UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA AGRÍCOLA
ANÁLISE ESPACIAL E MULTICRITERIAL DA QUALIDADE
DAS LAVOURAS DE MILHO "SAFRINHA" NO MÉDIO
PARANAPANEMA
HUGO DE SOUZA DIAS
CAMPINAS DEZEMBRO DE 2006
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA AGRÍCOLA
ANÁLISE ESPACIAL E MULTICRITERIAL DA QUALIDADE
DAS LAVOURAS DE MILHO "SAFRINHA" NO MÉDIO
PARANAPANEMA
Tese submetida à banca examinadora para obtenção do título de Doutor em Engenharia
Agrícola na área de concentração em
Planejamento e Desenvolvimento Rural
Sustentável.
HUGO DE SOUZA DIAS
Orientador: Prof. Dr. Rubens A. C. Lamparelli
CAMPINAS DEZEMBRO DE 2006
ii
FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA
BIBLIOTECA DA ÁREA DE ENGENHARIA E ARQUITETURA - BAE - UNICAMP
D543a
Dias, Hugo de Souza
Análise espacial e multicriterial da qualidade das lavouras de milho “Safrinha” no médio Paranapanema / Hugo de Souza Dias.--Campinas, SP: [s.n.], 2006. Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli. Tese (Doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola. 1. Sistemas de suporte a decisão. 2. Conjuntos difusos. 3. Semeadura. 4. Geoestatistica. 5. Plantio direto. 6. Solos – manejo. I. Lamparelli, Rubens Augusto Camargo. II. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola. III. Título.
Título em Inglês: Spatial analyze and multicriteria evaluation of agricultural quality of off-season maize “Safrinha” in middle
Paranapanema river valley, SP, Brazil
Palavras-chave em Inglês: Decision making, Fuzzy sets, Seeding, Geostatistic, No-tillage
Área de concentração: Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável Titulação: Doutor em Engenharia Agrícola
Banca examinadora: Sidney Rosa Vieira, Paulo Sérgio Graziano Magalhães, Mara de Andrade Marinho Weill e Miguel Angel Uribe Opazo
Data da defesa: 14/12/2006
iii XX
O Tejo é mais belo que o rio que corre pela minha aldeia,
Mas o Tejo não é mais belo que o rio que corre pela minha aldeia Porque o Tejo não é o rio que corre pela minha aldeia.
O Tejo tem grandes navios E navega nele ainda,
Para aqueles que vêem em tudo o que lá não está, A memória das naus.
O Tejo desce de Espanha
E o Tejo entra no mar em Portugal. Toda a gente sabe isso.
Mas poucos sabem qual é o rio da minha aldeia E para onde ele vai
E donde ele vem.
E por isso, porque pertence a menos gente, É mais livre e maior o rio da minha aldeia. Pelo Tejo vai-se para o Mundo.
Para além do Tejo há a América E a fortuna daqueles que a encontram. Ninguém nunca pensou no que há para além Do rio da minha aldeia.
O rio da minha aldeia não faz pensar em nada. Quem está ao pé dele está só ao pé dele.
Alberto Caeiro O Guardador de Rebanhos
iv
v
AGRADECIMENTOS
Ao Dr. Rubens A. C. Lamparelli pela paciência, trabalho e amizade.
Ao Professor Ronald R. Ranvaud pelos ensinamentos e pela coordenação do projeto de "Manejo da Pomba Amargosa", do qual os dados básicos desta tese foram retirados.
Ao Dr. Sidney Rosa Vieira pelos ensinamentos, pelos arquivos bases de modelagem dos semivariogramas e pelo fornecimento risonho e franco do GEOEST.
À Dra. Giselda Durigan pela minuciosa revisão da redação.
Ao Dr. Christian Brannstrom pela ajuda com o abstract.
Ao Dr. José Ruy Porto de Carvalho pelos ensinamentos e orientação na análise estatística.
Ao Professor Jansle Vieira Rocha pelos ensinamentos e sugestões na condução deste trabalho.
Ao Paulo R. R. Martinho coordenação na coleta dos dados no campo e suporte na administração do projeto da pomba.
Ao Daniel Baratela, Mary Hellen de Azevedo e toda a equipe do CDVale pelo trabalho de coleta de dados no campo e suporte na administração do projeto da pomba.
Ao Mauro Cesar Camargo (Tuca) pelo digitação e organização dos dados básicos.
Á Laurimar G. Vendrusculo pela versão Windows do GEOEST.
vi
Aos pesquisadores e funcionários da Apta - Médio Paranapanema pela parceria e suporte dado ao CDVale e ao projeto da pomba.
Ao Fundo Nacional de Meio Ambiente, FNMA, pelos recursos do projeto da pomba.
Ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, pelas de imagens de satélite.
Aos professores e funcionários da Faculdade de Engenharia Agrícola, FEAGRI/ UNICAMP, e do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura, CEPAGRI, pelo treinamento e atenção que viabilizaram esta tese.
Ao Grupo Nova América e Assocana pelo suporte financeiro ao CDVale.
Ao Devair e aos funcionários do Sítio Canaçú que mantiveram a roça produzindo na minha ausência, mantendo a bolsa da "Fundação Água da Onça".
A Coopermota pelo fornecimento dos dados de recebimento de grãos.
Ao Dr. Afonso Peche pelos ensinamentos sobre qualidade de processos e de lavoura.
Ao Professor Miguel Angel Uribe Opazo pelos ensinamentos em estatística.
Ao Professor Alberto de Oliveira Lima pelos ensinamentos em AHP.
Ao Professor Jose Augusto Fabri pelos ensinamentos sobre conjuntos fuzzy.
À Jussara pelos pousos e bóias em Santo Antônio da Posse.
vii
Ao Pedro e a Dora por suportarem a "dureza" dos anos de elaboração desta tese.
À minha mãe pelos cuidados e carinho que ajudaram a minimizar a minha provável dislexia.
viii SUMÁRIO Página LISTA DE FIGURAS xi LISTA DE TABELAS xv RESUMO xviii ABSTRACT xix 1 INTRODUÇÃO 1 2 REVISÃO DE LITERATURA 4 2.1 Avaliação da qualidade 4
2.1.1 Avaliação da qualidade na agricultura 5
2.1.2 Estatística de controle da qualidade 7
2.1.3 Polígonos de Thiessen e desagrupamento de estatísticas 10
2.1.4 Sistemas de preparo 10
2.1.5 Estande, população, espaços entreplantas 11
2.1.6 Cobertura morta 12
2.1.7 Data de semeadura 14
2.1.8 Ervas daninhas 15
2.1.9 Colheita mecânica e perda de grãos na colheita 16
2.2 Análise Espacial 20
2.2.1 Continuidade Espacial 20
2.2.2 Escala e fenômeno de variação 22
2.2.3 Sensoriamento Remoto 23
2.2.4 Sistemas de Informações Geográficas 24
2.3 Análise multicriterial –MCE 25
2.3.1 Experiências com o processo de análise hierárquica- AHP 26
2.3.2 Conjuntos Fuzzy 29
3 MATERIAL E MÉTODOS 32
3.1 Avaliação exploratória e descritiva dos dados 32
ix
3.1.2 Histórico da amostragem 33
3.1.3 Itens de verificação da qualidade das lavouras 38
3.1.4 Estatísticas analisadas 41
3.2 Análise espacial 48
3.2.1 Preparação da base cartográfica 48
3.2.2 Análise espacial dos dados (geoestatística) 54
3.2.3 Classificação dos resultados da validação cruzada 67
3.2.4 Verificação da hipótese de continuidade espacial 68
3.3 Análise multicriterial da qualidade das lavouras de milho 69
3.3.1 Qualidade parcial 70
3.3.2 Árvore de hierarquia de critérios 71
3.3.3 Sistemática de cálculo dos pesos para os critérios 74
3.3.4 Objetivo da análise e critérios de primeiro nível 77
3.3.5 Critérios de segundo nível 79
3.3.6 Critérios de terceiro nível 87
3.3.7 Normalização dos valores dos critérios 91
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 104
4.1 Qualidade das lavouras do milho "safrinha" 104
4.1.1 Qualidade das lavouras no desenvolvimento do milho 104
4.1.2 Qualidade das lavouras na avaliação de pós-colheita do milho 136
4.2 Análise espacial 154
4.2.1 Avaliação do erro na estimativa da área com milho 154
4.2.2 Variáveis analisadas espacialmente 156
4.2.3 Distância máxima ou do cálculo do semivariograma 157
4.2.4 Picos de queda da semivariância 158
4.2.5 Correlação espacial e mapeamento dos itens de verificação da
qualidade no desenvolvimento da lavoura do milho
160
4.2.6 Correlação espacial e mapeamento dos itens de verificação da
qualidade no pós-colheita da lavoura do milho
249
x
4.3 Análise multicriterial (MCE) da qualidade das lavouras 279
4.3.1 Análise multicriterial da qualidade operacional 279
4.3.2 Análise multicriterial da produtividade inferida 280
4.3.3 Análise multicriterial da sustentabilidade física 282
4.3.4 Análise multicriterial da qualidade parcial 283
5 CONCLUSÕES 287
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 290
xi
LISTA DE FIGURAS
Figura pág.
1 Localização do Médio Paranapanema 32
2 Polígono de estudo com as divisas e as sedes dos municípios 33
3 Exemplo de talhão com a localização dos pontos de amostragem 34
4 Localização dos talhões de amostragem - desenvolvimento da lavoura 35
5 Localização dos talhões de amostragem - pós-colheita 36
6 Esquema de uma amostra e localização de subamostras 37
7 Polígonos atribuidores de pesos no desenvolvimento da lavoura 46
8 Polígonos atribuidores de pesos na avaliação de pós-colheita 47
9 Árvore de hierarquia de critérios para qualidade parcial das lavouras 73
10 Funções de pertinência sigmoidal monótona 93
11 Funções de pertinência sigmoidal simétrica 93
12 Freqüência dos sistemas de preparo do solo 105
13 Distribuição espacial dos talhões de acordo com o sistema de preparo 106
14 Comparação da variação relativa da cobertura morta entre sistemas de preparo 111
15 Regressões entre a média da cobertura e os índices de variabilidade relativa 112
16 Regressões entre a média cobertura e os índices de variabilidade absoluta 113
17 Regressão entre os métodos de avaliação da cobertura morta 114
18 Cobertura morta das amostras dos talhões 26 e 45 em função da amostra 116
19 Regressão exponencial entre estande e nº de espaços múltiplos 125
20 Regressão polinomial entre estande e nº espaços aceitáveis 125
21 Regressão linear entre estande e o comprimento de falhas 126
22 Regressão polinomial entre a proporção de espaços aceitáveis e o estande 126
23 Umidade média diária do milho recebido pelos silos da Coopermota 138
24 Massa diária (t dia-1) de milho recebida pelos silos da Coopermota 139
25 Regressão entre a data de amostragem e a cobertura do solo 141
26 Regressão entre a média da cobertura do talhão e sua variabilidade absoluta 142
xii
28 Regressão entre métodos de avaliação da cobertura morta 144
29 Regressão entre data da amostra e a perda de total de grãos na colheita 149
30 Regressão entre o desvio padrão da perda e o total de perdas de colheita 150
31 Proporção de grãos perdidos segundo o tipo de perda 151
32 Pares de valores semelhantes e distantes entre si de 15 a 19 km 159
33 Semivariograma experimental direcional da cobertura morta 161
34 Ajuste de modelo gaussiano ao semivariograma da cobertura morta 162
35 Mapa da cobertura morta estimado pela krigagem 165
36 Semivariograma do coeficiente de variação da cobertura morta 166
37 Ajuste do modelo ao semivariograma do C.V. da cobertura morta 168
38 Mapa do coeficiente de variação da cobertura morta do talhão 171
39 Semivariograma experimental do espaçamento das entrelinhas 173
40 Ajuste do modelo esférico ao semivariograma do espaçamento das entrelinhas 174
41 Resultado da krigagem para espaçamento das entrelinhas (cm) 176
42 Ajuste do modelo gaussiano ao semivariograma do C.V. da entrelinha 178
43 Ajuste do modelo gaussiano ao semivariograma experimental do coeficiente de
variação do espaçamento da entrelinha (com a retirada dos altos valores)
181
44 Mapa do coeficiente de variação do espaçamento das entrelinhas 183
45 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma do estande de plantas 185
46 Ajuste do modelo direcional ao semivariograma do estande de plantas 186
47 Mapa da distribuição regional do estande de plantas (média do talhão) 188
48 Ajuste do modelo esférico ao semivariograma do coef. de variação do estande 189
49 Ajuste do modelo linear ao semivariograma do coef. de variação do estande 191
50 Mapa do coeficiente de variação do estande de plantas 194
51 Ajuste do modelo linear ao semivariograma da população de plantas 196
52 Mapa da distribuição da população de plantas por hectare 198
53 Semivariogramas experimentais do nº de espaços múltiplos 199
54 Ajuste do modelo direcional ao semivariograma do nº de espaços múltiplos 200
55 Mapa do número de espaços multiplos (esp<0,20) 202
xiii
57 Ajuste do modelo ao semivariograma da proporção de espaços múltiplos 205
58 Mapa da distribuição da proporção de espaços múltiplos (esp<0,20) 207
59 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma do nº de espaços aceitáveis 208
60 Ajuste do modelo direcional ao semivariograma do nº de espaços aceitáveis 209
61 Mapa do nº de espaços aceitáveis entre plantas 212
62 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma da % de espaços aceitáveis 213
63 Ajuste do modelo direcional ao semivariograma da % de espaços aceitáveis 215
64 Mapa da distribuição regional da proporção do nº de espaços aceitáveis 217
65 Ajuste do modelo ao semivariograma do comprimento de espaços aceitáveis 218
66 Semivariograma experimental direcional do comprimento de espaços aceitáveis 219
67 Ajuste do modelo linear ao semivariograma do comp. de espaços aceitáveis 220
68 Mapa do comprimento de espaços aceitáveis (0,10<esp<0,30) 222
69 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma do nº de falhas (falha>0,30) 224
70 Mapa da distribuição regional do nº de falhas (falha>0,30) 226
71 Ajuste do modelo ao semivariograma do nº de falhas (falha>0,50) 228
72 Mapa da distribuição regional do nº de falhas (falha>0,50) 230
73 Ajuste do modelo ao semivariograma do comprimento de falhas (falha>0,30) 231
74 Ajuste do modelo direcional ao semivariograma do comprimento de falhas 233
75 Mapa da distribuição regional do comprimento de falhas (falha>0,30) 235
76 Ajuste do modelo linear ao semivariograma do comprimento de falhas 237
77 Mapa da distribuição regional do comprimento de falhas (falha>0,50) 239
78 Semivariograma do número de plantas com problemas 240
79 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma do nº de plantas com problemas 241
80 Semivariograma direcional da infestação de ervas 244
81 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma da infestação de ervas 245
82 Mapa da distribuição regional da infestação de ervas 248
83 Semivariograma direcional da data do levantamento (datacolhe) 249
84 Ajuste do modelo aninhado ao semivariograma da data do levantamento 250
85 Mapa da data de realização do levantamento 253
xiv
87 Mapa da distribuição regional da cobertura morta do solo 257
88 Ajuste do modelo ao semivariograma do coef. de variação da cobertura morta 259
89 Mapa da distribuição regional do coeficiente de variação da cobertura morta 261
90 Ajuste do modelo ao semivariograma da cobertura de ervas 263
91 Mapa da distribuição regional da cobertura de ervas 265
92 Ajuste do modelo ao semivariograma da perda total de colheita 267
93 Mapa da regional da perda de colheita total 270
94 Ajuste do modelo ao semivariograma da perda não trilhada 271
95 Mapa da perda de colheita em espiga (média do talhão) 275
96 Semivariograma experimental da perda de grãos trilhados 276
97 Mapa da distribuição regional da perda de colheita de material trilhado 277
98 Mapa da qualidade operacional das lavouras 280
99 Mapa da produtividade inferida das lavouras 281
100 Mapa da sustentabilidade física das lavouras 282
101 Mapa da MCE da qualidade parcial das lavouras 284
xv
LISTA DE TABELAS
Tabela pág.
1 Classificação das estatísticas de avaliação de erro na validação cruzada 68
2 Escala de semântica para determinação da razão de importância entre critérios 75
3 Valores de CA em função da ordem da matriz 76
4 Matriz de comparação da importância dos critérios de 1º nível 79
5 Importância dos critérios de 2º nível para os critérios de 1º nível 80
6 Matriz de importância dos critérios de 2º nível na qualidade operacional 82
7 Matriz de importância dos critérios de 2º nível na produtividade inferida 85
8 Matriz de importância dos critérios de 2º nível na sustentabilidade 87
9 Matriz de importância dos critérios de 3º nível para distribuição de plantas na avaliação da qualidade operacional
88
10 Matriz de importância dos critérios de 3º nível para distribuição de plantas na avaliação da produtividade inferida
90
11 Matriz de importância dos critérios de 3º nível para distribuição de plantas na avaliação da sustentabilidade física
90
12 Funções e pontos de inflexão nos critérios da qualidade operacional 97
13 Funções e pontos de inflexão nos critérios da produtividade inferida 100
14 Funções e pontos de inflexão nos critérios da sustentabilidade física 102
15 Estatísticas da declividade das terras no polígono de estudo 107
16 Estatísticas da proporção da superfície coberta com resíduos orgânicos 109
17 Cobertura morta segundo o sistema de preparo de solo 110
18 Espaçamento das entrelinhas 117
19 População de plantas por hectare 118
20 Estande, números de plantas por metro de linha 119
21 Estande de plantas segundo o sistema de preparo de solo 120
22 Número de espaços múltiplos por metro de linha 121
23 Nº espaços aceitáveis (0,10<esp<0,30) 122
xvi
25 Número de falhas maiores que 0,30 m por metro de linha 123
26 Número de falhas maiores que 0,50 m por metro de linha 124
27 Estimativa do comprimento de falhas maiores que 0,30 m por metro de linha 124
28 Estimativa do comprimento de falhas maiores que 0,50 m por metro de linha 125
29 Comparação dos espaços entre plantas entre os sistemas de preparo 128
30 Números de plantas dominadas por metro de linha 131
31 Números de plantas acamadas por metro de linha 131
32 Números de plantas quebradas por metro de linha 131
33 Números de plantas atrofiadas por metro de linha 132
34 Números de plantas com problemas por metro de linha 132
35 Comparação do nº de plantas com problemas entre os sistemas de preparo 133
36 Infestação de ervas daninhas (% da área coberta por ervas) 134
37 Comparação da infestação de ervas daninhas (%) entre os sistemas de preparo 135
38 Proporção (%) da superfície coberta com resíduos orgânicos 140
39 Comparação cobertura morta entre os sistemas de preparo 145
40 Proporção da superfície coberta com ervas (%) 146
41 Massa total de grãos perdidos na colheita 147
42 Massa de grãos soltos sobre o solo 147
43 Massa de grãos presos a sabugos trilhados 148
44 Massa de grãos presos a espigas não trilhadas 148
45 Comparação da perda de colheita total entre os sistemas de preparo 153
46 Matriz de erros da máscara das terras com culturas anuais 154
47 Resultados da validação cruzada para cobertura morta 163
48 Validação cruzada para o coef. de variação da cobertura (arquivo integral) 169
49 Validação cruzada para o coef. de variação.da cobertura (arquivo modificado) 170
50 Resultado da validação cruzada para espaçamento das entrelinhas 175
51 Validação cruzada para C.V. do espaçamento da entrelinha (Equação 47) 179
52 Validação cruzada para C.V. do espaçamento da entrelinha (Equação 48) 182
53 Resultado da validação cruzada para estande de plantas 187
xvii
55 Validação cruzada para coef. de variação do estande (arquivo sem 2 valores) 193
56 Resultado da validação cruzada para população de plantas 197
57 Resultado da validação cruzada para número de espaços múltiplos 201
58 Resultado da validação cruzada para proporção de espaços múltiplos 206
59 Resultado da validação cruzada para nº de espaços aceitáveis (0,10<esp<0,30) 210 60 Validação cruzada para nº de esp. aceitáveis, modelo direcional α1/α2= 0,250 211
61 Resultado da validação cruzada para proporção de espaços aceitáveis 216
62 Resultado da validação cruzada para comprimento de espaços aceitáveis 221
63 Resultado da validação cruzada para nº de falhas (falha>0,30) 225
64 Resultado da validação cruzada para nº de falhas (falha>0,50) 229
65 Resultado da validação cruzada para comprimento de falhas (falha>0,30) 234
66 Resultado da validação cruzada para comprimento de falhas (falha>0,50) 238
67 Resultado da validação cruzada para nº de plantas com problemas 242
68 Validação cruzada para nº de plantas com problemas (arquivo alterado) 243
69 Resultado da validação cruzada para infestação de ervas daninhas 247
70 Resultado da validação cruzada para data do levantamento 252
71 Resultado da validação cruzada para cobertura morta (pós-colheita) 256
72 Validação cruzada para coeficiente de variação da cobertura morta 260
73 Validação cruzada para infestação de ervas daninhas 264
74 Validação cruzada para perda total de colheita 268
75 Validação cruzada para perda total de colheita (arquivo alterado) 269
76 Resultado da validação cruzada para perda não trilhada 273
77 Validação cruzada para perda de colheita em espiga (arquivo alterado) 274
78 Resultado geral da correlação espacial dos itens de verificação de qualidade 278
79 Funções e pontos de inflexão na normalização dos critérios da qualidade 283
xviii RESUMO
Apesar do milho "safrinha" já representar uma grande proporção do milho produzido no Brasil e ter tido um significativo aumento de produtividade nos últimos anos, esta cultura ainda é relacionada ao baixo uso de tecnologia e à baixa produtividade. A primeira etapa deste estudo analisa as estatísticas e as relações entre os seguintes itens de verificação da qualidade das lavouras: data de semeadura; cobertura morta do solo; espaçamento das entrelinhas; estande e população de plantas; plantas problema; espaços entreplantas; infestação de ervas daninhas e perdas de colheita. A segunda etapa analisou a correlação espacial destas variáveis entre os diferentes talhões amostrados e mapeou a sua distribuição através das ferramentas da geoestatística na região do Médio Paranapanema. Na terceira etapa as variáveis foram utilizadas como critérios em uma avaliação multicriterial gerando um mapa de qualidade das lavouras. O método de polígonos de Thiessen foi utilizado no desagrupamento das estatísticas básicas (média, variância, assimetria), minimizando os problemas originados pela não aleatoriedade espacial da amostragem. O sistema de Plantio Direto (PD) foi discriminado estatisticamente do sistema de Preparo Convencional (PC) através de diversas variáveis, mas apenas a cobertura morta discriminou o PD da Semeadura na Palha de Inverno (SPi) e do PC. Oitenta e cinco por cento dos talhões avaliados tinham estande dentro dos limites aceitáveis e boa distribuição de plantas. Sessenta por cento dos itens de verificação apresentaram continuidade espacial entre talhões, o que permitiu o mapeamento através de krigagem ordinária. As áreas não ocupadas com milho foram retiradas da análise espacial utilizando-se uma máscara do uso da terra produzida pela classificação de imagens de satélite. A análise multicriterial (MCE) combinou o processo de análise hierárquica (AHP), para dar pesos aos critérios, e conjuntos fuzzy, para normalizar os critérios, possibilitando a avaliação e o mapeamento da qualidade das lavouras de milho "safrinha" em uma área de 1.577 km2.
Palavras chaves: sistemas de preparo de solo; auditoria de qualidade; polígonos de Thiessen; sistemas de suporte a decisão; processo de análise hierárquica (AHP);
xix ABSTRACT
Even though off-season or winter maize ("safrinha") today accounts for a large fraction of Brazilian maize production, and has displayed a significant increase in yield during the past few years, this crop is still associated with low technology and low yield. The first part of this study analyzes the statistics and relations among several variables of agricultural quality (items of quality verification): planting date; crop mulch cover; row spacing; plant stand and population; problem plants; plant spacing; weed infestation; harvest losses. The second part analyzes the spatial correlation of these variables among different plots sampled and maps the distribution by using spatial statistical tools in the Middle Paranapanema River Valley. In the third part, the variables were used as criteria in a multicriteria evaluation (MCE) that created an agricultural quality maps. Thiessen polygons were used to declustering the basic statistics (mean, variance, coefficient of skewness), minimizing problems introduced by non-random spatial sampling. No-tillage cultivation was statistically discriminated from conventional tillage by several variables, but only crop mulch cover separated no-tillage from winter crop mulch cultivation and conventional tillage. Eighty-five percent of plots studied had stands within acceptable limits and displayed good distribution of plants. Sixty percent of the variables showed spatial continuity among the plots, which permitted mapping by use ordinary kriging. Areas not planted in maize were removed from the spatial analysis using a mask of land use produced by a classification of satellite imagery. Multicriteria evaluation (MCE) combined the Analytic Hierarchy Process (AHP) to weight the criteria, and fuzzy sets were used to normalize the criteria, permitting the evaluation and mapping of agricultural quality of off-season “safrinha” maize in an area of 1,577 km2.
Index terms: tillage systems; quality audit; Thiessen polygons; decision making; analytic hierarchy process (AHP);
1 1. INTRODUÇÃO
O milho "safrinha" é uma daquelas inovações de agricultores que a comunidade agronômica demora a levar a sério. Inicialmente, muitos agrônomos de campo não podiam acreditar que uma cultura típica de primavera-verão, como o milho, pudesse se transformar em uma cultura lucrativa de outono-inverno. Muitos pesquisadores evitaram investir os recursos de suas instituições em pesquisa de uma cultura que quebrava vários "dogmas" da fitotecnia.
Algumas empresas de genética de milho se negaram, durante um bom tempo, a desenvolverem híbridos e submeter seus materiais à avaliação na "safrinha".
Os agricultores do Médio Paranapanema, SP, tiveram melhor sorte. Em 1992, a equipe da Estação Experimental do Instituto Agronômico - IAC (atual Apta - Médio Paranapanema) instala o primeiro ensaio de avaliação de cultivares de milho "safrinha" na região, dando inicio a um processo melhoria técnica da lavoura. Em 1993, o IAC e o Centro de Desenvolvimento do Vale do Paranapanema- CDVale promovem o 1º Encontro de Milho "Safrinha" com apresentação dos primeiros resultados produzidos pela pesquisa regional. Os encontros nos anos seguintes se transformariam, com a ajuda de muitas instituições, em um evento de importância nacional.
Hoje, o milho "safrinha" já é encarado com mais seriedade. Na safra 2004/05 o "safrinha" representava 31% da área de milho da região Centro-Sul e era a cultura de outono-inverno com maior área de plantio nessa região (CONAB, 2007).
O milho "safrinha" começou a ser cultivado no Estado do Paraná nos meados da década de 80. A partir de 1988, com o fim da política de subsídio governamental para produção de trigo, a área de cultivo do "safrinha" inicia um crescimento vertiginoso no Centro-Sul do Brasil.
Na safra 2000/2001, quando esta pesquisa foi realizada, o "safrinha" já representava, mais de 15% da produção de milho da Região Centro-Sul do Brasil (CONAB, 2007). No Médio Paranapanema, o milho "safrinha", nesta mesma safra, representou 75% da produção anual de milho (IEA, 2002). O significativo aumento da produtividade média do Centro-Sul, que cresceu de 1829 kg ha-1 na safra de 90/91 para 2953 kg ha-1 na safra 2000/2001 (CONAB, 2007), foi resultado da crescente melhoria na tecnologia aplicada nessa cultura. Apesar dos ganhos, a produtividade ainda é muito baixa e está relacionada ao pequeno uso de tecnologia.
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A comparação da produtividade média dos ensaios de avaliação de cultivares, coordenados pela Apta - Médio Paranapanema/ IAC, e a produtividade média das lavouras do Médio Paranapanema mostra grandes diferenças. Enquanto os ensaios de híbridos simples e triplos produziram, em média, 4663 kg ha-1 e os ensaios de híbridos duplos e variedades produziram, em média, 4256 kg ha-1 (IAC, 2001), a produtividade média regional foi de apenas 2794 kg ha-1, neste mesmo ano (2001) (IEA, 2002).
O fator chave para explicar tais diferenças de produtividade é a qualidade com que as operações são realizadas. A distribuição das plantas na linha de plantio, a manutenção da cobertura morta sobre o solo, a densidade de plantas, a infestação de ervas e a perda de colheita são apenas alguns dos fatores que determinaram a diferença entre a semeadura de alta qualidade realizada pela equipe do IAC e a semeadura realizada pelos agricultores.
O presente estudo foi conduzido com base na avaliação da qualidade das lavouras de milho "safrinha", visando estabelecer um padrão de qualidade de lavouras que possa servir para o desenvolvimento de um programa de qualidade regional.
Espera-se que este estudo contribua para um processo de conscientização dos agricultores e que a qualidade das lavouras passe a ser a base para a sustentabilidade de suas atividades.
Objetivo geral do presente estudo é a avaliação e o mapeamento da qualidade das lavouras de milho "safrinha" no Médio Paranapanema.
Os objetivos específicos são:
a. estabelecer limites técnicos para o controle estatístico de processo para os itens de verificação de qualidade avaliados;
b. comparar as lavouras de milho sob os diferentes sistemas de manejo do solo utilizados: c. avaliar a aplicação dos métodos disponíveis de auditoria de qualidade de lavouras, normalmente aplicados experimentalmente, em um grande levantamento regional;
d. verificar a existência de dependência espacial entre os talhões amostrados e mapear os itens de qualidade mais importantes;
e. utilizar as técnicas de análise multicritério para estabelecimento de um índice para a qualidade das lavouras e mapeá-las segundo este índice.
A hipótese natural desta pesquisa é: a maior parte das lavouras de milho "safrinha" do Médio Paranapanema possui baixos índices de qualidade. No entanto, uma hipótese menos
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abrangente pode ser formulada: a autocorrelação espacial entre os valores dos itens de verificação da qualidade das lavouras em diferentes talhões permite o seu mapeamento regional através da krigagem e a análise multicriterial destes itens permite o estabelecimento de um índice geral para a qualidade dessas lavouras.
O documento aqui apresentado foi construído em três etapas distintas: na primeira etapa são analisados estatisticamente os itens de verificação da qualidade das lavouras e suas inter-relações; na segunda etapa analisa-se a autocorrelação espacial dessas variáveis, através das ferramentas da geoestatística, mapeando-as quando possível; na terceira etapa são utilizadas as variáveis em uma avaliação multicriterial, hierarquizando-as como critérios e criando-se um mapa da qualidade das lavouras de milho "safrinha".
4 2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Avaliação da qualidade
A globalização, associada às políticas protecionistas e de subsídios dos países desenvolvidos, provocou o acirramento da competição comercial para os produtos agrícolas brasileiros e a redução dos preços das "commodities" agrícolas (PINAZZA e ARAÚJO, 1993). Neste ambiente, o sistema produtivo agrícola brasileiro precisa buscar eficiência para aumentar sua competitividade. Uma das armas usadas pela indústria mundial na procura da competitividade e eficiência tem sido o gerenciamento da qualidade.
A qualidade é definida por FERREIRA (1986, p.1424) como a "propriedade, atributo ou condição das coisas ou das pessoas, capaz de distingui-las das outras e lhes determinar a natureza". O gerenciamento da qualidade tem como objetivo dar características aos produtos e serviços, que satisfaçam às expectativas do cliente.
Após a 2ª Guerra Mundial, o Japão se transformou na segunda potência industrial do mundo, graças à melhoria constante da qualidade dos produtos e o conseqüente aumento de mercado para eles. Um dos grandes responsáveis por esta melhoria foi W. Edwards Deming, que incentivou os empresários japoneses a adotar o gerenciamento pela qualidade. O Gerenciamento da Qualidade (TQM) compreende fundamentos administrativos de melhoria contínua de uma organização, através da aplicação de métodos, ferramentas da qualidade, para melhoria dos produtos e serviços, buscando satisfazer as necessidades presentes e futuras dos clientes (BROCKA e BROCKA, 1994).
2.1.1. Avaliação da qualidade na agricultura
Embora o gerenciamento da qualidade já seja um velho conhecido da indústria, muito pouco tem sido aplicado na agricultura. Só recentemente, o setor agrícola começou a usar essa técnica administrativa para busca da satisfação do consumidor (BONILHA, 1994). Esse autor considera que a aplicação dos princípios da qualidade total na agricultura pode revolucionar a administração do processo de produção agrícola e aumentar significativamente a produtividade e a competitividade da agricultura brasileira.
No entanto, quando se pretende aplicar na agricultura métodos administrativos desenvolvidos para a indústria, é necessário atentar para algumas diferenças básicas entre
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esses setores, principalmente em relação à automação e mecanização da produção, para que não haja comprometimento da aplicação dos métodos. "A natureza espacial da produção agrícola resulta em diferenças significativas entre a agricultura e a indústria, quanto ao tipo de máquina usada. Ela impõe grandes restrições sobre a eficiência de produção em larga escala na agricultura" (HAYAMI e RUTTAN, 1988, p.92). As máquinas agrícolas devem se movimentar pelo terreno ao contrário das máquinas, normalmente estacionárias, do setor industrial. Essas características freqüentemente determinam mudanças nas condições nas quais as máquinas operam, com graves conseqüências sobre a qualidade dessas operações.
Além disso, "a característica sazonal da produção agrícola requer uma série de máquinas especializadas - para preparo da terra, plantio, controle de ervas daninhas e colheita- planejadas especificamente para operações seqüenciais, cada uma das quais é realizada apenas durante uns poucos dias ou semanas, em cada período do ano" (HAYAMI e RUTTAN, 1988, p.92). Os trabalhadores da agricultura não podem se especializar em uma única operação, como ocorre na indústria, pois precisam operar diferentes máquinas, conforme a fase da lavoura. Esses aspectos são especialmente importantes quando se considera que o treinamento da mão-de-obra é um dos pilares da qualidade total.
Mesmo considerando que a implantação das técnicas qualidade total implica em mudanças no comportamento de toda organização, a área operacional é o ponto terminal visível da qualidade (BONILHA, 1994). É fundamental para esta área a ampliação do conceito de cliente para a figura de consumidor ou cliente interno no processo de produção, de modo que, por exemplo, a operação de plantio seja cliente da operação de preparo do solo, dentro do processo de produção agrícola. A qualidade do plantio depende da qualidade das operações de preparo do solo.
Para o estudo do processo de produção agrícola é preciso definir os itens de controle, que são indicadores das verdadeiras características da qualidade dos produtos: os efeitos do processo. Estes efeitos são aspectos do processo de produção identificados com os resultados, por exemplo: produtividade em toneladas de produto por hectare. Portanto os itens de controle correspondem às características de qualidade que se medem no produto final (BONILHA, 1994).
As causas são fatores, tais como a tecnologia, que determinam os efeitos. As causas, reconhecidamente importantes dentro do processo de produção, são indicadores em segundo
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nível, denominados itens de verificação, que são medidos durante o processo e são determinantes na qualidade final do produto (BONILHA, 1994).
A auditoria da qualidade das lavouras foi o meio encontrado pelo Centro de Desenvolvimento do Vale do Paranapanema (CDVALE, 2003) e pelo Instituto Agronômico- IAC (PECHE FILHO, 1994), para chamar a atenção do agricultor do Médio Paranapanema para a importância do gerenciamento da qualidade, buscando desenvolver itens de verificação no processo de produção e avaliando as causas para os defeitos encontrados nos produtos (BONILHA, 1994).
A caracterização do milho safrinha no Médio Paranapanema em 1998 (DE MARIA et al., 1999) mostrou que a qualidade das lavouras varia enormemente e que os defeitos a serem corrigidos são muitos. Essa avaliação mostrou que 60% das lavouras tinham algum problema de compactação de solo, ocasionado por provável preparo fora das condições adequadas de umidade e 8% das terras utilizadas eram impróprias ao cultivo de milho safrinha, pois apresentavam baixos teores de fósforo e potássio e baixa saturação por bases.
PECHE FILHO (1999), tratando da qualidade das lavouras sob plantio direto, descreve métodos de avaliação de desempenho do sistema.
Os mapas de colheita constituem-se no mais lógico ponto de partida para o estabelecimento da agricultura de precisão (MORGAN e ESS, 1997). Muitos pesquisadores, no entanto, não têm conseguido correlacionar os mapas de colheita com os mapas de fertilidade de solo, de modo que muita variabilidade no campo tem ficado sem uma explicação adequada. JAKOB (1999) mostra baixas correlações nas regressões lineares entre os mapas dos resultados das análises de solo (elementos isolados) e o rendimento da cultura de milho, além disso, frequentemente as regressões são negativas para elementos essenciais. MARTINHO (2001) não encontra boas correlações espaciais entre os valores de fertilidade de solo e a produtividade de uma lavoura de soja. O mapa de teores de potássio, em um Latossolo Vermelho de textura média, por exemplo, tem correlação negativa com o mapa de produtividade, contrariando as expectativas agronômicas, já que se trata de um solo com teores de potássio que variam de baixo a médio.
Considerando o desenvolvimento da agricultura de precisão no Brasil
(BALASTREIRE, 2000 e MESQUITA, 1999), seria razoável imaginar que alguma atenção fosse dada à distribuição espacial da qualidade das práticas agrícolas e ao modo como essa
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distribuição vem influenciando os mapas de colheitas, fartamente estudados nas pesquisas de agricultura de precisão.
Na revisão da literatura sobre o controle de qualidade nos processos agrícolas não fica claro porque tão poucas empresas agrícolas aplicam estas técnicas na administração de sua atividade. Muitas hipóteses poderiam ser levantadas sobre esta questão e certamente mereceriam estudos aprofundados para serem verificadas.
2.1.2. Estatística de controle da qualidade
Apesar das técnicas de controle da qualidade de processos terem sido desenvolvidas pelo e para o setor industrial, seu uso tem grande potencial no controle de qualidade de processos agrícolas (BONILHA, 1994; MILAN e FERNANDES, 2002). Seu uso na agricultura, no entanto, tem sido restrito a alguns setores mais fortemente ligados à indústria, como os setores canavieiro e florestal, e à avaliação experimental de equipamentos e de sistemas de preparo de solo.
Medidas de tendência central no controle de um processo de produção, tais como médias, são fundamentais no controle de qualidade, mas insuficientes para a sua adequada caracterização. O controle da variabilidade é vital, tanto para caracterizar o processo, como para indicar as causas de problemas dentro do processo (BONILHA, 1994; PECHE FILHO, 1999).
Um programa de avaliação de qualidade de lavouras precisa estabelecer qual a variação aceitável para cada variável a ser avaliada. O coeficiente de variação, CV, é uma das estatísticas de medida de dispersão mais utilizadas nos programas de controle de qualidade.
PIMENTEL-GOMES (1978) afirma que o coeficiente de variação dá uma idéia da precisão do experimento e que os resultados dos ensaios de campo podem ser considerados de: baixa variabilidade quando o CV é inferior a 10%; média variabilidade, quando o CV está entre 10% e 20%; alta variabilidade, quando o CV está entre 20% a 30%; e muito alta, quando o CV for superior a 30%.
GARCIA (1989) propõe uma nova classificação na qual os coeficientes de variação (CV) são classificados em função da distribuição de seus valores em uma séria de estudos semelhantes. Este autor utiliza a média (m) e o desvio padrão (dp) dos CV de uma série de estudos para estabelecer os limites de classes. O CV é considerado baixo (alta uniformidade
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dos dados) quando seu valor é menor ou igual à subtração de média pelo desvio padrão dos CV da série de estudos, [CV≤ (m-dp)]; médio (uniformidade média) quando o CV fica entre a média menos o valor do desvio e a média mais o valor do desvio [(m-dp)<CV≤ (m+dp)]; alto (uniformidade baixa) quando o CV fica entre a média mais o valor do desvio e a média mais duas vezes o valor do desvio padrão [(m+dp)<CV≤(m+2dp)] e muito alto (uniformidade muito baixa) quando o CV é maior que a média mais duas vezes a valor do desvio padrão [CV>(m+2dp)].
SCAPIM et al. (1995), analisando o resultado de 66 teses na área de genética e melhoramento de plantas, propuseram uma classificação dos coeficientes de variação para algumas características da cultura de milho, tais como altura de planta, altura de espiga, peso de 100 grãos, número de espigas, peso das espigas, peso dos grãos e prolificidade, com a finalidade de avaliar a precisão de experimentos. Com base no critério proposto por GARCIA (1989) o coeficiente de variação (CV) foi classificado por aqueles autores em função da média (m) e do desvio padrão (dp) dos CV dos 66 estudos analisados. SCAPIM et al. (1995) concluíram que os limites de classes propostos por GARCIA (1989) são semelhantes aos propostos por PIMENTEL-GOMES (1978) quando as características estudadas são muito influenciadas pelo ambiente (peso de espiga, número de espiga, peso de grãos e prolificidade), porém, para variáveis como altura de planta e espiga e peso de 100 grãos, o método de GARCIA (1989) é mais adequado já que propõe intervalos de classes menores.
MOLIN (2002) avaliando a produtividade relativa medida por meio de monitores de colheita, de dois campos cultivados com milho, soja e trigo, de três e quatro colheitas, utilizou como limite de coeficiente de variação, que representou a variabilidade entre as colheitas (variabilidade temporal da produtividade), o valor de 30%, a partir do qual a produtividade foi considerada inconstante.
ARAÚJO et al. (1999) avaliaram a mobilização do solo e emergência de plantas na semeadura de milho em solo argiloso por três diferentes semeadoras. Os resultados revelaram diferenças significativas na profundidade do sulco e da semente, na área de solo mobilizado e no número médio de dias para a emergência. O CV da profundidade de semente variou de 6,2 a 11,6%, de acordo com a semeadora utilizada.
Num grande esforço de coordenação, o IAPAR estimula a implantação de plantio direto de qualidade no Oeste Paranaense. Para a avaliação do desempenho de semeadoras,
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CASÃO JUNIOR e SIQUEIRA (2003) estabelecem critérios e métodos de caracterização da qualidade de semeadura para 19 itens de avaliação: velocidade de trabalho, ocorrência de embuchamento, profundidade do sulco, ocorrência de semente expostas, profundidade de semente, posição relativa semente-fertilizante, desvio da dose recomendada de fertilizante, distribuição transversal de fertilizante, desvio da dose recomendada de semente, distribuição transversal de semente, porcentagem de emergência, qualidade do aterramento do sulco, qualidade de cobertura do sulco com palha, ocorrência de selamento superficial, autonomia de trabalho da semeadora, opções e facilidade de regulagens, facilidade de manutenção, segurança do operador e dispositivos de segurança da máquina.
CUNHA et al. (2002) estudaram a variabilidade da produtividade em milho sob diferentes sistemas de preparo em uma malha de 49 amostras de 7,2 m2 espaçadas em grade de 4 m por 4 m e encontraram um coeficiente de variação de 9,9% para os dados obtidos em área preparada com arado aiveca, 9,0% para os dados obtidos em área preparada com grade aradora e 11,1% em plantio direto respectivamente.
As desuniformidades de estandes são tão graves na cultura de milho que muitos estudos têm buscado métodos para a correção da produtividade em função dos estandes em parcelas experimentais. Mesmo com todos os cuidados na implantação de ensaios de competição de cultivares, os estandes finais de oito experimentos analisados por SCHMILDT et al. (2001) tiveram coeficientes de variação entre 3,92% e 12,82%.
MILAN e FERNANDES (2002) utilizaram histogramas, cartas de controle e teste T para o controle estatístico do preparo (escarificação e gradagem) de um Argissolo da região de Piracicaba/ SP, em dois tratamentos, com e sem controle de qualidade durante a execução. Na escarificação, o controle de qualidade aumentou a freqüência de profundidades de preparo aceitáveis (pontos dentro dos limites de especificações da carta de controle), além de reduzir a variabilidade dos dados. Na avaliação da gradagem, o controle de qualidade reduziu a variabilidade dos dados, mas não permitiu que se atingissem os padrões especificados (limite superior de especificação para tamanho de torrões) para a operação. Muito provavelmente não seria possível atingir este limite, já que foi previamente estabelecido em bases teóricas, sem um teste preliminar prático, isto é, as condições de solo e de maquinaria não permitiriam atingir os padrões especificados mesmo que a operação fosse realizada em condições ótimas.
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Estabelecer padrões de controle de qualidade (limites de especificação, médias e variabilidade) na avaliação das principais variáveis de qualidade de uma lavoura de milho "safrinha" para o Médio Paranapanema é fundamental para o início de um programa de qualidade para estas lavouras.
2.1.3. Polígonos de Thiessen e desagrupamento de estatísticas
O desagrupamento poligonal, "polygonal declustering", (ISAAKS e SRIVASTAVA, 1989), também conhecido como método dos polígonos de Thiessen, polígonos de Dirichlet, ou ainda polígonos de Voronoi (TEIXEIRA e CHRISTOFOLETTI, 1997; BURROUGH e McDONNELL, 1997), é uma técnica que divide uma superfície em polígonos a partir de pontos amostrados, centros dos polígonos. Esse método é muito usado para desagrupar uma estatística obtida em uma amostragem de distribuição espacial não aleatória, quando algumas regiões de uma superfície receberam um maior número de amostras que outras. Ele calcula pesos proporcionais à área de cada polígono para cada amostra, de modo que as amostras obtidas em regiões da superfície onde houve uma alta densidade de amostras recebem pequenos pesos e ao contrario as amostras isoladas recebem grandes pesos. É uma técnica de amplo uso na hidrologia e meteorologia (CROLEY e HARTMANN, 1985; PELLEGRINO et al., 1998).
Considerando-se que o método dos polígonos de Thiessen foi desenvolvido anteriormente ao desenvolvimento do computador digital e dos modernos modelos hidrológicos, muitos estudos têm sido realizados buscando mostrar e resolver os problemas da utilização deste método (DAMANT et al., 1983; DUCAN et al., 1993; BURROUGH e McDONNELL, 1997; SEN, 1998; BALL e LUK, 1998; BAYRAKTAR et al., 2005).
No entanto, quando se trata de desagrupamento de estatísticas (média, variância, assimetria da distribuição) de uma região, este método ainda é amplamente utilizado e produz excelentes resultados (CROLEY e HARTMANN, 1985; ISAAKS e SRIVASTAVA, 1989; LIN e KAO, 2003).
2.1.4. Sistemas de preparo
A área cultivada sob plantio direto no Brasil tem aumentado rapidamente, atingindo mais de 17 milhões de hectares na safra 00/01 (FEBRAPDP, 2007). No entanto, esse aumento
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tem ocorrido mais lentamente em regiões de solos muito argilosos. Problemas relacionados à adaptação das semeadoras a essa condição de solo (ARAÚJO et al., 1999), como corte irregular da massa vegetal, embuchamentos no sistema de semeadura, abertura inapropriada do sulco de plantio, aderência do solo aos componentes da máquina, desuniformidade de profundidade da semente, cobertura e compactação deficiente do solo sobre a semente, vêm afetando a uniformidade de emergência das plantas nessas regiões.
Apesar disso, DE MARIA e DUARTE (1997) revelaram que o milho "safrinha" sob plantio direto, em um Latossolo Roxo muito argiloso do Médio Paranapanema, produziu 29% a mais que sob preparo convencional com grade pesada, 12% a mais que sob preparo com escarificador no verão e grade niveladora no inverno, e 6% mais que sob preparo com escarificador no verão e semeadura na palha no inverno.
POSSAMAI et al. (2001), em experimento realizado em Coimbra, MG, avaliaram os efeitos dos sistemas de preparo sobre o milho "safrinha" e concluíram que o plantio direto possibilitou florescimento mais precoce, maior altura de plantas e espigas, maior massa média de espigas, maior diâmetro de colmo, maior número de plantas no final do ciclo, maior número de espigas, maior índice de espigas e maior produtividade do que os sistemas que movimentaram o solo, mas não apresentaram informação sobre a variabilidade dos dados.
2.1.5. Estande, população, espaços entreplantas
Apesar da capacidade de tolerar ampla variação de densidades de plantios de algumas culturas, como a soja (UNIVERSITY OF ILLINOIS, 1988; URBEN Fo. e SOUZA, 1993), outras culturas, entre as quais o milho, são extremamente sensíveis à variação de estande de plantas (VIÉGAS e PEETEN, 1987). Além disso, a relação entre o estande de plantas e a produtividade da lavoura de milho é extremamente dependente de outras práticas de manejo, tais como manejo do mato, adubação, irrigação e outras.
Muitas avaliações de estande, no entanto, consideram que há uniformidade de distribuição de plantas pela lavoura. Avalia-se apenas o número de plantas por hectare, não considerando as falhas e a desuniformidade, muitas vezes presentes.
PORTELA et al. (1997) comparam índices médios de emergência de milho semeado sobre palhada de ervilhaca, testando oito diferentes semeadoras e sistemas de sulcação e compactação do sulco de semeadura e três diferentes velocidades de plantio. Não encontraram
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diferenças significativas entre as semeadoras, mas verificaram, em média, uma diminuição no índice de emergência e aumento na profundidade da semente com o aumento da velocidade de plantio de 4,5 km h-1 para mais de 8 km h-1. A variabilidade do processo não foi analisada.
MANTOVANI et al. (1992) avaliaram a eficiência de nove semeadoras em três diferentes velocidades de plantio, buscando atingir: 50.000 pl ha-1, 5 pl m-1 de linha, espaço de 20 cm entre plantas, profundidade de semente de 6 cm, dose de adubo de 200 kg ha-1. Os resultados mostraram que o espaçamento médio entre sementes variou de 16,5 cm a 23,6 cm e o coeficiente de variação (CV) variou de 50% a 87%; o espaçamento médio aceitável variou de 16,8 cm a 20,0 cm, com o CV variando de 18% a 32%; a porcentagem de espaçamentos aceitáveis variou de 44% a 78%; o estande inicial variou de 41.042 a 59.541 sementes ha-1 com o CV variando de 6% a 24%; o estande final variou de 34.969 pl ha-1 a 55.958 pl ha-1, a dose de adubo variou de 140,73 kg ha-1 a 230,68 kg ha-1, com CV de 6% a 57%; a profundidade de plantio variou de 4,2 cm a 8,2 cm, com CV variando de 17% a 49%;
DAMBRÓS et al. (1998) compararam os efeitos sobre a distribuição de plantas de milho de três mecanismos dosadores (disco perfurado horizontal de ferro, de plástico e disco perfurado vertical pneumático), duas velocidades, e o uso e ausência de lubrificação da semente com grafite. A porcentagem de espaçamentos aceitáveis variou de 53,15% a 75,27%, a porcentagem de falhas (espaços maiores que 33 cm entre plantas) variou de 14,84% a 22,05%, a porcentagem de espaços múltiplos (espaços menores que 12 cm entre plantas) variou de 9,38% a 26,40%.
2.1.6. Cobertura morta
A proteção do solo contra o efeito selador provocado pelo impacto da gota de chuva, permitindo a total de infiltração da água em chuvas de altas intensidades, só é garantida com 100% de cobertura do solo (DERPSCH et al.,1991). SARAIVA et al. (2000) concluíram que o índice de 100% de cobertura só seria conseguido com a produção de 6125 kg ha-1 de resíduos de soja e salientam que esta produção nunca foi atingida no experimento.
DERPSCH et al. (1991) caracterizaram as relações entre a massa de palha de soja e trigo e a porcentagem de cobertura morta do solo e destacaram a importância desse índice de cobertura sobre a infiltração da água e a erosão dos solos. A equação, desenvolvida por SARAIVA et al. (2000), que relaciona a cobertura do solo em função da massa de restos de
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cultura, possibilita determinar que 2500 kg ha-1 de palha, quantidade média produzida pela soja, proporciona uma cobertura de apenas 60%. DERPSCH et al. (1991) consideraram este nível insuficiente para impedir o escorrimento superficial das chuvas e recomendaram a rotação com culturas de alta produção de massa, como o milho, para produção de uma boa cobertura dos solos.
As relações entre perda de solo e porcentagem cobertura, produzidas por LOPES et al. (1987), indicaram que uma cobertura morta de palha de soja de 50% reduziu em 75% a perda de solo. Estes autores concluíram que o aumento da cobertura diminui acentuadamente a perda do solo, principalmente nos níveis até 40%. Acima desses níveis os aumentos de cobertura representam uma diminuição significativamente menor de perda de solo.
DURÃES et al. (2002) analisando a utilização do índice de colheita em diferentes estudos, concluíram que esta medida não deve ser usada isoladamente na seleção de cultivares de milho. Mostram, no entanto, que, na ausência de estresse, a produção de matéria seca tem boa correlação com a produção de grãos. Como conseqüência, é possível afirmar que, em condições normais, a produção esta correlacionada com a cobertura morta que é produzida pela matéria seca deixada pela colheita.
LOMBARDI NETO et al. (1988) determinaram que 2000 kg ha-1 de palha de milho, equivalente a 46,5% de cobertura, foi suficiente para reduzir as perdas de solo em 50%.
CRUZ (1999) apresentou dados revelando um aumento de 2% na produtividade do milho para cada tonelada de palha a mais na cobertura de solo.
LOPES et al. (2001) mostraram que o preparo com arado de disco e duas gradeações de nivelamento incorporou 85,5% da cobertura vegetal pré-existente, enquanto a escarificação incorporou 58,8% e apenas 10,3% foram incorporados com a semeadura na palha. A velocidade de semeadura não influenciou a cobertura vegetal.
ASAE (1993) definiu como preparo conservacionista, qualquer sistema de preparo de solo que preserve no mínimo 30% de cobertura do solo após o plantio.
PRADO et al. (2002) com base em ampla revisão sobre o assunto, afirmaram que o sistema plantio direto visa manter no mínimo 85% de cobertura morta e o preparo reduzido, no mínimo 30%.
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Apesar da grande quantidade de resultados disponível na literatura sobre médias de cobertura morta, muito pouco tem sido feito na avaliação da variabilidade da distribuição destas coberturas, que são estatísticas tão ou mais importantes que a média.
2.1.7. Data de semeadura
O milho "safrinha" caracteriza-se por ser uma cultura de alto risco climático e produtividade limitada devido a geadas e secas durante o seu desenvolvimento (BRUNINI et al., 1999; BARBANO et al., 2000).
DIAS et al. (1997) utilizando dados de recebimento de soja pelas cooperativas do Médio Paranapanema, revelaram que apenas 52% das áreas cultivadas com a soja no verão eram colhidas (1993 a 1996) a tempo para que o plantio de milho "safrinha" ocorresse na época recomendada.
Segundo DE MARIA e DUARTE (1997) a semeadura direta na palha permite a realização da semeadura do milho "safrinha" em época mais adequada. A antecipação do plantio, graças à semeadura sem preparo e à preservação da umidade do solo, devido à palhada mantida na superfície, reduzem significativamente os riscos da cultura.
Em avaliação com base em oito anos de ensaios, DUARTE et al. (2000) apresentaram a redução de produtividade ocorrida em função do atraso na semeadura do milho safrinha no Médio Paranapanema, estimando uma redução média de 32,23 kg de grãos ha-1 dia-1 de atraso da semeadura, durante o mês de março. A semeadura a partir de abril causa reduções ainda maiores, estimadas em 86,78 kg ha-1 dia-1 de atraso na semeadura.
Como o plantio direto (PD) não necessita de preparo de solo, é de se esperar que os agricultores que optam por esse sistema consigam executar seu plantio antes dos agricultores que optam pelo sistema convencional, pois neste último, seria necessário efetuar o preparo do solo e, depois, esperar boas condições climáticas para o plantio. Experimentos que comparam sistemas de preparo raramente podem considerar esta vantagem do PD e executam o plantio de todos os sistemas comparados no mesmo dia.
15 2.1.8. Ervas daninhas
Os atuais conceitos de manejo de plantas daninhas requerem além de eficiência e economia, o planejamento de longo prazo visando impactos ambientais mínimos (GAZZIERO e SOUZA, 1993).
Geralmente, as ervas daninhas são plantas introduzidas, não intencionalmente, aderentes às pessoas e outros meios de transporte, junto com as sementes e mudas das plantas cultivadas, máquinas, lastro de navios e outros meios de transporte (GOUDIE e VILES, 1997). A queda da produtividade do milho devida à concorrência de plantas daninhas, conseqüência do rápido desenvolvimento destas ervas, pode atingir mais de 50%, se a invasora permanecer durante todo o ciclo do milho (FORSTER, 1991).
BLANCO et al. (1976) determinaram que o efeito da matocompetição praticamente desaparece quando se mantém a lavoura de milho livre de ervas até os 30 dias após a emergência, ou quando se realiza um controle entre o 30º e o 45º dia.
ALMEIDA (1984), citado por ALMEIDA e RODRIGUES (1985), demonstrou que algumas espécies de ervas daninhas têm a germinação de suas sementes muito diminuída quando sob palha, e que outras, como a nabiça (Raphanus raphanistrum), não têm a germinação alterada. Neste mesmo estudo, o autor revela uma regressão na qual cada tonelada por hectare a mais de palha seca de culturas de inverno sobre o solo promoveu o decréscimo de 2550 kg ha-1 de massa verde de ervas daninhas.
O Instituto Agronômico, em levantamento realizado nas lavouras de milho safrinha no Médio Paranapanema, constatou que as espécies de plantas invasoras predominantes eram: soja tigüera (Glycine max), leiteiro ou amendoim bravo (Euphorbia heterophylla), trapoeraba (Commelina benghalensis), picão preto (Bidens pilosa), carrapicho de carneiro (Acanthospermum hispidum), capim carrapicho (Cenchrus echinatus), nabiça (Raphanus raphanistrum) e caruru (Amaranthus hibridus) (DEUBER, 1997). Tal levantamento demonstrou uma enorme variação da composição e do nível de infestação das ervas, dependendo do sistema de preparo de solo usado e da aplicação ou não de herbicidas.
GAZZIERO e SOUZA (1993) verificaram que a competição oferecida pelo capim marmelada (Brachiaria plantaginea) provoca reduções de até 80% do rendimento final da cultura da soja e que o amendoim bravo (Euphorbia heterophyla) pode atingir populações de 54 plantas m-2.
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Além do efeito direto sobre a produtividade, as ervas invasoras prejudicam a qualidade da colheita e dos produtos colhidos. O amendoim bravo, além de reduzir o rendimento da colheita, provoca o aumento da umidade dos grãos colhidos. O beiço de boi (Desmodium purpureum) e a corda de viola (Ipomoea spp) provocam danos e constantes “embuchamentos” na colhedora.
O estudo da distribuição das ervas daninhas e suas relações com características do solo possibilitam o entendimento das condições favoráveis ao desenvolvimento destas ervas (NORDMEYER e DUNKER, 1999). As geotecnologias permitem, hoje, a elaboração de mapas de infestação de ervas daninhas, que permitem a realização do manejo localizado destas ervas (LEGUIZAMÓN, 1999), diminuindo sensivelmente o uso de herbicidas e, conseqüentemente o seu impacto ambiental.
A distribuição das ervas daninhas dentro de uma mesma gleba agrícola vem sendo intensamente estudada nos trabalhos de agricultura de precisão. Um grande passo no entendimento da ecologia dos agroecossistemas poderia ser dado se métodos utilizando as geotecnologias fossem desenvolvidos para estudar a distribuição das ervas daninhas em grandes áreas, além das divisas das propriedades agrícolas, como já realizado em estudos sobre insetos-praga (LIEBHOLD et al., 1991).
2.1.9. Colheita mecânica e perda de grãos na colheita
"Independentemente do impacto da organização econômica da agricultura, é evidente que a principal força econômica, que leva ao maior uso de equipamentos mecânicos na agricultura, é a necessidade de reduzir custos de mão-de-obra" (HAYAMI e RUTTAN, 1988, p.93). Apesar do grande esforço que deve ser despendido para levar os produtos agrícolas até as máquinas beneficiadoras, a dificuldade de fazer as máquinas se movimentarem pelo campo fez com que as de força motriz representassem um passo posterior em relação aos processos que utilizavam fontes de energia estacionária. Enquanto a colheita manual do trigo com cutelo (segadora manual) rendia entre 0,14 a 0,20 ha dia-1 homem-1, com a segadora mecânica passou a render de 0,6 a 0,8 ha dia-1 homem-1; hoje em dia, uma colhedora automotriz faz com que uma única máquina, manejada por um único homem, colha, trilhe e beneficie até 15 ha dia-1 (HAYAMI e RUTTAN, 1988). As dificuldades tecnológicas no desenvolvimento das
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automotrizes e sua adaptação a diferentes tipos de terrenos, ainda hoje, têm reflexos sobre a qualidade das colheitas.
Embora a colheita através de automotrizes possa ser considerada um processo tecnológico antigo (mais de 70 anos de existência), até bem pouco tempo pouca atenção era dada as perdas ocorridas nas colheitas (MESQUITA, 1993). Em 1927, levantamentos feitos no Estado de Illinois, E.U.A., mostraram perdas de 11,6% da soja colhida. Em 1968, levantamento realizado no mesmo estado, ainda registrou perdas de 9,2% (UNIVERSITY OF ILLINOIS, 1988). Na safra de soja de 90/91, após vários anos de campanha realizada para redução de perdas no Paraná, o levantamento realizado pela EMATER-PR/ ACARPA, em mais de mil lavouras do estado, indicou perdas de 120 kg ha-1 de soja, índice que equivaleu a 6,3% na produtividade média do estado naquela safra.
A organização histórica dos levantamentos de perdas realizados em parceria entre a Embrapa e a Emater no Paraná, desde a safra 78/79, permitiu verificar que houve uma redução média das perdas de 192 kg ha-1 para 60 kg ha-1 nestes últimos 20 anos, como resultado da melhoria tecnológica da agricultura paranaense e do programa de capacitação realizado durante 13 safras (MESQUITA et al. 1998). Nos demais estados brasileiros, no entanto, o desperdício médio ainda é de cerca de 120 kg ha-1, muito acima do limite tolerável que é de 45kg de soja ha-1. O total do desperdício nas colheitas de soja no Brasil, durante estes 20 anos, foi de 8 bilhões de dólares.
SANTOS e MANTOVANI (1997) relatam perdas totais de 5.013.300 toneladas de milho na safra 96/97, que representam 17,23% de todo o milho colhido no Brasil.
Segundo EMBRAPA (2000) os fatores que afetam a eficiência da colheita da soja são: preparo do solo; inadequação da época de semeadura, do espaçamento e da densidade da lavoura; cultivares não adaptadas; ocorrência de ervas daninhas; retardamento da colheita; umidade inadequada do grão na colheita e má regulagem e condução da máquina. Esta relação dos fatores que influenciam a colheita mostra que qualquer operação anterior à colheita pode influenciar diretamente nas perdas da colheita de modo que a qualidade com que cada operação é planejada e executada tem reflexo sobre as operações subseqüentes.
No referido estudo, as perdas ocorridas em uma lavoura de soja foram classificadas em:
