Análise espacial da produção de trigo no Estado do Paraná durante as safras de 2003/2004 a 2009/2010

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1 Análise espacial da produção de trigo no Estado do Paraná durante as safras de 2003/2004 a 2009/2010 Yan Charles Teixeira Chernhak 1 Victor Hugo Rohden Prudente 1 Erivelto Mercante¹ Suzana Costa Wrublack¹ ¹ Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE Caixa Postal Cascavel - PR, Brasil yancharles@live.com, victor.rohden@yahoo.com, erivelto.mercante@unioeste.br, wrublack@hotmail.com Abstract. This study aimed to analyze the production of wheat in the state of Paraná. In Brazil the largest producers of wheat in the Southern Region are currently Paraná, is the largest producer followed by the states of Rio Grande do Sul and Santa Catarina. We made graphs and Cluster Map reflectance index Moran. Data were obtained from the secretary of the state of Paraná Supply - SEAB / PR. For the production of thematic maps were used only free software (open source), and they GeoDa and QuantumGIS, which were grouped in a shapefile, so he could do the spatial analysis of these data. Were analyzed for crop years 2003/2004 to 2009/2010. It was also used shapefile from the Brazilian Institute of Geography and Statistics - IBGE containing the limits of the 399 municipalities of the state of Paraná consistent. The application of graphics mirroring enabled us to identify the concentration of the municipalities in the quadrants. Through the Lisa Cluster Map showed the behavior of wheat production (ton) at the state and municipalities, being able to view the spatial structure of clusters of municipalities. The use of spatial statistical analysis of areas contributed to the finding of clusters of wheat production, allowing the recognition of areas with high productivity and training of production centers. Palavras-chave: índice de Moran, estatística espacial, index Moran, spatial statistical. 1. Introdução O trigo é considerado como o principal componente de dieta alimentar na maioria dos países, desempenhando importante papel econômico e nutricional. Atualmente participa com mais de 30% na produção mundial de grãos. A China é o principal produtor mundial deste cereal, apresentando aumento de sua produção e participação no cenário de mundial, representando cerca de 20% na safra 2009/2010 (Hubner, 2010). No Brasil os maiores produtores de trigo estão na Região Sul. Atualmente o Paraná, é o maior produtor seguido dos estados do Rio Grande do Sul e de Santa Catarina. Esses três estados respondem por 92% da produção brasileira de grãos do país (Conab, 2010). No entanto, em 2009, o Brasil participou com apenas 0,7% da produção mundial (Hubner, 2010). A produção nacional do trigo em 2011 foi de 6 milhões de toneladas, não sendo suficiente para a demanda interna (FAOSTAT, 2012). O consumo de trigo no Brasil é de aproximadamente 10 milhões de toneladas por ano (Conab, 2010). Assim, o Brasil é um dos maiores importadores de trigo do mundo, importando principalmente da Argentina. No estado do Paraná, diversos municípios destacam-se em termos de produção, isto se deve principalmente a inserção de novas tecnologias que possibilitaram os produtores obterem melhores resultados na produtividade deste grão. 0771

2 Dentre estas tecnologias computacionais, os Sistemas de Informação Geográficos - SIGs, permitem o armazenamento, gerenciamento e análise de dados espaciais, caracterizando-se como instrumento de elevado potencial, tanto na coleta como no processamento das informações referentes a áreas agrícolas (Mercante et al., 2009). A utilização destas tecnologias passou a contribuir significativamente para o acompanhamento das variações ano após ano, com dados de produtividade, área plantada, dentre outras categorias, fornecendo maiores informações para o acompanhamento agrícola. Os SIG já haviam sido implantados em outras áreas anteriormente, porém na agricultura foi onde houve um dos melhores resultados. A utilização de ferramentas SIG em pequenas propriedades rurais era praticamente nula, restringindo-se quase que exclusivamente a grandes propriedades. No entanto, as reduções de preço destes equipamentos possibilitaram a sua utilização, e consequentemente a prática, tornou-se usualmente utilizada em tais propriedades, inclusive com a inserção das técnicas de agricultura de precisão. Neste sentido, o presente trabalho teve por objetivo reconhecer a produção de trigo (ton) nos municípios do estado do Paraná, utilizando-se das técnicas de estatística espacial de áreas para o reconhecimento de polos regionais. 2. Metodologia do Trabalho Para a produção dos mapas temáticos foram utilizados apenas softwares livres (open source), sendo eles GeoDa e QUANTUMGIS. Com a utilização de um software GeoDa uniram-se os dados de produção em um arquivo shapefile, sendo estes dados os valores estatísticos da safra 2003\2004, 2004\2005, 2005\2006, 2006\2007, 2007\2008, 2008\2009 e 2009\2010. Os números foram obtidos junto a SEAB PR, o shapefile junto ao IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) com a divisão política dos estados do Paraná. Utilizando-se do software Open GeoDa, calcularam-se o índice de Moran global para cada safra analisada, este índice indica o nível de correlação espacial entre o valor aderido dos polígonos fechados de um shapefile, assim valores entre 0 e 1 significam dependência e correlação direta, do contrário valores entre 0 e -1 significam correlação inversa, sendo zero independência. Nos cálculos, se insere a matriz de proximidade espacial normalizada W, isto é, multiplicam-se os elementos das linhas desta matriz por um determinado escalar, a fim de que sua soma seja normalizada para o valor 1. Na determinação do Índice de Moran, utilizasse também o vetor dos desvios Z, onde se calcula a média da variável (μ), e posteriormente acha-se a componente zi para i = 1, 2,..., n, do vetor Z, sendo zi= (xi - μ) (Prudente et al., 2011).Usa-se também o vetor das medias ponderadas (wz) que obtém-se da multiplicação do vetor transposto do vetor dos desvios Z t. Abaixo o índice de Moran (I) representada pela equação (1), os vetores de desvio apresentada pela equação (2), média ponderada representada pela equação (3). I = Z T. W z (1) Z T. Z Z = (Z i - T (2) 0772

3 W Z = Z T. W (3) Criaram-se gráficos de espelhamento de Moran (Moran Scatter Plots), para que ficassem mais explícitos os valores. Assim, os gráficos obtidos apresentam-se num plano cartesiano traçado por uma reta que divide o valor de Moran para cada polígono em positivo e negativo. Utilizaram-se também de mapas gráficos indicadores de correlação chamados Cluster Map, para a obtenção do mesmo, foi utilizado o índice Lisa que é obtido da mesma forma que o índice Moran. O índice Lisa corresponde à equação (4). I i = (Z i. Wz i )/ Tal que a, significa a variância dos valores das produções locais. 3. Resultados e Discussões Segundo dados da Conab (2010) a produção de trigo no Paraná corresponde a 51% da produção brasileira, sendo que o estado do Paraná e Rio Grande do Sul juntos representam 92% de toda a produção brasileira isto referente a produção de 03\04 a 09\10. Na Tabela 1, podem ser visualizados os valores obtidos pelo Índice de Moran (I) nas safras em estudo, indicando correlação espacial positiva. Tabela 1. Valores do Índice de Moran (I) para as safras em estudo (I) Safra \ \ \ \ \ \ \2010 Na Figura 1 estão apresentados os mapas temáticos contendo os valores de produção de trigo em toneladas para as safras 2003\2004, 2004\2005, 2005\2006, 2006\2007, 2007\2008, 2008\2009 e 2009\2010. Onde se destacaram os municípios de Cascavel, Assis Chateaubriand e Toledo na região oeste, Açaí na região norte e principalmente Castro e Tibagi na região leste. Nas regiões próximas ao estado do Mato Grosso e próximas ao litoral, a produção de trigo foi baixa, devido a prioridades de produção das regiões e a utilização do solo nesses locais. Os municípios que se destacaram em termos de produção de trigo, continuaram com seus percentuais altos durante o período sob estudo. Percebe-se ainda que em cada safra estudada, os níveis de produção de trigo (ton) apresentaram variações explícitas, isto se deve ao fato, principalmente dos interesses econômicos, que variam de acordo com as estimativas de mercado. 0773

4 03\04 04\05 05\06 06\07 07\08 08\09 09\10 Figura 1. Mapa temático referente a produção em toneladas nas safras em estudo. Na forma de gráfico também há o espelhamento do índice de Moran (Moran Scatter Plots) trata-se de um gráfico do declive da linha de regressão, nele é representado à classificação dentre Alto-Alto, Alto-Baixo, Baixo-Alto, Baixo Baixo, assim produzir o coeficiente angular da reta e os índices LISA. Os municípios são representados por pequenos círculos, assim indicando o grau de dispersão como mostra a Figura

5 03\04 04\05 05\06 06\07 07\08 08\09 09\10 Figura 2. Gráficos de espelhamento para o índice de Moran (I) Com o Lisa Cluster map, pode-se melhor compreender a correlação entre a produção de trigo em cada município, assim explicitando os aglomerados de grande produção e de baixa produção que antes ficavam divididos por quadrantes. Porém para o entender Lisa Cluster Map compreende-se que na confecção do mapa utiliza-se o critério Queen (rainha) que se trata de correlacionar os municípios com seu vizinho independente de sua direção, ao contrário do critério Torre (rook) que analisa a autocorrelação apenas de polígonos que fazem divisas em quatro direções ortogonais. 0775

6 Deste modo explorou-se por meio de um Lisa Cluster Map para cada safra, podendo assim obter o estudo espacial mais preciso. Os municípios que são rodeados por outros municípios que possuem produção de trigo significante, são classificados como Alto-Alto e representadas em azul no mapa, os municípios que são cercados por municípios que possuem baixa produção de trigo, são classificadas como Baixo-Baixo, e são representadas em vermelho no mapa temático. Há também a classificação inversa, como neste caso, representados em rosa, são os municípios que possuem baixa produtividade, mas são cercadas por municípios com produtividade significante ou alta são as regiões Baixo-Alto, e por fim em azul cyan, são os municípios com produtividade alta que são cercados por produtividade baixa ou Alto cercados por baixo. 03\04 04\05 05\06 06\07 07\08 08\09 09\10 Figura. 3. Lisa Cluster Map referente a distribuição espacial da produção de trigo nas safras em estudo. 4. Conclusão Por meio do Lisa Cluster Map evidenciou-se que a produção de trigo (ton) a nível estadual permanece quase constante devido a algumas características, como rotação de cultura e motivos econômicos, mantendo sua representatividade no âmbito estadual. No entanto, 0776

7 observou-se que os municípios que cultivaram trigo, variaram ao longo do período estudado, modificando a sua estrutura espacial dos aglomerados de municípios. Evidenciou-se a existência de dois aglomerados de produção de trigo na região oeste e próximos a região dos campos gerais, possibilitando analisar o comportamento da produção nestas regiões. A utilização da Análise estatística espacial de áreas contribuiu para a verificação da existência de aglomerados da produção de trigo, permitindo o reconhecimento das áreas com grande produtividade e da formação de polos de produção, contribuindo com informações que possam ser utilizadas para o planejamento da colheita, armazenamento, beneficiamento, distribuição e comercialização deste grão. 5. Agradecimentos Os autores agradecem a Secretaria de Agricultura e Abastecimento do Paraná - SEAB- PARANÁ, Fundação Araucária e CNPq. 6. Referência bibliográfica Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira: grãos. Brasília: CONAB, Disponível em: Acesso em: 12 out FAOSTAT. Food and Agriculture Organization of the United Nations. prodstat Crops Disponível em: < s.html?locale=es#download> Acesso em 05 out Hubner, O. Análise da conjuntura do trigo safra 2009/2010. Estado do Paraná, Secretaria da Agricultura e do Abastecimento, Departamento de Economia Rural, dezembro Disponível em: Acesso em 10 out Mercante, E; Lamparelli, R. A. C.; Uribe-Opazo, M. a.; Rocha, J. V. Características espectrais da soja ao longo do ciclo vegetativo com imagens Landsat 5/TM em área agrícola no oeste do Paraná. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Jaboticabal, v. 29, n. 02, p , jun Prudente, V. R. Análise Espacial da Produção de Soja no Paraná Durante as Safras de Trigo 2003/2004 a 2009/2010. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 15., 2011, Curitiba. Anais... Curitiba: INPE, Artigos, p CD-ROM, On-line. ISBN Disponível em: < Acesso em: 07 out SEAB. Secretaria da Agricultura e do Abastecimento do Paraná. em: Acesso em Outubro de