Cooperativa Agroindutrial Nova Aliança - Safra 2018/19
Equipe: Débora Lang, Leonardo Reffatti, Mônica Rodrigues, Paulo Dullius e Waldir Schu. Autor do documento: Leonardo Reffatti
Março de 2019
Relatório agronômico referente a Safra 2018/19
O objetivo deste relatório é detalhar em seções as informações dos vinhedos dos cooperados da Cooperativa Agroindustrial Nova Aliança. Com a exploração de dados das áreas dos vinhedos (parcelas), variedades de uva, produção, produtividade e qualidade das uvas (grau glucométrico), rentabilidade, cadernos de campo e monitoramento do uso de agrotóxicos. Neste sentido, integramos informações componentes do processo de rastreabilidade agrícola da cooperativa Nova Aliança.
Dividimos este relatório em três seções listadas abaixo:
Seção 1: Mapeamento de vinhedos 2018.
Seção 2: Cadernos de Campo 2018 e Monitoramento de aplicações de Agrotóxicos - Safra 2019
Seção 3: Análise de Rentabilidade em função de Produtividade e Grau Glucométrico - Safra 2018
Seção 3: Análise de Rentabilidade em função de Produtividade e Grau Glucométrico - Safra 2018
summary(data3)## COD NUCLEO
## ADAIR_PASTORELLOBRS_CARMEM : 1 FC:232
## ADAIR_PASTORELLOBRS_VIOLETA : 1 JC:344
## ADAIR_PASTORELLOISABEL : 1 NP:296
## ADAIR_PASTORELLOMOSCATO_EMBRAPA: 1 PB:425
## ADAIR_PASTORELLONIAGARA_ROSADA : 1 SG:228
## ADAO_VAZZATTABORDO_(IVES) : 1 SV: 86
## (Other) :1605
## ASSOCIADO COR TIPO TINTOREA
## LEOMAR_TOMAZIN : 13 BRANCA: 431 COMUM:1487 N:1080
## SANTO_JOSE_BUSETTI : 11 ROSADA: 99 FINA : 124 S: 531
## ADELAR_PARISOTTO : 10 TINTA :1081
## ARCOLINO_ZIERO : 10
## CLAIMOR_BOHM_DE_BORTOLI: 10
## FABIO_BRUSTOLIN : 10
## (Other) :1547
## VARIEDADE AREA PESO_LIQ GRAU
## ISABEL :366 Min. : 0.0200 Min. : 80 Min. :10.00
## BORDO_(IVES) :229 1st Qu.: 0.3500 1st Qu.: 6775 1st Qu.:13.00
## NIAGARA_BRANCA :179 Median : 0.6600 Median : 13740 Median :14.00
## NIAGARA_ROSADA : 98 Mean : 0.9593 Mean : 22389 Mean :13.91
## MOSCATO_EMBRAPA: 89 3rd Qu.: 1.2350 3rd Qu.: 27840 3rd Qu.:14.90
## ISABEL_PRECOCE : 78 Max. :10.9600 Max. :200380 Max. :20.00
## (Other) :572
## VALOR_TOTAL PRODUTIVIDADE RENTABILIDADE LON
## Min. : 64.22 Min. : 2429 Min. : 3003 Min. :-52.65
## 1st Qu.: 5954.95 1st Qu.:14989 1st Qu.:14219 1st Qu.:-51.43
## Median : 13031.34 Median :23000 Median :21050 Median :-51.34
## Mean : 20933.71 Mean :23987 Mean :21933 Mean :-51.33
## 3rd Qu.: 26562.40 3rd Qu.:31042 3rd Qu.:28007 3rd Qu.:-51.25
## Max. :198578.51 Max. :95364 Max. :73266 Max. :-50.62
##
## LAT
## Min. :-30.64
## 1st Qu.:-29.11
## Median :-29.08
## Mean :-29.09
## 3rd Qu.:-29.03
## Max. :-28.78
## peso_liq <- sum(data3[,9])
peso_liq## [1] 36068720n.gf<-nlevels(data3$ASSOCIADO)
n.gf## [1] 429producao.media.gf<- peso_liq/n.gf
producao.media.gf## [1] 84076.27Análise de Rentabilidade (R$/ha) x Produtividade (kg/ha) nos Núcleos
O parâmetro rentabilidade bruta (R$/hectare) nas parcelas de vinhedos apresenta variação de valor principalmente em função das variáveis: produtividade (quantitativo) (kg/ha), grau glucométrico (qualitativo) (grau babo) e tipo de uva (Americanas e Viníferas).
O objetivo deste relatório é comparar a rentabilidade bruta em função da produtividade, grau glucométrico e tipo de uvas nas parcelas dos associados da cooperativa Nova Aliança atrávés de testes estatísticos (ANOVA, ANCOVA, Regressão linear simples e Regressão linear múltipla).
Nos resultados de Produtividade e Rentabilidade, através dos testes executados e mostrados abaixo, verificamos que existe evidência significativa geral em todas as parcelas (p<0,001) de que a aumentando a produtividade aumenta-se a rentabilidade, em razão (taxa) de aproximadamente R$800 a cada 1.000kg de Uva, conforme a equação geral:
Equação geral de rentabilidade em função da produtividade
y = 2758 + 0.7994x
rentabilidade (R$/ha) = 2758 + 0.7994 produtividade (kg/ha)
R-squared: 0.7932
Isso nos mostra que para cada 1.000kg (1 tonelada) de aumento na produção por hectare, recebe-se um retorno econômico de 800 reais.
## [1] 0.9593042## [1] 23987.26## [1] 13.90987## [1] 21932.56## FC JC NP PB SG SV
## 21066.16 21794.55 21540.55 24440.10 21193.98 15737.31Se a média de produtividade geral é 23987.26 kg e de rentabilidade R$ 21932.56, podemos aproximar que para cada 4,15% de aumento em produtividade se aumenta-se 3,60% em rentabilidade.
Estão também descritas as equações para Rentabilidade e Produtividade em cada um dos Núcleos.
FC y = 2551.0334 + 0.7802x
JC y = 3289 + 0.8064x
NP y = 3278.2566 + 0.7208x
PB y = 2861 + 0.8440x
SG y = 742.92783 + 0.85307x
SV y = 5268 + 0.6374x
Estes resultados de regressão linear simples, ANOVA e ANCOVA podem ser visualizados através dos gráficos abaixo e “outputs” dos testes estatísticos.
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE ~ PRODUTIVIDADE)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -30735 -2327 -647 1294 41739
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.758e+03 2.740e+02 10.07 <2e-16 ***
## PRODUTIVIDADE 7.994e-01 1.017e-02 78.60 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5004 on 1609 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7934, Adjusted R-squared: 0.7932
## F-statistic: 6177 on 1 and 1609 DF, p-value: < 2.2e-16
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE ~ NUCLEO * PRODUTIVIDADE)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -23759 -2436 -622 1512 40749
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.551e+03 6.566e+02 3.885 0.000106 ***
## NUCLEOJC 7.384e+02 8.778e+02 0.841 0.400316
## NUCLEONP 7.272e+02 9.356e+02 0.777 0.437118
## NUCLEOPB 3.098e+02 8.401e+02 0.369 0.712322
## NUCLEOSG -1.808e+03 1.004e+03 -1.801 0.071815 .
## NUCLEOSV 2.717e+03 1.280e+03 2.124 0.033843 *
## PRODUTIVIDADE 7.802e-01 2.417e-02 32.286 < 2e-16 ***
## NUCLEOJC:PRODUTIVIDADE 2.619e-02 3.313e-02 0.791 0.429331
## NUCLEONP:PRODUTIVIDADE -5.945e-02 3.393e-02 -1.752 0.079941 .
## NUCLEOPB:PRODUTIVIDADE 6.383e-02 3.031e-02 2.106 0.035381 *
## NUCLEOSG:PRODUTIVIDADE 7.286e-02 3.749e-02 1.943 0.052161 .
## NUCLEOSV:PRODUTIVIDADE -1.428e-01 6.351e-02 -2.248 0.024698 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4870 on 1599 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8055, Adjusted R-squared: 0.8042
## F-statistic: 602 on 11 and 1599 DF, p-value: < 2.2e-16Análise de Rentabilidade (R$/ha) x Grau Glucométrico (babo) nos Núcleos
Nos resultados de Grau Glucométrico e Rentabilidade, através dos testes executados e mostrados abaixo, verificamos que existe evidência significativa geral em todas as parcelas (p<0,001) de que a aumentando o grau glucométrico (grau babo) aumenta-se a rentabilidade, em uma razão (taxa) de aproximadamente R$800 a cada 1 grau babo da Uva, conforme a equação geral:
Equação geral de rentabilidade em função do grau glucométrico
y = 11035.5 + 783.4x
rentabilidade (R$/ha) = 11035.5 + 783.4 grau glucométrico (babo)
Adjusted R-squared: 0.008753
Isso nos mostra que para cada aumento de 1 grau babo na produção por hectare, recebe-se um retorno econômico de aproximadamente 800 reais.
Se a média de grau glucométrico geral é 13.90987 babo e de rentabilidade R$ 21932.56, podemos aproximar que para cada 7,18% de aumento em qualidade se aumenta-se 3,60% em rentabilidade.
Estão também descritas as equações para Rentabilidade e Grau Glucométrico em cada um dos Núcleos.
FC y = 14937.3 + 457.1x
JC y = 5540.9 + 212.4x
NP y = 14214.6 + 537.5x
PB y = 17982.8 + 453.5x
SG y = -6210.2 + 1964.1x
SV y = 14776.28 + 69.58x
Estes resultados de regressão linear simples, ANOVA e ANCOVA podem ser visualizados através dos gráficos abaixo e “outputs” dos testes estatísticos.
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE ~ GRAU)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -20637 -7811 -657 5970 52830
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 11035.5 2806.8 3.932 8.80e-05 ***
## GRAU 783.4 200.8 3.901 9.98e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 10960 on 1609 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.009368, Adjusted R-squared: 0.008753
## F-statistic: 15.22 on 1 and 1609 DF, p-value: 9.981e-05
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE ~ NUCLEO * GRAU)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -21976 -7666 -751 6000 52844
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 14937.339 7765.308 1.924 0.0546 .
## NUCLEOJC 3865.893 9588.209 0.403 0.6869
## NUCLEONP -722.722 10567.819 -0.068 0.9455
## NUCLEOPB 3045.444 9618.201 0.317 0.7516
## NUCLEOSG -21147.492 10445.635 -2.025 0.0431 *
## NUCLEOSV -161.055 16066.885 -0.010 0.9920
## GRAU 457.081 576.709 0.793 0.4281
## NUCLEOJC:GRAU -244.654 700.295 -0.349 0.7269
## NUCLEONP:GRAU 80.456 779.157 0.103 0.9178
## NUCLEOPB:GRAU -3.535 700.100 -0.005 0.9960
## NUCLEOSG:GRAU 1507.064 762.045 1.978 0.0481 *
## NUCLEOSV:GRAU -387.500 1167.312 -0.332 0.7400
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 10800 on 1599 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.04369, Adjusted R-squared: 0.03711
## F-statistic: 6.641 on 11 and 1599 DF, p-value: 5.987e-11Análise de Rentabilidade (R$/ha) x produtividade (kg/ha) x grau (babo)
Com os dados de Grau Glucométrico e Rentabilidade, através de regressão linear múltipla, se montou modelos matemáticos para interpretar os dados coletados da Safra 2018 para uvas Americanas e Viníferas e o conjunto das duas (equação geral abaixo):
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE ~ PRODUTIVIDADE + GRAU)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -28980 -2116 -1287 789 35132
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.566e+04 1.240e+03 -12.63 <2e-16 ***
## PRODUTIVIDADE 8.097e-01 9.539e-03 84.89 <2e-16 ***
## GRAU 1.306e+03 8.603e+01 15.19 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4682 on 1608 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8193, Adjusted R-squared: 0.8191
## F-statistic: 3645 on 2 and 1608 DF, p-value: < 2.2e-16Equação geral de rentabilidade em função da produtividade e do grau glucométrico
c = -15660 + 0.8097a + 1306b
rentabilidade (R$/ha) = -15660 + 0.8097(produtividade) + 1306(grau babo)
Adjusted R-squared: 0.8191
Análise de Rentabilidade (R$/ha) x produtividade (kg/ha) x grau (babo) nas uvas Americanas e Viníferas
tapply(RENTABILIDADE, TIPO, mean)## COMUM FINA
## 21232.94 30322.34tapply(PRODUTIVIDADE, TIPO, mean)## COMUM FINA
## 24070.28 22991.74tapply(GRAU, TIPO, mean)## COMUM FINA
## 13.91822 13.80968Equação rentabilidade em função da produtividade e do grau glucométrico para uvas Americanas
c = -14670 + 0.7898a + 1213b
rentabilidade (R$/ha) = -14670 + 0.7898(produtividade) + 1213(grau babo)
Adjusted R-squared: 0.8913
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE[TIPO == "COMUM"] ~ PRODUTIVIDADE[TIPO ==
## "COMUM"] + GRAU[TIPO == "COMUM"])
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -26961.9 -1470.4 -611.5 929.1 28600.7
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.467e+04 9.564e+02 -15.33 <2e-16 ***
## PRODUTIVIDADE[TIPO == "COMUM"] 7.898e-01 7.214e-03 109.48 <2e-16 ***
## GRAU[TIPO == "COMUM"] 1.213e+03 6.681e+01 18.16 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3410 on 1484 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8914, Adjusted R-squared: 0.8913
## F-statistic: 6092 on 2 and 1484 DF, p-value: < 2.2e-16Equação rentabilidade em função da produtividade e do grau glucométrico para uvas Viníferas
c = -46110 + 1.239a + 3471b
rentabilidade (R$/ha) = -46110 + 1.239(produtividade) + 3471(grau babo)
Adjusted R-squared: 0.8846
##
## Call:
## lm(formula = RENTABILIDADE[TIPO == "FINA"] ~ PRODUTIVIDADE[TIPO ==
## "FINA"] + GRAU[TIPO == "FINA"])
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -15744.4 -2288.7 -426.1 3475.9 15913.8
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -4.611e+04 4.406e+03 -10.46 <2e-16 ***
## PRODUTIVIDADE[TIPO == "FINA"] 1.239e+00 4.032e-02 30.74 <2e-16 ***
## GRAU[TIPO == "FINA"] 3.471e+03 2.846e+02 12.20 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4999 on 121 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8865, Adjusted R-squared: 0.8846
## F-statistic: 472.4 on 2 and 121 DF, p-value: < 2.2e-16