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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
17/08/2022 |
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Data da última atualização: |
17/08/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
ALVES, J. R. |
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Título: |
Feijão - julho/2022. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Boletim Agropecuário, Florianópolis, n. 110, p. 8-10, 2022. |
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ISSN: |
2764-7579 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Entre os meses de março e abril de 2022, com o encerramento da colheita da maior parte da produção de
feijão-preto, os preços do produto começaram a declinar. Para o feijão-carioca, inicia-se a colheita na
região do Planalto Sul e Serrano, sendo disponibilizado ao mercado produto novo e de boa qualidade, com
preços reagindo positivamente em todo o estado até o mês de maio. A partir de junho, restando pouca
oferta de feijão-preto e de feijão-carioca de boa qualidade, os preços passaram a declinar.
Para os próximos meses, a expectativa é de que os preços se estabilizem, seguindo a tendência histórica do
estado. De maio até o final de junho, quando se encerra a colheita da segunda safra, uma oferta maior será
disponibilizada para venda no estado, reduzindo a expectativa por melhores preços. Além disso, segundo a
Conab, o clima está favorecendo o desenvolvimento da segunda safra em praticamente todas as regiões
produtoras do País, o que reforça o cenário de uma ampliação na oferta do produto. |
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Thesagro: |
análise de mercado; feijão; preços; safras. |
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Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
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Marc: |
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520 $aEntre os meses de março e abril de 2022, com o encerramento da colheita da maior parte da produção de feijão-preto, os preços do produto começaram a declinar. Para o feijão-carioca, inicia-se a colheita na região do Planalto Sul e Serrano, sendo disponibilizado ao mercado produto novo e de boa qualidade, com preços reagindo positivamente em todo o estado até o mês de maio. A partir de junho, restando pouca oferta de feijão-preto e de feijão-carioca de boa qualidade, os preços passaram a declinar. Para os próximos meses, a expectativa é de que os preços se estabilizem, seguindo a tendência histórica do estado. De maio até o final de junho, quando se encerra a colheita da segunda safra, uma oferta maior será disponibilizada para venda no estado, reduzindo a expectativa por melhores preços. Além disso, segundo a Conab, o clima está favorecendo o desenvolvimento da segunda safra em praticamente todas as regiões produtoras do País, o que reforça o cenário de uma ampliação na oferta do produto.
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773 $tBoletim Agropecuário, Florianópolis$gn. 110, p. 8-10, 2022.
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Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
10/11/2023 |
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Data da última atualização: |
10/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
BRUNETTO, G.; ROZANE, D. E.; NATALE, W.; HAHN, L.; ANDRADE, C. B.; MOURA-BUENO, J. M.; TRAPP, T.; COMIN, J. J. |
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Título: |
Predição de nutrientes em frutíferas como estratégia para racionalizar a fertilização. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: Nogueira, T. A. R.; Cherubin, M. R.; Pereira, A. P. A.; Tiecher, T. (Eds.) Tópicos em Ciência do Solo. Viçosa, MG: SBCS, 2023. p. 205-237 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Aborda-se neste capítulo as ferramentas de estudo e análise para determinação de parâmetros que possam predizer a adubação e nutrição de frutíferas. O destaque é dado para métodos de estabelecimento de níveis críticos de nutrientes em solos e modelos de predição de produção e sua relação com índices nutricionais e variáveis abióticas em frutíferas. Com o avanço na aplicação de métodos de machine learning aos dados agronômicos, com destaque na área da fruticultura, os sistemas de gerenciamento de fazendas estarão evoluindo para sistemas de inteligência artificial, fornecendo recomendações e insights mais ricos para tomada de decisões e ações com o escopo final de melhoria da produção. Para este escopo, no futuro, espera-se que o uso de modelos de machine learning seja ainda mais difundido, permitindo a possibilidade de ferramentas integradas e aplicáveis. Essa integração entre organização de banco de dados e análise de dados com a implementação de machine learning, fornecerá ferramentas práticas que se alinham com a chamada agricultura baseada no conhecimento para aumentar os níveis e a qualidade da produção. |
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Thesagro: |
análise de linha de fronteira; machine learning; Modelagem bayseana; nutrição de plantas; predição da produtividade. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 02059naa a2200265 a 4500
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005 2023-11-10
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aBRUNETTO, G.
245 $aPredição de nutrientes em frutíferas como estratégia para racionalizar a fertilização.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aAborda-se neste capítulo as ferramentas de estudo e análise para determinação de parâmetros que possam predizer a adubação e nutrição de frutíferas. O destaque é dado para métodos de estabelecimento de níveis críticos de nutrientes em solos e modelos de predição de produção e sua relação com índices nutricionais e variáveis abióticas em frutíferas. Com o avanço na aplicação de métodos de machine learning aos dados agronômicos, com destaque na área da fruticultura, os sistemas de gerenciamento de fazendas estarão evoluindo para sistemas de inteligência artificial, fornecendo recomendações e insights mais ricos para tomada de decisões e ações com o escopo final de melhoria da produção. Para este escopo, no futuro, espera-se que o uso de modelos de machine learning seja ainda mais difundido, permitindo a possibilidade de ferramentas integradas e aplicáveis. Essa integração entre organização de banco de dados e análise de dados com a implementação de machine learning, fornecerá ferramentas práticas que se alinham com a chamada agricultura baseada no conhecimento para aumentar os níveis e a qualidade da produção.
650 $aanálise de linha de fronteira
650 $amachine learning
650 $aModelagem bayseana
650 $anutrição de plantas
650 $apredição da produtividade
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700 1 $aANDRADE, C. B.
700 1 $aMOURA-BUENO, J. M.
700 1 $aTRAPP, T.
700 1 $aCOMIN, J. J.
773 $tIn: Nogueira, T. A. R.; Cherubin, M. R.; Pereira, A. P. A.; Tiecher, T. (Eds.) Tópicos em Ciência do Solo. Viçosa, MG: SBCS, 2023. p. 205-237
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