Sistema de interpretação de informações do solo para tomada de decisão estratégica na produção de mandioca no Amazonas.

Foi desenvolvido um aplicativo para smartphone com sistema operacional Google Android para agricultores e técnicos especialistas, com o objetivo de interpretar a análise química do solo, sistematizar o processo e recomendar o balanço nutricional do solo para produção de mandioca por meio de técnicas de aprendizado de máquina.

AGRIFIS - simulador de prospecção de cenários e avaliação de projetos de produção de sementes, óleo in natura e biodiesel de mamona.

Este trabalho propõe um modelo de prospecção de cenários e avaliação de projetos de atividades econômicas de produção agrícola de mamona caracterizada como agricultura familiar, extração de óleo vegetal in natura de sementes de mamona e produção de biodiesel (transesterificação), na forma de cadeia produtiva integrada. O modelo utiliza indicadores de avaliação econômico-flnanceiro, ambiental e social, como por exemplo, VPL, TIR, PBS, PBD, custo de produção, renda familiar, número de famílias assentadas e funcionários empregados, e outros, para identificar o desempenho de cada proposta de projeto. Para tanto, foi desenvolvido um ambiente computacional "AGRIFIS" para abrigar o modelo proposto nesse trabalho, que é uma ferramenta de apoio à tomada de decisão para investimentos em cadeia produtiva de mamona, pois se pode estimar o fluxo de caixa futuro de uma determinada proposta de projeto, incluindo as lucratividades, as despesas, a rentabilidade das famílias assentadas para determinadas condições pré-estabelecidas.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Avaliação do uso do número de folhas de plantas de soja (Glycine max) para o monitoramento da interferência de plantas daninhas na cultura.

No ano agrícola 1990/91, em Jaguariúna, Estado de São Paulo, Brasil, foi realizado um experimento com o objetivo de avaliar o uso do numero de folhas trifolioladas da soja para o monitoramento da interferência das plantas daninhas, dando subsídios para a definição de parâmetros para o processo de tomada de decisão de controle. Foi usado o delineamento no campo em blocos casualizados, onde os tratamentos consistiram de diferentes épocas de controle através da capina, e uma testemunha sem capina e outra capinada durante todo o ciclo da cultura. As plantas daninhas predominantes na área do experimento foram: Brachiaria plantaginea e Sida gleziovii. Os dados de produtividade da cultura ajustaram-se ao modelo polinomial quadrático, através do qual determinou-se que a melhor época de controle foi aos 43 dias após a emergência da soja. A diferença entre o numero de folha de plantas de soja convivendo com a comunidade de plantas daninhas na produtividade da cultura, apostando diferença significativa aos 35 dias.