Search

Com base nos dados absolutos do Censo Agropecuário 2006, estruturou-se um sistema geográfico de informação e aplicou-se o método de análise multicritério para categorizar e avaliar o desenvolvimento da pecuária leiteira em Minas Gerais, Brasil. As variáveis selecionadas foram representadas espacialmente, classificadas e reclassificadas. Considerando-se seus pesos ponderados, foram combinadas por procedimentos de álgebra de mapas, em que se conformou o mapa com a caracterização do desenvolvimento leiteiro. Dos 853 municípios, 53 foram classificados como altamente desenvolvidos, 55 desenvolvidos, 229 moderadamente desenvolvidos, 500 pouco desenvolvidos e 16 não desenvolvidos. Encontrou-se associação entre o tamanho dos municípios e o desenvolvimento leiteiro; os de maior desenvolvimento tiveram área média de 175.414ha, e os de menor desenvolvimento apresentaram área média de 44.947ha. Esta abordagem para a integração espacial de dados censitários da pecuária possibilita uma nova forma de conhecer a realidade no seu desenvolvimento e promove sua aplicação em outros temas relacionados com a saúde e a produtividade animal. Based on absolute data collected from the Agricultural census 2006 a Geographic Information System (GIS) and application of a multi-criteria analysis method to categorize and evaluate the development of dairy farming in Minas Gerais, Brazil. The selected variables were represented spatially, classified and reclassified; taking into account that their adjusted weights were combined by map algebra procedures, conforming the map with the characterization of the dairy development. Of the 853 municipalities, 53 were classified as highly developed, 55 developed, 229 moderately developed, 500 low development and 16 non-developed. Associations were found between the size of the municipalities and dairy development. The municipalities with greater development had an average area of 175.414 ha and those with lower development showed an average area of 44.947 ha. This approach with spatial integration of the livestock census data provides a powerful methodology to express the reality in its development and promotes this application in other topics related to animal health and productivity.