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Quais variáveis meteorológicas são mais importantes para definir a qualidade de fibra de algodão?

No dia 07 de julho de 2020 foi realizada a defesa da dissertação de mestrado da estudante do grupo Agrometeorologia Fácil, Isabella Theresa de Almeida de Martins. Participaram da banca de avaliação os pesquisadores: Dr. Gustavo Castilho Beruski (Faculdade de Ensino Superior Santa Bárbara), Dr. Gil Miguel de Sousa Câmara (ESALQ), Dra. Sônia Maria de Stefano Piedade (ESALQ) e Dr. Paulo Cesar Sentelhas (ESALQ – orientador) (foto abaixo). O estudo foi desenvolvido no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas Agrícolas da Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” (ESALQ- USP) e foi intitulado de “Qualidade da fibra de diferentes cultivares brasileiras de algodão e sua relação com as condições meteorológicas”. O projeto foi realizado em parceria com pesquisadores da empresa Tropical Melhoramento & Genética (TMG), que deram contribuições fundamentais ao trabalho.



O algodoeiro (Gossypium hirsutum L. raça latifolium Hutch) é produzido por mais de 60 países e, apesar da qualidade e multiplicidade de uso de suas sementes, é cultivado essencialmente para a produção de fibras. A qualidade da fibra pode diferir entre os ambientes de produção, sendo fator chave para a determinação do preço e qualidade do algodão destinado aos produtos têxteis. Essas diferenças de qualidade estão associadas, principalmente, às cultivares e às condições meteorológicas, as quais influenciam os parâmetros indicativos de qualidade de fibra. Assim, o conhecimento dos fatores que condicionam a qualidade da fibra de algodão é importante para a definição das regiões com potencial para produção de fibras de qualidade superior.

Diante desse contexto, como maneira de subsidiar a produção de fibras de algodão de melhor qualidade, os objetivos do estudo foram identificar e ordenar os fatores que afetam a qualidade da fibra de algodão, de acordo com sua importância, bem como o desenvolvimento de modelos matemáticos de estimação para os índices de qualidade da fibra de algodão, por meio de técnicas de mineração de dados (MD). Para tanto, dados das variáveis meteorológicas e de índices de qualidade da fibra de algodão de 32 cultivares brasileiras foram submetidos à análises de correlação de Pearson (para uma abordagem geral); à análise de agrupamento (“clusterização”); e à três técnicas de MD (Random Forest; XGBoosting; e Support Vector Machine).

Os resultados obtidos permitiram concluir que os modelos gerados por meio do emprego das técnicas de MD têm melhor desempenho na estimação das variáveis de qualidade da fibra do algodoeiro do que os modelos baseados em análises de correlação, a nível de abordagem geral (incluindo dados de todas as cultivares) e a nível de agrupamento. Além disso, constatou-se pela técnica de MD que a radiação solar, a temperatura noturna abaixo de 20 e a precipitação são as variáveis mais importantes para a definição da qualidade tecnológica da fibra de algodão e que o modelo de melhor desempenho é aquele empregado na estimação da elongação, enquanto o pior é para o comprimento da fibra. O modelo XGBoosting tem desempenho ligeiramente superior do que os modelos Random Forest e Support Vector Machine, sendo este último o de pior performance.

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