@MASTERSTHESIS{ 2023:1213301420,
 	title = {Identificação de preditores para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar, no leste de Pernambuco, utilizando análise de correlação canônica},
 	year = {2023},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9117",
 	abstract = "O Brasil é o maior produtor e exportador mundial de açúcar, sendo responsável por aproximadamente 39% das exportações mundiais na safra 2019/20 (FAO, 2020). Fatores climáticos exercem grande influência sobre a produção do canavial, sobretudo a precipitação que impacta diretamente e significativamente sobre os valores do rendimento agrícola. A estimativa da produtividade agrícola da cana-de-açúcar por meio de dados climáticos com antecedência auxilia no planejamento agrícola e subsidia decisões em campo e subsidia políticas públicas. Diante da necessidade da diversificação de métodos para predições, o objetivo dessa dissertação foi encontrar as melhores variáveis preditoras através de análise de correlação canônica nos ventos alísios, TSM (Temperatura da Superfície do Mar), Pressão atmosférica à superfície no Oceano Pacífico Equatorial e TSM no Atlântico Tropical (área do Dipolo), para elaboração de modelos de previsão de produtividade da cana-de-açúcar, com antecedência de até três meses. A área de estudo compreendeu 58 municípios de Pernambuco, localizados na região leste do estado, em uma faixa ao longo do litoral, região da mata pernambucana, e, zonas de transição entre a mata e o agreste. A análise hierárquica de agrupamento, representada pelo dendrograma, produziu três grupos homogêneos de produtividade da cana-de-açúcar. Supõe-se, que a primeira função canônica se aproxima dos resultados de regressão múltipla e a variável estatística independente representa o conjunto de variáveis que melhor prevê as três medidas dependentes, principalmente a do conjunto de variáveis dependentes do segundo grupo de produtividade (GruPro2). Foi possível notar, que os melhores preditores são TSM no Atlântico Sul e Atlântico Norte, pressão atmosférica em Tahiti, os campos de ventos no Pacífico central e os campos de TSM nas áreas do El Niño 3.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Departamento de Engenharia Agrícola}
}