Engenharia Agrícola (Dec 2005)

Aplicação da análise harmônica por séries de Fourier para a previsão de produtividade da cultura do café no Estado de Minas Gerais Forecast of coffee crop productivity by harmonic analysis, using the Fourier series in Minas Gerais State, Brazil

  • Luiz G. de Carvalho,
  • Gilberto C. Sediyama,
  • Paulo R. Cecon,
  • Helena M. R. Alves

DOI
https://doi.org/10.1590/S0100-69162005000300019
Journal volume & issue
Vol. 25, no. 3
pp. 732 – 741

Abstract

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O objetivo deste trabalho foi obter um modelo de previsão de produtividade para a cultura do café, em sete municípios do Estado de Minas Gerais. Submeteram-se à análise harmônica por séries de Fourier, séries de produtividades representativas de cada município, das quais se extraíram os coeficientes até o sétimo harmônico, submetendo-os à regressão linear múltipla nos três primeiros componentes principais de um conjunto de 33 variáveis inerentes à produção cafeeira. Essas variáveis foram médias de 15 anos correspondentes aos mesmos anos das produtividades e subdivididos em quatro períodos trimestrais, ao longo do ciclo produtivo da cultura (julho a junho). O modelo mostrou-se inconsistente, apresentando erros das estimativas bastante discrepantes, evidenciando a complexidade de modelagem de previsão de safras para a cultura do café.The objective of this work was to obtain a forecast model of coffee crop productivity in seven municipal districts of Minas Gerais State, Brazil. The harmonic analysis in Fourier series was applied on productivity series to each location. The obtained coefficients until the harmonic seventh were submitted to multiple linear regression in the first three principal components of a group of 33 inherent variables of coffee production. These variables were averages of 15 years corresponding to the same years of productivity and subdivided in four quarterly periods during the agricultural year (July to June). The model did not prove adequate, since the results presented errors of estimatives with great discrepancies evidencing the complexity of yield forecast of coffee crop.

Keywords