Correlação entre estimativas oficiais de produção de café e precipitação pluviométrica, no estado de São Paulo Correlation between oficial estimates of coffee yields and rainfall distribution in the state of São Paulo

• Main Authors: Rino N. Tosello, Hermano V. de Arruda
• Format: Article
• Language: English
• Published: Instituto Agronômico de Campinas 1962-01-01
• Series: Bragantia
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87051962000100027
• ISSN: 0006-8705; 1678-4499

No presente estudo são apresentados os resultados de investigação que teve como finalidade verificar a importância da distribuição das precipitações pluviométricas sôbre as produções de café. Para tanto foram selecionados 14 municípios cafeeiros abrangendo as mais diversas condições de solo e clima do Estado de São Paulo e nêles obtiveram-se as correlações das precipitações mensais de períodos selecionados e por grupos de municípios, com as estimativas oficiais de produção de café feita pela Superintendência dos Serviços de Café, da Secretaria da Fazenda. Verificou-se que as correlações eram tanto mais acentuadas quanto mais elevadas eram as médias dos municípios, perdendo em significância para aquêles de mais baixa produção. As precipitações dos períodos de abril-setembro e julho-setembro foram as que apresentaram correlação mais estreita com as produções, perecendo haver uma tendência definitiva para dar maior pêso às precipitações dos meses de julho, agôsto e setembro, que constituem o período final da estação sêca e coincidem com a época de florescimento do cafeeiro, o que se verifica a partir de julho. Também foram objeto de estudo as correlações entre estimativas oficiais de produção de café e as deficiências de água no solo, calculadas pelo método de Thornthwaite, obtendo-se resultados comparáveis aos acima mencionados. As variáveis prèviamente selecionadas e que melhores resultados apresentaram para o estudo de regressão linear Y = a+bX, foram as seguintes: Y, "produção" média bienal dos anos t n e t n + 1 e X, as precipitações mensais médias (períodos de abril a setembro e julho a setembro) ou "deficiências" anuais correspondentes aos anos t n-1 e t n. A existência de correlação altamente significativa entre as variáveis selecionadas, de precipitação ou "deficiência" e "produção", indica a possibilidade de aperfeiçoar o método para fins de estimativa de safra.<br>An extensive investigation was carried in the years 1952/53 to study the importance of rainfall distribution on coffee yields. Fourteen coffee counties were selected to represent the different soil and climatic conditions prevalente in the State of São Paulo, for the purpose of correlating official estimates of coffee yields and monthly precipitation for the period 1945 up to 1953, known to have had quite dry spells. Linear correlation was shown ta decrease with the average coffee yields of the counties, losing its significance for the counties with lowest yields. Closer linear correlation was found for the drier period of April-to-September, as well as for July-to-September, this period appearing to be the most important as there is the coincidence of coffee blooming with the driest period in the year. Linear correlation studies were also made with soil water defficiences determined by using Thornthwaite's method. The results obtained paralleled those of the rainfall-yield studies previously mentioned. The data best suited for the linear correlation studies were found to be progressive two years averages of the years t n and t n + 1 for yield data, and t n-1 and t n for rainfall dato, which appeared to minimized the biennial bearing effect on coffee yield. The high degree of correlation obtained might suggest the possibility of improving the method for the purpose of yield estimates. However, the law values obtained for the regression coefficients show that the importance of rainfall distribution is minimized by the biennial bearing effect not completely eliminated and other factors not considered in this study, as shown by the results with counties of lowest yields. Higher values of the regressions coefficients for counties of highest yields may indicate the method will prove better when applied to coffee of high yielding capacity.