Data/hora: 03/06/2024 05:43:51

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 21/12/2017
Data da última atualização: | 07/01/2020
Autoria: | HIGA, B. S.; CUADRA, S. V.; OLIVEIRA, A. F. de; MONTEIRO, J. E. B. de A.; NAKAI, A. M.
Afiliação: | BRUNO S. HIGA, Estagiário CNPTIA; SANTIAGO VIANNA CUADRA, CNPTIA; ARYEVERTON FORTES DE OLIVEIRA, CNPTIA; JOSE EDUARDO B DE ALMEIDA MONTEIRO, CNPTIA; ALAN MASSARU NAKAI, CNPTIA.
Título: | Avaliação de métodos de remoção tendência temporal das séries de produtividade agrícola para a cultura da soja na região sul do Brasil.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017.
Páginas: | Não paginado.
Idioma: | Português
Notas: | CBAgro, SMUD 2017.
Conteúdo: | RESUMO: O Brasil é o segundo maior produtor de mundial de soja. A sustentabilidade e o aumento da produção da soja deverão depender mais dos ganhos de produtividade do que da expansão da área cultivada nos próximos anos. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficiência da remoção das tendências temporais da produtividade da soja, associadas com fatores não climáticos. Para tal foram aplicados sete métodos estatísticos às séries temporais de produtividade do IBGE. Apesar do método Loess Smooth apresentar o melhor ajuste ao conjunto de dados, maior aderência à variabilidade, sugere-se que este método deve ser usado com ressalvas, pois o mesmo pode remover variabilidade derivada de flutuações associadas à fatores climáticos.
Palavras-Chave: | Método Loess Smooth; Modelagem agroambiental; Modelos estatísticos; Produtividade agrícola; Tendência tecnológica.
Thesagro: | Glycine Max; Soja.
Thesaurus Nal: | Statistical models.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19541-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS