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Previous issue date: 2018-07-30 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O objetivo desta pesquisa é analisar a variabilidade das chuvas e a produtividade da soja em regiões produtoras no Brasil, Estados Unidos e Índia. A partir de um estudo comparativo e amparado pelas análises climatológicas que envolvem técnicas estatísticas e cartográficas, buscou-se compreender os arranjos regionais particulares a cada realidade. Configurada e considerada sob as possibilidades e formas desiguais de acesso à técnica e ao manejo necessário para minimizar os efeitos adversos e negativos/positivos da variabilidade, considera-se que essa heterogeneidade dá o caráter de maior ou menor susceptibilidade as quebras ou déficits agrícolas. Espera-se contextualizar a realidade regional em função da observação dos diferentes arranjos regionais produzidos diferentemente conforme a história e da política internacional em conexões globais, para tanto, foi elaborada a parte de fundamentação teórica tratando temas contemporâneos da geopolítica, da globalização, do conceito de região e da importância de se realizar um estudo comparado. Foram coletados dados de produtividade de soja e de precipitação e temperatura de quatro regiões. A primeira delas localiza-se no sul do Brasil e é constituída pela região noroeste do Rio Grande do Sul, a segunda localiza-se no centro oeste do Brasil, mais especificamente o norte do Mato Grosso, a terceira é nos Estados Unidos e constitui o noroeste do Estado de Ohio, e a quarta situa-se na região central e mais agrícola da Índia, o oeste do estado de Madhya Pradesh. Cada região apresenta diferentes características e especificidades quanto a história, cultura, padrões, crenças, estruturas econômicas, etc., mas detém uma característica em comum, a presença da soja, fator determinante para realizar uma pesquisa comparativa. Os resultados mostraram maior variação dos totais anuais de produtividade de soja no noroeste do Rio Grande do Sul, Ohio e Madhya Pradesh e menor variação, indicando maior homogeneidade no norte do Mato Grosso. O Mato Grosso, juntamente com Ohio são os dois maiores produtores, com valores anuais alcançando, em alguns casos, 3,800 kg/ha. O Rio Grande do Sul, neste contexto, se torna intermediário, com marcada variação anual tanto entre os totais regionais, quanto entre os municípios. A região indiana mostra valores baixos se comparado às demais regiões, porém com certa homogeneidade dos dados – baixa variação. A variabilidade das chuvas também foi marcada no Rio Grande do Sul, Ohio e com menor intensidade em Madhya Pradesh e norte do Mato Grosso. Apesar das análises nas escalas anuais indicar bons resultados, foi a partir da redução para a escala mensal que foi possível medir com maior precisão os níveis de correlação entre a chuva e a produtividade de soja. Para o sul do Brasil, 90% dos resultados do total de 42 testes realizados mostraram uma correlação estatisticamente significativa (para valores de p entre 0,001 e 0,03), principalmente para os meses de janeiro e fevereiro. Nos Estados Unidos, os resultados apresentaram correlações positivas com valores de p entre 0,028 e 0,042 em julho e agosto e negativos em maio. Estes mesmos testes não foram significativos no norte do Mato Grosso e na região indiana. No sul do Brasil, os resultados estatisticamente positivos correspondem aos principais períodos de desenvolvimento da soja, onde as necessidades de água são maiores: os meses de janeiro e fevereiro correspondem à floração, ao desenvolvimento e ao enchimento das vagens, um período que requer uma boa distribuição de precipitação (o que explica o grande número de correlações positivas). Ao mesmo tempo, nos Estados Unidos, os resultados indicam uma maior dependência entre os rendimentos da soja e as chuvas que ocorrem em julho e agosto, o que corresponde também ao período mais importante para o desenvolvimento fenológico da cultura nesta região. Os resultados integram e contribuem para pesquisas relacionadas à climatologia numa escala global, e aos estudos dos impactos regionais das mudanças climáticas, e temas da geopolítica no contexto atual (estratégicas), relacionado à produção de alimentos. Em síntese, a tese representou uma correlação entre a realidade climática geográfica (chuva e vulnerabilidade agrícola) a partir do contexto regional de cada ponto escolhido. / This research main goal is to analyze the rainfall variability and soybean yield in producing regions in Brazil, India and United States. The study sought to understand the specific regional arrangements based on a comparative study supported by climatological analyzes involving statistical and cartographic techniques. Configured and considered under different and unequal technique access forms and required management to minimize variability’ positive/negative adverse effects, the research considers this heterogeneity gives greater or lesser susceptibility to agricultural breaks or deficits. Different regional arrangements are produced differently according to history and global connection international politics. Theoretical basis was elaborated dealing with contemporary geopolitics issues such as globalization, concept of region and comparative study. 4-regions soybean yield, precipitation and temperature data were collected. The first region corresponds to Southern Brazil, specifically Rio Grande do Sul northwest, and the second is placed on Brazil’s Middle-West, at northern Mato Grosso state. The third region is located at United States, in northwest Ohio state, and the fourth one represents the most agricultural region of India: western Madhya Pradesh state. Strong annual soybean yield variability was found in Rio Grande do Sul, Ohio and Madhya Pradesh, with less variation and strong homogeneity in Mato Grosso. Also, Mato Grosso and Ohio are the largest producers, with annual values reaching 3,800kg/ha, followed by Rio Grande do Sul, affected by seasonality. The Indian region shows the lowest values although has a strong data homogeneity (less variation). Annual rainfall variability was well marked in Rio Grande do Sul and Ohio, with less intensity in Madhya Pradesh and northern Mato Grosso state. However, monthly data allows to reach better correlations between soybean yield and rainfall. 90% of 42 correlation tests showed statistical significance (p-value between 0.001 and 0.03) for southern Brazil, principally in January and February. For Ohio, positive correlations (p-value between 0,028 and 0.042) were found in July and August, and negative correlations were found in May. The first result corresponds to main soybean development period in Brazil, with more water needs: January and February correspond to flowering and pods’ filling and development period, that requires a satisfactory precipitation distribution (which explains the substantial number of positive correlations). At the same time, in United States the results indicate more dependence between soybean yield and July and August rainfall, most important months to phenological development at this region. The results increase climatological research related to climate at global scale, and the climate change regional impacts. Also contributes to geopolitics issues at current context (strategies), related to food production. The thesis presents correlation between the geographical-climatic reality (rainfall and agricultural vulnerability) from regional context of each selected point. / FAPESP: 2014/01071-1 / FAPESP: 2015/18063-4 / FAPESP: 2016/24271-1
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/158263 |
| Date | 30 July 2018 |
| Creators | Carmello, Vinicius [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Sant'Anna Neto, João Lima [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600, 600 |
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