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dc.contributor.authorAquino, Renato Machado
dc.date.accessioned2023-12-21T18:45:53Z-
dc.date.available2023-12-21T18:45:53Z-
dc.date.issued2015-04-29
dc.identifier.citationAQUINO, Renato Machado. Modelo matemático para a simulação da produção de mel em municípios do Rio de Janeiro. 2015. 126 f. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária) - Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica - RJ, 2015.por
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9838-
dc.description.abstractBrasil e Argentina estão entre os dez maiores exportadores mundiais de mel. A atividade de exportação desse produto rendeu aos dois países, em 2011, algo em torno de US$ 224 milhões. A Argentina é um dos primeiros produtores mundiais, tendo produzido 83.121 toneladas, em números de 2011. Isso significa que a apicultura é uma atividade de vulto para o universo do agronegócio de ambos os países. Todo esse volume de produção e o montante angariado pelos dois países são frutos do esforço conjunto de produtores, centros de pesquisa e órgãos de fomento etc. Portanto, modelos matemáticos que possibilitem melhor compreensão do comportamento da produção de mel ao longo do tempo, sob a influência de diversos fatores, podem ser importantes instrumentos de planejamento para diversos atores nesse cenário. O objetivo deste trabalho é desenvolver modelos matemáticos, definidos por sistemas de equações diferenciais ordinárias, cujas soluções numéricas e parâmetros possam permitir a obtenção informações a respeito da produção de mel de determinadalocalidade.A hipótese central é a de que é possível prever e avaliar a produção de dada localidade, utilizando modelos matemáticos. Uma hipótese secundária seria a de que os parâmetros desses modelos poderiam ser importantes indicadores a respeito da atividade produtiva.Os modelos aqui elaborados tiveram como base o Modelo de Lucas para o crescimento econômico de longo prazo, que leva em conta o capital humano como elemento endógeno fundamental de crescimento. A recuperação dos parâmetros e a obtenção das soluçõesnuméricas para os modelos foram implementadas através de software na linguagem Fortran 95.O princípio norteador do software foi o de fornecer soluções para os modelos que oferecessem uma descrição ótima da produção de uma certa localidade, durante um certo período de tempo.Para os ajustes da solução do sistema de equações diferenciais que definem os modelos, foi utilizado um método dos quadrados mínimos não linear. O solver para este método foi o algoritmo apresentado em Powell (2009), denominado BOBYQA. Esse algoritmo foi escrito em Fortran 77, sendo livre de derivadas e aceitando restrições de caixa. A validação do modelo foi feita em duas etapas: na primeira,ajustou-se o modelo adadosgedanken de produção de mel. Na segunda etapa os modelos foram aplicados à produção de dezoito municípios representativos, em produção melífera, das microrregiões em que o Estado do Rio de Janeiro está dividido. Houve bom ajuste dos modelos em 15 dos municípios pesquisados. Só não houve ajuste nos três casos em que a produção mostrou-se anômala. Dessa forma, os resultados permitem concluir que os modelos desenvolvidos podem servir de instrumento eficaz para os gestores do agronegócio do mel, podendo inclusive fornecer boas previsões de produção sob certas condições e estimativas de safra em períodos de colheita. Além do mais, podem abrir front importante de pesquisa a respeito da tecnologia e produtividade empregadas nesta atividade econômica.por
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectHoney productioneng
dc.subjectMathematical modelseng
dc.subjectProduction assesmenteng
dc.subjectProdução de melpor
dc.subjectModelo matemáticopor
dc.subjectAvaliação da produçãopor
dc.titleModelo matemático para a simulação da produção de mel em municípios do Rio de Janeiropor
dc.title.alternativeMathematical models for the honey production simulation in municipalities of Rio de Janeiroeng
dc.typeTesepor
dc.description.abstractOtherBrazil and Argentina amongst the world’s ten leading countries in honey exports. The two countries share in this commodity exports was about US$ 220 million dollars in 2011. Argentina is one of the world’s greatest producers, having reached 83,121 tons that year. That means that apiculture is a relevant activity to both countries’ agrobusiness network. All this amount of production and equivalente input were consequence of the joint effort of producers, research centres and development agencies. Thus, mathematical models which may allow a better understanding of honey production over time, under many factors influence, might be na important planning tool for the many actors involved in this scene. The aim of this work is to develop mathematical models, defined by ordinary differential equations, whose numerical solutions and parameters may allow one to have information about a certain municipality’s honey production. The central hipotesis is that it is possible to assess and predict a municipality’s honey production, by using mathematical models. A secondary hipotesis would be that these models’ paremeters could be important indices to this productive activity. The models deveploped here were based in Lucas Growth Model, which takes into account that human capital as an endogenous fundamental growth component. The parameter rescue and the models numerical solving were implemented through a software in Fortran 95 programming language. The software main guideline was to allow solutions to the models so that it was possible to offer anoptimalmuniciplaity’s honey production description, in a certain time period. The solution fitting of the system of differential equaions which define the models was made through a nonlinear least squares method. The solver to this method was BOBYQA, a software presented in Powell (2009). This algorithm was developed in Fortran 77, is derivative free and accepts box constraints. The model validation was made in two steps: in the first it was validated gedanken honey production data. In the second the models were applied to eightenn municipalities which represented honey production in Rio de Janeiro State microregions. Fifteen among the researched had good model fitting. There was no fitting in three cases of anomalous production.This way, the results allow one to conclude that the developed models may be efficient instruments to honey agorbusiness managers, by allowing good production predictions under certain conditions and crop estimate in harvest periods. Moreover, they may start important research about technology and productivity in this economic activity.eng
dc.contributor.advisor1Vera-Tudela, Carlos Andrés Reyna
dc.contributor.advisor1ID034.615.787-03por
dc.contributor.advisor-co1Bastos, Júlio Cesar Albuquerque
dc.contributor.advisor-co1ID637.182.947-53por
dc.contributor.referee1Vera-Tudela, Carlos Andrés Reyna
dc.contributor.referee2Delgado, Angel Ramón Sanchez
dc.contributor.referee3Oliveira, Rosane Ferreira de
dc.contributor.referee4Biloti, Ricardo Caetano Azevedo
dc.contributor.referee5Montes, Gabriel Caldas
dc.creator.ID609.884.447-04por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5731242053226541por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduaçãopor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuáriapor
dc.subject.cnpqAgronomiapor
dc.subject.cnpqMatemáticapor
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dc.originais.urihttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2321
dc.originais.provenanceSubmitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2018-05-18T18:24:16Z No. of bitstreams: 1 2015 - Renato Machado Aquino.pdf: 1434016 bytes, checksum: 3679650b2f036e3b85b93c090450ba7d (MD5)eng
dc.originais.provenanceMade available in DSpace on 2018-05-18T18:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015 - Renato Machado Aquino.pdf: 1434016 bytes, checksum: 3679650b2f036e3b85b93c090450ba7d (MD5) Previous issue date: 2015-04-29eng
Appears in Collections:Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária

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