Navegando por Autor "Bernardes, Renan Serenini"

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    ItemAcesso aberto (Open Access)
    Análise espacial da produtividade de café em Minas Gerais (2002-2017)
    (Universidade Federal de Alfenas, 2019-06-25) Bernardes, Renan Serenini; Ramos, Patrícia De Siqueira; Ferreira, Leandro; Nogueira, Denismar Alves
    O Brasil é o maior produtor mundial de café. Nos últimos 20 anos, foi responsável por aproximadamente um terço da produção mundial. No Brasil, o estado de maior destaque é Minas Gerais, que, segundo estimativas da CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento, em 2018 produziu mais de 53% de todo o café produzido no país. Considerando a relevância do café e do estado de Minas Gerais no contexto, este trabalho tem como objetivo analisar a distribuição espacial da produtividade (medida pela produção de café sobre a área colhida) do café em MG no período de 2002 a 2017 e verificar a evolução da produção e da produtividade ao longo do período. Especificamente, foi analisada a distribuição espacial através da divisão do estado em regiões geográficas imediatas, nova divisão regional publicada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em 2017. Para atingir o objetivo foram analisadas as séries de produção, produtividade e área colhida, verificando a existência de dependência espacial entre as regiões e clusters de alta ou baixa produtividade ao longo dos anos analisados. A dependência espacial foi estimada através da estatística I de Moran e a indicação de clusters ou outliers espaciais foi verificada pelo I de Moran local. Os resultados indicaram que a produtividade do café em Minas Gerais como um todo vem aumentando nos últimos anos. Algumas regiões que possuíam pequenas áreas de café deixaram de produzir e outras regiões, que possuíam grandesáreas,mascomníveisdeprodutividadebaixos, aumentaramaprodutividade,indicandoum movimento de concentração da produção. Foi identificado que a dependência espacial da produtividade se mostrou mais expressiva no primeiro período (2002 a 2009) do que no segundo (2010 a 2017). Alguns clusters de alta produtividade foram identificados, mostrando-se mais expressivos no primeiro período. Os resultados do trabalho podem servir como subsídio para novas pesquisas,implementando variáveis associadas à produtividade do café, bem com o apoio à tomada de decisões para políticas do setor.