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Utilização de técnicas de análise de agrupamento do risco de geada no Estado do Paraná para a cultura do milho safrinha /

Resumo: O presente trabalho tornou-se relevante por verificar as áreas aptas para o cultivo do milho safrinha no Estado do Paraná, tendo como objetivo oferecer uma metodologia que possa contribuir para compreensão da variabilidade agrometeorológica desse Estado, fornecendo informações anuais por decêndios em 22 regiões analisadas por meio de banco de dados históricos de temperatura, diagnosticando as áreas homogêneas para identificar as regiões propícias ao cultivo do milho safrinha. Para atingir este objetivo trabalhou-se com a técnica de análise de agrupamento, por meio de um conjunto de dados fornecido pelo IAPAR - Londrina. Na análise utilizou-se a técnica hierárquica aglomerativa e três métodos de agrupamento. A série histórica constitui-se do vizinho mais próximo, vizinho mais distante e método não ponderado aos pares de médias aritméticas. Como síntese dos agrupamentos, os resultados mostraram a formação de quatro grupos para o método do vizinho mais próximo e vizinho mais distante, formando cinco grupos para o método não ponderado aos pares de médias. Observou-se no gráfico de perfil que nas dez simulações houve um risco maior de geada para as simulações mais tardias. Através dos agrupamentos identificou-se as localidades com a mesma característica de temperatura e as simulações ofereceram um embasamento para a melhor época do plantio. / Abstract : This work became relevant for verifying the favorable areas for the cultivation of winter corn in the State of Paraná, offering a methodology which led to a better understanding of the agrometeorological variability in the State, providing annual information by decennials, in 22 regions analyzed by a temperature historical data base, diagnosing the homogeneous areas to identify favorable ones for the cultivation of winter corn. To reach this objective, this study adopted the cluster analysis technique through data from IAPAR - Londrina. During the analysis, the agglomerative (bottom-up) hierarchical technique and three clusters methods were used. The historical series were constituted by the nearest neighbor, the farthest neighbor and the non-weighted method to the pairs of arithmetic means. As like the clusters' synthesis, the nearest and farthest neighbors' method results showed the development of 4 groups, resulting in 5 groups for the non-weighed method to the pairs of means. The profile graph showed that in all ten simulations there was greater risk of frost in the simulations conducted the latest. Through clustering, locations with the same temperature characteristic were identified, and the simulations provided a basis for best sowing period. / Orientador: Sheila Zambello de Pinho / Coorientador: Sérgio Luiz Gonçalves / Banca: Lidia Raquel de Carvalho / Banca: Maristela Simões do Carmo / Banca: Vaderli Marino Melen / Banca: Vandir Medri / Doutor

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000549644
Date January 2008
CreatorsMartins, Rogério Mendonça, 1968-
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu).
PublisherBotucatu,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typetext
Formatviii, 85 f. :
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

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