Carregar Bibliotecas, gerar dados e tabela

1.Bibliotecas:

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(ggplot2, geobr,sf, ggspatial,ggthemes,patchwork,dplyr,
               scales,plotly,gganimate,raster,sf,exactextractr,viridis,tidyverse,geobr,ggspatial,rayshader,RColorBrewer,plotly)

2.Gerar dados:

abbrev_state<-c("RO","AC","AM","RR","PA","AP","TO","MA","PI","CE","RN","PB","PE","AL","SE","BA","MG","ES","RJ","SP","PR","SC","RS","MS","MT","GO","DF")
toneladas<-c(2115,20,90616,2749,1595455,0,647,2478,0,402,0,0,17,110,0,4530,0,413,0,0,0,0,0,0,36,0,0)
Anual<-c("2015","2016","2017","2018","2019","2020","2021","2022")
Ano<-as.numeric(Anual)
AreaColhida<-c(135691,166464,188483,171997,188015,212479,198963,224044)
RendimentoMedio<-c(7376,6492,6760,7155,7022,6542,6977,7121)

3.Gerar tabelas:

producao<-data.frame(abbrev_state,toneladas)
MercadoAcai<-data.frame(Anual,AreaColhida,Ano,RendimentoMedio)

Carregar e manipular arquivos (Shapefile e raster)

1.Shapefile:

#br<-read_state(code_state = "all", year= 2010)
#PA <- read_municipality(code_muni = "PA",year = 2020,showProgress =F)
#acaiBR<-merge(br,producao)

2.Raster:

prec <- getData('worldclim', var='prec', res=10)
precpa <- cbind(PA, exact_extract(prec, PA, c('mean'), progress=F))
precpa <- precpa %>% mutate(total = mean.prec1 + mean.prec2 + mean.prec3 + mean.prec4 + mean.prec5 + mean.prec6 + mean.prec7 + mean.prec8 + mean.prec9 + mean.prec10 + mean.prec11 + mean.prec12)
Mapa<- crop(prec,precpa)
mapa<- mask(Mapa,precpa)
names(mapa) <- month.name

O maior produtor do Brasil

ggplot(acaiBR) + aes(group = abbrev_state) +
  geom_sf(aes(fill = toneladas)) +  
  labs(x = "Longitute", y = "Latitude", title  = "Quantidade de Açaí produzido no Brasil (2022)") +theme_map()+scale_fill_distiller(n= "Toneladas(t):",palette = "BuPu", direction = 1)+ guides(col = FALSE)+theme(legend.title = element_blank())+ annotation_north_arrow(style = north_arrow_fancy_orienteering)+
  annotation_scale(location="bl",height = unit(0.1,"cm"))+
  theme_bw()

O Brasil ostenta o título de maior produtor mundial de Açaí, com destaque para o estado do Pará, responsável por aproximadamente 90% da produção nacional.Sendo assim o estado do Pará é o maior produtor do fruto no Brasil e no mundo.

Extrativismo:

p1<-ggplot(MercadoAcai) +
  aes(x = Anual, weight = AreaColhida) +
  geom_bar(fill = "lightgreen",color="black") +
  labs(x = "Ano", 
       y = "Área colhida ( Unidade: ha ) ", title = "Colheita de açaí") +
  theme_bw() +
  theme(plot.title = element_text(size = 16L))
graf1 = ggplotly(p1)
graf1

Mercado:

p2<-MercadoAcai%>%
  ggplot(aes(Ano,RendimentoMedio))+
  labs(title="Rendimento Médio 2015 - 2022",
       x="Ano",
       y="Rendimento (Kg/Ha)")+
  geom_line(size=0.7)+
  geom_point(color="black",fill="black",shape=21,size=3.5)+
  theme_economist()
graf2 = ggplotly(p2)
graf2

O cultivo:

Pode-se considerar como ambiente climático satisfatório para o cultivo do açaizeiro em terra firme sem irrigação, as seguintes condições: Temperatura média do ar entre 22ºC e 28ºC. Temperatura máxima do ar entre 28ºC e 34ºC.Precipitação anual acima de 2.000 mm e com o período menos chuvoso não devendo ultrapassar três meses com precipitação inferior a 50 mm.

Média pluviométrica anual:

prec <- getData('worldclim', var='prec', res=10)
PA <- read_municipality(code_muni = "PA", year = 2020, showProgress = F)
Precpa <- cbind(PA, exact_extract(prec, PA, c('mean'), progress=F))
precpa <- precpa %>% mutate(total = mean.prec1 + mean.prec2 + mean.prec3 + mean.prec4 + mean.prec5 +
                              mean.prec6 + mean.prec7 + mean.prec8 + mean.prec9 + mean.prec10 + mean.prec11 +
                              mean.prec12)
Mapa<- crop(prec,precpa)
mapa<- mask(Mapa,precpa)
names(mapa) <- month.name
plot(mapa, col=hcl.colors(10, rev=T))

No ano de 2022 a região Sudeste foi a obteve os menores acumulados de chuva anual ficando abaixo de 2000 mm.A temperatura média anual é de 26 °C, e esse clima se caracteriza por possuir amplitudes térmicas maiores em relação ao Clima Equatorial. Isso ocorre devida à influência da Continentalidade nas temperaturas diárias.E segundo o gráfico acima mensalmente o estado em sua maioria fica acima da média dos 50mm, em outras palavras o estado apresenta condições perfeitas de cultivo.

Referências bibliográficas:

dados açaí:https://cidades.ibge.gov.br/brasil/pa/pesquisa/15/11863?indicador=62881&tipo=grafico&ano=2022

clima do Pará: https://www.infoescola.com/geografia/clima-do-para/#:~:text=A%20temperatura%20média%20anual%20é,da%20Continentalidade%20nas%20temperaturas%20diárias.

Anuário climatológico 2022 (SEMAS-PA)

Indicativo climático para o cultivo do açaízeiro em terra firme no estado do Pará (Embrapa)