Ferramentas matemáticas para modelagem da temperatura com aplicação em graus-dias para otimização da produção agrícola

Abstract

O Brasil é um grande produtor agrícola. Os dados do Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA), divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), mostram uma previsão de 158,7 milhões de toneladas para a safra brasileira em 2011, um volume 6% maior que o recorde de 149,7 milhões de toneladas colhidas em 2010. Nos últimos anos a produção tem crescido e a área apta para plantio ainda não foi totalmente utilizada e estima-se que está sendo usada metade da área adequada para a agricultura. Esta grande produção se deve, em grande parte, ao clima do país, pois apesar das variações atuais de temperatura, o Brasil ainda possui um clima adequado para o cultivo de um grande número de espécies. Outro fator que tem sido relevante para o crescimento da agricultura é a evolução na forma de produção, pois a utilização de tecnologia de ponta e de novas variedades tem participação fundamental no desenvolvimento agrário. Mas, as grandes dimensões do país, a rapidez no desenvolvimento e as intensas modificações climáticas, têm trazido grandes problemas técnicos, econômicos e administrativos. Assim, os gestores deste setor têm buscado o auxílio de técnicas matemáticas e computacionais na obtenção de estimativas e nas tomadas de decisões. A modelagem matemática pode ser utilizada como ferramenta para auxiliar a melhoria na precisão e conseqüentemente na rentabilidade agrícola. Este trabalho propõe o uso de técnicas para modelagem matemática da temperatura diária, visando determinar equações matemáticas que descrevam as temperaturas diárias de um modo satisfatório, de tal forma que as curvas descritas pelas equações, auxiliem no cálculo de Graus Dia, que é uma importante medida na área de produção agrícola. Uma aplicação deste procedimento é feito para a cultura da cana de açúcar

Brazil is a large agricultural producer. The data in the Systematic Survey of Agricultural Production (LSPA), released by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), show a forecast of 158.7 million tonnes for the brazilian harvest in 2011, a volume 6% higher than the record of 149.7 million tons harvested in 2010. In recent years the production has grown and the area suitable for planting has not yet been fully used and it is estimated that is being used half the area suitable for agriculture. This large production is, in large part, to the climate of the country, because in spite of the variations of current temperature, Brazil still has a suitable climate for the cultivation of a large number of species. Another factor that has been important for the growth of agriculture is the evolution in the form of production, because the use of high technology and new varieties are also fundamental in agricultural development. But, the big dimensions of the country, the speed in the development and the intense climate changes, has brought a great many technical problems, economic and administrative. Thus, the managers of this sector has sought the aid of mathematical techniques and computational to obtain estimates and in making decisions. The mathematical modeling can be used as a tool to help the improvement in accuracy and consequently in agricultural profitability. This paper proposes the use of techniques for mathematical modeling of daily temperatures, in order to determine how mathematical equations to describe the daily temperatures in a satisfactory manner, so that the curves as described by the equations, help in the calculation of Degree-Day, which is a significant extent in the area of agricultural production. An application of this procedure is done for the culture of sugar cane