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Universidade de São Paulo
Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”
Caracterização de sistemas de colheita e desenvolvimento de técnica para a
obtenção de mapas de produtividade para citros
Leonardo Sanches Mascarin
Dissertação apresentada para obtenção do título de
Mestre em Agronomia. Área de concentração: Máquinas
Agrícolas
Piracicaba
2006
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Leonardo Sanches Mascarin
Engenheiro Agrônomo
Caracterização de sistemas de colheita e desenvolvimento de técnica para a obtenção de
mapas de produtividade para citros
Orientador:
Prof. Dr. JOSÉ PAULO MOLIN
Dissertação apresentada para obtenção do título de
Mestre em Agronomia. Área de concentração: Máquinas
Agrícolas
Piracicaba
2006
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Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
DIVISÃO DE BIBLIOTECA E DOCUMENTAÇÃO - ESALQ/USP
Mascarin, Leonardo Sanches
Caracterização de sistemas de colheita e desenvolvimento de técnica para a obtenção
de mapas de produtividade para citros / Leonardo Sanches Mascarin. - - Piracicaba, 2006.
77 p. : il.
Dissertação (Mestrado) - - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, 2006.
1. Agricultura de precisão 2. Coleta de dados 3. Colheita 4. Laranja 5. Mapas I. Título
CDD 634.31
“Permitida a cópia total ou parcial deste documento, desde que citada a fonte – O autor”
3
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais Dirceu e Cristina por me darem o incentivo e a oportunidade de cursar o mestrado,
aos meus irmãos Giovana e Rodrigo, aos meus avós Sanches, Zilda e Josepha, e a todos meus tios
e primos que de alguma forma contribuirão e apoiaram esta minha realização.
À minha namorada e companheira Aline Noli pela compreensão dos momentos difíceis e da
minha ausência, além da luta por minha dedicação.
Ao amigo e mestre Prof. Dr. José Paulo Molin pela orientação e apoio na realização desse
trabalho, e a dedicação aos ensinamentos que favoreceram para meu crescimento profissional.
Ao Prof. Dr. Francisco de Assis Alves Mourão Filho pelo apoio na busca das informações
necessárias relacionadas a citricultura.
Às empresas Branco Peres, Cambuhy e Citrovita, pelo fornecimento de informações e descrição
dos sistemas de colheita utilizados.
À Citrosuco Paulista (Grupo Fischer) por ter participado efetivamente do projeto, cedendo o local
e seus funcionários para apoio das etapas realizadas. Aos funcionários Celso, Emerson, Luiz e
outros.
Aos amigos do Programa de Pós-Graduação em Máquinas Agrícolas, Gustavo Faulin, Gustavo
Fontana, Gustavo Kazuo, Adriano Barbosa, Raphael Magalhães, José Vitor Salvi, Giuliano
Senatore, Flávia Frasson, Rubén Collantes, Cassiano Mota, Marcos Matos, Fabrício e Thiago
pela convivência diária e por momentos de reflexão e descontração.
Aos colegas do Grupo de Mecanização e Agricultura de Precisão (GMAP) por estarem sempre
dispostos a ajudar.
Aos funcionários do Departamento de Engenharia Rural, Áureo, Juarez, Chicão, Zé Geraldo,
Juquita, Afonso, Davilmar, Fernanda, D. Lourdez e outros mais que forneceram toda estrutura
necessária.
À todos colegas da ESALQ que de alguma forma contribuíram para a conclusão desse trabalho.
4
SUMÁRIO
RESUMO ........................................................................................................................................ 6
ABSTRACT.................................................................................................................................... 7
1 INTRODUÇÃO............................................................................................................................ 8
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA................................................................................................... 10
2.1 Citricultura............................................................................................................................... 10
2.1.1 Panorama mundial................................................................................................................ 10
2.1.2 Regiões produtoras............................................................................................................... 14
2.1.3 Empresas citrícolas............................................................................................................... 16
2.1.4 Mercado de trabalho............................................................................................................. 18
2.1.5 Colheita................................................................................................................................. 19
2.1.6 Sistemas de colheita ............................................................................................................. 21
2.2 Adoção de tecnologias............................................................................................................. 26
2.3 Agricultura de precisão............................................................................................................ 27
2.4 Sistema de navegação global por satélite – GNSS.................................................................. 30
2.5 Sistema de informação geográfica – SIG................................................................................ 30
2.6 Geoestatística........................................................................................................................... 32
2.7 Mapa de produtividade............................................................................................................ 33
2.8 AP em citros............................................................................................................................ 34
3 MATERIAL E MÉTODOS........................................................................................................ 37
3.1 Síntese do procedimento do trabalho....................................................................................... 37
3.2 Caracterização dos sistemas de colheita manual..................................................................... 37
3.3 Aferição da massa dos sacolões obtidos a partir do volume estimado pelo apontador........... 38
3.4 Coleta de dados para o mapeamento da produtividade ........................................................... 40
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ............................................................................................... 45
4.1 Caracterização dos sistemas de colheita.................................................................................. 45
4.1.1 Terminologia e unidades ...................................................................................................... 45
4.1.2 Equipe de colheita ................................................................................................................ 45
4.1.3 Material de colheita.............................................................................................................. 46
5
4.1.4 Distribuição da equipe de colheita ....................................................................................... 48
4.1.5 Colheita das frutas................................................................................................................ 50
4.1.6 Apontamento ........................................................................................................................ 50
4.1.7 Carregamento ....................................................................................................................... 51
4.2 Geração de mapas de produtividade........................................................................................ 54
4.2.1 Aferição do apontamento ..................................................................................................... 54
4.2.2 Mapeamento da produtividade............................................................................................. 62
5 CONCLUSÃO............................................................................................................................ 69
REFERÊNCIAS............................................................................................................................ 70
6
RESUMO
CARACTERIZAÇÃO DE SISTEMAS DE COLHEITA E DESENVOLVIMENTO DE
TÉCNICA PARA A OBTENÇÃO DE MAPAS DE PRODUTIVIDADE PARA CITROS
A citricultura é de fundamental importância para a economia brasileira devido à sua
expressiva participação como item de exportação e pela geração de grande quantidade de
empregos. A colheita manual é atualmente realizada na quase totalidade das propriedades
citrícolas nacionais, o que permite a seleção qualitativa dos frutos removidos das plantas. Esse
método apresenta diversificação entre as empresas para adaptar-se a necessidades internas. A
ausência de técnicas e recursos para a geração rotineira de mapas de produtividade em áreas de
citros é uma das grandes dificuldades para implantação de um sistema de agricultura de precisão
mais amplo. Isso impede a adoção da estratégia de gerenciamento integrado de entradas e saídas
e não permite a mensuração dos efeitos de adoção de taxas variadas de insumos, o que justifica o
esforço em empreender técnicas e equipamentos para a geração dessa informação. O que se
objetivou com este trabalho foi iniciar com o correto entendimento dos diferentes sistemas de
colheita existentes, suas características úteis e limitações relativas à coleta de dados com vistas à
obtenção de mapas de produtividade. A partir de então desenvolver e testar uma proposta para a
geração de dados para obtenção de mapas de produtividade, com procedimentos simples e que
respeitem as rotinas pré-existentes nos sistemas de colheita manual vigentes. Para caracterizar os
sistemas de colheita utilizados comercialmente, empresas citrícolas foram contactadas no sentido
de fornecer informações consideradas como necessárias ao processo de caracterização.
Posteriormente contactou-se uma dessas empresas onde procedeu-se a pesagem de uma
população de sacolões (“big bag”) para que fosse possível aferir a informação de massa estimada
pela pessoa que acompanha as frentes de colheita e realiza essa estimativa para fins de pagamento
dos colhedores. Esses dados foram devidamente analisados e indicaram que a estimativa
volumétrica feita a campo é aceitável para a obtenção de peso dos sacolões. Na seqüência
selecionou-se uma área específica e georreferenciou-se todos os sacolões de colheita. A partir da
largura da faixa de colheita e do cálculo de distâncias entre os sacolões obtiveram-se as áreas de
contribuição de cada um. Com os dados de área e das massas obtidas no apontamento foi possível
determinar a produtividade dos pontos. Após a análise estatística e geoestatística dos dados estes
foram interpolados gerando o mapa de produtividade. O método se mostrou válido para a coleta
de dados e geração do mapa de produtividade que mostrou a grande variabilidade espacial
existente na lavoura estudada.
Palavras-chave: Laranja, Agricultura de Precisão, Coleta de Dados
7
ABSTRACT
CHARACTERIZATION OF HARVESTING SYSTEMS AND DEVELOPMENT OF A
TECHNIQUE FOR CITRUS YIELD MAPPING
Citriculture activity is important for the Brazilian economy due to its expressive
participation on exporting and for the generation of a number of job positions. Manual harvesting
is currently predominant and allows the qualitative selection of the removed fruits from plants.
The method includes variations among companies and farms, adapted to internal
necessities.Techniques and resources for the routine generation of yield mapping for citrus is
necessary for implementing compreensive precision agriculture strategies of integrated
management of inputs and extractions. It will also allow the measurement of the effect of
adoption of variable rate input applications, what justifies the efforts developing techniques for
the generation of yield mapping for citrus. The objective of this research was to promote the
correct undestanding of the variations on harvesting systems, their useful characteristics and
limitations relative to data collection to attain yield maps, also propose and test a methodology
for collecting data in a simple way, without interfering with the harvesting. To characterize the
harvesting systems used commercially, farms were contacted to supply the necessary information.
Later, in one specific farm a population on big bags was weighed for confronting and checking
the weight estimated by the harvesting manager for the payment of the individual workers. Data
were analyzed and indicated that the volumetric estimation is acceptable for attaing the weight of
the bags. Finaly a field was selected and all the big bags of harvest were georeferenced, allowing
for the calculation of the representative individual area of each one. The area was obtained from
the constant strip width and distance between bags. With the area, location and mass of each bag
it was possible to determine the productivity of each points and after interpolation the yield map
was generated. The method is considered simple and efficient for data collection and generation
of the yield the map wich showed a great variability within the field.
Keywords: Orange, Precision Agriculture, Data Collection
8
1 INTRODUÇÃO
A citricultura brasileira é uma das mais eficientes e dinâmicas do mundo, respondendo
rapidamente às alterações do ambiente internacional. Poucos países têm condições de competir
com o Brasil sem que haja condições artificiais de proteção a seus citricultores devido aos custos
de produção agrícola e industrial brasileiros serem imbatíveis. A cultura é de fundamental
importância para a economia brasileira devido aos recordes de exportação e pela geração de
grande quantidade de empregos. A logística montada para o transporte a granel do suco é a mais
moderna existente. A indústria processadora de suco de laranja coordena todo o sistema, sendo a
principal responsável pelo desenvolvimento tecnológico. Atua também na atividade agrícola,
produção de citros, no processamento de sucos, na distribuição internacional até os embaladores,
na comercialização de frutas in natura para o mercado interno e participação no mercado
internacional de frutas frescas (NEVES; MARINO, 2002).
Os recentes movimentos da agricultura de precisão (AP) no mundo têm atingido as grandes
culturas, em especial os grãos. No Brasil, a cana-de-açúcar também já experimenta uma fase de
adoção de técnicas de AP em escala comercial. Embora as áreas de citros no Brasil também já
tenham tido envolvimento com AP, algumas limitações são freqüentemente apontadas. Sua
implantação implica em um ciclo de tarefas que tem como ponto de partida o mapa de
produtividade que representa a informação mais completa para visualizar a variabilidade espacial
das lavouras, pois materializa a resposta da cultura.
A ausência de técnicas e recursos para a geração rotineira de mapas de produtividade em
áreas de citros é uma das grandes dificuldades para implantação de um sistema de AP mais amplo.
Isso impede a adoção da estratégia de gerenciamento integrado de entradas e saídas e não permite
a mensuração dos efeitos de adoção de taxas variadas de insumos, o que justifica o esforço em
empreender técnicas e equipamentos para a geração de mapas de produtividade para citros.
O que se propõem com este trabalho é iniciar com o correto entendimento dos diferentes
sistemas de colheita existentes no nosso meio, suas características úteis e limitações. A partir de
então desenvolver e testar uma proposta para a geração de dados para obtenção de mapas de
produtividade, visando procedimentos simples, eficientes e que respeitem as rotinas pré-
existentes nos sistemas de colheita manual vigentes. Sendo assim, os objetivos específicos
propostos são: caracterizar os sistemas de colheita existentes e representativos em escala
9
comercial; propor uma forma de coleta de dados dentro dos sistemas de colheita caracterizados;
testar esse procedimento em escala experimental gerando mapas de produtividade para avaliar a
sua exeqüibilidade e qualidade da informação gerada.
10
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Citricultura
2.1.1 Panorama mundial
A importância mundial da citricultura, de acordo com dados da FAO (1991), fica evidente
quando se observa que ao final da década de 80, entre as frutas, os citros ocupavam o primeiro
lugar em termos de volume físico (68 milhões de toneladas), à frente das uvas de mesa e de vinho,
com 61 milhões de toneladas; bananas, com 46 milhões de toneladas e maças com 40 milhões de
toneladas.
O Brasil se tornou o maior produtor mundial de citros quando alcançou 1 milhão de
hectares plantados com plantas cítricas. De acordo com dados da FAO (2005), a produção
mundial de laranja é de 63 milhões de toneladas, tendo o Brasil a posição de líder mundial, com
uma produção de 18,2 milhões de toneladas, seguido pelos EUA, México, Índia e China. Esses
dados de produção são apenas de laranja, mas podem-se observar os dados de citros em geral
(tangerinas, limões, etc.), como mostra a Tabela 1. A área cultivada com laranjais no Brasil é de
aproximadamente 820.267 ha distribuídos em 27 mil estabelecimentos rurais. Apesar do Brasil
ser o maior produtor mundial, a produtividade dos EUA é superior, podendo ser uma variável que
se deve melhorar nos pomares brasileiros. A laranja representa 49% de toda a produção brasileira
de frutas e o Brasil também é líder mundial no processamento de frutas para produção de suco,
destinando 12,7 milhões de toneladas do total produzido para este fim.
11
Tabela 1 - Dados de área colhida, produção e produtividade dos principais produtores mundiais de citros
País Área colhida (ha) Produção (t) Produtividade (kg.ha
-1
)
Citros 942.267 20.594.000 21.855
Brasil
Laranja 820.267 18.256.500 22.256
Citros 430.080 14.907.660 34.662
EUA
Laranja 333.000 11.729.900 35.545
Citros 523.505 6.475.411 12.369
México
Laranja 330.000 3.969.810 12.029
Citros 264.500 4.750.000 17.958
Índia
Laranja 134.000 3.100.000 23.134
Citros 1.476.689 14.654.875 9.924
China
Laranja 298.739 1.977.575 6.619
Citros 7.373.555 108.535.488 14.719
Mundo
Laranja 3.601.459 62.814.424 17.441
Fonte: FAO, 2005.
Do total da produção brasileira de laranja, 71% destinam-se ao processamento industrial
para produção de suco e apenas 0,6% são destinados à exportação de frutas para o consumo in
natura. Para o consumo interno são destinados 28,4% da produção nacional. O país responde por
um terço da produção da fruta e por 47% do suco fabricado em todo o mundo. Os EUA vêm em
seguida, com 44% da produção do suco mundial (Tabela 2) (ESTADOS UNIDOS, 2001).
12
Tabela 2 - Produção de suco concentrado congelado no mundo
Suco concentrado (65º Brix)
País
toneladas %
Brasil 1.106.000 47
EUA 1.064.102 44
México 44.000 2
Espanha 45.500 2
Outros 116.529 5
Total 2.376.131 100
Fonte: ESTADOS UNIDOS, 2001.
Nos EUA toda a produção é consumida internamente. A Espanha destaca-se na
comercialização de frutas in natura, por causa de suas condições climáticas, técnicas de produção,
colheita e comercialização. Beneficiado pelas preferências tarifárias decorrentes do Nafta, o
México concorre diretamente com o Brasil nas exportações de suco de laranja concentrado para
os EUA (BRASIL, 2002).
Segundo um mapeamento realizado pelo Programa de Estudos dos Negócios do Sistema
Agroindustrial (2004), o sistema citrícola representa 1,87% das exportações brasileiras e 4,47%
das exportações de produtos do agronegócio. A principal comercialização no mercado
internacional é a do suco de laranja concentrado congelado, que representa 72% do valor dessas
exportações.
O mercado mundial de sucos de frutas movimentou US$ 31 bilhões em 1998, com média
de crescimento anual ao redor de 5%. Aproximadamente metade do consumo refere-se a suco de
laranja. Os principais mercados para o produto são EUA, Japão, Alemanha, Reino Unido, França
e Rússia. A Europa Ocidental representa cerca de 30% do consumo mundial de sucos de frutas,
com média de 24 litros por habitante.ano
-1
. A maior marca per capita é verificada na Alemanha
com 41 litros.ano
-1
(BRASIL, 2002).
Em mercados consolidados, como o norte americano, a indústria vem desenvolvendo novas
variedades de produtos e buscando difundir novos hábitos para expandir o consumo entre a
13
população. A Europa Oriental tem se mostrado um dos mais dinâmicos mercados do mundo, com
crescimento de 80% ao longo da segunda metade da década de 90. A Ásia também é considerada
promissora, com elevação de 50% na demanda por sucos de laranja entre 1992 e 1996. A
América do Sul vem igualmente exibindo bons resultados. O aumento do consumo na região foi
de 40% no período. No Brasil, nota-se uma tendência de aumento da demanda por suco
pasteurizado embalado, item que não existia no mercado do país em 1993 e que, em 1999, já
havia alcançado a marca de 160 milhões de litros produzidos. A média anual de consumo de suco
no país é de 20 litros por habitante, metade da média norte americana (BRASIL, 2002).
A citricultura brasileira gera anualmente divisas em torno de US$ 1 bilhão, como um dos
principais itens de exportação. O Brasil lidera as vendas externas mundiais de suco de laranja
concentrado, com 80% do total global. Na safra 2004/05 exportou um total de 1,4 milhões de
toneladas, 69,4 % destinados à União Européia, o principal consumidor de suco de laranja
concentrado do país, como mostra a Tabela 3 (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DOS
EXPORTADORES DE CÍTRICOS, 2005).
Tabela 3 - Principais destinos das exportações brasileiras de suco concentrado de laranja na safra 2004/05
Destinos União Européia Nafta Ásia Mercosul Outros Total
Toneladas 978.856 212.748 148.750 1.938 68.881 1.411.173
Proporção (%) 69,4 15,1 10,5 0,14 4,88 100
Fonte: ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DOS EXPORTADORES DE CÍTRICOS, 2005.
Sendo um setor balizado pelas cotações internacionais do suco, que se apresenta em queda
há mais de uma década, os agentes reestruturam-se na busca por competitividade. Em relação à
atuação brasileira nos mercados internacionais, a posição é de acordo com o mercado. No
mercado norte americano, em decorrência de uma produção em crescimento e aumento nas
importações de laranja do México, devido ao acordo da NAFTA, o Brasil reduziu as vendas para
os EUA e destaca-se a estratégia de internacionalização das empresas nacionais, partindo para o
processamento de suco na Flórida, fugindo assim, dentre outros fatores, de barreiras comerciais
impostas aos produtos brasileiros. Já o mercado europeu aumentou suas importações, se
14
posicionando como principal importador de produtos brasileiros da cadeia citrícola (NEVES;
MARINO, 2002).
2.1.2 Regiões produtoras
A citricultura brasileira tem grande importância econômica e social para diversas regiões e
é formada a partir de um conjunto de "citriculturas regionais" em todo o território nacional. A
laranja no Brasil concentra-se na região Sudeste, com 84,2% da produção, (destaque para o
estado de São Paulo), seguida pela região Nordeste com 8,8% (destacando-se os estados da Bahia
e Sergipe), Sul (4,9%), Norte (1,3%) e Centro-Oeste, com apenas 0,7% da produção em 2004,
segundo dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2005), como mostra a Tabela 4.
Tabela 4 - Dados de área colhida, produção e produtividade dos principais estados produtores brasileiros
Estado Área colhida (ha) Produção (t) Produtividade (kg.ha
-1
)
São Paulo 600.060 13.347.090 22.242
Bahia 48.302 772.086 15.984
Sergipe 51.057 690.597 13.526
Minas Gerais 40.802 666.166 16.325
Brasil 820.267 18.256.500 22.256
Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2005.
O estado de São Paulo é responsável por 73% da produção nacional, com um volume de 13
milhões de toneladas e 98% do suco que o Brasil produz, sendo base da economia de 320
municípios (FARIAS, 2003). Em 1990, no estado de São Paulo, a laranja ocupava uma área de
aproximadamente 700 mil hectares, com mais de 180 milhões de árvores plantadas, tendo
atingido, em 1998/99, 228 milhões de plantas. A produção elevou-se de 8,89 milhões de
toneladas de laranja em 1985 para 10,96 milhões em 1990 e para 16,32 milhões em 1998/99
(AMARO, 2001).
No estado de São Paulo está concentrada a base da citricultura nacional, e considerando-se
a liderança brasileira em termos de participação no mercado internacional de suco de laranja
15
(NEVES, 1992) admitem que o estado de São Paulo seja, em termos individuais, o maior
produtor de laranja do mundo. Sua importância fica mais evidente ainda quando se isolam os
dados referentes aos produtos de exportação, onde o suco de laranja é o segundo em importância
econômica, atrás apenas das exportações de aviões (Tabela 5) (BRASIL, 2002).
Tabela 5 - Principais produtos exportados pelo estado de São Paulo em 2002
Produto US$ milhão %
Aviões a turbo jato 1.343,5 7,66
Suco de laranja 1.198,2 6,83
Açúcar de cana (bruto) 748,0 4,26
Outros açúcares de cana, sacarose 582,9 3,32
Automóveis 365,9 2,09
Café não torrado (grão) 361,9 2,06
Outros 12.941,4 73,78
TOTAL 17.541,8 100,00
Fonte: BRASIL, 2002.
Nos últimos anos, a citricultura no Estado de São Paulo apresentou notável
desenvolvimento, graças à adoção de novas tecnologias na condução dos pomares e na utilização
de mudas de melhor qualidade, oriundas de viveiros telados e com melhores materiais genéticos,
resultando assim em maiores produtividades. Atualmente, a produção de citros está distribuída
em praticamente todo estado, com destaques para a região Sul, desde Itapetininga e Sorocaba até
o Norte de São Paulo, que, junto com a região do Triângulo Mineiro, forma o “cinturão citrícola”.
Nas regiões Norte e Nordeste concentram-se a maior produção, com 45% do total do estado, mas
com tendência de perda de participação, dadas as fortes pressões de doenças e da concorrência
com a cultura da cana-de-açúcar. Nas regiões Central e Sul do estado concentram-se
respectivamente 30% e 25% da produção total (NEVES; LOPES, 2005).
Em 1999, a estimativa do número de propriedades no cinturão citrícola de São Paulo era
cerca de 24 mil (NEVES; LOPES, 2005), algo bem acima do número próximo a 15 mil
16
propriedades, estimado atualmente. Acredita-se que essa redução aconteceu devido à dificuldade
de renovação dos pomares, resultando da redução da renda nos últimos anos em vista do aumento
do custo de produção e da relação da remuneração do produto. A concorrência com outras
culturas, também contribuiu para esse fator (NEVES; LOPES, 2005).
O anuário estatístico FNP Consultoria & Comércio (2004) apresenta os dados de
participação relativa das propriedades de acordo com o número de plantas, a produção e suas
produtividades em 2003. As propriedades de porte grande, que possuem mais de 150 mil plantas,
têm produtividade superior que as propriedades de porte médio e pequeno devido à adoção de
melhores práticas culturais e ao emprego de melhores tecnologias de produção (Tabela 6). As
propriedades de porte grande, em sua maioria, são pomares da própria indústria processadora,
grandes produtores, e de empresas agropecuárias.
Tabela 6 - Participação relativa do número de propriedades citrícolas brasileiras de acordo com seu porte
Porte
Nº de plantas
(mil pés)
Participação na
produção total (%)
Produtividade
(kg.planta
-1
)
Pequeno Até 50 25 67,72
Médio 50 a 150 30 88,12
Grande Mais de 150 45 100,36
Fonte: FNP Consultoria & Comércio, 2004.
2.1.3 Empresas citrícolas
A indústria processadora de suco coordena a cadeia produtiva a partir do plantio dos
laranjais. Atua também na distribuição internacional até os embaladores, e na comercialização de
frutas in natura para os mercados interno e externo. As empresas são exemplos de sucesso na
citricultura brasileira, porque as principais indústrias processadoras de laranja da atualidade
provêm de famílias tradicionais de produtores. São as empresas que dominam o cenário
internacional de suco de laranja concentrado e congelado (SLCC), mostrando eficiência,
competitividade e profissionalismo na gestão do negócio cítrico nacional e internacional.
Normalmente, essas empresas são de grande porte, com áreas maiores que 500 ha, e possuem
17
estrutura necessária para realização de todas as atividades envolvidas na produção de laranja
(DRAGONE, 2003).
Segundo Neves e Lopes (2005) até 2003 as cinco empresas principais exportadoras de suco
eram Cutrale, Citrosuco, Citrovita, Cargill e Coinbra, denominadas “5Cs”. Em 2004 todas as
operações do negócio citrícola da Cargill no Brasil foram vendidas para a Cutrale e Citrosuco e a
Citrovita adquiriu a Sucorrico, alterando a participação destas empresas nas exportações (Tabela
7).
Tabela 7 - Participação nas exportações das principais indústrias processadoras de suco de laranja em 2003
Empresa U$$ (mil) %
Sucocítricio Cutrale 424.101 30,96
Citrosuco Paulista 331.646 24,21
Citrovita 163.852 11,96
Cargill Juice 151.815 11,08
Coinbra-Frutesp 108.531 7,92
Montecitrus 73.121 5,34
Outros 116.834 8,53
Total 1.369.900 100
Fonte: Programa de Estudos dos Negócios do Sistema Agroindustrial, 2004.
Buscando aproximar-se dos consumidores finais, as firmas nacionais estenderam sua
atuação a outros países – como os EUA – por meio de parcerias com empresas de bebidas. No
processamento industrial do suco, verifica-se que empresas especializadas, como as brasileiras
Cutrale e Citrosuco, possuem alianças estratégicas com a Coca-Cola e a Pepsi-Cola nos EUA e
também exportam o suco para processamento naquele país (BRASIL, 2002).
18
2.1.4 Mercado de trabalho
A citricultura exerce impacto considerável no mercado de trabalho. Os tratos culturais são
bem distribuídos durante o ano e a colheita tem necessidade de um número elevado de
trabalhadores, caracterizando-a como importante empregadora de mão-de-obra. A colheita é a
operação que mais emprega mão-de-obra comum e na qual a mecanização não tem conseguido,
até então, grandes avanços. A colheita absorve em média 80% de dias-homem nas condições
paulistas, aumentando esse percentual diretamente à medida que aumenta o tamanho do pomar
(AMARO, 2001).
Segundo o Programa de Estudos dos Negócios do Sistema Agroindustrial (2004), o sistema
citrícola gera 400 mil empregos diretos e, para cada US$10 mil investidos, cinco empregos são
criados. O levantamento realizado por Baptistella et al. (1996) demonstra que na safra de 1994
contrataram-se 42.923 colhedores para suprir a necessidade de colheita das indústrias paulistas.
De acordo com Neves e Lopes (2005), cerca de 106 milhões de dólares são gastos anualmente
pelos produtores somente com a colheita manual. Como mostra o FNP Consultoria & Comércio
(2001), os custos com as operações de colheita e carregamento de laranja equivalem a 44% do
custo de produção de um pomar adulto (mais de sete anos de idade).
O setor apresenta importante papel social, sendo que a produção de citros empregou 11,2%
da força de trabalho agrícola do Estado de São Paulo e 2,2% do Brasil em 2002 (Tabela 8)
(FUNDAÇÃO SISTEMA ESTADUAL DE ANÁLISE DE DADOS, 2002).
Tabela 8 - Demanda da força de trabalho exigida em operações agrícolas em 2001-02
Equivalente-Homens-Ano Área colhida (hectares)
Culturas São Paulo Brasil São Paulo Brasil
Cana-de-açúcar 250.907 618.566 3.071.000 6.068.000
Café 100.393 742.973 333.900 2.374.000
Laranja 78.921 128.330 786.500 816.300
Grãos 68.753 2.399.447 2.118.500 39.588.400
Fonte: FUNDAÇÃO SISTEMA ESTADUAL DE ANÁLISE DE DADOS, 2002.
19
Nas regiões citrícolas de importância comercial, o problema da mão-de-obra na colheita
não é recente. Até 1995, quando o mercado cítrico era autogerido (contratos de participação), os
produtores não participavam dessa decisão, porque as indústrias organizavam e administravam
todo o processo de colheita nas suas propriedades fornecedoras de matéria-prima. Toda a
logística de colheita (mão-de-obra, planejamento, estruturação, controle, caminhões e
equipamentos) era de responsabilidade da indústria, e o produtor era um coadjuvante, cujos
contratos eram negociados com a fruta nas árvores da propriedade, antes da colheita. Com o
passar do tempo e a crescente expansão dos volumes a serem processados, o setor de suprimentos
ou de compras de pomares das empresas industriais expandiu, sendo todos estruturados com mais
recursos humanos, planejamento e logística de operações, ocupando espaços que poderiam ter
sido absorvidos pelos citricultores, individual ou coletivamente. Recentemente depois de alguns
desentendimentos entre os elos da cadeia produtiva, o processo de colheita foi mudado. Assim, a
partir de 1995, os produtores passaram a serem responsáveis pela colheita da laranja e os
contratos são negociados com a produção sendo entregue diretamente na indústria (DRAGONE,
2003) Essa, talvez, tenha sido uma das maiores, se não a maior mudança registrada na citricultura
paulista nas últimas décadas (AMARO, 1997).
Na Flórida, mudanças consideráveis ocorreram nas duas últimas décadas em relação à
composição da força de trabalho e o número de pessoas requeridas. Fairchild (1975) relatou que
em 1973, 75 % da força de trabalho eram de residentes da Flórida e os 25 % restantes eram de
outros estados ou imigrantes. De acordo com Whitney (1989) o número de imigrantes do México
aumentou e estimou-se sua participação em dois terços dos colhedores. A regulamentação de
normas rígidas de imigração em 1986 causou um grande impacto na operação de colheita. Essas
normas tiveram o efeito de reduzir a fonte de trabalho nas fazendas, pois o número de imigrantes
ilegais diminuiu e os que conseguiram se legalizar foram procurar trabalho nas cidades.
2.1.5 Colheita
Na realização da etapa de colheita para se obter um melhor aproveitamento das qualidades
potenciais de cada pomar deve-se levar em consideração as seguintes questões: quando colher,
isto é, a data ideal para colheita do pomar, levando em conta os aspectos qualitativos dos frutos;
por onde iniciar a colheita do pomar; qual o ritmo ideal de colheita; qual será a disponibilidade de
20
mão-de-obra volante no período estipulado para a colheita; como minimizar os custos de colheita
e transporte e; como atender a expectativa do comprador sob o ponto de vista quanti-qualitativo
(POZZAN; TRIBONI, 2005).
A mão-de-obra exigida para a colheita não necessita ser específica, pois com pouco
treinamento, qualquer pessoa pode realizar a colheita de laranja sem grandes dificuldades, mas só
uma pessoa treinada pode realizá-la eficientemente, melhorando o rendimento da operação.
Dentre os poucos trabalhos sobre colheita e carregamento mecanizado desenvolvidos no
Brasil, Baptistella et al. (1996) observaram que as equipes de colheita têm, em média, 29 pessoas,
distribuídas pelo pomar logo pela manhã, com rendimento dos colhedores variando entre 1,65 e
2,77 toneladas por dia (oito horas). A capacidade diária de colheita de um colhedor segundo
Tachibana et al. (2002) variou entre 1,65 e 3,57 toneladas por dia e está diretamente relacionada
às condições de produtividade do pomar e grau de dificuldade (altura da planta, declividade do
terreno, densidade de plantio, etc).
Para definir o ponto de colheita de determinado pomar as características de maturação dos
frutos devem ser analisadas. Segundo Lott (1945) a maturação constitui o processo de
desenvolvimento no qual os frutos atingem a maturidade, pelo aumento da concentração de
açúcares e pela diminuição da quantidade de ácidos presentes. Conforme Marchi (1993), o
aumento dos açúcares ocorre durante toda a fase de crescimento e maturação dos frutos, estando
diretamente relacionado à intensidade do processo fotossintético e, por sua vez, à temperatura e à
intensidade da luz.
A maturação envolve transformações anatômicas, morfológicas e bioquímicas nos frutos
cítricos que não cessam até a sua retirada da planta. Medições tanto internas como externas
podem ser feitas ao longo desse processo para monitorá-las. Para isso lança-se mão de
amostragens de frutos nos pomares, cujos resultados procuram representar a população de plantas
da qual se busca obter informação (POZZAN; TRIBONI, 2005). De acordo com Fellers (1980),
medidas diretas para determinação da qualidade sensorial ou sabor do suco durante a maturação
não se mostram práticas, adotando-se portanto medidas que em parte correlacionam-se bem com
o sabor, como é o caso da proporção entre sólidos solúveis e acidez (“ratio”). Sucos com essa
proporção entre 14 e 16 são os mais apreciados pelos consumidores em todo o mundo, devido ao
equilíbrio, em termos sensoriais, entre o teor de açúcares e ácidos.
21
Halpern e Zur (1988) confirmam a constatação de que a maioria das variedades de citros
tem uma época mais adequada de colheita na qual o brix (teor percentual de sólidos solúveis no
fruto) é ótimo. A época da colheita está relacionada à variedade cultivada, podendo ser realizada
o ano todo, mas concentra-se entre os meses de setembro e novembro (AMARO, 1997).
As cultivares de laranja são usualmente classificadas em precoces, meia-estação e tardias.
Após a abertura das flores e queda das pétalas, a velocidade das transformações bioquímicas dos
frutos é maior nas cultivares precoces que, nas condições médias dos pomares do cinturão
paulista, atingem o estádio ideal de maturação com 8 ou 9 meses, como é o caso das cultivares
Hamlin e Westin. As cultivares tardias ou muito tardias, como é o caso da Natal e Valência,
atingirão esse estádio após 12 ou até 18 meses da antese (POZZAN; TRIBONI, 2005).
2.1.6 Sistemas de colheita
A operação de colheita é muito importante para se obter um fruto de qualidade, e é
comparativamente mais difícil de ser executada do que a de outros produtos, em razão da altura e
arquitetura da planta, da desuniformidade de maturação e da exigência do mercado por frutos de
qualidade.
Os métodos e recursos utilizados na realização das atividades que compõem a colheita
definem os sistemas de colheita, que podem ser classificados como manual, semi mecanizado ou
mecanizado. No sistema manual as diversas atividades da colheita, com exceção do carregamento
e transporte, são realizadas a partir de serviços manuais, demandando grande mão-de-obra. No
sistema semi mecanizado considera-se a utilização de máquinas intercaladas com serviço manual
para realizar as atividades de colheita, como é o caso da derriça ser mecanizada. Ou o sistema
pode ser chamado de mecanizado quando todas as operações de colheita são realizadas
mecanicamente desde a derriça até o recolhimento dos frutos.
As máquinas utilizadas nas operações de colheita se dividem em três categorias segundo
Kender (2001). As que derrubam os frutos das árvores (non catch), as que recolhem os frutos do
chão (mechanical pick up) e as que derrubam os frutos e os recolhem automaticamente
(mechanical harvest and catch), este último considerado um sistema de colheita totalmente
mecanizado.
22
2.1.6.1 Sistema de colheita manual
A colheita manual é atualmente realizada na quase totalidade das propriedades citrícolas
nacionais, o que permite a seleção qualitativa dos frutos removidos das plantas. Esse método
exige uma grande quantidade de mão-de-obra e apresenta diversificação entre as empresas para
adaptar-se a necessidades internas.
As operações de colheita realizadas por outros países são semelhantes às utilizadas no
Brasil. Na Espanha a colheita é totalmente manual devido a produção ser destinada à exportação
para o mercado in natura (JUSTE et al., 1991). Segundo Roka e Longworth (2001) a colheita na
Flórida (EUA), principal competidor do Brasil na produção de laranja para industrialização,
também é manual e não houve evolução nesse método desde os primeiros pomares implantados
pelos colonizadores espanhóis ha trezentos anos. De acordo com Pozzan e Triboni (2005), nesse
período a evolução foi em relação aos sistemas de retirada dos frutos dos pomares, passando de
carretas movidas a cavalos, para tratores e carretas especialmente desenvolvidos para essa
operação.
2.1.6.2 Sistema de colheita semi mecanizado
No sistema de colheita semi mecanizado apenas a etapa de derriça é realizada por máquinas.
As máquinas de derriça de citros podem ser automotrizes, ou tracionadas por tratores que
disponibilizam energia para o conjunto.
Segundo Sandres (2005) existem na colheita de citros quatro métodos de derriça sendo
avaliados e desenvolvidos por pesquisadores há vários anos. Esses métodos são determinados de
acordo com o modo de ação para a derriça dos frutos que pode ser realizada com agitação por ar
(“air shaking”), agitação do tronco (“trunk shaking”), agitação dos galhos (“limb shaking”) ou
agitação da copa da planta (“canopy shaking”).
O método de agitação por ar consiste na utilização de uma máquina que possui turbinas
para gerar uma corrente de ar com alta velocidade. Esta corrente de ar é direcionada à planta para
realizar a derriça dos frutos. O método já foi estudado por vários autores como Whitney (1973),
Whitney (1977), Whitney e Wheaton (1987), Sumner et al. (1979), Brown e Hutton (1980) e
Hutton e Lill (1982), que avaliaram a porcentagem de remoção dos frutos das plantas que ficou
23
em torno de 80 a 90 % utilizando-se produtos químicos para abscisão. Também avaliou-se o
tempo de derriça da planta e a quantidade de frutos imaturos colhidos e seu efeito nas produções
seguintes. Sumner et al. (1979) obtiveram uma queda de produtividade do pomar no ciclo
seguinte de 20 % se comparada com a colheita realizada de forma manual.
A agitação do tronco consiste em uma máquina que possui um braço que se prende ao
tronco da planta e realiza um movimento de vibração que atua em toda a planta e serve para
derriçar os frutos. Vários autores estudaram este método como Whitney e Wheaton (1987),
Hedden et al. (1988), Peterson (1998a) e Whitney (1998) e verificaram a importância de produtos
químicos para abscisão sendo que a remoção de frutas obtida por Hedden et al. (1988) passou de
64 % para 90 %. A redução de produtividade nos ciclos seguintes em relação à colheita manual
foi de 10 %, conforme Whitney e Wheaton (1987).
As máquinas que utilizam o método de agitação dos galhos se prendem aos galhos da
planta para realizar a força de vibração e conseqüentemente a derriça dos frutos. Coppock (1971)
utilizou o método sem o uso de produtos químicos para abscisão e encontrou uma redução de 5 %
na produtividade subseqüente quando o tempo de agitação na planta foi controlada e reduzido,
sendo que com um maior tempo de agitação a redução foi na ordem de 32 % firmando a
necessidade de se controlar a vibração e o tempo de agitação da planta. Coppock et al. (1978),
Summer et al. (1979) e Coppock et al. (1985) também realizaram trabalhos com esse método.
O uso de maturadores químicos funciona como forma de melhorar a seleção de colheita dos
frutos, pois fazem com que a força para remover os frutos maduros seja diminuída (HUTTON;
LILL, 1982; COPPOCK et al., 1978). A utilização de produtos químicos para abscisão dos frutos
foi bastante estudada e se mostrou uma tecnologia que facilita a operação de colheita com
máquinas, entretanto os padrões aceitáveis de resíduos nos frutos se tornaram mais restritos e
impediram o uso desses produtos. Em conseqüência o método de agitação por ar se tornou
inviável, dando prioridade aos métodos de contato direto por agitação (SANDRES, 2005).
Agitação da copa da planta é o método onde a máquina possui várias hastes flexíveis. Estas
hastes são inseridas na copa da planta e fazem um movimento vibratório que irá derriçar os frutos.
Os trabalhos sobre esse método indicam que não há a necessidade de utilização de produtos
químicos para abscisão, pois as hastes entram em contato direto com o pedúnculo dos frutos.
Devido a esse fator ocorrem alguns danos mecânicos aos frutos como Whitney et al. (1974) que
obteve 40 % de danos nos frutos com a utilização da colheita mecânica e apenas 14 % com a
24
utilização da colheita manual, e Sumner (1973) que encontrou média 30 % dos frutos com
pedúnculo. Outros autores também estudaram esse método como Peterson (1998a), Peterson
(1998b) e Whitney (1998) e concluíram ser o melhor sistema de derriça existente. O método da
agitação da copa está em desenvolvimento por conseguir uma capacidade de produção
operacional de duas a três vezes maior que na agitação do tronco e é 15 vezes mais rápido do que
o sistema de colheita manual. Entretanto, há pouca facilidade de colheita seletiva. Na avaliação
de Whitney (1999) esse método obteve capacidade de remoção de 55 a 80 % dos frutos em
plantas adultas e 95 % em plantas jovens, com uma capacidade de produção operacional de 25
toneladas.hora
-1
.
No Brasil já existem avanços nos estudos em máquinas para colheita de citros utilizando o
método de derriça por agitação da copa. Um protótipo que vem sendo testado consiste em um
braço hidráulico composto por uma cabeça com quatro placas independentes e vibratórias com
hastes flexíveis que são introduzidas na copa da planta e pelo movimento de vibração realiza a
derriça dos frutos. Este conjunto é montado sobre um trator, caracterizando-se como uma
máquina automotriz em um sistema semi mecanizado por realizar apenas a etapa de derriça,
necessitando de catação manual dos frutos.
Na derriça mecanizada, os métodos que utilizam vibração ou ar, requerem o conhecimento
da freqüência, velocidade e o tempo de aplicação de energia na planta, para destacar os frutos dos
ramos. Se a freqüência e o tempo de aplicação da vibração são utilizados de forma irregular e
inadequada ocorrem problemas de desfolhamento e quebra excessiva de ramos na planta
(SANDRES, 2005).
O grande problema da derriça mecanizada é a capacidade de seleção dos frutos, pois as
derriçadoras são designadas para remover todas os frutos das plantas, e assim derrubam frutos
pequenos, sem qualidade e com maturação incompleta que irá causar problemas na produção do
próximo ciclo. Para a seleção de qualidade dos frutos durante a colheita o método manual é
preferido pelos produtores, mas possui barreiras como altos custos, baixo rendimento de colheita
e disponibilidade de trabalhadores. Outro problema da derriça mecanizada é o contato dos frutos
com a terra quando são derrubados no solo, causando contaminação, sujeira e esmagamento por
parte da máquina.
De acordo com Sandres (2005) as colhedoras mecânicas ainda estão longe de combinar as
habilidades de seleção e remoção dos frutos que os colhedores possuem. Uma colhedora que
25
forneça essa vantagem resulta em preço mais elevado do produto e a falta dessa habilidade nega o
acesso às vantagens das máquinas disponíveis atualmente no mercado.
2.1.6.3 Sistema de colheita mecanizada
A colheita totalmente mecanizada consiste em máquinas que realizam a derriça e possuem
um dispositivo de recolhimento dos frutos derriçados. Os métodos de derriça são os mesmos
utilizados no sistema semi mecanizado. No sistema mecanizado necessita-se de mão-de-obra
apenas de operadores para as máquinas.
Um suporte na máquina com dispositivo de recolhimento dos frutos foi desenvolvido por
Sumner e Hedden (1981) com o objetivo de criar um sistema totalmente mecanizado. Whitney
(1999) realizou testes com uma máquina de derriça pelo tronco com plataformas de recolhimento,
apresentando uma remoção de frutos das plantas na ordem de 84 a 95 %, com perdas de 3 a 12 %,
totalizando capacidade de produção operacional de 5 a 10 toneladas.hora
-1
. Outra máquina
testada nesse ensaio foi utilizada apenas no recolhimento dos frutos derriçados no chão tendo
como perdas de 3 a 4 % por frutos deixados no local e 3 a 5 % por esmagamento realizado pelo
pisoteio da máquina; sua capacidade de produção operacional foi de 15 a 20 toneladas.hora
-1
.
No Brasil um protótipo vem sendo testado por uma empresa nacional e consiste em uma
colhedora automotriz construída em estrutura própria composta por eixos vibratórios verticais
com hastes flexíveis horizontais e radiais que realizam a derriça dos frutos. A máquina trabalha
de forma lateral às plantas realizando a derriça e possui uma esteira que faz o recolhimento dos
frutos derriçados, caracterizando-se como um sistema mecanizado.
Com o aumento da mecanização se busca a substituição do trabalho manual por
mecanismos com fonte de potência superior à humana com o objetivo de aumentar a
produtividade do trabalho e reduzir o custo da operação de colheita. A colheita mecânica
favorece uma capacidade de produção operacional significativamente maior que a colheita
manual pois realiza a colheita de maior quantidade de frutos em um menor espaço de tempo.
Segundo Sandres (2005) a capacidade de produção operacional da colheita manual é de 0,5
toneladas.hora
-1
, a colheita com agitação do tronco é de 10 toneladas.hora
-1
e com agitação da
copa é de 25 toneladas.hora
-1
.
26
O sistema de colheita totalmente mecanizado já é realizado com maior freqüência,
principalmente na Flórida, EUA. Naquelas condições Brown (2000) mostrou que os custos
reduziram de 40 a 70 % utilizando os métodos mecanizados existentes, podendo aumentar a
produtividade do trabalho em relação à colheita manual, mas ainda é uma tecnologia a ser
aperfeiçoada para atingir nos próximos 10 a 20 anos, uma citricultura completamente mecanizada.
Nesse aspecto, as melhorias nas operações devem ser obtidas com base em técnicas de logística e
gerenciamento de operações agrícolas, visando ao aumento da produtividade nas operações e,
conseqüentemente, a redução nos custos. Associado a outras limitações de ordem operacional e
econômica observa-se que a mecanização depende sempre da complementação do serviço manual.
Além disso, as máquinas necessitam de operadores, pessoal de manutenção, comercialização e
assistência técnica, ou seja, mão-de-obra especializada.
De acordo com Wingate-Hill e Brown (1981) os custos da colheita mecanizada variam de
acordo com a produtividade da máquina e utilização do maquinário. Para a colheita mecanizada
deve haver uma adequação do pomar que facilite o trabalho da máquina. Nesta adequação
devem-se realizar podas para manter a altura e tamanho da copa das plantas e no plantio a
distribuição do espaçamento também deve ser considerada.
Uma outra alternativa para a colheita de laranja é a utilização de maquinas equipadas com
robótica. No inicio das pesquisas com robótica Lenker (1970) e Chen (1973) desenvolveram
dispositivos que escolhiam as frutas maduras. Slaughter e Harrell (1987) desenvolveram um
sistema com um braço hidráulico que apanhava os frutos que eram escolhidos por uma câmera de
visão artificial. Um segundo braço foi projetado por Harrell (1987) com as vantagens de
movimentação dentro e fora da copa da planta. Uma câmera que detecta o estado da cor, um
sensor ultra-sônico de escala e uma lâmpada incandescente são incorporados ao mecanismo para
identificação e localização do fruto. Em uma avaliação esse sistema se mostrou 50 % mais caro
que o sistema de colheita manual devido ao aumento do tempo de colheita e o valor das frutas
restantes em cada planta. (WHITNEY, 1989).
2.2 Adoção de tecnologias
A relevância econômica da citricultura tem estimulado inúmeras pesquisas no sentido de
aprimorar suas técnicas de produção desde o plantio até a colheita das frutas. De forma geral, a
27
evolução das técnicas tende a reduzir os gastos com mão-de-obra e aumentar o emprego de
capital em máquinas e implementos agrícolas (AMARO, 2001).
Dependendo da área a ser cultivada, a cultura de citros pode ser bem conduzida com
técnicas que variam desde operações manuais e tração animal até lavouras quase totalmente
motomecanizadas. Qualquer que seja o sistema adotado, entretanto, há um mínimo de técnicas a
programar, sem as quais a citricultura não oferece resultados compensadores (BAPTISTELA,
1994).
Em relação à capacidade empresarial dos produtores, encontram-se, entre os citricultores,
pessoas de elevada formação, aptas a lidar com os desafios da inovação tecnológica e,
principalmente, em adotar técnicas gerenciais modernas, sobretudo durante períodos de baixos
preços recebidos pela produção (AMARO; MAIA, 1997).
As máquinas agrícolas foram introduzidas inicialmente no preparo do solo e depois no
plantio, nos tratos culturais, na colheita das culturas anuais e semiperenes e atualmente na
citricultura, alterando de forma profunda o cenário agrícola quanto à absorção de mão-de-obra
(AMARO et al., 2001). O uso de novas tecnologia na área das máquinas agrícolas e eletrônica
representa uma das maiores revoluções mundiais, com expectativa para que o Brasil se torne, em
dez anos, um dos maiores produtores de alimentos do mundo. Na última década, a área cultivada
cresceu apenas 20%, enquanto a produtividade brasileira aumentou 225%, o que comprova a
melhoria nos métodos de produção (GUERRA, 2005).
Atualmente, os citricultores estão buscando técnicas gerenciais mais consistentes,
investigando novas alternativas para aumentar a eficiência e a eficácia do processo de
gerenciamento e administração da produção, evidenciando que, num período não muito longo a
citricultura passará por novos modelos de gerenciamento e estrutura de organização (DRAGONE,
2003).
2.3 Agricultura de precisão
Na evolução tecnológica recente surgiram os conceitos denominados de agricultura de
precisão associados à identificação e gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras. Esses
conceitos têm despertado em nível mundial um interesse muito grande, e são considerados por
28
muitos, conforme Balastreire (2000), a “terceira onda” na agricultura, precedida pela
mecanização com tração animal e a motomecanização.
Agricultura de precisão (AP) é um conjunto de técnicas e ações de gerenciamento das
lavouras levando em consideração a sua variabilidade espacial, admitindo que se pode obter
melhores resultados se a simplificação da agricultura gerenciada por parâmetros médios, hoje
largamente adotada por questões de simplificação, for superada. A idéia básica que Molin (2001)
se refere é de que o agricultor possa inicialmente identificar as desuniformidades de cada talhão e
depois administrar essas diferenças. Com a evolução e ampliação desses conceitos se intensifica a
necessidade de coleta de informação para obter bons diagnósticos que resultem em
recomendações técnica e economicamente viáveis, especialmente no que se refere à aplicação
localizada de insumos, podendo assim melhorar a produtividade, reduzir os custos e o impacto
ambiental causado pelos excessos utilizados.
A tecnologia envolvida na AP compreende o uso de geotecnologias como sistemas de
posicionamento por satélite (GNSS - Global Navigation Satellite System), sistemas
informatizados de coleta de dados, sensores locais, orbitais e não-orbitais, programas para
tratamento e mapeamento desses dados (Sistema de Informação Geográfica – SIG) e sistemas
eletrônicos de acionamento e controle de máquinas agrícolas (LAMPARELLI et al., 2001).
Como relata Colvin et al. (1996) as tecnologias que dão suporte à AP iniciaram sua
implementação em 1989, quando o sistema de posicionamento global (GPS) se tornou disponível
de forma limitada, e foi testado como meio de localizar equipamentos agrícolas no campo. Han et
al. (1994) e Searcy (1995) mostram que um novo significado ao gerenciamento da produção
agrícola é dado pela AP e é fundamentado na existência da variabilidade espacial dos fatores de
produção. A lavoura passa a ser vista como uma somatória de pequenas sub-áreas, tratadas
individualmente e consideradas as menores unidades gerenciais a fim de que a rentabilidade
econômica de cada uma delas seja incrementada.
Segundo Kincheloe et al. (1994) os termos “práticas gerenciais otimizadas” e “máxima
produtividade econômica” são conceitos extremamente importantes para a agricultura. A
utilização de processos de gerenciamento pode contribuir para o aumento da produtividade
agrícola das culturas. Por meio da utilização de técnicas otimizadas pode-se aproveitar, ao
máximo, o potencial da área cultivada e da cultura implantada, além de melhorar a utilização dos
29
insumos, com reflexos positivos nos impactos ambientais decorrentes do uso excessivo destes
produtos, contribuindo, sobremaneira, para a meta da auto-sustentabilidade.
A AP visa adequar a administração agrícola às condições variadas encontradas nos campos.
Isso se tornou possível, devido ao desenvolvimento de tecnologias que permitem monitorar e
medir essas variações (STEVEN; MILLAR, 1999).
Goering (1992) e Goering e Han (1993) relatam que a AP tem sido cada vez mais utilizada,
motivada por razões ambientais e econômicas e viabilizada pelo desenvolvimento tecnológico. O
gerenciamento da atividade produtiva agrícola passa a ter um novo enfoque. Uma pesquisa
conduzida por Fountas (1998) mostrou que 92% dos fazendeiros ingleses que adotam AP a
recomendam para outros fazendeiros. É uma tecnologia para ser implantada em longo prazo, mas
há uma forte tendência para que seja adotada, tendo-se em vista seus resultados positivos.
O USDA (Departamento de Agricultura dos EUA) inspecionou fazendas produtoras de milho,
em 16 estados, em 1996. Aproximadamente 9 % representando 16 % da área inspecionada,
utilizaram algum aspecto da AP. Desses 9 %, 70 % utilizaram alguma forma de amostragem do
solo em malha; 54 % utilizaram monitor de produtividade; 32 % utilizaram aplicação à taxa
variável de calcário ou de fertilizantes. Os usuários da produção agrícola espacialmente variável
tinham probabilidade de cultivar mais área, obter mais renda e maior produtividade
(SCHUELLER, 2000).
Numa visão instrumental Clark e Mcguckin (1996) e Stratuss et al. (1998) dizem que a AP
envolve sistemas automáticos, basicamente compostos de micro-controladores, sensores e
atuadores acoplados as máquinas agrícolas pré-existentes e interligado ao sistema de
posicionamento por satélites (GNSS).
Para Stafford (1996a), o êxito da implantação de um programa de AP está intimamente
dependente do êxito na implantação e condução de operações de sensoriamento e monitoramento,
visto que esta prática depende, diretamente, da disponibilidade da significativa quantidade de
dados e informação que devem ser apresentados de forma gráfica, através de mapas
georreferenciados. Portanto a AP não é uma única atividade, mas sim um conjunto de operações.
Stafford (1996b), afirma que a AP compõem-se de quatro subsistemas essenciais: sensoriamento
ou monitoramento do solo e da cultura; sistema de posicionamento geográfico em campo;
mapeamento do campo e sistemas automáticos e de precisão para a aplicação de insumos com
30
controle automático. É formada por três etapas básicas: aquisição e análise de dados;
interpretação dos resultados e aplicação localizada de insumos.
2.4 Sistema de navegação global por satélite – GNSS
O termo GNSS refere-se a sistemas baseados em satélites que fornecem a medição de
latitude, longitude e altitude em qualquer ponto da superfície terrestre. Os satélites enviam
mensagens que são interpretadas por um receptor. A localização de um ponto é determinada
utilizando-se cálculos trigonométricos com quatro distâncias obtidas por sinais enviados por
satélites e capturados pelo receptor. Se 21 satélites estiverem em operação, é possível se medir
coordenadas de qualquer local em qualquer hora do dia (CÂMARA et al., 1997).
O GNSS engloba os sistemas de navegação americano GPS, GLONASS da Federação
Russa, e também a mais recente iniciativa da União Européia, o GALILEU, que é um projeto
criado em conjunto com a Agência Espacial Européia e o primeiro sistema mundial de navegação
por satélite concebido especialmente para fins civis (STEDILE, 2005). Segundo Blitzkow (1995)
o sistema GPS-NAVSTAR (“Navigation Satélite Time and Ranging”) foi desenvolvido pelo
Departamento de Defesa dos EUA. Trata-se de um sistema militar estratégico com enorme
potencial para as aplicações civis.
São inúmeras as aplicações do GNSS nas Ciências Agrárias, como levantamentos
cadastrais, monitoramento de estradas e carreadores, georreferenciamento de imagens
fotográficas e videográficas, georreferenciamento de pontos amostrais, mapeamento de áreas
agrícolas e florestais, mapeamento de trilhas, determinação de pontos de controle para imagens
de satélites, mapeamento de solos, mapeamento de cursos d’água entre outros. Uma das suas
aplicações imprescindíveis está na AP, atividade que necessita do georreferenciamento constante
e muitas vezes em tempo real no campo (VETTORAZZI et al., 1994).
2.5 Sistema de informação geográfica – SIG
O que distingue um SIG de outros tipos de sistemas de informação são as funções que
realizam análises espaciais. Tais funções utilizam os atributos espaciais e não espaciais das
31
entidades gráficas armazenadas na base de dados espaciais e buscam fazer simulações (modelos)
sobre os fenômenos do mundo real, seus aspectos ou parâmetros (DRUCK et al., 2004).
“SIG é um sistema que engloba programas, procedimentos e módulos, ou subsistemas,
integrados e projetados para dar suporte ao armazenamento, processamento, análise, modelagem
e exibição de dados e informações espacialmente referenciadas, constituídas numa única base de
dados”. O SIG normalmente integra diversos outros sistemas, por exemplo, processamento digital
de imagens, análise estatística, análise geográfica, digitalização e ainda dispõe de entrada e saída
de dados em diversos formatos, tendo como ponto central um banco de dados (LAMPARELLI et
al., 2001).
De acordo com Martin (1996), o SIG pertence a um grupo de sistema de informação que se
ocupa de modelos da realidade geográfica, consistindo-se do caminho no qual medidas obtidas no
mundo real são conceitualizadas e estruturadas dentro do sistema de informação. Estas questões
formam o coração da representação do SIG do mundo real e determinam uma larga extensão da
utilidade do sistema de informação para responder às questões sobre o mundo real geográfico.
Desta forma, um SIG utiliza uma base de dados computadorizada que abrange informação
espacial, sobre a qual atuam uma série de operadores espaciais. Além disso, tem por base uma
tecnologia de armazenamento, análise e tratamento de dados espaciais, não-espaciais e temporais
e na geração de informações correlatas.
Uma das principais vantagens do SIG é poder apresentar os dados em diferentes níveis de
detalhe, dentro de enfoque holístico ou analítico com que se estuda a região. Os dados (ou
modelos de informação) têm que ser organizados em níveis de apresentação e de maneira que não
necessariamente se passe de um nível a outro numa seqüência obrigatória. Essa estratégia
possibilita a obtenção de uma infinidade de combinações de dados e comparações em diferentes
alternativas de ação (AVELLAR et al., 2002).
Utilizando-se um SIG no contexto da agricultura, dados da variabilidade espacial de
produtividade de uma cultura podem ser analisados conjuntamente com outros dados como solos,
modelos digitais de elevação e restrições, para se modelar cenários futuros e avaliar a efetividade
do manejo monitorado para cada área (LAMPARELLI et al., 2001).
Deve ser observada a diferença entre dados e informações, sendo que os dados são um
conjunto de valores, numéricos ou não, sem significado próprio e, a informação é o conjunto de
dados que possuem significado para determinado uso ou aplicação. Também, entende-se que a
32
informação geográfica leva em conta o conjunto de dados cujo significado possui associações ou
relações de natureza espacial. Estes dados podem ser representados em forma gráfica (pontos,
linhas e polígonos), numérica (caracteres numéricos), ou alfa-numérica (combinação de letras e
números) (TEIXEIRA et al, 1992).
2.6 Geoestatística
Segundo Lamparelli et al. (2001) a geoestatística é um conjunto de técnicas que estima
valores regionalizados e espacializados de atributos ou características de determinada área a ser
estudada. A ferramenta básica dessa técnica é a interpolação, cujo produto é um mapa da área
segundo um atributo com estimativas não viciadas e de mínima variância. A geoestatística é
bastante apropriada e, muitas vezes, fundamental para o estudo da variabilidade de determinada
característica dentro de uma área específica.
De acordo com Vieira (2000) é de extrema importância que o modelo estatístico adotado na
análise dos dados seja validado usando os dados experimentais, para garantir assim, que as
ferramentas estatísticas adequadas e corretas sejam utilizadas. A geoestatística aplicada à
agricultura de precisão tem por objetivo identificar, na aparente desordem entre as amostras, a
medida de correlação espacial, realizar estimativas de valores em locais não amostrados a partir
de alguns valores conhecidos na população e identificar inter-relações de propriedades no espaço
(análise de correlação entre atributos), além de permitir estudar padrões de amostragem
adequados.
Para Vieira (1995) a análise geoestatística dos dados consiste em tentativas e erros para a
elaboração do melhor modelo de um semivariograma teórico, visando à geração de um mapa que
represente realmente a situação no campo pelo processo de interpolação.
O semivariograma é um gráfico que representa a semivariância dos dados em relação à
distância correspondente que os separa. Para o semivariograma experimental é ajustada a curva
que proporciona a máxima correlação possível com os pontos plotados. O modelo ajustado é
chamado de modelo teórico do semivariograma. No modelo ajustado é possível se obter os
valores de “alcance”, “patamar” e “efeito pepita”. O efeito pepita (C
0
) corresponde à cota do
ponto onde o semivariograma corta o eixo das ordenadas. Segundo Valente (1982), este ponto
reflete as microestruturas não captadas pela menor escala da amostragem, erros de amostragem,
33
de análises laboratoriais, etc. O alcance (A) corresponde ao conceito da zona de influência ou de
dependência espacial de uma amostra, marcando a distância a partir da qual as amostras tornam-
se independentes (GUERRA, 1988). O patamar (C+C
0
) corresponde ao ponto onde toda
semivariância da amostra é de influência aleatória, correspondendo à variância total (s
2
) obtida
pela estatística clássica (TRANGMAR et al., 1985).
Quando o efeito pepita (C
0
) for aproximadamente igual ao patamar (C+C
0
), denomina-se
“efeito pepita puro” demonstrando que a amostra não recebe influência espacial (TRANGMAR
et al., 1985).
2.7 Mapa de produtividade
O resultado final de um ciclo da cultura, sem dúvida, são os dados da colheita. Na
agricultura tradicional, com resultados expressos pela média, essa informação se resume a um
número. Na AP essa informação é o mapa de colheita que mostra a produtividade em cada ponto
da lavoura. É uma imagem que representa a variabilidade espacial da produção. O mapa de
produtividade é um conjunto de pontos delimitados por uma área de alguns metros quadrados
dentro de um talhão. A montagem do mapa é a plotagem de cada um dos pontos num sistema
cartesiano onde o eixo “x” é a longitude e o eixo “y” é a latitude. Basta que se escalone os pontos
em diferentes cores ou tons para diferentes valores de produtividade, obtidos na tabela de dados
gerados no campo. Com os dados de cada ponto amostrado pode-se utilizar técnicas matemáticas
ou estatísticas para estimar e atribuir valores para pontos não amostrados. Estes processos são
conhecidos como interpolações. A partir dos valores estimados e daqueles já conhecidos se
produz o mapa de fácil visualização, permitindo observar variações espaciais dentro da área
(MOLIN, 2001).
O mapa de colheita é a informação mais completa para se visualizar a variabilidade espacial
das culturas. A correta geração e interpretação de dados referentes à variabilidade espacial das
lavouras é a etapa mais trabalhosa e mais importante do processo de implantação da AP, sempre
visando a busca dos responsáveis pela variabilidade e visando a sua intervenção quando viável,
ou a convivência quando esses fatores não permitem intervenção prática e econômica (MOLIN,
2000).
34
Para Queiroz et al. (2000) os mapas de produtividade da cultura podem ser utilizados como
ponto de partida, a fim de avaliar as causas da variabilidade de produtividade, bem como verificar
as causas passíveis de modificações e as respostas econômicas e de impacto ambiental que o
sistema de manejo, em locais específicos, pode trazer.
2.8 AP em citros
Os recentes movimentos da AP no mundo têm atingido as grandes culturas, em especial os
grãos. No Brasil, a cana-de-açúcar também já experimenta uma fase de adoção de técnicas de AP
em escala comercial. Em áreas de citros algumas limitações são freqüentemente apontadas. Sua
implantação implica em um ciclo de tarefas que tem como ponto de partida o mapa de
produtividade que representa a informação mais completa para visualizar a variabilidade espacial
das lavouras, pois materializa a resposta da cultura.
A ausência de técnicas e recursos para a geração rotineira de mapas de produtividade em
áreas de citros é uma das grandes dificuldades para implantação de um sistema de AP mais amplo.
Isso impede a adoção da estratégia de gerenciamento integrado de entradas e saídas e não permite
a mensuração dos efeitos de adoção de taxas variadas de insumos.
Batchelor e Reed (1918) e Parker e Batchelor (1932) desenvolveram estudos pioneiros onde
procuraram investigar a influência das variabilidades espacial e temporal da produção sobre a
acurácia e eficácia de experimentos futuros com árvores de citros. Já naquela época Batchelor &
Reed (1918) haviam percebido que a alta variabilidade espacial do solo tendia a tornar árvores
mais próximas no espaço próximas também na capacidade produtiva, havendo assim uma
tendência de grupos de árvores dispostas em seqüência nas linhas de plantio ao longo do pomar.
Por outro lado, Shanmugasundaram e Ramachander (1983) verificaram uma alta variabilidade
entre árvores, recomendando, portanto, que pelo menos 30% da população fosse amostrada para
uma estimativa de produção satisfatória.
Um dos primeiros trabalhos para o mapeamento da produtividade de laranja foi realizado por
Whitney et al. (1998). Os autores obtiveram mapas de produtividade baseados na localização de
“containers”, utilizando um caminhão convencional para o carregamento das frutas, e concluíram
que a variabilidade pode estar relacionada com o tamanho da copa das árvores. Horrom (2000)
definiu zonas de gerenciamento em talhões, monitorados a mais de cinco anos, com um monitor
35
de produtividade instalado em uma colhedora mecânica, que fornecia latitude, longitude e
quantidade de produto colhido, em lavouras de citros na Flórida. Dois sistemas de pesagem foram
comparados por Miller e Whitney (1998), um utilizando células de carga sob a carreta e em outro
uma célula de carga no braço hidráulico utilizado para carregar a carreta. Os métodos se
mostraram adequados, mas com algumas limitações que devem ser aperfeiçoadas.
No Brasil, Balastreire et al. (2002) utilizaram um sistema de pesagem de sacolões por meio
de célula de carga, que se mostrou adequado para o cálculo da produtividade. Parise (2004)
obteve dados de produção acompanhando a colheita manual quando as caixas de colheita (27,2
kg) eram colocadas na entrelinha. Após o cálculo da produção as plantas foram divididas em
classes objetivando incluir o maior número possível de árvores na classificação. Concluiu que em
nível de árvores individuais o gerenciamento localizado da produção é dificultado pela alta
variabilidade espaço-temporal da produção. Farias et al. (2003), obtiveram mapas de
produtividade e de tamanho de frutos através da amostragem da produção de algumas plantas e
por técnicas de geoestatística e interpolação foi possível identificar a variabilidade, e observaram
que o tamanho de frutos não interfere na produtividade mas sim o número de frutos.
Schueller et al. (1999) relatam que, sob desigualdade de produção em pomares de citros, o
aproveitamento dos insumos aplicados uniformemente torna-se ineficiente em algumas áreas.
Além do desperdício, a contaminação do meio ambiente pode ser incrementada nessas condições.
Os mapas de produtividade apresentaram, em sua maioria, considerável variabilidade. Os autores
atribuíram grande parte dessa variação da produtividade à variabilidade do solo e Whitney et al.
(2000) concluíram que ainda não existem soluções óbvias para se lidar com essa variabilidade em
nível localizado.
Sevier e Lee (2003) realizaram uma pesquisa sobre a utilização e adoção das tecnologias de
AP por parte dos citricultores da Flórida. Foram entrevistados 161 citricultores que indicaram que
as tecnologias mais utilizadas são mapeamento da variabilidade do solo (18 %) e controladores
de aplicação em taxa variada (18,6 %); o mapeamento da produtividade é utilizado por 9,9 % dos
citricultores. Os principais motivos relatados para a não adoção dessas tecnologias é o fato de
estarem satisfeitos com as práticas atualmente utilizadas.
A agricultura de precisão poderá ser uma importante ferramenta para implantação da
Produção Integrada de Citrus (PIC) no Brasil. A PIC baseia-se em um sistema de diretrizes
técnicas e de normas, definidas por consenso por meio de um comitê gestor voluntário, que
36
permite a produção de alimentos e produtos de alta qualidade (ISO 9002), o uso racional dos
recursos naturais e de mecanismos reguladores para controlar os insumos agrícolas e para
assegurar uma produção sustentada (ISO 14001) (SILVA et al., 2000).
37
3 MATERIAL E MÉTODOS
3.1 Síntese do procedimento do trabalho
O trabalho foi realizado em duas etapas distintas. Na primeira realizou-se a caracterização
dos sistemas de colheita vigentes para adequar um método de geração de mapas de produtividade
a sistemas representativos. Na segunda etapa desenvolveu-se um procedimento para a geração de
mapas de produtividade. Iniciou-se pela pesagem de uma população de sacolões (“big bag”) para
que fosse possível aferir a informação de massa estimada realizada pelo responsável de colheita
através da determinação de volume. Na seqüência selecionou-se um talhão específico e nesse
utilizou-se um receptor de GPS para realizar o georreferenciamento de todos os sacolões de
colheita da área. A partir do georreferenciamento e cálculos de distâncias entre os sacolões
obtiveram-se as áreas de contribuição de cada um. Com os dados de área e de massa obtidos no
apontamento foi possível determinar a produtividade dos pontos. Após a análise estatística e
geoestatística dos dados e utilizando-se de técnicas de interpolação foi gerado o mapa de
produtividade.
3.2 Caracterização dos sistemas de colheita manual
As informações de características e métodos de colheita utilizados comercialmente foram
classificadas como de extrema importância para a realização do trabalho proposto. A falta de
literatura sobre caracterização detalhada do sistema de colheita manual e suas diferenciações
entre empresas citrícolas nacionais gerou a necessidade de caracterização e descrição detalhada
dos sistemas adotados pelas empresas citrícolas mais representativas no cenário brasileiro. Para
ilustrar e caracterizar os sistemas utilizados, empresas citrícolas foram contactadas no sentido de
fornecer informações consideradas como necessárias ao processo de caracterização.
Foram realizadas entrevistas com os responsáveis de cada empresa no período de março a
julho do ano de 2005 e incluíram os principais representantes do sistema agroindustrial cítrico do
estado de São Paulo. As entrevistas consistiram em questionamentos e explicações sobre todas as
etapas do processo de colheita, e todas as informações eram anotadas para que pudessem compor
o texto de caracterização. Além das entrevistas, também foram realizadas visitas às áreas com o
38
processo em pleno funcionamento para o seu melhor entendimento. Os registros de várias
imagens através de fotografias e vídeos auxiliaram na caracterização.
3.3 Aferição da massa dos sacolões obtidos a partir do volume estimado pelo apontador
Com o intuito de determinar o nível de acerto e confiabilidade da estimativa realizada pelo
responsável de colheita, denominado de apontador, foi efetuada, no mês de outubro de 2005, a
pesagem de uma população de sacolões, na Fazenda Santa Isabel, localizada no município de
Brotas, SP. Foram pesados os sacolões de duas equipes de colheita (1 e 2) com seus distintos
apontadores. Obtiveram-se, através do volume dos sacolões, as massas estimadas pelo apontador
e as pesagens dos sacolões e essa comparação definiu o nível de confiabilidade do apontamento
em relação ao peso real obtido com a pesagem. A população da pesagem consistiu de um total de
65 sacolões em cada equipe de colheita.
Para realizar a pesagem dos sacolões foi utilizada uma célula de carga modelo LU – 2TE
(Kyowa Eletronic Instruments Ltda.
®
) com capacidade de carga de 20000 N. Antecipadamente
foi realizada em laboratório a calibração da célula de carga onde foi utilizado um equipamento
Instron 4466 destinado a ensaios de tração e compressão. Com esse equipamento é possível
aplicar cargas reais e conhecidas à célula de carga. O indicador digital Micro P (Electro-Numeric
Inc.
®
) conectado à célula de carga mostra as leituras de carga. A diferença entre a carga fornecida
e a leitura pode ser corrigida alterando-se os parâmetros de calibração LoRD e HiIN do indicador,
e com o fornecimento de diferentes carga e a realização da correção obtém-se os mesmos valores
de leitura confirmando assim a calibração.
A célula de carga foi então levada a campo e instalada em um guincho agrícola rebocável
modelo GAT-R (Tatu Marchesan
®
), com capacidade de carga de até 1200 kg, que utiliza um
gancho de quatro pontas (especial para sacolões). O equipamento foi acoplado ao engate de três
pontos de um trator Massey Ferguson
®
, modelo 275 (Figura 1).
39
Figura 1 – Célula de carga instalada no guincho utilizado para pesagem dos sacolões (a) logo acima dos ganchos (b)
Os sacolões eram engatados ao gancho de quatro pontas por meio de suas alças e elevados
pelo guincho para a pesagem e na seqüência efetuava-se a leitura de peso após a estabilização.
Para fazer a leitura utilizou-se o indicador digital microprocessado Micro-P (Electro-Numeric
Inc.
®
), alimentado por uma bateria de 12 volts. As leituras eram anotadas em planilhas
juntamente com a massa estimada pelo apontador, obtendo-se assim, para cada sacolão, as
informações de peso real a partir da célula de carga e a massa estimada pelo volume do sacolão,
permitindo realizar as análises estatísticas de comparação.
A célula de carga mede força peso (N) dos sacolões. O apontador mede altura de frutos no
sacolão e indiretamente transforma essa informação para volume, expresso pelo número de caixas
de 27,2 kg contidas no sacolão. Ao longo do trabalho adotou-se a simplificação de considerar a
força peso igual à massa (9,81 N = 1 kgf = 1 kg).
Para fins de análise e interpretação da variabilidade de massa e peso dos sacolões da
amostragem foi utilizada a estatística descritiva, representando as propriedades de variação e
formato da distribuição de freqüência, a fim de extrair e resumir as principais características dos
conjuntos de dados. Foram gerados os gráficos de freqüência para analisar o comportamento da
distribuição das classes. Para verificar a relação entre os tratamentos, com o intuito de determinar
o erro que o apontador comete durante a estimativa de massa dos sacolões, realizou-se o teste t de
Student em nível de 5% de significância para as médias. Outra análise consistiu na utilização do
teste t em análise pareada, onde cada observação da primeira amostra é pareada (dependente)
com uma observação da segunda amostra, visando comparar um a um os valores obtidos a partir
da célula de carga e aqueles atribuídos pelo apontador. Foram obtidas equações de regressão
(a) (b)
40
entre os valores da célula de carga e os valores apontados, com a análise de variância pelo teste F
para a função linear, teste das hipóteses em nível de significância de 5% e cálculo do coeficiente
de determinação (R²).
Para a comparação entre os dois apontadores das equipes de colheita realizou-se a
subtração da massa estimada pelo peso real de cada equipe, obtendo assim valores positivos e
negativos que representam o erro que o apontador cometeu. Dos dois conjuntos de dados obtidos
foram realizadas as análises comparativas. Os conjuntos de dados foram analisados nos softwares
Excel
®
(Microsoft)
e SAS - Statiscal Analysis System
®
(SAS Institute Inc.).
3.4 Coleta de dados para o mapeamento da produtividade
A etapa de monitoramento da colheita de uma lavoura foi conduzida durante o mês de
setembro de 2005, na mesma propriedade, na “Fazenda Santa Isabel”, e consistiu no
georreferenciamento de todos os sacolões de uma área específica para o estudo e a obtenção dos
dados de massa estimada pelo apontador a partir do volume. Com esses dados foram calculadas
as produtividades e utilizando-se de ferramentas de um SIG foi possível gerar o mapa de
produtividade.
De acordo com a nomenclatura utilizada para identificar as áreas da propriedade, foi
escolhida a Quadra 504 (Figura 2), com latitude 22º24’S, longitude 48º04’W e altitude média de
737 metros. A quadra apresenta uma área de 15,89 ha, plantada com a variedade de laranja
“Valência” em um espaçamento de 3,5 m entre plantas e 7,5 m entre as linhas de plantio,
totalizando 5.796 plantas. O pomar, com idade de 14 anos, apresentava plantas com altura
aproximada de 3,7 m e largura de copa de 4,7 m com base nas medidas de estimativa realizadas
periodicamente pela administração da propriedade.
41
Figura 2 – Fotografia aérea da Quadra 504 onde foi realizado o mapeamento da produtividade
(Fonte: administração da propriedade)
Na área escolhida para o estudo foi realizada primeiramente a determinação do seu limite e
posteriormente o georreferenciamento de todos os sacolões de colheita para se obter suas
coordenadas geográficas. Para tanto foi utilizado um receptor de GPS modelo AgGPS 132
(Trimble Navigation Limited
®
). O equipamento trabalha com um algoritmo interno chamado
Firware, na versão 1.73.
Para a coleta dos dados de posição utilizou-se um computador de mão iPAQ H3650 com 32
MB RAM (Compaq Computer Corporation
®
) conectado ao GPS. O software utilizado foi o SST
Field Rover II, version 7.13 (SST Development Group
®
).
A determinação da massa (kg) estimada dos sacolões foi realizada pelo apontador
simultaneamente ao georreferenciamento. O apontador utilizou-se da técnica de rotina com a
régua graduada que determina volume e o valor inserido em um coletor de dados digital modelo
42
TriPC (TRIX) (Trigon Ind. e Com. Ltda.
®
). Consiste de um coletor de dados portátil, de 16 bits,
com sistema operacional DOS 6.22 Datalight, tela gráfica padrão CGA de 8 linhas e 16 colunas
com back-light, teclado de membrana de policarbonato, interface de comunicação serial RS-232C
e relógio em tempo real.
Ao fim do dia os dados do coletor eram transferidos para o computador do escritório,
contendo o número de identificação do colhedor, o número de caixas colhidas por sacolão e a
hora do registro. Os dados obtidos no georreferenciamento e no apontamento foram unidos
através da seqüência de tempo de ambos arquivos para se obter uma única tabela onde havia a
informação de posição (Latitude e Longitude) e o apontamento de número de caixas de colheita
existentes em cada sacolão, para serem então convertidos para massa total do sacolão. A tabela
foi inserida no SIG SStoolbox (SST Development Group
®
) gerando-se assim o mapa de
visualização dos pontos georreferenciados.
Para o cálculo da produtividade de cada sacolão é necessária a obtenção da sua área de
contribuição ou célula composta por uma largura fixa equivalente à largura da faixa de colheita e
de um comprimento variável, além de sua massa. Para tanto as coordenadas geográficas (Datum -
WGS84) dos sacolões foram convertidas para coordenadas métricas – UTM (Projeção Universal
Transversal de Mercator), permitindo assim o cálculo das distâncias entre os pontos, utilizando
para tanto o teorema de Pitágoras. A obtenção do comprimento referente ao primeiro sacolão foi
realizada a partir de um ponto inserido sobre o contorno da área no início de cada rua central de
colheita. A partir do primeiro sacolão a distância foi calculada entre cada ponto (sacolão) e seu
sucessor (Figura 3). Após o cálculo de distâncias entre os pontos, realizou-se o cálculo do
comprimento da área de contribuição de cada sacolão, ou seja, da meia-distância entre eles. Um
sacolão de colheita representa uma área ao seu redor compreendida pela metade da distância
entre os pontos vizinhos e a largura da faixa de colheita, sendo que metade da distância faz parte
da área de uma célula e a outra metade da célula seguinte. Somente no último ponto de cada rua
central é que o cálculo foi realizado utilizando-se duas vezes a meia-distância do ponto anterior,
devido à não existência de um próximo ponto.
Na metodologia adotada por Molin et al. (2004), em carregamento de cana-de-açúcar de
colheita manual e carregamento mecanizado, os pontos eram recuados para o meio da célula de
representação da área. O feixe de cana-de-açúcar que a carregadora recolhe é referente à região
anterior, pois a carregadora arrasta a produção sobre o solo até formar a quantidade necessária
43
para encher a garrada a ser carregada. No presente caso as áreas das células, representativas de
cada ponto, foram obtidas como mostra a Figura 3, pela multiplicação do comprimento (meia-
distância) entre os sacolões e a largura de representação da faixa de colheita, geralmente de 30
metros. Essa largura é equivalente ao espaçamento entre linhas multiplicado pelo número de
linhas que a frente de colheita trabalha; quatro linhas no presente caso.
Ponto inicial inserido na borda da quadra
Ponto georreferenciado do sacolão
d – Distância entre pontos
c – Comprimento da célula
l – Largura da célula
d1 d2 d3
c1 c2 c3
l
d4
c4
Ponto inicial inserido na borda da quadra
Ponto georreferenciado do sacolão
d – Distância entre pontos
c – Comprimento da célula
l – Largura da célula
d1 d2 d3
c1 c2 c3
l
d4
c4
Figura 3 - Esquema do cálculo da área das células, representativas de cada sacolão
A quadra foi colhida por duas equipes de colheita que começaram o trabalho em lados
opostos, até se encontrarem no centro da área. No local do encontro sobraram apenas seis linhas
de plantas, sendo divididas ao meio para que cada equipe de colheita trabalhasse em três linhas de
plantas. Por esse motivo as últimas duas faixas de colheita reduziram-se a 22,5 m de largura. Para
o cálculo da produtividade foi realizada a divisão da massa de laranjas de cada sacolão pela sua
área de contribuição.
Foi realizada a análise estatística dos dados de produtividade a fim de estudar seus
parâmetros, variações e a distribuição. Na análise de dependência espacial, dos valores de
produtividade é necessário que cada amostra seja associada à sua respectiva posição. Gerou-se
assim a análise geoestatística e o semivariograma para todas as bancas de colheita
44
individualmente e para o conjunto de dados da área total por intermédio do programa GS+
®
“Geoestatistical for Environmental Sciences” (Gamma Design Software, 2000), que utiliza os
valores da variável em estudo com suas respectivas coordenadas de campo para a construção do
semivariograma e obtenção de seus parâmetros. A partir dos pontos de produtividade foi feita a
interpolação dos dados com grade de 10,0 m de lado, para obtenção do mapa de produtividade a
partir do SIG SSToolbox.
45
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 Caracterização dos sistemas de colheita
4.1.1 Terminologia e unidades
Alguns termos e unidades adotados na citricultura brasileira são específicos e exigem
detalhamento. Por exemplo, a equipe de pessoas que trabalham na colheita é denominada de
“turma de colheita”. A entrada da equipe no pomar é feita por uma rua central chamada de
“bancada” ou “banca de colheita”, onde é depositado o material de colheita e é armazenada a
produção. Esta rua central é representada por uma “faixa de colheita” que equivale ao número de
linhas de plantas que a equipe colhe.
Esta equipe é acompanhada por um responsável que pode ser chamado de “empreiteiro”,
“turmeiro” ou “apontador”. Normalmente essa pessoa é responsável por realizar o chamado
“apontamento”, ou seja, determinar a quantidade de frutas que um colhedor colhe ao longo do dia.
O apontamento é realizado utilizando como unidade a quantidade de caixas colhidas. Estas
são chamadas de “caixinhas” ou “caixas de colheita” e correspondem a 27,2 kg de laranjas.
No momento da pesagem para a comercialização da produção ou para controle de produção
por parte da empresa produtora, as frutas são contabilizadas na forma de “caixa peso” ou “caixa
padrão”, que representa 40,8 kg.
4.1.2 Equipe de colheita
O número de pessoas de uma equipe de colheita pode variar de acordo com a expectativa
diária estabelecida pela indústria de suco para a qual os frutos estão sendo enviados e é
denominada de “cota”. Esta cota é representada pelo número de carretas (aproximadamente
35.000 kg) necessárias por dia e a partir disso se define o número de pessoas que serão
necessárias.
A composição da equipe de colheita é definida pela capacidade do ônibus utilizado e varia
de 45 a 50 pessoas. Na maioria dos casos se utiliza o número máximo de colhedores permitido
pela lotação do ônibus.
46
Os colhedores recebem um número de identificação e todo o material necessário para a
colheita. O equipamento de proteção individual (EPI), que segundo as empresas é de extrema
importância para se evitar acidentes, é composto por óculos, botas, roupas específicas e luvas.
Também é distribuído para cada colhedor uma sacola, uma escada e alguns sacolões (“big bag”)
para armazenamento da produção.
Acompanhando a equipe existe o apontador responsável pela fiscalização do processo de
colheita, distribuição e organização dos colhedores e principalmente pela realização do
apontamento onde é determinada a quantidade de frutas colhidas pelo colhedor como forma de
efetuar seu pagamento. O apontador é responsável pela qualidade do serviço e é remunerado com
um valor proporcional à quantidade de produto colhido.
4.1.3 Material de colheita
A sacola (Figura 4) é um equipamento utilizado para facilitar o trabalho dos colhedores e
preservar os frutos de choques violentos, é fabricada em trevira ou tecido de polipropileno com a
boca reforçada por uma cinta de couro para que permaneça sempre aberta. Tem capacidade de
aproximadamente uma “caixa de colheita” (27,2 kg). Possui uma alça para que possa ser
pendurada de forma transversal ao corpo do colhedor e direcionada para a região frontal,
facilitando assim o manuseio. Para realizar o esvaziamento, existe uma abertura inferior que
permanece fechada por uma dobra e dois ganchos que ficam presos à boca da sacola, que são
liberados pelo colhedor no momento do descarregamento.
Figura 4 – Sacola utilizada na colheita em propriedades citrícolas: a) colhendo; b) descarregando.
(a)
(b)
47
Para a colheita na parte superior da planta utilizam-se escadas construídas em ferro, e existe
um apoio em cada pé para que não tenha o problema de queda lateral que é considerada a
principal causa de acidentes na colheita citrícola. A escada, em media, tem largura de 0,5 m e
comprimento de 4,5 m, totalizando 12 degraus (Figura 5).
Figura 5 – Escada utilizada na colheita em propriedades citrícolas (a) e detalhe do apoio para evitar acidentes (b)
O sacolão (“big bag”), utilizado pela maioria das fazendas para o armazenamento das frutas
colhidas no pomar é confeccionado em tecido de polietileno ou trevira, com dimensões variando
de acordo com as necessidades da propriedade, com capacidade média de 600 kg. Apresenta na
parte superior, quatro alças que possibilitam o levante com braço mecânico e uma abertura
inferior que permite a vazão das laranjas no descarregamento (Figura 6).
(b)
(a)
48
Figura 6 – Sacolão (“big bag”) de colheita utilizado nas propriedades citrícolas (a); sistema de descarga no caminhão
(b)
No início do emprego de sacolões na colheita de citros no Brasil a abertura inferior
apresentava uma saída mais longa e era amarrada por uma corda, dessa maneira necessitava-se de
uma pessoa para liberá-la. Atualmente essa embalagem apresenta a abertura inferior composta
por uma parte mais longa que é dobrada e fixada por uma alça que também é presa ao braço
mecânico, em um gancho específico com comando hidráulico ao alcance do operador da
carregadora, permitindo a liberação do descarregamento das frutas e eliminando assim a
necessidade de uma pessoa especificamente para essa operação.
4.1.4 Distribuição da equipe de colheita
A entrada da equipe no pomar é feita pela rua central e a sua distribuição é feita pelo
apontador. Outra fase da distribuição diz respeito ao número de plantas a serem colhidas para
cada lado da rua central, determinando assim a faixa de colheita. Entre as empresas consultadas
este número varia de duas a três plantas, totalizando de quatro a seis fileiras de plantas na faixa de
colheita (Figura 7).
(a) (b)
49
e
Carreador
b
a
d
c
Plantas
Sacolões
a – Espaçamento entre linhas
b – Espaçamento entre plantas
c – Rua central de colheita
d – Faixa de colheita (4 linhas de plantas)
e – Faixa de colheita (6 linhas de plantas)
e
CarreadorCarreador
b
a
d
c
Plantas
Sacolões
a – Espaçamento entre linhas
b – Espaçamento entre plantas
c – Rua central de colheita
d – Faixa de colheita (4 linhas de plantas)
e – Faixa de colheita (6 linhas de plantas)
Plantas
Sacolões
a – Espaçamento entre linhas
b – Espaçamento entre plantas
c – Rua central de colheita
d – Faixa de colheita (4 linhas de plantas)
e – Faixa de colheita (6 linhas de plantas)
Figura 7 - Esquema de distribuição da equipe no pomar com as duas larguras de faixas de colheita normalmente
utilizadas pelas propriedades citrícolas
O número de plantas na linha a serem colhidas por um colhedor é determinado pelo
apontador baseado no conhecimento e rendimento de cada pessoas. Portanto o tamanho da área
de colheita dos colhedores é variável e dependente do número de plantas a serem colhidas,
respeitando um limite programado pela empresa que varia de duas a três plantas.
50
4.1.5 Colheita das frutas
As frutas das partes mais baixas da planta são arrancadas e colocadas na sacola que está
pendurada ao corpo do colhedor, enquanto que os frutos da parte superior necessitam de escadas
para serem alcançados. Alguns colhedores realizam a colheita da parte superior da planta
colocando as frutas diretamente na sacola, já outros preferem derriçar todas as frutas para que
sejam recolhidas depois, evitando assim a subida e a descida da escada com a sacola cheia.
Segundo Emídio et al. (2001), o tempo médio para encher e descarregar uma sacola é em
torno de cinco minutos e um trabalhador pode chegar a colher até 288 kg.h
-1
(10,5 caixas.h
-1
),
totalizando em uma jornada de trabalho de oito horas, uma média de 2.304 kg de frutos. A
capacidade diária de colheita de um colhedor, de acordo com Tachibana et al. (2002), está
diretamente relacionada às condições do pomar relativas à sua produtividade e grau de
dificuldade de colheita (altura da planta, declividade do terreno, densidade de plantio, etc).
No momento em que enche a sacola o colhedor se desloca até a rua central e utiliza a
abertura inferior da sacola para descarregar as frutas dentro do sacolão. Cada colhedor possui o
seu sacolão para permitir a totalização de produto colhido visando o pagamento. Existem
colhedores que realizam a colheita em grupo para encher um mesmo sacolão e o total colhido é
dividido entre eles. A identificação do sacolão normalmente é feita por uma fruta colocada sobre
as outras colhidas onde é escrito com caneta pincel o número de identificação do colhedor.
4.1.6 Apontamento
O apontamento é a etapa de determinação da quantidade de frutas colhidas pelo colhedor
para a remuneração do seu serviço. Antes da colheita o apontador faz marcações em uma régua
(Figura 8), colocando volumes conhecidos de frutos dentro de um sacolão e marcando a régua na
altura que cada quantidade representa. A confiabilidade dessa informação depende da experiência
do apontador e para que não ocorram desvios, sempre que há uma mudança de variedade ou de
área, é realizada uma calibração na régua de acordo com a pesagem dos primeiros caminhões que
são levados a uma balança, normalmente existente na propriedade. A resolução máxima da
quantidade de frutos colhidos é de 27,2 kg, devido à marcação na régua ser realizada pelo volume
e não pela massa (kg), obtendo assim sempre valores múltiplos de uma caixa de colheita. Com a
51
utilização desse método o apontador atribui a cada colhedor a quantidade de produto colhido na
jornada de trabalho.
Figura 8 – Régua graduada utilizada para determinar a quantidade de frutos existente no sacolão
O apontador pode registrar as informações de forma simples, em pranchetas de papel, ou
com tecnologias mais avançadas como coletores de dados digitais ou computador de mão com
software específico. Os dados então são enviados a um computador no escritório que os armazena
e emite um boletim para o pagamento diário dos colhedores. Depois de calculado o pagamento, é
impresso um comprovante diário que é entregue ao colhedor para que controle a colheita até o
recebimento do pagamento nos dias determinados.
4.1.7 Carregamento
Na operação de carregamento existem algumas características diferenciadas entre as
empresas citrícolas. Em unidades menores os colhedores descarregam as sacolas em caixas
plásticas e essas são carregadas manualmente sobre o veículo de transporte (caminhão ou carreta
tracionada por trator). No entanto nas unidades maiores predominam duas variações. Um sistema
é composto por um trator que traciona uma carreta basculante com capacidade de carga de
aproximadamente 7 t, com um guindaste hidráulico acoplado (Figura 9). Este conjunto transita
pela rua central da faixa de colheita e necessita de um operador e um auxiliar para engatar as
alças do sacolão no guindaste. Para que a abertura inferior do sacolão seja liberada sobre a carreta,
52
o guindaste possui um gancho onde é engatada a alça de liberação da abertura e a partir do trator
o operador aciona um comando que ativa um cilindro hidráulico para liberação das laranjas.
Figura 9 – Carreta basculante acoplada com um guindaste
Quando a carreta está cheia, é direcionada ao carreador no fim do pomar onde haverá um
caminhão com capacidade de carga de aproximadamente 16 t aguardando para receber a
produção e levar até o local de armazenamento (Figura 10) que consiste de um silo (“bin”) em
estrutura metálica composto por um descarregador para os caminhões e um elevador que levará a
produção até o local de armazenamento. Esse local possui capacidade variável de acordo com as
necessidades da propriedade e é elevado do solo a uma altura superior à altura das carretas para
que essas possam ser carregadas por gravidade. As carretas possuem capacidade de
aproximadamente 35 t e irão levar as frutas para a indústria. Na maioria das empresas todas as
carretas que saem da propriedade são pesadas para um controle interno, mas o que determina o
pagamento é a quantidade pesada a partir da balança da indústria.
53
Figura 10 – Silo para armazenamento da produção de laranja (“Bin”)
O outro sistema utiliza uma carregadora de hastes telescópica montada sobre um trator
(Figura 11) que transita na rua central acompanhada do operador e de um auxiliar para engatar as
alças do sacolão; também possui um sistema de desarme da abertura do sacolão. Em uma rua
lateral, acompanhando a carregadora, transita um caminhão com capacidade de carga de 16 t,
onde é descarregada a produção contida nos sacolões; este caminhão leva a produção ao silo. O
sistema utiliza dois caminhões para cada carregadora, permitindo que um receba o produto no
campo enquanto o outro se dirige ao silo.
Figura 11 – Conjunto carregadora automotriz e caminhão: haste e ganchos (a); descarga do sacolão sobre o caminhão
(a) (b)
54
4.2 Geração de mapas de produtividade
4.2.1 Aferição do apontamento
Inicialmente são apresentados os resultados obtidos com a mensuração dos pesos dos
sacolões realizados com a célula de carga e as estimativas de massa feitas pelo apontador,
referentes às duas equipes de colheita. Na Tabela 9 é apresentado o resumo estatístico descritivo
desses dados.
Tabela 9 - Estatística descritiva dos pesos dos sacolões de laranjas referentes às duas equipes de colheita
Apontamento (kg) Célula de Carga (kgf) Diferença (kg)
Média aritmética 540,69 559,95 -19,25
Equipe 1 CV (%) 26,03 26,55
Soma 35.145 36.396 -1.251 (3,42 %)
Média aritmética 560,15 582,87 -22,71
Equipe 2 CV (%) 23,98 22,29
Soma 36.410 37.886 -1.476 (3,89 %)
Obs: 1 kg = 1 kgf
A média da massa estimada pelo apontador e o peso obtido com a célula de carga para as
65 observações (sacolões) de cada equipe independente, não apresentaram diferença significativa
(1 % de significância) pelo teste “t” de Student não pareado para um determinado valor de média.
Para o teste “t” de Student pareado, que considera amostras aos pares dependentes, exibição que
o conjunto de observações dos dados apresenta diferença estatística com um nível de 5 % de
significância para ambas as equipes. Os coeficientes de variação foram bastante próximos.
A diferença entre os tratamentos mostrou que, em média, a massa de um sacolão estimada
pelo apontador da equipe 1 foi de 19,25 kg e da equipe 2 de 22,71 kg abaixo dos valores obtidos
com a célula de carga para cada sacolão (Tabela 9). No total da amostragem realizada,
equivalente aos 65 sacolões pesados de cada equipe, obteve-se uma diferença que representa
3,42% na equipe 1 e 3,89 % na equipe 2.
55
O histograma de distribuição de freqüência relativa das massas e pesos dos sacolões dos
dois tratamentos das equipes são apresentados nas Figura 12 e 13.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
180 - 250 250 - 320 320 - 390 390 - 460 460 - 530 530 - 600 600 - 670 670 - 740
Classes (kg)
Freqüência relativa (%
)
Estimado pelo apontador Célula de carga
Figura 12 - Histograma de distribuição de freqüência das massas dos sacolões estimadas pelo apontador e os pesos
obtidos com a célula de carga referentes à equipe 1
0
10
20
30
40
50
60
70
80
50 - 140 140 - 230 230 - 320 320 - 410 410 - 480 480 - 550 550 - 640 640 - 730
Classes (kg)
Freqüência relativa (%
)
Estimados pelo apontador Célula de carga
Figura 13 - Histograma de distribuição de freqüência relativa das massas dos sacolões estimadas pelo apontador e
pesos obtidos com a célula de carga referentes à equipe de colheita 2
Observa-se no histograma da equipe 1 (Figura 12) que a maior freqüência de valores se
encontra na classe de 600 a 670 kg, tanto para a massa estimada pelo apontador (56,9 %) como
56
para a célula de carga (35,4 %). Isso por representar a capacidade aproximadamente máxima de
cada sacolão, pois os colhedores sempre buscam encher o sacolão na capacidade máxima. Os
valores obtidos com a célula de carga apresentaram ocorrência de 21,5% dos pesos dos sacolões
compreendidos na classe de 670 a 740 kg, apresentando a maioria dos valores acima da massa
estimada pelo apontador. Essa diferença pode ser atribuída à atitude do apontador que evita
comprometer-se em determinar um valor acima do real, o que gera problemas no momento do
cálculo das massas finais e conseqüentemente no pagamento aos colhedores. Os erros são de sua
responsabilidade, e o reembolso dos valores discrepantes é descontado do seu pagamento. As
freqüências que se encontram nas classes de valores baixos são oriundas de sacolões que são
utilizados para armazenar os frutos que excederam a capacidade de um e não foram suficientes
para encher outro sacolão por inteiro.
No histograma de distribuição de freqüência dos dois tratamentos da equipe 2 (Figura 13) a
classe de 550 a 640 kg apresenta a freqüência dos valores estimados pelo apontador (73,8%) e
obtida pela célula de carga (53,8%) ainda maiores que na equipe de colheita 1, o que mostra uma
maior regularidade por parte dos colhedores da equipe de colheita 2 em manter mais sacolões
cheios no campo. Da mesma forma os valores obtidos pela célula de carga apresentam 30,8% das
observações na classe de valores maiores.
Nas Figuras 14 e 15 são visualizados os desvios da massa estimada pelo apontador em
relação ao peso obtido com a célula de carga para cada uma das equipes. Os gráficos são
compostos pela linha de desvio nulo e os pontos dos desvios em todas as observações. Os
conjuntos de pontos nos dois gráficos mostram a tendência dos desvios serem abaixo do peso
real, chegando a valores extremos de 75,0 kg a menos para a equipe 1 e de 83,5 kg a menos para
a equipe 2.
57
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
1 112131415161
Observações
Desvio (kg)
Estimado pelo apontador Célula de carga
Figura 14 – Desvios obtidos da massa estimada pelo apontador em relação ao peso real obtido com a célula de carga
referente à equipe de colheita 1
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
1 112131415161
Observações - Equipe 2
Desvio (kg)
Estimado pelo apontador Célula de carga
Figura 15 – Desvios obtidos da massa estimada pelo apontador em relação ao peso real obtido com a célula de carga
referente à equipe de colheita 2
Nas Figuras 16 e 17 são apresentados os gráficos com a regressão entre os valores obtidos
para as duas equipes de colheita, mostrando uma perfeita relação linear estatisticamente
significativa para ambas, com inclinação positiva. Calculando-se o coeficiente de determinação
(R
2
), através da análise de regressão, obteve-se o valor de 96%, tanto para equipe 1 como para
equipe 2, estatisticamente significativo para os conjuntos de dados. As massas estimadas pelo
58
apontador apresentam-se com valores discretos devido à resolução da sua mensuração que é de
uma caixa de colheita de 27,2 kg.
y = 1,0349x + 0,373*
R
2
= 0,96
100
250
400
550
700
100 250 400 550 700
Estimado pelo apontador (kg)
Célula de carga (kgf
)
Equipe 1
* função estatisticamente significativa pelo teste F com um nível de significância de 5%
Figura 16 – Regressão linear dos valores das massas estimados em relação ao peso real dos sacolões referentes à
equipe de colheita 1
y = 0,9477x + 52,02*
R
2
= 0,96
0
200
400
600
800
0 100 200 300 400 500 600 700
Estimado pelo apontador (kg)
Célula de carga (kgf
)
Equipe 2
* função estatisticamente significativa pelo teste F com um nível de significância de 5%
Figura 17 – Regressão linear dos valores das massas estimadas em relação ao peso real dos sacolões referentes à
equipe de colheita 2
59
Com o objetivo de comparar os valores de massa estimada pelo apontador da equipe de
colheita 1 em relação ao da equipe de colheita 2, realizou-se a análise estatística das diferenças
obtidas através da subtração dos valores estimados pelos apontadores em relação aos valores
obtidos com a célula de carga de cada equipe de colheita (assumindo igualdade entre peso e
massa), obtendo-se assim valores positivos e negativos. A partir dos valores das diferenças foi
gerada a estatística descritiva apresentada na Tabela 10. As médias das diferenças das equipes 1 e
2 não diferiram estatisticamente pelo teste t, tanto ao nível de 95% de confiabilidade quanto ao
nível de 99% de confiabilidade. Isso indica que a boa qualidade do apontamento independe da
pessoa que o realiza. No entanto, deve-se considerar apontadores que já possuam uma certa
prática e que a calibração do método seja realizada de forma correta.
Tabela 10 - Resumo estatístico descritivo dos valores de diferença entre o valor estimado e o valor real para cada
equipe de colheita analisada
Diferenças
Equipe 1 Equipe 2
Média (kg) -19,25 -22,71
Mínimo (kg) -75,3 -83,8
Máximo (kg) 62,7 48,7
CV (%) 155,92 118,47
O histograma de distribuição de freqüência das diferenças entre a massa estimada e o peso
dos sacolões referentes às equipes é apresentado na Figura 18. As distribuições de freqüência
dessas diferenças se apresentam bastante uniformes, se concentrando em torno da média e
indicando que as diferenças obtidas da relação da massa estimada pelo apontador com o peso
obtido com a célula de carga para os sacolões nas duas equipes de colheita analisadas, são
semelhantes.
60
0
10
20
30
40
(-85) - (-65) (-65) - (-45) (-45) - (-25) (-25) - (-5) (-5) - (15) (15) - (35) (35) - (55) (55) - (75)
Diferenças (kg)
Freqüência relativa (%
)
Equipe 1 Equipe 2
Figura 18 - Histograma de distribuição de freqüência das diferenças entre massa estimada e peso real dos sacolões
analisados e referentes às duas equipes de colheita.
Os valores médios de diferença representaram de 3 a 4% de desvio por parte dos valores
estimados pelos apontadores. Esse erro confirma o padrão encontrado nas empresas citrícolas
segundo informações de seus responsáveis. Apesar das análises indicarem uma diferença
significativa entre as massas estimadas pelos apontadores e os pesos obtidos com a célula de
carga, se for considerado que é um método prático e não instrumental, pode ser tratado como
aceitável. Além disso, observa-se que o erro é tendencioso e portanto pode ser minimizado com
medidas gerenciais de orientação e calibração.
Outra forma de obter a informação de massa dos sacolões seria pela instalação de sensores
e de célula de carga nas máquinas utilizadas no carregamento. Considerando que isso não deva
alterar a operação, a medida deve ser feita dinamicamente, ou seja, durante o carregamento, com
a haste da carregadora em movimento.
No início do projeto foi testada a colocação da célula de carga na carregadora de sacolões
utilizada pela empresa. Foram encontradas muitas dificuldades em relação à adaptação da
carregadora para receber a célula de carga em função da posição e forma de fixação do cabeçote
de ganchos à haste. Foi montada uma estrutura para garantir a segurança dos trabalhadores e que
dificultou e alterou o método de trabalho. O operador, além do comando da máquina, recebeu a
atribuição de acionar a célula de carga, por um botão instalado próximo ao volante da
carregadora, no momento em que suspendia o sacolão. O trabalho realizado pela carregadora é
61
muito rápido e brusco, não permitindo a estabilização da carga para a leitura sem interferência,
obtendo-se assim erros de leitura e comprometendo a informação. Por essas razões optou-se por
utilizar o guincho agrícola para pesagem da população de sacolões e determinar a confiabilidade
da massa estimada pelo apontador.
Um sistema de pesagem instalado em carregadoras de cana-de-açúcar, semelhantes às
utilizadas em laranja, foi testado por Cugnasca et al. (2000) e num primeiro sistema experimental
obtiveram erros na ordem de 12% no valor obtido pela pesagem em relação ao peso real. Esse
erro era atribuído à dinâmica do sistema. No mesmo trabalho utilizaram sensores instalados na
máquina com o objetivo de corrigir os erros, ainda que desconsiderando a inclinação do terreno
em torno de 10%, acarretando um erro de 0,5%, e o erro interno de medida da célula de carga, de
acordo com as especificações (0,5%). Foram identificados erros de difícil correção devido à
influencia de movimentação lateral do braço da carregadora à medida que girava para alcançar o
caminhão para descarregar, e a influência da brusca parada e desaceleração do braço ao chegar na
parte superior interferia na resposta dos sensores. O erro médio observado foi de 2% e se fosse
possível obter esse valor consistentemente, isso seria considerado uma melhoria significativa.
Porém, sob certas condições de teste, a forma de operação da máquina introduziu perturbações,
com erros de até 10%, que afetaram o desempenho do sistema.
Considerando que os erros encontrados nos valores estimados pelo apontador (3 a 4%)
estão abaixo do valor de 12%, encontrado por Cugnasca et al. (2000) e próximo do valor de 2%,
com a utilização de sensores para correção, pode-se concluir que a informação obtida pelo
apontador é mais confiável e precisa do que outras formas de obtenção de peso dos sacolões que
poderiam acarretar em um conjunto de erros que seriam maiores e a um custo mais elevado. Para
que a massa estimada pelo apontador seja sempre o mais próximo possível da real deve-se
realizar uma calibração criteriosa do método da régua graduada, utilizada na determinação de
quantidade de produção contida em um sacolão, e repetir essa calibração no momento de
mudança de área onde se têm variação de tamanho e peso do fruto devido à variações climáticas
ou tipo de cultivares.
62
4.2.2 Mapeamento da produtividade
Para a obtenção do mapa de produtividade, primeiramente foram obtidos os pontos
georreferenciados e os valores de massas estimadas pelo apontador, realizados para cada sacolão.
Desta forma gerou-se a tabela com as coordenadas (Latitude e Longitude) e o número de caixas
de colheita (27,2 kg) apontadas em cada sacolão, que foram transformados em massa total (kg).
Foram coletados 683 pontos, divididos em 30 faixas de colheita, dentro da área. Estes
foram plotados em um SIG para visualização, juntamente com o contorno da quadra e os pontos
de inicio de cada rua central (Figura 19). Pode-se observar no mapa que as linhas de sacolões 05
e 06 estão mais próximas, com faixas de colheita de 22,5 m, enquanto as demais faixas eram de
30 m.
Figura 19 - Mapa com os pontos coletados e os pontos iniciais inseridos no contorno da quadra
Contorno
Pontos inseridos
Pontos coletados
63
A distribuição de freqüência do conjunto de dados de produtividade pode ser visualizada no
histograma da Figura 20. Além da descrição gráfica, foi gerada a estatística descritiva dos dados
de produtividade, apresentada na Tabela 11.
0
10
20
30
40
50
1 - 10 10 - 20 20 - 30 30 - 40 40 - 50 50 - 60 60 - 70 70 - 80 80 - 90 90 - 100
Produtividade (ton.ha
-1
)
Freqüência relativa (%
)
Figura 20 - Histograma dos dados de produtividade de laranja das áreas associadas a cada sacolão
Tabela 11 - Estatística descritiva dos dados de produtividade de laranja da quadra 504
Estatística descritiva
Média (ton.ha
-1
) 25,30
Desvio padrão 14,38
Assimetria 2,09
Mínimo (ton.ha
-1
) 1,54
Máximo (ton.ha
-1
) 101,08
CV (%) 56,84
Número de observações 683
O histograma dos dados de produtividade indica assimetria positiva e mostra que 80,5%
dos valores de produtividades encontrados variam entre os valores de 3,5 a 31,0 t.ha
-1
. Observam-
se poucos valores de produtividade acima de 60 t.ha
-1
, que, de acordo com a propriedade, é o
64
valor máximo de produtividade média encontrado nos diferentes anos de colheita. Esses valores
extremos são referentes a sacolões localizados muito próximos de seus vizinhos, justamente
demonstrando que são regiões de elevada produção.
A média dos pontos de produtividade foi bastante próxima do valor obtido a partir do
controle da propriedade. De acordo com os valores contabilizados pela fazenda a produção total
obtida na área de estudo foi de 363,65 t, distribuídas em 15,89 ha, totalizando assim uma
produtividade média de 22,8 t.ha
-1
e 61,2 kg.plantas
-1
. No entanto a fazenda não cumpre a rigor o
controle de transporte individual para cada talhão. No caso do talhão experimental reportaram
que houve transposição de alguns sacolões para complementação de carga e caminhão que
retirava a produção de outro talhão, sem que se tivesse controle absoluto sobre esse valor, o que
acarreta incerteza no julgamento da totalização informada. Essa produtividade média é
considerada baixa em relação aos registros de dados históricos anuais da propriedade, sendo este
um ano de fraca produção, que em anos melhores atinge até 60 toneladas.ha
-1
.
O arquivo de dados de produtividade foi exportado para o SIG, onde foi gerado o mapa de
produtividade dos pontos (Figura 21) indicando que áreas com maior densidade de pontos
(sacolões) são regiões de alta produtividade, e inversamente, onde os pontos estão mais
espaçados ocorreu baixa produtividade. Whitney et al. (2001) e Schueller et al. (1999),
localizando recipientes de colheita, também encontraram regiões de alta produtividade
representadas por maior densidade de pontos.
A metodologia utilizada para realizar o cálculo de produtividade demonstrou que pode ser
facilmente implementada em áreas comerciais de citros, ou mesmo ser adaptada para qualquer
outra cultura que utilize o sistema de colheita manual, especialmente onde a largura da área das
células é fixa.
65
Figura 21 - Mapa de pontos com suas respectivas produtividades
Na análise geoestatística foram exploradas as 30 faixas de colheita gerando
semivariogramas individuais para observar a distribuição e a dependência espacial. Na Figura 22
são mostrados alguns semivariogramas de faixas distribuídas aleatoriamente na área, podendo ser
observado que nenhum apresentou uma dependência espacial bem determinada.
O ajuste do modelo do semivariograma pode ser realizado automaticamente pelo programa,
tendo como base métodos estatísticos para sua determinação (Figura 23).
Pontos de produtividade (t.ha
-1
)
1 – 22
22 – 28
28 – 100
66
Figura 22 – Semivariograma das faixas de colheita individual; faixas 03 (a), faixas 16 (b), faixas 20 (c), faixas 27 (d)
Figura 23 - Semivariograma do conjunto total de dados de produtividade
Faixa de colheita 03
(
a
)
Faixa de colheita 27
(
d
)
Faixa de colheita 16
(
b
)
Faixa de colheita 20
(
c
)
67
Os dados apresentam distribuição espacial aleatória caracterizando como um fenômeno
chamado de “efeito pepita puro”, demonstrando que há independência entre as amostras,
possivelmente devido à existência de valores extremos muito próximos. No conjunto de dados
podem-se encontrar valores altos seguidos de valores muito baixos de produtividade, pois no
campo existe a ocorrência de sacolões completamente cheios de frutos e outros quase vazios,
localizados lado a lado. Isso pode ser melhorado se forem tomadas medidas gerenciais com o
objetivo de manter os sacolões, sempre que possível, com capacidade máxima e uma distribuição
mais uniforme.
Devido à dependência espacial ser nula no conjunto de dados estudado, optou-se por
realizar a interpolação pelo método do “inverso da distância ao quadrado” para geração do mapa
de produtividade. Utilizando o mapa de pontos de produtividade (Figura 21), foi feita a
interpolação dos dados em uma grade regular de 10 m. Gerou-se assim a superfície ou o mapa de
produtividade, apresentado na Figura 24.
Figura 24 - Mapa de produtividade de laranja obtido pela interpolação dos pontos de produtividade
Produtividade de laranja (t.ha
-1
)
1 – 22
22 – 28
28 – 100
68
A partir do mapa de produtividade pode-se observar a sensível variabilidade espacial da
produção de laranja nessa quadra, identificando regiões de alta e baixa produtividade. Algumas
regiões do mapa, principalmente a nordeste, apresentam valores abaixo de 22 t.ha
-1
que é
considerado pela propriedade com sendo a menor produtividade média histórica, devendo ser
tratadas separadamente e investigadas as possíveis causas. O intervalo de escala intermediário de
produtividade apresentou maior ocupação na área do estudo sendo esse o valor médio de
produtividade encontrada nos dados computados pela propriedade. Também observam áreas de
alta produtividade (acima de 28 t.ha
-1
) em agrupamentos intercalado com as áreas de média
produtividade, distribuídos ao centro da área, indicando a existência de variabilidade espacial da
produção.
Essa variabilidade também foi observada por Whitney et al. (1998) e Schueller et al.
(1999). Farias et al. (2003) encontraram variabilidade na produtividade de laranja de uma área
não irrigada, onde as maiores produtividades localizavam-se próximas a um córrego onde existia
maior umidade no solo, indicando a importância da irrigação na produtividade da cultura de
citros, em especial para o porta-enxerto Cleópatra. Mas a irrigação provavelmente não foi o único
fator, podendo a produtividade ter sido influenciada pelo tipo de solo, fertilidade, pragas e outros.
De acordo com Annamalai (2004) a variabilidade espacial da produtividade é devido a
fontes artificiais ou naturais. Um fator natural pode ser associado às mudanças de estação
alterando a temperatura e a quantidade de chuvas em diferentes anos. Os exemplos de causas
artificiais incluem a distribuição imprópria da aplicação de irrigação e drenagem, e a aplicação
excessiva ou deficiente de insumos, compactação, pragas e doenças entre outros.
A determinação de regiões diferenciadas dentro da quadra, obtidas pelo mapa, é a forma
de identificar e posteriormente investigar as causas dessas variabilidades. É, sem dúvida, a
melhor forma de tomada de decisão visando tratamentos localizados. As estratégias vão depender
das particularidades e do conhecimento prévio da área, dos princípios de gerenciamento e das
circunstancias econômicas e financeiras envolvidas.
69
5 CONCLUSÃO
Os sistemas de colheita de citros caracterizados e utilizados comercialmente apresentam
algumas diferenciações adaptadas às condições de cada empresa. A técnica de determinação do
volume de frutas no sacolão com uma régua graduada é utilizada por todas as empresas
consultadas como forma de determinar o pagamento dos colhedores.
A estimativa de massa dos sacolões, obtida pelo apontador com a técnica da régua
graduada, apresentou um desvio de 3 a 4%, consistentemente subestimando as quantidades
colhidas, sendo considerada aceitável para a estimativa de produtividade por ser um método
simples e de baixo custo. Pode ainda ser melhorada se forem adotadas medidas gerenciais de
orientação e calibração. No presente estudo a qualidade da estimativa não diferiu entre
apontadores.
A metodologia utilizada para realizar o cálculo de produtividade demonstrou que pode
ser facilmente implementada em áreas comerciais de citros, ou mesmo ser adaptada para qualquer
outra cultura que utilize o sistema de colheita semelhante e onde as células apresentam largura
fixa. O método se mostrou válido para a coleta de dados e geração do mapa de produtividades
pontuais através do cálculo de distância e da área de representação dos sacolões. Pelo mapa de
produtividade foi possível observar a variabilidade espacial, identificando regiões de alta e baixa
produtividade, demonstrando a não uniformidade e a necessidade de tratamentos diferenciados
dentro da quadra.
70
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