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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Zoneamento agrícola para decisão de plantio de milho em Angola : Agricultural zoning for the maize plantation decision in Angola
Title Alternative: Agricultural zoning for the maize plantation decision in Angola
Author: Costa, Yuri Miguel Teixeira da, 1986-
Advisor: Ignácio, Paulo Sérgio de Arruda, 1963-
Abstract: Resumo: Até 2003 a população humana global estava em torno de 6 bilhões de pessoas, mas espera-se que ela cresça para 9 bilhões até 2050. A FAO estima que hoje um total de 815 milhões de pessoas passa fome crônica contínua em todo o mundo, e mais 2 bilhões sofrem de deficiências de micronutrientes ou fome oculta. A maioria dessas pessoas está localizada em partes mais pobres do planeta como África (Angola). A produção agrícola precisa ser aumentada para fornecer alimentos e fibras para a crescente população global. Portanto, este trabalho tem o objetivo primário de desenvolver um zoneamento agro edáfico para a decisão de plantio de milho em Angola (ZAE-Milho), analisando os variados parâmetros de clima e solo. Como objetivos secundários tem-se: primeiro, definir os indicadores dos fatores climático-pedológicos a estimar e suas diferentes classes de aptidão em função do grau de requisição; segundo, efetuar as estimativas desses fatores (relevo, condições hídricas e de temperatura/insolação) com base nos atributos das regiões e dados disponíveis; terceiro, delimitar o território estudado por regiões e épocas de plantio para os níveis de adequação dos fatores e caraterísticas regionais, estimados para a cultura específica. O problema é abordado de forma quantitativa em uma abordagem axiomática normativa, com ênfase em funções de regressão empírica e esquemas de classificação hipotéticas das relações entre os rendimentos das culturas e os atributos selecionados da terra. A modelagem avaliou os atributos de clima e solo de 164 regiões de Angola, para prever as melhores épocas de plantio, que determinem altas produtividades para a cultura do milho. O modelo de zoneamento é uma combinação de duas abordagens: um modelo matemático-fisiológico (GAEZ ¿ FAO) e um modelo de avaliação da aptidão agrícola das terras e/ou solo (ZAE). Os resultados encontrados mostraram que a região central de Angola, que compreende partes das províncias do Huambo, Bié, Huíla, Moxico e Kuando Kubango revelaram-se como as regiões mais aptas para a cultura do milho, sendo as melhores épocas de plantio ocorrendo nos meses de Novembro, Dezembro, Janeiro e Fevereiro, quando as regiões atingem maiores áreas de aptidão. O modelo mostrou-se adequado, porque comparativamente ao Brasil, que foi tida como a região de referência para esse estudo, pela semelhança climática e pelo posicionamento geográfico, as regiões determinadas como as mais aptas para o cultivo do milho em Angola, coincidiram em linha latitudinal ao longo do equador com os estados de Goiás, Mato Grosso, Minas Gerais e Tocantins, que representam para o Brasil os maiores produtores de grãos, particularmente o milho

Abstract: By 2003 the global human population was around 6 billion people, but is expected to grow to 9 billion by 2050. The FAO estimates that today a total of 815 million people are experiencing continuous chronic hunger worldwide and more 2 billion suffer from micronutrient deficiencies or hidden hunger. Most of these people are located in the poorest parts of the planet such as Africa (Angola). Agricultural production needs to be increased to provide food and fiber to the growing global population. Therefore, this work has the primary objective of developing an agro-edaphic zoning for the decision of maize planting in Angola (ZAE-Maize), analyzing the various parameters of climate and soil. Secondary objectives are: first, to define the indicators of climatic-pedological factors to be estimated and their different fitness classes according to the degree of requisition; second, to make estimates of these factors (relief, water and temperature / insolation conditions) based on the attributes of the regions and available data; third, to delimit the territory studied by regions and planting times for the levels of factor adequacy of the regional characteristics, estimated for the specific crop. The problem is addressed quantitatively in a normative axiomatic approach, with emphasis on empirical regression functions and hypothetical classification schemes of the relationships between crop yields and selected land attributes. The modeling evaluated the climate and soil attributes of 164 regions of Angola to predict the best planting times, which determine high yields for maize. The zoning model is a combination of two approaches: a mathematical-physiological model (GAEZ-FAO) and a model for assessing agricultural land and / or soil (ZAE) suitability. The results showed that the central region of Angola, which comprises parts of the provinces of Huambo, Bié, Huíla, Moxico and Kuando Kubango proved to be the most suitable regions for maize cultivation, with the best planting times occurring in the months November, December, January and February, when the regions reach greater areas of fitness. The model proved to be adequate because, compared to Brazil, which was considered as the reference region for this study, due to climatic similarity and geographic positioning, the regions determined as the most suitable for maize cultivation in Angola, coincided in line latitudinal region along the equator with the states of Goiás, Mato Grosso, Minas Gerais and Tocantins, which represent the largest grain producers in Brazil, particularly maize
Subject: Produtividade agrícola - Angola
Agricultura sazonal
Milho - Cultivo
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: COSTA, Yuri Miguel Teixeira da. Zoneamento agrícola para decisão de plantio de milho em Angola: Agricultural zoning for the maize plantation decision in Angola. 2018. 1 recurso online (165 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/331481>. Acesso em: 3 set. 2018.
Date Issue: 2018
Appears in Collections:FCA - Tese e Dissertação

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