimento da Urochloa ruziziensis e levantamento fitossociológico após a colheita do milho, obtendo-se a biomassa seca de Urochloa ruziziensis e plantas daninhas após a colheita do milho. Nas condições em que foi conduzida a pesquisa, pode-se concluir que: o herbicida nicosulfuron na dose de 4, 8 e 12 g i.a. ha-1 auxilia no retardo do crescimento de plantas de Urochloa ruziziensis em arranjos espaciais de 0,45 e 0,90 m; o herbicida mesotrione nas doses 48, 96 e 144 g i.a. ha-1 não interferem no crescimento de plantas de Urochloa ruziziensis em arranjo espacial de 0,45 m; o herbicida mesotrione nas doses de 48, 96 e 144 g i.a. ha-1 interferem no crescimento de plantas de Urochloa ruziziensis em arranjo espacial de 0,90 m.

A estimativa antecipada da produção de café das diversas regiões produtoras é muito importante para o estabelecimento da política cafeeira do país. Apesar disso, não existe no Brasil uma metodologia adequada para previsão antecipada da safra de café que permita uma avaliação segura e precisa. As poucas informações para o estabelecimento de modelos para previsão de safra de café são em conseqüência da complexidade metodológica, ocasionada pela diversidade dos fatores ambientais, culturais e econômicos, envolvidos na produtividade dessa cultura, que devem ser levados em consideração nos modelos de previsão como, por exemplo: cultivares, densidade de plantio, idade da planta, tecnologia empregada, condições edafoclimáticas, etc. Para isso a avaliação das características fenológicas determinantes do desenvolvimento e da produção do cafeeiro é uma ferramenta fundamental no estabelecimento de modelos de previsão de safra. Atualmente as previsões baseiam-se em levantamentos empíricos efetuados visualmente, requerendo, para atingir razoável precisão, técnico ou produtores altamente especializados na cultura. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver uma metodologia para estimar a produtividade do cafeeiro sem utilizar a contagem total de frutos na planta, com base no uso de índices fenológicos de produtividade, os quais são determinados a partir de quantificações não destrutivas, em uma secção reduzida da planta, e em diferentes épocas e locais de avaliação. A metodologia de previsão de safra, fundamentada em índices fenológicos, foi desenvolvida utilizando dados de duas regiões produtoras de café do Estado de São Paulo: Garça/Marília e Campinas, no período de 1999 a 2006. Os índices fenológicos de produtividades \'IFP1\' e \'IFP2\' foram determinados pela contagem de frutos, internódios produtivos, altura de planta e espaçamento da lavoura. O trabalho foi subdivido em dois níveis hierárquicos, \"talhão\" e \"propriedade\". A metodologia proposta apresentou facilidade de aplicação em ambas as regiões avaliadas. O número de internódios produtivos \'NIP\', considerado como característica fisiológica de produção, avaliado para determinação do \'IFP2\' apresentou influência negativa para o desempenho do modelo. O desempenho apresentado pelos modelos baseados no \'IFP1\' foi classificado como bom ao nível hierárquico \"talhão\", nas épocas de avaliação de dezembro, janeiro e março e apresentando melhores desempenhos que os modelos baseados no \'IFP2\', apesar de uma tendência de subestimar a produtividade. Foi encontrada uma relação linear e uma boa correlação entre os \'IFPs\' e a produtividade observada, sendo considerado para o nível hierárquico \"talhão\" menor do que o apresentado para o nível hierárquico \"propriedade rural\". Foi comprovado que é possível estimar a produtividade utilizando o \'IFP\' com até seis meses de antecedência (dezembro) da colheita, com a mesma precisão. A variação da estimativa de produtividade baseada no \'IFP1\' ao nível de \"propriedade rural\" foi menor do que a apresentada na estimativa da produtividade visual \'EPVIS\', variando de 0,4 a 20% e 0,5 a 18% nos meses de dezembro e março, respectivamente comparado ao de 3% a 41% para a estimativa visual. Os modelos baseados no \'IFP1\' ao nível hierárquico \"propriedade rural\" apresentaram desempenho classificado com excelente, para a estimativa de produtividade do cafeeiro. / The early estimate of the production of coffee of the various producing regions is of fundamental importance for the establishment of the coffee policy of the country. Although this, does not exist in Brazil a methodology adjusted for anticipated forecast of the coffee harvest that allows an accurate and precise evaluation. The few information for the establishment of models for forecasting of coffee harvest are consequence of the methodology complexity, caused by the diversity of environmental factors, cultural and economic which should be considered and to be taken into account in model forecasting such as: cultivars , density of planting, age of the plant, technology applied, edafoclimatics conditions, etc.. Therefore the evaluation of the determinative phenological characteristics of the development and the production of the coffee tree is a basic tool in the establishment of models of harvest forecast. Currently the harvest forecast is based on empirical surveys, done visually; requiring people (producers and technical) very well qualified and specialized in the crop to achieve reasonable accuracy. The objective of this study was to develop an objective method to estimate the productivity of coffee without using the total counting fruit in the plant, being based on the use of phenogical indexes of productivity, which are determined from not destructive quantifications, in a reduced section of the plant, and at different times and places of evaluation. The methodology of forecasting the harvest, based on phonological indexes, was developed using data from two different producing regions of coffee of the São Paulo State: Garça/Marília and Campinas regions, in the period of 1999 to 2006. The indexes of phenological productivity \'IFP1\' and \'IFP2\' were determined by counting the fruit, productive internodes, plant height and row spacing of the crop. The study was divided in two hierarchical levels: \"plot and farm\". The obtained results showed that the proposed methodology provided good usage methodology and application in both assessed regions. The number of productive internodes \' NIP \', considering the physiological characteristic of production, used for estimation and determination of the \"IFP2\", presented negative influence for the performance of the model. The performance presented by the models based on \'IFP1\' has been classified as good hierarchical level of \"plot\", in the following periods of evaluation: December, January and March and showed that the best performing models is based on \'IFP2\', although a trend of a tendency to underestimate the productivity. It was found a linear relationship and a good correlation between \'IFPs\' and the observed productivity, being considered for the level of \"plot\", a lower level when compared to \"farm\". It has been proven that it is possible to estimate the productivity of coffee, using \'IFP\' with up to six months in advance of normal period of harvest (December), with the same level of precision. The variation of the estimated productivity based on \'IFP1\' to the level of \"farm\" was lower than that presented in the visual estimated productivity - \'EPVIS\', ranging from 0,4 to 20% and 0,5 to 18% during the months of December and March, respectively, and ranged from 3% to 41% for the visual estimation on March. The models based on \'IFP1\' at hierarchical level of \"farm\" have been classified with an optimum performance in order to estimate the coffee productivity.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

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Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

Sendo o cereal mais produzido no mundo e em larga expansão, os sistemas de produção de milho são altamente complexos e sua produção é diretamente dependente de fatores ligados tanto ao clima local quanto ao manejo da cultura. Para auxiliar na determinação tanto dos patamares produtivos de milho quanto quantificar o impacto causado por condições adversas tanto de clima quanto de manejo, pode-se lançar mão do uso de modelos de simulação de culturas. Para que os modelos possam ser devidamente aplicados, uma base solida de dados meteorológicos deve ser consistida, a fim de alimentar esses modelos. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivos: i) avaliar dois sistemas de obtenção de dados meteorológicos, o NASA-POWER e o DailyGridded, comparando-os com dados medidos em estações de solo; ii) calibrar, testar e combinar os modelos de simulação MZA-FAO, CSM DSSAT Ceres-Maize e APSIM-Maize, a fim de estimar as produtividades potenciais e atingíveis do milho no Brasil; iii) avaliar o impacto na produtividade causado pelo posicionamento da semeadura em diferentes tipos de solo; iv) desenvolver e avaliar um sistema de previsão de safra baseado em modelos de simulação; v) mapear as produtividades potencial, atingível e real do milho no Brasil, identificando regiões mais aptas ao cultivo e vi) determinar e mapear as quebras de produtividade, ou yield gaps (YG) da cultura do milho no Brasil. Comparando os dados climáticos dos sistemas em ponto de grade com os dados de estações meteorológicas de superfície, na escala diária, encontrou-se boa correlação entre as variáveis meteorológicas, inclusive para a chuva, com R2 da ordem de 0,58 e índice d = 0,85. O desempenho da combinação dos modelos ao final da calibração e ajuste se mostrou superior ao desempenho dos modelos individuais, com erros absolutos médios relativamente baixos (EAM = 627 kg ha-1) e com boa precisão (R2 = 0,62) e ótima acurácia (d = 1,00). Durante a avaliação da influência das épocas de semeadura e do tipo de solo no patamar produtivo do milho, observou-se que esse varia de acordo com a região estudada e apresenta seus valores máximos e com menores riscos à produção quando a semeaduras coincidem com o início do período de chuvas do local. O sistema de previsão de safra, baseado em modelos de simulação de cultura teve seu melhor desempenho simulando produtividades de milho semeados no início da safra e no final da safrinha, sendo capaz de prever de forma satisfatória a produtividade com até 25 dias antes da colheita. Para o estudo dos YGs, 152 locais foram avaliados e suas produtividades potenciais e atingíveis foram comparadas às produtividades reais, obtidas junto ao IBGE. Os maiores YGs referentes ao déficit hídrico se deram em solos arenosos e durante os meses de outono e inverno, usualmente mais secos na maioria das regiões brasileiras, atingindo valores de quebra superiores a 12000 kg ha-1. Quanto ao YG causado pelo manejo, esse foi maior nas regiões menos tecnificadas, como na região Norte e na Nordeste, apresentando valores superiores a 6000 kg ha-1. Já as regiões mais tecnificadas e tradicionais na produção de milho, como a região Sul e a Centro-Oeste, os YGs referentes ao manejo foram inferiores a 3500 kg ha-1 na maioria dos casos. / Maize is the most important cereal cultivated in the world, being its production system very complex and its productivity directly affected by climatic and crop management factors. In order to quantify the impacts caused by water and crop management deficits on maize yield, the use of crop simulation models is very useful. For properly apply these models, a solid basis of meteorological data is required. In this sense, the present study had as objectives: i) to evaluate two meteorological gridded data, NASA-POWER and DailyGridded, by comparing them with measured data from surface stations; (ii) to calibrate, evaluate and combine the MZA-FAO, CSM DSSAT Ceres-Maize and APSIM-Maize simulation models to estimate the maize potential and attainable yields in Brazil; iii) to evaluate the impact caused by the different sowing dates and soil types on maize yield; iv) to develop and evaluate a crop forecasting system based on crop simulation models and climatological data; v) to map the potential and the attainable maize yields in Brazil, identifying the most suitable regions for cultivation, and vi) to determine and map maize yields and yield gaps (YG) in Brazil. Comparing the gridded climatic data with observed ones, on a daily basis, a good agreement was found for all weather variables, including rainfall, with R2 = 0.58 and d = 0,85. The performances of the combination of the models at the end of the calibration and evaluation phases were better than those obtained with the individual models, with relatively low mean absolute error (EAM = 627 kg ha-1) and with good precision (R2 = 0.62) and accuracy (d = 1.00). During the evaluation of different sowing dates and soil types on maize yield, it was observed that this variable depends on the region and presents the maximum values and, consequently, the minimum risk during the sowings in the beginning of the rainy season of each site. The crop forecasting system, based on crop simulation models, had its best performance for simulating maize yields when the sowings were performed at the beginning of the main season and at the end of the second season, when it was able to predict yield satisfactorily 25 days before harvest. For the YG analysis, 152 sites were assessed and their potential and attainable yields were compared to the actual yields reported by IBGE. The highest YGs caused by water deficit occurred for sandy soils and during the autumn and winter months, usually dry in most of Brazilian regions, reaching values above 12000 kg ha-1. For YG caused by crop management, the values were higher in the less technified regions, such as in the North and Northeast regions, with values above 6000 kg ha-1. In contrast, more traditional maize production regions, such as the South and Center-West, presented YG caused by crop management, lower than 3500 kg ha-1 in most cases.