DOSSIER AGRICULTURA DE PRECISÃO 40 e de fenologia e solo, para estimar a relação entre dados meteorológicos e a quantidade e qualidade da produção. Uma ideia ambiciosa, considerando a complexidade e a grande variedade de fatores que influenciam a produtividade. Para realizar este estudo piloto, foram utilizados um conjunto de dados de três propriedades da região Oeste de Portugal, nomeadamente Exploração 1 em Vale Francas (Distrito de Lisboa); Exploração 2 em Ramalhal (Distrito de Lisboa); e Exploração 3 em São Gregório da Fanadia (Distrito de Leiria). Os dados incluem informações relativas a um total de 90 parcelas produtivas destas três propriedades (kg/parcela – kg/m2), variedades, porta- -enxertos, sistema de condução, anos de plantação e a localização geográfica das parcelas. A estes dados, foram ainda adicionadas as informações relativas às condições meteorológicas, como temperatura e humidade, de três estações meteorológicas da 'Rede de Estações Meteorológicas Nacionais - IPMA', mais próximas de cada propriedade (aproximadamente 10 a 30 km de distância das propriedades). Assim, as perguntas que orientaram o estudo foram: 1. Porque parcelas semelhantes e próximas têm produções diferentes? 2. Porque parcelas com diferentes horas de frio têm produções semelhantes? 3. Existem outros indicadores e variáveis mais relevantes a serem usados? 4. Existem dados para esses indicadores já medidos e disponíveis? CASO DE ESTUDO DAS HORAS DE FRIO EM POMARES A primeira parte do estudo foi realizada para avaliar se a produção pode ser prevista com base em dados meteorológicos contínuos. Para isso, as análises foram realizadas considerando os dados relativos às 1) condições meteorológicas e 2) dados de produção das maçãs e pêras por m2. A primeira análise está relacionada com a possibilidade de correlacionar o indicador de horas de frio com a produção nas diferentes explorações, conforme demonstrado na Figura 1. De uma forma geral, considera-se um limiar de 500 horas de frio para Figura 1: Análise das horas de frio para maçãs e peras e produção média (kg/m2) nas 3 Explorações agrícolas em análise (Customer 1 = Exploração 1; Customer 2 = Exploração 2; Customer 3 = Exploração 3). a quebra do período de dormência. Considerando este limiar e os dados das campanhas de 2018 e 2019, o número de dias necessários para atingir esse valor parece estar qualitativamente relacionado com o nível de produção (Figura 1). Na verdade, e de acordo com estes resultados, a Exploração 2, que atinge este limiar mais cedo, apresenta uma produção mais alta, quando comparada com a exploração 3 e 1, respectivamente. Além disso, na campanha de 2019-2020, a produção foi menor em todas as Explorações, e o limiar de 500 horas de frio nunca foi atingido. Assim, este estudo preliminar indica existir uma tendência da relação qualitativa entre as horas de frio e a produção. Contudo, quando realizada uma análise mais detalhada através de machine learning, por exemplo, para analisar a relação entre a produção e outras variáveis meteorológicas (incluindo, mas não se limitando às horas de frio) e informações do pomar (idade da planta, porta-enxerto, sistema de condução), os resultados obtidos são menos satisfatórios (Figura 2). Neste caso, os níveis de produção previstos
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