Modelagem matemática para previsão de safras e custo de produção da Oreochromis niloticus sob diferentes condições climáticas

• Processo: 24/10902-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de outubro de 2024
• Vigência (Término): 30 de setembro de 2025
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Pesqueiros e Engenharia de Pesca - Aquicultura
• Pesquisador responsável: Guilherme Wolff Bueno
• Beneficiário: Henrique Baccarin Dissordi
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus do Vale do Ribeira. Registro , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/02756-4 - Plataforma IoT de predições da capacidade de suporte bioeconômica e serviços ecossistêmicos sob diferentes cenários climáticos, zootécnicos e financeiros de fazendas aquícolas em ambiente neotropical, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Bioeconomia Economia circular Modelos matemáticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aquicultura | bioeconomia | Bioinovação | economia circular | modelagem matematica | Bioeconomia

Resumo

Inúmeros fatores operacionais podem impactar a gestão dos negócios aquícolas, como destaque temos as barreiras de uso das tecnologias que promovem processos mais ágeis na cadeia de valor do pescado. Assim, a aplicação de modelos matemáticos para predição de safras se tornou uma das principais abordagens para auxiliar gestores nas operações financeiras e de governança de seus empreendimentos. Neste contexto, o projeto irá aplicar ferramentas de modelagem matemática de previsão de crescimento corporal e análise bioeconômica para auxiliar na análise de risco financeira e otimização econômica de um empreendimento comercial que produz O. niloticus em tanques-rede no reservatório da Usina Hidrelétrica de Chavantes, São Paulo. Será utilizada uma série histórica de dados (n=1.800) com informações da qualidade da água, desempenho zootécnico e custos de produção. Paralelo, serão acompanhados 35 lotes em campo durante um ciclo de produção, para coleta das mesmas informações obtidas na série histórica. Será aplicado uma modelagem de crescimento térmico corporal (TGC) para predição do peso e tempo de abate integrando a modelagem econômica para definir os custos e a lucratividade do empreendimento. Estas ferramentas possibilitarão otimizar os processos aquícolas, auxiliará na análise de risco financeira e econômica da atividade para gestores e investidores do setor.