Estimativa da produtividade agrícola no estado de São Paulo a partir do índice SPEI

• Processo: 22/01326-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Meteorologia
• Pesquisador responsável: Luiz Felippe Gozzo
• Beneficiário: Edgar Simkevic Martins Dornelas
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Produção agrícola Técnicas de estimativa Regressão linear Análise de regressão e de correlação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Produtividade Agrícola | São Paulo | Spei | Climatologia, Agrometeorologia

Resumo

Condições atmosféricas são de suma importância para o desenvolvimento de culturas e produção agrícola. As principais variáveis que influenciam, direta ou indiretamente, essas produções são a chuva e a temperatura, pois afetam a disponibilidade de água, seja no solo ou para irrigação, acarretando na redução do peso ou da quantidade do produto final, que consequentemente é sentido pelo consumidor, seja pela qualidade que o produto traz em si ou pelo preço que é colocado no mesmo. A proposta deste projeto é analisar como a falta de umidade durante períodos de seca afeta as culturas de arroz, milho e trigo no estado de São Paulo, a partir do índice de precipitação-evapotranspiração (SPEI) no período compreendido entre 1974 e 2020. A técnica de regressão linear simples será relacionar estas duas quantidades. Para calcular o SPEI serão empregados dados climáticos anuais do Climate Research Unit (CRU) TS4.05, da Universidade de East Anglia (Harris et al., 2020), com resolução horizontal de 0.5°. Os dados de histórico de produção anuais dos produtos citados serão obtidos no banco de dados do CIDRA IBGE. A partir de tais dados faremos cálculos estatísticos para a obtermos a análise de correlação entre tais variáveis e construir um modelo de regressão linear, com o objetivo final de propor um modelo para estimar futuras produções a partir do índice SPEI.(AU)