Search

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-05-17T13:59:41Z No. of bitstreams: 2 Paulo_Gamero_2019.pdf: 4998148 bytes, checksum: 37933c64e56aebf79d8bac509009dc0e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-05-17T13:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Paulo_Gamero_2019.pdf: 4998148 bytes, checksum: 37933c64e56aebf79d8bac509009dc0e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-13 Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Geostatistics has been used in several areas of research and consequently also in agriculture. It is an important ally for decision-making and a reliable support to the producer, who, using geostatistics, can improve the cultivation, increasing crop productivity, thereby favoring the agricultural sector. Precipitation is a natural phenomenon that has high spatial and temporal variation, and the study of its behavior is important since it is a phenomenon that directly affects crops, such as corn, which is a crop that presents high hydric dependence during all its physiological evolution, mostly between the flowerage and the grain formation. Due to this dependence, the present study aims to analyze the spatial behavior of precipitation in Paraná state in the period from 1996 to 2015, using data from the stations of the HidroWeb database of the Brazilian National Water Agency on an accumulated 10-day scale, as well as the influence of such phenomenon over the second crop of the corn cultivation (“safrinha”), specifically over the maturation stage (the stage in which the plant needs the greater water presence) until harvest. Statistical and geostatistical methods were employed in the research, starting with the imputation of the precipitation data by the Inverse Distance Weighted (IDW) method. Thereafter, the spatial behavior of the precipitation was analyzed, considering several periods using the Wave geostatistical model, estimating the parameters by the maximum likelihood method and interpolation by ordinary kriging. Finally, the spatial correlation of the decendial data with those of second-crop corn was studied, using the Moran bivariate and codispersion coefficient indexes, obtaining important results. Therefore, it was concluded that precipitation shows heterogeneous behavior, regarding both space and time, and presents spatial correlation with second-crop corn. O uso da geoestatística cada vez mais vem tomando seu espaço nas pesquisas em geral e, consequentemente, também na agricultura. É um aliado expressivo para tomadas de decisões e um auxílio confiável ao produtor, que por via da geoestatística pode aprimorar seu cultivo, elevando a produtividade das culturas e, assim, favorecendo o setor agrícola. A precipitação pluvial é um fenômeno natural que possui uma variação espacial e temporal elevada, e o estudo do seu comportamento é importante pelo fato de ser um fenômeno que afeta diretamente as culturas, como, por exemplo, o milho, que é uma cultura que possui dependência hídrica importante em toda a sua evolução fisiológica, de forma principal entre o estado de florescimento e a formação dos grãos. Em vista dessa dependência, o presente estudo tem como objetivo analisar o comportamento espacial da precipitação pluvial no estado do Paraná no período de 1996 a 2015, utilizando os dados das estações pluviométricas do banco de dados do HidroWeb da Agência Nacional das Águas, em escala acumulada decendialmente (dez dias), e a influência deste fenômeno sobre a cultura do milho de segunda safra (safrinha), especificamente em sua fase de maturação (estágio em que a planta necessita da maior presença hídrica) até a colheita. Métodos estatísticos e geoestatísticos foram utilizados na pesquisa, iniciando com a imputação dos dados de precipitação pluvial pelo método da Inversa Distância Ponderada (IDW). Posteriormente, foi analisado o comportamento espacial da precipitação pluvial, considerando diversos períodos com o uso do modelo geoestatístico wave, estimando-se os parâmetros pelo método de máxima verossimilhança e interpolação por krigagem ordinária. Finalmente, estudou-se a correlação espacial dos dados decendiais com os de produtividade do milho de segunda safra (safrinha), utilizando os índices de Moran bivariado e coeficiente de codispersão, obtendo resultados importantes. Assim, foi possível chegar à conclusão de que a precipitação possui um comportamento heterogêneo, tanto no espaço quanto no tempo e também possui uma correlação espacial com a produtividade do milho de segunda safra.