ABSTRACT Crop growth simulation models such as WOFOST and DSSAT are useful, but require several inputs that sometimes are not available, especially in developing areas. In addition, measured data is usually time and labor-intensive. In search of faster and easier methods for soybean estimates, this study presents a lower input requiring methodology for yield estimation. This study combines the FAO-33 yield model with the agro-ecological zone approach for soybean yield estimations using mostly indirect data. Sowing and harvest dates and yield were collected from 74 soybean commercial farms. Agrometeorological data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) were used. Fifty farms (66%) were used to calibrate the model and 24 farm areas (33%) were used for evaluation purposes. Two methodologies (FAO-56 and Thornthwaite and Mather) for water balance and actual evapotranspiration (ETa) estimations were used. The comparison of yield estimations and observations showed that the use of low data input to obtain reasonable accuracy, with a mean error of −310 kg ha−1 and a mean absolute percentage error of 23.3%.

RESUMO Objetivo: O presente estudo tem como objetivo, verificar se há relação entre proatividade e proteção tecnológica no desempenho ambiental dos empreendimentos nesse segmento. E verificar se existe viabilidade econômica para a produção de pavimento intertravado com a adição de borracha, assim como a certificação do produto como ecologicamente correto. Design / metodologia / abordagem: O estudo tem como base as metodologias apresentadas por Dickel (2017), questionário e variáveis, e Bertolini (2009), viabilidade econômica para a fabricação de produtos ecologicamente correto. Resultados: Como resultado, o estudo confirma a associação entre da proteção tecnológica e da proatividade no desempenho ambiental, assim como a viabilidade econômica para a oferta do produto pavimento intertravado com certificação ecológica. Originalidade / valor: A construção civil ocupa uma posição de destaque, sendo responsável por uma significativa parcela do Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro, além de ser a maior indústria empregadora do país. Também é reconhecida por deflagrar significativos impactos ambientais na condução das suas atividades. No entanto, a busca pela sustentabilidade tem sido elemento mobilizador na definição de estratégias corporativas, as empresas têm buscado cada vez mais adotar ações que sejam economicamente viáveis, que respeitem aspectos ambientais e sociais.

ABSTRACT Purpose: This study’s main objective is to verify if there is a relation between proactivity and technological protection in the environmental performance of the ventures in this segment. And check if there is economic feasibility to produce interlocking concrete paving blocks with the addition of rubber, as well as the certification of the product as ecologically friendly. Design/methodology/approach: The study is based on the methodologies shown by Dickel (2017), questionnaire and variables, and Bertolini (2009), economic viability for the manufacture of ecologically friendly products. Findings: As a result, the study confirms the association between technological protection and proactivity in environmental performance, as well as the economic viability for the offer of the interlocking concrete paving product with ecological certification. Originality/value: Civil construction occupies a prominent position, accounting for a significant portion of Brazil’s Gross Domestic Product (GDP), as well as being the largest employer industry in the country. It is also recognized as having significant environmental impacts in the conduct of its activities. However, the search for sustainability has been a mobilizing element in the definition of corporate strategies, companies have been seeking more and more actions that are economically viable, respecting environmental and social aspects.

ABSTRACT. This study had two objectives - firstly, to analyze the total static and dynamic capacity of agricultural storage in Paraná State, Brazil and secondly, to verify if the storage followed the growth of grain production. The study was performed by mesoregion for the 2013/2014 and 2014/2015 crop years. The methodology used was descriptive from an agricultural database of the Secretariat of Agriculture and Supply (SEAB), of the National Register System of Storage Units (SICARM), interviews were also made with agroindustrial cooperatives and official agencies. It was identified that in Paraná State there is an insufficiency of 17.75% of total static capacity of warehouses to comply with the total grain production (soybean, 1st and 2nd corn crops, and wheat). The results showed that the total dynamic capacity of warehouses is sufficient in the mesoregions of Eastern Center, Southern Center, Northern Center, and Metropolitan. Therefore, storage units vary uniformly in most municipalities, not following the growth of total grain production in the state of Paraná.

RESUMO Clima é o conjunto das condições atmosféricas médias que caracterizam uma região. Ele influencia diretamente a maioria das atividades humanas, em especial a agricultura. As classificações climáticas constituem um importante subsídio à agricultura, pois possibilita o conhecimento das características climáticas de uma região. Assim, objetivou-se caracterizar o clima do Estado do Paraná segundo os métodos propostos por Köppen e Geiger (1948) (KT), Thornthwaite (1948) (TH) e Camargo (1991) modificado por Maluf (2000) (CM), utilizando dados provenientes do modelo European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF). A interpolação espacial dos resultados (estações virtuais) foi feita pelo método de krigagem pelo modelo esférico com um vizinho e resolução de 0,25°. CCS separa as regiões quentes e secas das frias e húmidas. Os climas mais predominantes no Estado foram Cfa (temperado úmido com verão quente), C1rA'a' (subúmido com pequena deficiência hídrica, megatérmico) e ST-UMi (subtropical úmido com inverno seco), segundo os métodos de KT, TH e CM, respectivamente. A classificação climática de CM é um sistema intermediário entre de classificações de KT e TH.

ABSTRACT Climate is the set of average atmospheric conditions that characterizes a region. It directly influences the majority of human activities, especially agriculture. Climate classification systems (CCSs) are important tools in the study of agriculture, enabling knowledge of the climatic characteristics of a region. Thus, we aimed to perform the climatic characterization of the State of Paraná using the methods proposed by Köppen and Geiger (1928), modified by Trewartha (1954) (KT), Thornthwaite (1948) (TH) and Camargo (1991) and modified by Maluf (2000) (CM), using data from the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) model. The results of spatial interpolation (virtual stations) were performed using the Kriging method in spherical shape with one neighbour and resolution of 0.25°. The CCSs displayed the ability to separate the warm and dry from cold and wet regions. The most predominant climates were Cfa (temperate humid with hot summers), C1rA'a' (sub-humid with little water deficiency, megathermal) and ST-UMi (humid subtropical with dry winter), according to KT, TH and CM, respectively. CM is an intermediate CCS between KT and TH.

RESUMO Na análise de dados espaciais em agricultura, a presença de pontos influentes pode alterar consideravelmente os resultados das análises de dependência espacial e, consequentemente, a construção dos mapas. Quando se referem a atributos físico-químicos do solo e da produtividade, os mapas devem representar uma estimativa eficiente das condições reais do campo, já que são importantes informações utilizadas para a manutenção de um sistema agrícola de manejo localizado, com a otimização da aplicação de insumos agrícolas, visando à maior produtividade. Este trabalho teve por objetivo apresentar as técnicas gráficas hair-plot, de influência local (Ci e |Lmax|) de identificação de observações influentes em dados contínuos espaciais georreferenciados, coletados em uma área experimental de cultivo comercial, com 167,35 hectares, onde o sistema agrícola de manejo localizado é adotado. Como resultados apresentam-se os pontos potencialmente influentes e os mapas construídos com e sem eles. Na comparação entre os mapas com e sem estes pontos, as métricas de comparação dos mapas mostraram a importância da identificação dos pontos influentes em uma base de dados espaciais. Sendo assim, a existência de pontos influentes deve ser investigada para entender o motivo de seu comportamento atípico, já que eles modificam, consideravelmente, os mapas gerados.

ABSTRACT Influencing points in agricultural spatial analysis may change considerably results on spatial dependence and hence map building. With regards to physico-chemical soil properties and crop yield, such maps should efficiently estimate current field conditions, being important for an agricultural site-specific management, optimizing thus input applications in order to increase yields. This study aimed to analyze hair-plot graphic techniques, with local influence (Ci and |Lmax|) to identify influencing points within a set of georeferenced spatial continuous data. These information were gathered from an experimental area with 167.35 hectares, wherein an agricultural site-specific management has been adopted. As a result, we obtained potentially influencing points and then outlined maps with and without the use of them. By comparing both maps, we could note by metric comparison that it is of major importance to identify those points on a spatial database. Thus, such investigations must be carried out to understand cases of unusual performance, since they considerably modify the generated maps.

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.

This study presents the Spatial Lag Model (SAR) and Conditional Autoregressive Model (CAR) in order to investigate the association between soybean yield and agrometeorological variables related to medium temperature and global solar radiation. The study was realized with data from the agricultural years from 2005/2006 to 2007/2008 crops in the West Region of the state of Parana. As the agrometeorological data are available only for eight cities of the region in study, the estimates were obtained through the use of Thiessen polygons. The estimation of the parameters of the adjusted models was obtained using the method of maximum likelihood. The evaluation of the performance of models was held based on the coefficient of determination (R²), maximum value of the logarithm of the likelihood function and Bayesian Information Criterion of Schwarz (BIC). This study also allowed to verify the correlation and the spatial autocorrelation between soybean yield and the agrometeorological factors by analyzing spatial area, by uses of Global and Local uni and bivariate and significance tests. The study demonstrated that by means of performance indicators used, the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model.

O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram comparadas com dados oficiais de produção agrícola municipal, tendo-se observado bons ajustes (R²>0,84, d>0,95, c>0,85) entre os dados. Para a avaliação da exatidão espacial das máscaras, imagens Landsat‑5/TM e AWiFS/IRS foram usadas como referência para construção da matriz de erros. Os resultados obtidos são indicativos de que a metodologia proposta é altamente eficiente e pode ser utilizada para mapeamento dessas culturas.

The objective of this work was to estimate and map crop areas with soybean and corn in the state of Paraná, Brazil, using EVI/Modis images. The crop seasons from 2004/2005 to 2007/2008 were evaluated. Due to the high temporal dynamics and difference in sowing dates of the cultures within the state, scenes containing the pre‑planting and initial crop development phases were used to obtain the minimum EVI image (IMIE), and scenes at the peak of the crop cycle were used to obtain the maximum EVI image (IMAE). These images were used to generate the RGB color composition (R, IMAE; GB, IMIE), which allowed for the creation of masks of the areas planted with soybean and corn. The estimation of masked areas by municipality was compared with the municipal agricultural production official data, and good fits (R²>0.84, d>0.95, c>0.85) were observed between data. For spatial accuracy assessment, Landsat‑5/TM and AWiFS/IRS images were used as references to build the error matrix. The obtained results indicate that the proposed methodology is highly efficient and may be used as a model for cropland mapping.

Quando as áreas cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações espaciais e temporais em seus atributos físico-hídricos de modo que a viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos, requerendo, consequentemente, estudos detalhados sobre a variabilidade espacial do solo. Desse modo, o objetivo do trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da condutividade hidráulica saturada e da infiltração da água no solo, em uma área de 20 ha, caracterizada pela intensa produção de grãos, foi usado uma grade de 50 x 50 m, utilizando o permeâmetro de Guelph. Nas análises da variabilidade espacial, utilizaram-se os métodos geoestatísticos. Concluiu-se que os atributos físico-hídricos estudados apresentaram estruturas de dependência espacial e tiveram comportamento diretamente proporcional, mas não mostraram correlação espacial entre si na densidade de 50 m estudada

When cultivated areas are used with intense agricultural production, the soil presents spatial and temporal alterations in its hydrophysical attributes so that the economical viability of the agricultural production depends on those attributes, requiring detailed studies consequently about the spatial variability of the soil. Thus, the objective of this work was to evaluate the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity and water infiltration in the soil, in an area of 20 ha, characterized by intensive grain production, was used a grid of 50 x 50 m grating, using the Guelph Permeameter. In the spatial variability analyses, geostatistics methods were used. It was concluded that the hydrophysical attributes studied presented structures of spatial dependence and behaved proportionally, but did not show spatial correlation in the 50 m density of studied

Pesquisas sobre a variabilidade espacial dos atributos do solo que influenciam a produtividade são de uma grande importância para o desenvolvimento de novas técnicas que beneficiam a agricultura. A variabilidade desses atributos pode ser avaliada por técnicas de geoestatística e auxiliar no mapeamento e manejo do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar a qualidade do ajuste dos modelos teóricos espaciais segundo o Critério de Informação de Akaike, de Filliben, de Validação Cruzada e o valor máximo do logaritmo da função verossimilhança, de dados da umidade do solo, da densidade do solo e da resistência do solo à penetração, nas camadas de 0 a 0,1, 0,1 a 0,2 e 0,2 a 0,3 m, e de produtividade da soja do ano agrícola 2004-2005. Os parâmetros dos modelos de variabilidade espacial foram estimados por meio dos métodos de mínimos quadrados ordinários, mínimos quadrados ponderados e máxima verossimilhança. A pesquisa foi desenvolvida em uma área de 57 ha de um Latossolo Vermelho distroférrico, utilizando-se uma malha de 75 x 75 m georreferenciada. Concluiu-se que, dos métodos de avaliação de ajustes estudados, o da Validação Cruzada foi o mais adequado para escolha do melhor ajuste do modelo de variabilidade espacial; conseqüentemente têm-se mapas temáticos mais acurados.

Studies on the spatial variability of soil attributes influencing crop productivity are important for the development of new technologies beneficial to agriculture. Geostatistical techniques can be used to evaluate the variability of soil attributes and contribute to soil mapping and management. The purpose of this paper was to evaluate the quality of the theoretical spatial model adjustments according to the Akaike Information and Filiben Criteria, Cross Validation and the maximum value of the log-likelihood function, of the soil humidity, of the soil density data and soil resistance to penetration, in the layers 0-0.1; 0.1-0.2; and 0.2- 0.3 m and the soybean yield in the 2004-2005 growing season. The parameters of the spatial variability models were estimated by the methods of least ordinary squares, least weighted squares and maximum likelihood. The experiment was developed in an area of 57 ha with a regionally typical distrofic Red Latosol (Oxisol). A spatially georeferenced 75 x 75 m regular mesh was used. Based on the results of the evaluation of adjustments it was concluded that the Cross Validation criterion was the most adequate to choose the best adjustment of the spatial variability model, resulting in more precise thematic maps.

Este trabalho estudou a variabilidade espacial do número médio de perfilhos e rendimento da cultura do trigo, em uma área de 22,62 ha, no município de Cascavel (PR), considerando 89 pontos amostrais com distância de 50 m entre si. Foi realizado o levantamento do número médio de perfilhos por planta aos 30 e 60 dias após a semeadura (DAS) e o rendimento da cultura. Os dados foram analisados com técnicas geoestatísticas para estudo da estrutura de variabilidade espacial e posterior estimação de valores para locais não amostrados pelo interpolador por krigagem. Ocorreram diferenças no número de perfilhos médios aos 30 e 60 DAS, devido ao excesso de chuva em curto intervalo de tempo, provocando a morte de perfilhos após 30 DAS. Observaram-se, no número médio de perfilhos aos 30 e 60 DAS, respectivamente, fraca e forte dependência espacial. O rendimento foi de moderada dependência espacial, existindo correlação espacial entre as variáveis em estudo.

This trial aimed at studying the spatial variability of tiller mean number, as well as wheat crop yieldin 22.62 hectares, in Cascavel, Paraná State, Brazil. Eighty-nine samples points were analyzed, with a 50 m distance between each one. The tiller number registering was done by plant at 30 and 60 days after sow (DAS), as well as wheat crop yield. The data were recorded by geostatistics techniques in order to study spatial variability structure and future estimated values for non sampled places by kriging interpolation. There were differences on tiller number at 30 and 60 DAS due to the great amount of rain in a short term, which caused death on tillers after 30 DAS. The mean tiller number on 30 and 60 DAS showed a little spatial dependence and strong spatial dependence, respectively. The productivity presented moderate spatial dependence, since there was a spatial correlation among the considered variables.