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https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/5404
Tipo: | Dissertação |
Título: | Zoneamento do potencial de pastejo do Capim- Sudão BRS Estribo com base na espacialização de soma térmica na Região Sul do Brasil |
Autor(es): | Pires, Allan Sampaio |
Primeiro Orientador: | Schafer, Alexandro Gularte |
Coorientador: | Trentin, Gustavo |
1° Membro da banca: | Schafer, Alexandro Gularte |
2° Membro da banca: | Moreira, Davidson Martins |
3° Membro da banca: | Moraes, Marcelo Romero de |
4° Membro da banca: | Perez, Naylor Bastiani |
Resumo: | A partir de uma parceria entre Embrapa e Sulpasto, foi desenvolvida uma espécie de forrageira anual de verão, denominada capim-sudão BRS Estribo, onde BRS é a designação dada a todas as cultivares desenvolvidas pela Embrapa, e Estribo é o nome escolhido pelos desenvolvedores do material genético. Devido à origem recente, esta planta ainda necessita-se de informações que relacionam sua produção a parâmetros agroclimáticos como a temperatura do ar e a soma térmica. Portanto, o presente estudo teve como objetivo estimar o potencial de disponibilidade de soma térmica para o cultivo do capim-sudão BRS Estribo, através do processo de espacialização dos dados agroclimáticos da Região Sul do Brasil, e com isso verificar o potencial de pastejo, considerando-se que o pastejo ocorre quando a planta atinge entre 50 e 60 cm de altura, e os animais permanecem até o rebaixamento do pasto, entre 10 e 15 cm de altura. Na metodologia do trabalho foram empregadas técnicas de Machine Learning para a espacialização dos dados de temperatura, operando bases de dados com recursos de Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Foram utilizados dados altimétricos em formato matricial da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) com resolução espacial de 90 metros e médias mensais de temperatura compiladas por um período de trinta anos. A espacialização da temperatura foi feita com modelos de regressão, calculados mensalmente em relação à altitude, latitude e longitude. Mais especificamente, usa-se a interpolação por tendência para ajustar os dados da superfície terrestre e o método de limites quadrados ordinários para determinar os coeficientes de regressão das equações de regressão linear. A partir dos modelos de regressão, foram gerados mapas de temperatura média mensal e da soma térmica para todos os meses do ano. Por fim, foram gerados os mapas das somas térmicas relacionadas ao período de produção do capim-sudão BRS Estribo, que fornece entre os meses de outubro a abril, assim como a simulação do número de pastejos possíveis na região. Como resultado verificou-se que no período utilizado para o plantio, o número de pastejos no período considerado ideal para produção variou de 1 a 12, sendo que foram obtidos melhores resultados no noroeste do Rio Grande do Sul e norte do Paraná, e regiões mais frias, que em grande parte possuem altitudes maiores, tem uma menor produção. |
Abstract: | Based on a partnership between Embrapa and Sulpasto, an annual summer forage species was developed, called sudangrass BRS Estribo, where BRS is the name given to all cultivars developed by Embrapa, and Estribo is the name chosen by the developers of the genetic material. Due to its recent origin, this plant still needs information that relates its production to agroclimatic parameters such as air temperature and thermal sum. Therefore, the present study aimed to estimate the potential for the availability of thermal sum for the cultivation of the sudangrass BRS Estribo, through the process of spatialization of agroclimatic data in the South Region of Brazil, and thereby verify the grazing potential, considering grazing occurs when the plant reaches between 50 and 60 cm in height, and the animals remain until the lowering of the pasture, between 10 and 15 cm in height. In the work methodology, Machine Learning techniques were used for the spatialization of temperature data, operating databases with resources from Geographic Information Systems (GIS). Altimetric data in matrix format from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) with spatial resolution of 90 meters and monthly temperature averages compiled over a period of thirty years were used. The temperature spatialization was done with regression models, calculated monthly in relation to altitude, latitude and longitude. More specifically, trend interpolation is used to adjust the Earth’s surface data and the ordinary square limit method to determine the regression coefficients of the linear regression equations. From the regression models, maps of average monthly temperature and thermal sum were generated for all months of the year. Finally, the maps of the thermal sums related to the production period of the sudangrass BRS Estribo, which it provides between the months of October to April, were generated, as well as the simulation of the number of possible grazing in the region. As a result, it was found that in the period used for planting, the number of grazing in the period considered ideal for production ranged from 1 to 12, with better results being obtained in the northwest of Rio Grande do Sul and northern Paraná, and more cold, which to a large extent have higher altitudes, has a lower production. |
Palavras-chave: | Capim-Sudão BRS Estribo Espacialização de dados Soma térmica Estatística espacial Sudangrass BRS Estribo Data spatialization Thermal sum Spatial statistics |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal do Pampa |
Sigla da Instituição: | UNIPAMPA |
Campus: | Campus Bagé |
Curso: | Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada |
Citação: | PIRES, Allan Sampai .Zoneamento do potencial de pastejo do Capim- Sudão BRS Estribo com base na espacialização de soma térmica na Região Sul do Brasil . 83 f. 2020. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2020. |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/5404 |
Data do documento: | 2-Jun-2020 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Computação Aplicada |
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