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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. MenosEpagri-Sede... Mostrar Todas |
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Data corrente: |
06/05/2021 |
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Data da última atualização: |
03/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
GUGEL, J. T. |
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Título: |
Alho. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: Boletim Agropecuário - dezembro/2021. Florianópolis: Epagri, 2021. |
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Páginas: |
4 p. |
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Série: |
(Epagri. Documentos, 349). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Em 21/06/21 foi realizado evento oficial de lançamento das estimativas iniciais das safras de inverno para Santa Catarina e, dentre estas, para a produção de alho. O evento contou com a participação do Secretário de Estado da Agricultura, Pesca e do Desenvolvimento Rural, Altair Silva, autoridades e lideranças do setor em Santa Catarina. No estado serão plantados 1.716 ha, um aumento de 1,72% em relação à safra passada, quando foram plantados 1.687 ha. Em relação à produtividade, a estimativa é de que, em condições normais de clima, o estado deverá alcançar produtividade média de 10.183 kg/ha, aumento de 17,7% em relação à safra 20/21. Em junho de 2021 foram importadas 16,15 mil toneladas da hortaliça, o segundo maior volume para o mês de junho dos últimos cinco anos. Nos primeiros seis meses desse ano, as importações somam 88,58 mil toneladas, enquanto que no mesmo período do ano de 2020 o volume importado foi de 102,05 mil toneladas, redução de 13,2% em relação ao mesmo período do ano passado. |
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Palavras-Chave: |
agricultura familiar; Alho; análise de mercado; colheita; importação; Importação de alho; mercado; Mercado do alho; preço; Preço pago; preço recebido; preços; Preços no atacado; safra; Safra de alho; Safra do alho; safras; safras e mercado. |
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Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
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Marc: |
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Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
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Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
24/06/2015 |
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Data da última atualização: |
24/06/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BACK, A. J.; MIGUEL, L. P. |
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Título: |
APLICAÇÃO DO MODELO ESTOCÁSTICO CADEIA DE MARKOV A DADOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO DE SANTA CATARINA. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO DE ESTUDOS AMBIENTAIS, 5., SIMPÓSIO SOBRE SISTEMAS SUSTENTÁVEIS, 2., 2015, Porto Alegre. Resumos ... Porto Alegre: ABRH, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A partir dos trabalhos de Gabriel e Neumann (1962), que utilizaram as cadeias de Markov para descrever a persistência de dias secos (ou chuvosos) consecutivos, e posteriormente Stern e Coe (1982) que definiram um modelo para simulação da precipitação diária, foram realizados vários trabalhos utilizando a cadeia de Markov na modelagem da precipitação diária e sua aplicação na geração de séries de chuva e vazão (Kelman, 1987; Assis, 1991; Andrade Junior et al., 2001; Uggioni, 2005; Keller Filho et al., 2006). A modelagem da precipitação, bem como a estimativa das probabilidades de ocorrências de dias secos ou chuvosos consecutivos, são ferramentas importantes para auxiliar nos estudos hidrológicos bem como no planejamento de atividades exercidas no campo, como obras de terraplanagem, construção de estradas, atividades agrícolas. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem estocástica cadeia de Markov para algumas estações pluviométricas de Santa Catarina avaliando a variação espacial e sazonal das probabilidades de transição de dias secos e chuvosos. Foram utilizadas as séries de dados diários de precipitação, do período de 1970 a 2013, das Estações Pluviométricas de Urussanga, São Joaquim, Lages, Campos Novos e Chapecó. A modelagem da ocorrência de precipitação, foi considerada a cadeia de Markov de dois estados, em que o dia é considerado seco ou chuvoso. O critério adotado para o dia ser considerado seco foi de chuva inferior a 1,0 mm. Neste trabalho foi utilizada a cadeia de primeira ordem, em que a probabilidade de um dia ser seco (ou chuvoso) depende somente da condição do dia anterior (Clarke, 1988). Com base nos resultados obtidos pode-se concluir que as s características da precipitação apresentam variação sazonal e espacial no estado de Santa Catarina, e, portanto, na modelagem da precipitação usando a cadeia de Markov os parâmetros devem ser estimados para cada mês com base em observações de postos pluviométricos da região em estudo. MenosA partir dos trabalhos de Gabriel e Neumann (1962), que utilizaram as cadeias de Markov para descrever a persistência de dias secos (ou chuvosos) consecutivos, e posteriormente Stern e Coe (1982) que definiram um modelo para simulação da precipitação diária, foram realizados vários trabalhos utilizando a cadeia de Markov na modelagem da precipitação diária e sua aplicação na geração de séries de chuva e vazão (Kelman, 1987; Assis, 1991; Andrade Junior et al., 2001; Uggioni, 2005; Keller Filho et al., 2006). A modelagem da precipitação, bem como a estimativa das probabilidades de ocorrências de dias secos ou chuvosos consecutivos, são ferramentas importantes para auxiliar nos estudos hidrológicos bem como no planejamento de atividades exercidas no campo, como obras de terraplanagem, construção de estradas, atividades agrícolas. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem estocástica cadeia de Markov para algumas estações pluviométricas de Santa Catarina avaliando a variação espacial e sazonal das probabilidades de transição de dias secos e chuvosos. Foram utilizadas as séries de dados diários de precipitação, do período de 1970 a 2013, das Estações Pluviométricas de Urussanga, São Joaquim, Lages, Campos Novos e Chapecó. A modelagem da ocorrência de precipitação, foi considerada a cadeia de Markov de dois estados, em que o dia é considerado seco ou chuvoso. O critério adotado para o dia ser considerado seco foi de chuva inferior a 1,0 mm. Neste trabalho foi utilizada ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
cadeias de Markov; Precipitação. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02633naa a2200157 a 4500
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653 $aPrecipitação
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