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Mapeamento da variabilidade espacial da produção na cafeicultura de montanha

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dc.contributor.advisor Pinto, Francisco de Assis de Carvalho pt_BR
dc.contributor.author Oliveira, Alisson Sanguinetti Cruz de pt_BR
dc.contributor.other Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.date 2004-04-19 15:27:56.84 pt_BR
dc.date.accessioned 2015-01-14T13:05:15Z
dc.date.available 2015-01-14T13:05:15Z
dc.date.issued 2003 pt_BR
dc.identifier.citation Oliveira, Alisson Sanguinetti Cruz de. Mapeamento da variabilidade espacial da produção na cafeicultura de montanha. Viçosa : UFV, 2003. 132p. : il. (Dissertação - Mestrado em Engenharia Agrícola). Orientador: Francisco de Assis de Carvalho Pinto. T 631.3 o48m 2003 pt_BR
dc.identifier.other 179061 pt_BR
dc.identifier.uri http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/95
dc.description Dissertação de Mestrado defendida na Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.description.abstract Propôs-se uma metodologia para mapear variabilidade espacial da maturação dos frutos, produtividade e qualidade de café de montanha durante a safra 2002/3 em uma propriedade cafeeira no Município de Viçosa, Estado de Minas Gerais, Brasil. Nesta propriedade cultiva-se Coffea arabica L. cv. Catuaí Vermelho, linhagem IAC H2077-2-5-44, e predomina relevo montanhoso. Dividiu-se a metodologia em três etapas principais: anterior à colheita, de colheita e após a colheita. Na etapa anterior à colheita, georreferenciaram-se, codificaram-se e rotularam-se cafeeiros em um talhão de cerca de um hectare. Na etapa de colheita, dividida em catação e colheita final conforme cronograma da propriedade, pesaram-se e amostraram-se todas as medidas colhidas no talhão, 129 na catação e 339 na colheita final. Na etapa após a colheita dividiu-se cada amostra conforme estádio de maturação, pesaram-se esses frutos e determinaram-se umidades médias diárias desses frutos. Os cafés cereja de cada amostra da catação foram secos, beneficiados e classificados. Mapearam-se, com interpolação pelo método do Inverso do Quadrado da Distância, a maturação dos frutos, produtividade e qualidade dos grãos e da bebida. A partir dos resultados e análises dos mapas, obteve-se a variabilidade espacial da umidade dos tipos de fruto, maturação, produtividade e qualidade do café. A maturação dos tipos de fruto variou durante a colheita, sendo que suas umidades reduziram-se progressivamente ao longo da safra e apresentaram valores médios distintos para cada estádio de maturação. Na catação, a produtividade do café em coco, corrigido para 11% b.u., variou de 842,33 a 8.126,87 kg/ha, com coeficiente de variação de 19,86%; e, na colheita final, de 948,82 a 16.269,20 kg/ha, com coeficiente de variação de 27,36%. A produtividade total variou de 3.431,66 a 18.662,90 kg/ha, com coeficiente de variação de 19,46%. Quanto à qualidade, tenderam a variar o tipo e a descrição peneira dos grãos, e alguns componentes da descrição bebida. Classificaram-se as amostras em tipo 5, 5/6 (65,89% das amostras) ou 6. A descrição peneira dos grãos variou entre 19, 18, 17, 16, 14, Moca e Fundo. Houve variações nos componentes da bebida (aroma, sabor, acidez e corpo), mas todas as amostras foram classificadas como de bebida Estritamente Mole. A metodologia proposta permitiu mapear a variabilidade da produtividade, porém, a dificuldade da definição da área de influência de cada saco colhido resultou em valores de produtividade irreais em alguns pontos, demandando futuros estudos na definição dessa área e, ou, em metodologias de filtragem dos dados. pt_BR
dc.description.abstract A method was proposed to map spatial variability of the fruit ripeness, yield and quality of mountain coffee during the 2002/3 harvest. This work took place at Fazenda Laje, a coffee farm, and at the Department of Agricultural Engineering of Universidade Federal de Viçosa, in the City of Viçosa, State of Minas Gerais, Brazil. In this farm Coffea arabica L. cv. Catuaí Vermelho, IAC H2077-2-5-44 lineage has been cultivated, and predominates mountainous landscape. The method was divided in three main steps: before-harvest, harvest and post-harvest. In the before-harvest step, the coffee plants were georefferenced using a DGPS, codified and labeled with a code in a field of about one hectare. In this field, plant spacing, ages, heights, number of leaves and vigor were variable. In the harvest step, divided in selective harvest and final harvest as of the farm calendar, all the bags harvested in the field were weighed and sampled, 129 in selective harvest and 339 in the final harvest. In the post-harvest step, the samples were sorted based on fruit ripeness and each fraction was weighed. Daily, it was determined moisture content average of each fraction. The ripe coffee sample fruit of the selective harvest was hulled (parchment coffee), dried, processed (green coffee) and classified. It was built maps of the fruit ripeness, yield and quality by using the interpolation method of the Inverse Distance Squared. The mass percentage of in each maturation stage was variable during the harvest and their moisture contents were reduced progressively along the harvest and presented different average values to each maturation stage. In the selective harvest, the yield, at 11% w.b., ranged from 842.33 to 8,126.87 kg/ha, with coefficient of variation of 19.86%; and, in the final harvest, from 948.82 to 16,269.20 kg/ha, with coefficient of variation of 27.36%. The total yield ranged from 3,431.66 to 18,662.90 kg/ha, with coefficient of variation of 19.46%. About the quality, tended to vary the type and size of the coffee grains, and some components of the coffee drink. The samples were classified in type 5, 5/6 (65.89% of the samples) or 6. The description size of the grains varied among 19, 18, 17, 16, 14, "Moca" and "Fundo". Although variations in the components of the drink (smell, taste, acidity and body), all the samples were classified as of "bebida Estritamente Mole" that is the best drinking taste. The proposed methodology allowed to mapping the coffee yield, however, because of the difficult for defining the area of influence of each sample, it resulted unreal yield at some points. Some further studies should be done in order to better define the area of influence and, or, to use some filtering data methodology. en
dc.description.sponsorship Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Viçosa pt_BR
dc.subject Café Cultivo Variabilidade espacial Produtividade Maturação Qualidade Agricultura de precisão Sistema de Posicionamento Global pt_BR
dc.subject Coffee crop Spatial variability Yield Ripening Quality Precision agriculture Global positioning system en
dc.subject.classification Cafeicultura::Agroclimatologia e fisiologia pt_BR
dc.title Mapeamento da variabilidade espacial da produção na cafeicultura de montanha pt_BR
dc.title [Mapping of spatial variability of the mountain coffee production] en
dc.title.alternative [Mapping of spatial variability of the mountain coffee production] en
dc.type Dissertação pt_BR

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