Return to search

Modelo empírico para a seleção de máquinas agrícolas na cultura da soja considerando a pontualidade na semeadura / not available

O Brasil é o segundo produtor mundial de soja, com 31 milhões de toneladas. É uma das culturas que mais se utiliza a mecanização, podendo esse item representar 40% do custo total de produção. Estimativa referente ao custo indireto, ou pontualidade, ainda é desconhecida para o país. Pode ser mensurada pela perda no rendimento da cultura quando as operações mecanizadas não são realizadas no prazo, causando redução na quantidade e qualidade de um produto agrícola. Como a época de semeadura determina o desenvolvimento da soja, devido a fotossensibilidade da cultura, há de se priorizar essa operação mecanizada. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho foi o de desenvolver um modelo capaz de avaliar os custos da mecanização sobre a influência da pontualidade na operação de semeadura sendo dividido em três etapas. A primeira referiu-se a determinação das equações de rendimento da cultura de soja em função de diferentes épocas de semeadura. Na segunda foi o desenvolveu-se o algoritmo e o modelo computacional para o cálculo do custo da maquinaria, levando-se em consideração a pontualidade da semeadura, com base nas equações de rendimento. Na terceira aplicou-se o modelo para a simulação de cenários e a avaliação da pontualidade sobre a seleção de máquinas. Conclui-se que o modelo foi adequado para analisar o custo direto e indireto da mecanização. A equação de rendimento obtida foi satisfatória para a previsão de rendimento da cultura em diferentes épocas de semeadura. A seleção de máquinas agrícolas pelo modelo apresentou rotina e resultados adequados quando comparados à literatura e a uma fazenda produtora de soja. O gerenciamento das máquinas agrícolas que visa reduzir o número de conjuntos mecanizados para aumentar o número de horas de uso, traz a melhor receita na produção da soja, independente da época de semeadura. / not available

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-20181127-161737
Date27 October 2000
CreatorsVeiga, Cristina Monteiro
ContributorsMilan, Marcos
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

Page generated in 0.0021 seconds