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Compreender a dinâmica pluvial requer empregar uma série de técnicas e métodos que contribuam em tal feito. Os modelos matemáticos, por exemplo, auxiliam e revelam características climáticas das unidades em estudo e permitem realizar correlações com aspectos ambientais, sociais e econômicos. Para tanto, alguns cuidados devem ser considerados ao trabalhar com banco de dados pluviais, como preenchimento de dados faltantes e análise de consistência da série histórica, quando ignorados poderá comprometer todo o processo de análise e projeções futuras. Concluídos tais cuidados, este artigo objetivou trabalhar com técnicas de seleção de Anos-Padrão em uma escala temporal de 1980 a 2019. Foram trabalhadas as técnicas Box Plot, a Fórmula de Sturges e a de Agrupamento Hierárquico a fim de classificar os anos considerados excepcionais úmido e seco, habitual, seco e úmido. Em um segundo momento, selecionados os anos responsáveis em representar a distribuição das chuvas, correlacionou-os com dados que retrataram a produção e a produtividade da commodity soja no município de Maracaju/MS, nessa etapa foi aplicado o método de Pearson. Ao correlacionar as variáveis em questão ficou evidenciado a forte e a moderada relação da produção e do rendimento (original), respectivamente, com o aumento de área plantada no município. Os trimestres pluviais considerados essenciais no processo produtivo, isto é, Novembro/Dezembro/Janeiro e Janeiro/Fevereiro/Março apontaram influências distintas sobre o rendimento (original), em que a primeira apontou uma relação moderada, contudo, inversamente proporcional, e a última uma correlação fraca. No que se refere ao rendimento (corrigido), apenas o trimestre Janeiro/Fevereiro/Março foi observado uma relação insignificante, os demais trimestres apresentaram correlações moderadas. Portanto, ao avaliar as correlações, em especial os anos-agrícolas, com os rendimentos (original) fica evidenciado o quão as cultivares inseridas na área em estudo estão mais resistentes ao meio, visto tal correlação expressar insignificância no rendimento (original). |
