Objetivou-se neste trabalho a aplicação de um modelo matemático para analisar possíveis alterações em dez anos de cultivo de soja região Norte do Brasil.
Autores: Rodrigo Batista Pinto¹; Deyvielen Maria Ramos Alves²; Henara Valéria Miranda Castro³ Marcelo Laranjeira Pimentel4; Deyviane Ramos Alves5; Paulo Sergio Rodrigues de Lima6; Wanderson Cunha Pereira7
Objetivou-se neste trabalho a aplicação de um modelo matemático para analisar possíveis alterações em dez anos de cultivo de soja região Norte do Brasil.
Introdução
A soja (Glycine max (L.) Merrill é uma oleaginosa que teve sua origem na Ásia Oriental, mas atualmente é cultivada em todo mundo, compondo um conjunto de plantas com destaque no mercado agrícola mundial, sendo um dos grãos mais produzidos e consumido em todo o mundo (EMBRAPA, 2014; FAO, 2019).
Segundo Andrade (2000) apud Melges (2017) o governo norte americano, no período da Segunda Grande Guerra Mundial, por meio da corporação RAND, necessitou de pesquisadores para a criação de métodos matemáticos que solucionassem problemas, como problemas de logística, tendo a desenvoltura de programações e modelos matemáticos que obtiveram aplicações civis posteriormente. Objetivou-se com este trabalho a aplicação de um modelo matemático para analisar possíveis alterações em dez anos de cultivo de soja região Norte do Brasil.
Material e Métodos
Dados das variáveis: área colhida, produção e produtividade de soja foram obtidos do banco de dados de produção agrícola do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), sendo contabilizados dez anos a partir de 2008 para a obtenção de uma série histórica mais recente do cultivo da cultura na região Norte do Brasil, devido a atualização de dados de produção ainda constar do último ano de 2018. Utilizou-se no tratamento dos dados um modelo matemático que trata de possíveis variabilidades nos dados obtidos para as variáveis, em que ∆x = intervalo entre os anos e x 0 = ano estudado, sendo o modelo:
Resultados e Discussão
A área colhida ao longo dos anos demonstra-se em crescente, segundo os dados brutos, indicando crescimento de 2008 a 2018, sendo este um exponencial com pouca variação (Figura 1). Entretanto, ao visualizar de ano a ano (Figura 2), observamos uma variação nesta “reta” nos anos. Observando-se as mais expressivas alterações referentes a quedas nos anos de 2008, 2011 e 2015-16, sendo estas variações mais suavizadas quando não se aplica o modelo matemático de visualização de taxas de variação ano a ano.
Ao aplicar-se a modelagem matemática da taxa média, observamos as reais variações ocorridas durante o período analisado (2008 a 2018), não sendo possível esta observação em um gráfico gerado com dados brutos (Figura 3), pois o modelo matemático empregado permite a visualização das taxas médias obtidas de ano a ano, considerando o comportamento do ano anterior e do ano posterior
No período analisado não temos apenas um crescimento de pouca alteração, mas uma variação, uma média móvel ano a ano (Figura 4). Em que, 2010 apresenta um aumento de produção quando comparada a 2009 e 2011.
Em 2013 obteve-se um crescente da produção, atingindo o maior pico da taxa média da quantidade produzida, diferentemente de 2015 que teve uma queda, mas também por conta do crescente de quantidade produzida anterior e posterior (2016) a este ano. Anos que possuem pouca precipitação pluvial podem acarretar em perdas agrícolas entre 719 bilhões e 3,6 trilhões de reais até o ano de 2050 (ARAUJO et al., 2013).
A variação da produtividade ao longo dos anos é bastante expressiva, observa-se na figura 5 pontos importantes a serem destacados, como picos de produtividade na safra 2011-2012, sendo este valor bastante expressivo nos dados brutos e após aplicação do modelo matemático (Figura 6).
Outro ponto que apresenta-se da mesma forma (tanto em dados brutos quanto na aplicação do modelo) é a safra 2015-2016, no caso da aplicação da taxa média, têm-se a visualização no ano de 2015, entretanto, sabendo-se que os dados se dão em anos safra, é possível inferir que a exposição da queda de produção em 2016 (nos dados brutos) sendo expressa em 2015 na taxa média, se dá por conta desse modo de visualização de anos-safra. Segundo Araújo et al (2013) variáveis meteorológicas como temperatura do ar, umidade relativa do ar e precipitação pluvial impactam de forma direta na produtividade das culturas.
Conclusão
A aplicação do modelo matemático taxa média possibilita a visualização de variações nos dados de uma série histórica de cultivos agrícolas, dados sem esta aplicação podem inferir em leves alterações divergindo com a realidade ano a ano.
Referências
ARAÚJO, P. H. C., CUNHA, D. A., De LIMA, J. E., & FÉRES, J. G. Efeitos da Seca sobre a Produtividade Agrícola dos Municípios da Região Nordeste. Anais do IX Encontro de Economia Baiana, 2013.
EMBRAPA. O agronegócio da soja nos contextos mundial e brasileiro. Londrina: Embrapa Soja. 70p. 2014.
FAO. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Statistical database. Disponível em: http:// www.fao.org/faostat/en/#data. Acesso em: jul. 2020.
MELGES, André Inácio. Modelagem matemática aplicada a produção agropecuária e sua sustentabilidade em relação aos efluentes gerados em uma unidade adjacente ao Parque nacional do Iguaçu. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017.
Informações sobre os autores:
- ¹ Acadêmico do Curso de Agronomia, Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), Santarém/PA. E-mail: rodrigo.batista0505@gmail.com
- ² Acadêmica do Curso de Agronomia, Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), Santarém/PA. E-mail: d.ellenalves@gmail.com
- ³ Acadêmica do Curso de Agronomia, Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), Santarém/PA. E-mail: henara1814@gmail.com
- 4 Mestrando em Ciência do Solo, Universidade Estadual de São Paulo (UNESP), Jaboticabal/SP. E-mail: marcelopimentel53@hotmail.com
- 5 Bacharela em Ciências da Saúde, Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), Santarém/PA. E-mail: annealvesz@hotmail.com
- 6 Formando do Curso de Agronomia, Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), Capitão Poço /PA. E-mail: pauloufra15@gmail.com
- 7 Docente, Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), Capitão Poço/PA. E-mail: wanderson.pereira@ufra.edu.br
