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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
07/11/2016 |
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Data da última atualização: |
02/12/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SILVA, P. P. G. da; ANDRADE, C. de L. T. de; MAGALHÃES, B. G.; GONTIJO NETO, M. M.; MELO, B. F. de. |
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Afiliação: |
Priscila Ponciana Gomes da Silva, Bolsista; CAMILO DE LELIS TEIXEIRA DE ANDRADE, CNPMS; Bruna Gomes Magalhães, Bolsista; MIGUEL MARQUES GONTIJO NETO, CNPMS; Bruno Ferreira de Melo, Estagiário. |
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Título: |
Produtividade potencial e variabilidade da produtividade de milho, em regime de sequeiro, em Rio Verde, Goiás. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. |
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Páginas: |
30 p. |
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Série: |
(Embrapa Milho e Sorgo. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 140). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cultura do milho, quando sujeita a instabilidades climáticas, pode sofrer reduções severas no rendimento de grãos. O entendimento e a quantificação dos riscos climáticos envolvidos na produção de milho é, portanto, o primeiro passo para que se estabeleçam estratégias de manejo que possam minimizar esses riscos. Objetivou-se com este trabalho avaliar a variabilidade interanual da produtividade e a diferença entre a produtividade potencial e atingível de milho de sequeiro, para diferentes datas de semeadura, na safra e safrinha, em Rio Verde, Goiás. Empregou-se o modelo CSM-CERES-Maize, previamente parametrizado, juntamente com 33 anos de dados históricos diários de clima para simular cenários de épocas de semeadura, na safra e safrinha, e para avaliar a capacidade preditiva do modelo no período de 2003 a 2013, considerando o regime de sequeiro e o potencial de produção da cultivar na região. O modelo foi capaz de simular com razoável acurácia as produtividades de milho, tanto na safra, quanto na safrinha, para a maioria dos anos. Na safra, a melhor data de semeadura, indicada pelas simulações, foi 28 de novembro, enquanto na safrinha a data mais adequada foi 9 de janeiro. Grande variação interanual na produtividade simulada foi observada, tanto na safra quanto na safrinha. As simulações indicaram também que, na safra, a produtividade atingível aproximou-se do rendimento potencial da cultivar na maioria dos anos. Em relação à safrinha, observou-se uma diferença de 20% entre as produtividades potencial e atingível, para todos os anos, exceto 2011. MenosA cultura do milho, quando sujeita a instabilidades climáticas, pode sofrer reduções severas no rendimento de grãos. O entendimento e a quantificação dos riscos climáticos envolvidos na produção de milho é, portanto, o primeiro passo para que se estabeleçam estratégias de manejo que possam minimizar esses riscos. Objetivou-se com este trabalho avaliar a variabilidade interanual da produtividade e a diferença entre a produtividade potencial e atingível de milho de sequeiro, para diferentes datas de semeadura, na safra e safrinha, em Rio Verde, Goiás. Empregou-se o modelo CSM-CERES-Maize, previamente parametrizado, juntamente com 33 anos de dados históricos diários de clima para simular cenários de épocas de semeadura, na safra e safrinha, e para avaliar a capacidade preditiva do modelo no período de 2003 a 2013, considerando o regime de sequeiro e o potencial de produção da cultivar na região. O modelo foi capaz de simular com razoável acurácia as produtividades de milho, tanto na safra, quanto na safrinha, para a maioria dos anos. Na safra, a melhor data de semeadura, indicada pelas simulações, foi 28 de novembro, enquanto na safrinha a data mais adequada foi 9 de janeiro. Grande variação interanual na produtividade simulada foi observada, tanto na safra quanto na safrinha. As simulações indicaram também que, na safra, a produtividade atingível aproximou-se do rendimento potencial da cultivar na maioria dos anos. Em relação à safrinha, observou-se uma diferença de 20% entre ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Seeding. |
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Thesagro: |
Modelo de simulação; Semeadura; Zea mays. |
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Thesaurus Nal: |
Simulation models; Sowing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/149622/1/bol-140.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
06/09/2017 |
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Data da última atualização: |
06/09/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SOUZA, G. da S. e; GOMES, E. G.; ALVES, E. R. de A. |
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Afiliação: |
GERALDO DA SILVA E SOUZA, SGI; ELIANE GONCALVES GOMES, SGI; ELISEU ROBERTO DE ANDRADE ALVES, DE/PR. |
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Título: |
Conditional FDH efficiency to assess performance factors for brazilian agriculture. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Operacional, Rio de Janeiro, v. 37, n. 1, p. 93-106, jan. 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In this article we assess the effect of market imperfections and income inequality on rural production efficiency. The analysis is carried out using the notion of stochastic conditional efficiency computed in terms of free disposal hull (FDH) efficiencymeasurements. Free disposal hull and conditional FDH are output oriented with variable returns to scale. They are evaluated for rural production at the county level, considering the rank of rural gross income as the output and the ranks of land expenses, labor expenses, and expenses on other technological factors as inputs. The conditional frontier is dependent on income inequality and other indicators related to market imperfections. The econometric approach is based on fractional regression models and the generalized method of moments (GMM). Overall, the market imperfection variables act to reduce performance, and income dispersion is positively associated with technical efficiency. |
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Thesagro: |
Distribuição de renda; Mercado produtor; Produção agrícola. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Income distribution; Markets. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/163594/1/Conditional-fdh-efficiency-2017.pdf
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Marc: |
LEADER 01614naa a2200217 a 4500
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245 $aConditional FDH efficiency to assess performance factors for brazilian agriculture.$h[electronic resource]
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520 $aIn this article we assess the effect of market imperfections and income inequality on rural production efficiency. The analysis is carried out using the notion of stochastic conditional efficiency computed in terms of free disposal hull (FDH) efficiencymeasurements. Free disposal hull and conditional FDH are output oriented with variable returns to scale. They are evaluated for rural production at the county level, considering the rank of rural gross income as the output and the ranks of land expenses, labor expenses, and expenses on other technological factors as inputs. The conditional frontier is dependent on income inequality and other indicators related to market imperfections. The econometric approach is based on fractional regression models and the generalized method of moments (GMM). Overall, the market imperfection variables act to reduce performance, and income dispersion is positively associated with technical efficiency.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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