O efeito das adversidades climáticas na produção de grãos do Brasil
A dificuldade em identificar e prever fenômenos naturais extremos é um dos fatores que prejudica a administração e tomadas de decisão de programas nacionais de seguro agrícola. Este fato motivou o estudo para definição de uma variável que possa ser facilmente mensurada e permita identificar e prever...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Online |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Estadual de Campinas
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/1981 |
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| Summary: | A dificuldade em identificar e prever fenômenos naturais extremos é um dos fatores que prejudica a administração e tomadas de decisão de programas nacionais de seguro agrícola. Este fato motivou o estudo para definição de uma variável que possa ser facilmente mensurada e permita identificar e prever regiões afetadas por chuva excessiva, o segundo evento extremo mais avarento ao Programa de Garantia da Atividade Agropecuária (Proagro). Foram utilizados dados de comunicação de perda do Banco Central do Brasil e dados pluviométricos da Agência Nacional de Águas. A análise consistiu em identificar a frequência com que a chuva ultrapassava determinados limites de precipitação decendial e verificar a relação com as perdas agrícolas por chuva excessiva, de modo a desenvolver um modelo de predição utilizando algoritmo de árvore de decisão "forest of trees". O modelo obtido previu 60% dos casos de ocorrência de chuva excessiva com 92,3% de precisão. |
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| ISSN: | 2596-1969 |
