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DEFINIÇÃO DE UM MODELO DE
MONITORAMENTO DA DINÂMICA
CLIMÁTICA DO PROCESSO DE
PRODUÇÃO DE NEPHROLEPIS
EXALTATA
Antonio Carlos Zambom (UNICAMP)
Marcelo da Castro Takeda (UNICAMP)
Cristiano Chiste (UNASP)
A expansão da floricultura no Brasil, propiciada pelo aquecimento da
demanda interna, incentiva o investimento na melhoria da qualidade
dos produtos, em razão das possibilidades de obtenção de novos
mercados, interna e externamente. Sendo aassim, esse segmento deve
experimentar uma fase de estruturação de seus processos, visando à
ampliação da qualidade e competitividade em nível global. O objetivo
deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de monitoramento de
variáveis climáticas para controle do processo de produção da
Nephrolepis Exaltata de forma a ampliar a produtividade do cultivar.
Utilizou-se o método MORPH com o objetivo de mapear as variáveis
climáticas essenciais ao processo produtivo e base para a composição
de indicadores de produtividade. Os dados foram coletados em onze
semanas, através de observação sistemática de uma amostra de 120
plantas produzidas em estufa, com controle das variáveis climáticas. A
análise dos dados possibilitou a definição de indicadores de
produtividade e de padrões climáticos para controle de dois processos:
o de formação de massa radicular e o de formação de massa foliar das
mudas. Concluiu-se que os métodos utilizados foram eficazes na
definição do modelo de monitoramento do processo de produção e
pretende-se ampliar o volume de dados da pesquisa, visando à
confirmação de outras séries de dados que possam ratificar os padrões
obtidos, bem como auxiliar no aprofundamento de questões
relacionadas à melhoria contínua dos processos.
Palavras-chaves: Floricultura, controle da produção, modelagem
XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente.
São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de 2010.
2
1. Introdução
A floricultura no Brasil, de acordo com os registros mais antigos, teve seu inicio em 1870
com a produção de orquídeas em Petrópolis (FRANÇA e MAIA, 2008). Os imigrantes
tiveram um papel fundamental na organização e expansão do setor, com destaque para os
holandeses que se instalaram no leste paulista e fundaram a Cooperativa Agropecuária de
Holambra que no inicio se dedicou a várias atividades, dentre elas, o plantio de flores
(VENCATO et al, 2006). Devido ao crescimento do setor, em 2000 com a implantação do
Programa de Desenvolvimento de Flores e Plantas Ornamentais do Ministério da Agricultura,
o setor passou a fazer parte da agenda de políticas públicas (ANEFALOS, GUILHOTO,
2003).
Conforme estimativa do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, o segmento
emprega entre 12 a 20 trabalhadores por hectare, gerando uma renda de R$ 50 a R$ 100 mil,
enquanto a mesma área de fruticultura abre cinco postos de trabalho e tem um retorno de R$
25 mil (FRANÇA e MAIA, 2008).
O maior produtor, consumidor e exportador de flores e plantas ornamentais do Brasil é o
Estado de São Paulo que detém 74,5% da produção nacional, com os principais pólos em
Atibaia, Grande São Paulo, Dutra, Vale do Ribeira, Paranapanema e Campinas. O maior
centro de desenvolvimento do setor está situado na região metropolitana de Campinas
especificamente no município de Holambra, que conta com três centros de comercialização
(Veiling Holambra, Floranet e Assflora).
De acordo com dados do SEBRAE, (2010), a floricultura movimentou internamente em 2006,
US$ 750 milhões, com um consumo per capita anual de US$ 4,70. Se comparados com dados
da Alemanha, por exemplo, que tem um consumo per capita de US$98, verifica-se que o atual
cenário é bastante promissor, com espaço para crescimento (FRANÇA e MAIA, 2008).
O mercado mundial de flores movimenta valores próximos a US$ 60 bilhões por ano, sendo
que o nível das exportações tem evoluído positivamente, porém, ainda com uma participação
da ordem de 0,22%, distribuídas em 40 destinos, sendo Holanda e Estados Unidos os mais
representativos (INSTITUTO BRASILEIRO DE FLORICULTURA, 2005; FRANÇA e
MAIA, 2008).
Segundo Junqueira e Peetz (2008), a potencial ampliação da floricultura não se restringe à
capacidade de exportação, já que existe uma expectativa real de crescimento da demanda
interna, originária das mudanças ocorridas na renda média do brasileiro.
Todavia, Lírio et al (2003) comentam que o segmento de distribuição de flores e plantas
ornamentais constitui uma restrição que afeta a eficiência da cadeia produtiva.
Segundo Buainain e Batalha (2007), o transporte refrigerado é pouco expressivo no país, o
que acaba ampliando as perdas, com o agravante de que os padrões de temperatura variam
entre espécies.
A definição de um padrão para comercialização de plantas pelo Instituto Brasileiro de
Floricultura - IBRAFLOR constitui um passo para a melhoria do segmento de distribuição,
porém, para seu completo êxito, pressupõe-se a padronização do processo produtivo.
Em termos de competitividade, a padronização do processo produtivo permite a
caracterização da qualidade do produto final, remetendo à criação de indicadores da aparência
3
estética, durabilidade pós-colheita e conformidade dimensional. Sob o aspecto econômico, a
padronização abrange, sobretudo, a redução do ciclo de produção e a racionalização na
utilização de insumos (MONTGOMERY, 2004).
Neste trabalho, comenta-se sobre a experiência de introdução de instrumentos de controle
estatístico de processo em um pequeno produtor de plantas ornamentais da região de
Holambra – SP, com o objetivo de testar a possibilidade de padronizar o processo de
produção de samambaias em estufa
O modelo para controle estatístico foi definido a partir do mapeamento do processo de
produção de mudas utilizando o método MORPH (ZAMBON, 2006). O mapeamento resultou
na definição das variáveis de controle e dos indicadores de produtividade. Pretende-se assim,
o desenvolvimento de um processo de controle efetivo da produção de mudas, que deverá
culminar, futuramente, na obtenção de um modelo simulado para ampliação da produtividade
dos cultivares.
2. A empresa e o processo de produção utilizado
O Sitio Frutal, situado em Artur Nogueira - SP, (Latitude: 22°36’S, longitude: 47°05’W,
altitude: 618 metros) é uma empresa familiar voltada à floricultura.
Possui uma área de 4.500 m², voltada à produção de plantas ornamentais, sendo que sua
produção é destinada integralmente ao mercado interno.
A samambaia Mini Hawaiana (Nephrolepis exaltata) é um cultivar bastante aceito nos
hipermercados e garden centers e constitui 100% do capital investido da empresa.
O processo produtivo da samambaia ocorre em ambiente protegido (estufa). Utilizam-se
estufas tipo capela que medem seis metros e quarenta centímetros de largura, trinta metros de
comprimento, com pé direito de dois metros e cume com três metros e sessenta centímetros de
altura. Esse tipo de instalação viabiliza a produção, porém, medidas devem ser tomadas para
que se possa chegar a um nível de qualidade satisfatório para o mercado, uma vez que as
variáveis da produção são dinamicamente afetadas pelo clima.
As plantas são produzidas em mesas que medem vinte e nove metros de comprimento, um
metro e meio de largura e altura de oitenta centímetros, sendo que a capacidade de cada estufa
é para três mesas.
Um insumo indispensável para o crescimento das plantas é a água. Na produção de alto valor
agregado como é o caso da samambaia, é viável o uso da fertirrigação, que consiste em uma
técnica de aplicação de fertilizantes químicos solúveis em água, juntamente com a irrigação.
Esta técnica, além de diminuir a mão de obra que envolveria a adubação vaso a vaso, propicia
uma uniformidade maior, além de permitir, através de instrumentos como o condutivímetro e
o phmetro, a otimização da quantidade de sais que estão dissolvidos em água.
A irrigação é feita manualmente com mangueiras ou automaticamente com microaspersores,
pressurizado por motobomba hidráulica. A prevenção de pragas e doenças na produção é
realizada por um equipamento pulverizador de agentes químicos específicos para a prevenção
e cura de possíveis contaminações.
O ciclo da cultura dura em média três meses, sendo este tempo maior no inverno e menor no
verão. Os insumos para a produção são: luz, temperatura, gás carbônico (CO2); ventilação,
umidade relativa, vasos de polipropileno, substrato de casca de pínus decomposta, mão de
4
obra para os tratos culturais, irrigação, colheita, monitoramento de pragas e doenças, plantio,
transporte, água e fertilizantes, entre outros.
A técnica de acompanhar a situação nutricional das plantas, através da rotina de
monitoramento do pH (logaritmo do inverso da concentração hidrogeniônica) e
eletrocondutividade do substrato permite uma visualização do estado nutricional das plantas,
tornando possível a avaliação de tendências de desvios nutricionais, permitindo uma atitude
proativa na contenção de situações que causariam alterações na qualidade.
Além disso, controlar a situação química do substrato permite diminuir o uso de agrotóxicos,
pois, plantas equilibradas nutricionalmente pressupõem menos aplicações, contribuindo para a
redução de custos e de contaminações por agentes químicos.
A mensuração da temperatura da planta é realizada por termômetro de infravermelho que
mede a temperatura da superfície da folha, e tem como objetivo permitir a realização de
cálculos psicrométricos visando revelar a transpiração da planta e, consequentemente,
abertura dos estômatos.
O processo se inicia, quando os vasos são preenchidos com substrato e o plantio da muda é
feito. Os vasos são transportados para as mesas, onde recebem cento e vinte mililitros de
fertirrigação três vezes por semana em dias alternados. Os outros fatores do processo não são
controlados ficando a mercê do ambiente, até que as plantas estejam prontas para a venda, que
é direcionada para o Veiling Holambra onde são distribuídas na sua grande maioria para
hipermercados.
2.1. Utilização do método MORPH para definição das variáveis do sistema climático
A produção depende de fatores atmosféricos e microclimáticos, inerentes ao ambiente
protegido. Muitas vezes estes fatores são conhecidos pelos produtores de forma superficial, e
decisões são tomadas de forma empírica. Outro fator que dificulta a análise sistêmica é o
clima, que imputa alterações gradativas na cultura e, portanto, perceptíveis apenas no médio e
longo prazo.
Esse cenário gera inconstância na qualidade e na produtividade, pois é composto de inúmeras
variáveis interdependentes, que formam um complexo sistema de trocas, cujos resultados são
impossíveis de serem plenamente controlados.
Visando à avaliação da estrutura complexa do processo de produção, utilizou-se o método
MORPH para a modelagem do processo e compreensão da estrutura de variáveis climáticas.
O Método Orientado à Representação do Pensamento Humano – MORPH (ZAMBON, 2006)
consiste de um conjunto de procedimentos que orientam a construção de arquétipos a partir do
posicionamento inter-relacionado de objetos de conotação sintática (SN), respeitando medidas
escalares temporais e de governabilidade.
MORPH pode ser interpretado como um processo de aquisição e organização do
conhecimento complexo, que utiliza estratégias de mapeamento cognitivo, onde as variáveis
se relacionam em um espaço-tempo definido como plano pragmático.
Plano pragmático, dessa forma, compreende a fração do tempo em que determinadas ações
são tomadas e produzem resultados, sob a observação de um ou vários atores. Essa é a fração
de tempo julgada suficiente pelo observador para poder avaliar causas e efeitos relativos a
uma questão. O Plano Pragmático está disposto em três colunas e três linhas que se
intersectam, formando assim nove quadrantes. As três linhas representam, no método
5
MORPH, o eixo de Governabilidade Aparente (Y) em três grandezas: Governabilidade (GV) e
Ingovernabilidade (IG), que representam certeza afirmativa e negativa e Penumbra (PN), que
representa incerteza.
Além da representação da governabilidade, o método evidencia ocorrências físicas em um
fluxo temporal, definido como Magnitude de Influência (X), disposto em três colunas, que
representa a recuperação da memória pelo ser humano: Imediata (IM), Recente (RC) e
Remota (RM). Essa estrutura pode ser definida pela seguinte matriz:
IM
IG
RC
IG
RM
IG
IM
PN
RC
PN
RM
PN
IM
GV
RC
GV
RM
GV
SNSNSN
SNSNSN
SNSNSN
(1)
No plano pragmático, os elementos sintáticos são relacionados por vínculos, em termos de
causa e efeito, em estrutura de uma rede de influências. Um relacionamento (→), então, pode
ser definido como INFLUÊNCIA. Dessa forma, a relação IM
GV
RM
IG
SNSN 12 refere-se a um objeto
(SN2) que, de forma remota e ingovernável, influencia o objeto SN1.
A Figura 01 demonstra o plano pragmático onde os eventos podem ser descritos.
Figura 01 - Descrição de eventos no plano pragmático
Uma parte das variáveis contidas no processo de produção de plantas é conhecida e
controlável, como o volume de água e a dispersão dos nutrientes nesse veículo. Controla-se
também o volume de substrato e busca-se o controle do clima pela utilização de estufas.
Entretanto, a dinâmica do clima, mesmo em estufa, é um sistema complexo.
O contexto de organização das variáveis responsáveis pelo estabelecimento do clima interno
na estufa foi definido a partir da aplicação do método MORPH em uma entrevista com o
responsável pela produção de samambaias. Nota-se na Figura 02, uma grande rede de
6
relacionamento posicionada no quadrante de Governabilidade-Imediata. Esse posicionamento,
a princípio, sugere boas condições de controle do processo, entretanto, uma das variáveis tidas
como de grande importância (CO2) posiciona-se no quadrante de ingovernabilidade do
sistema.
Figura 2 - Plano pragmático dos eventos climáticos em estufa
As condições de fixação dos nutrientes essenciais ao desenvolvimento da planta são atendidas
pela oferta de CO2 juntamente com luz, a uma temperatura específica. Verifica-se, pela Figura
02, que a relação entre esses três elementos básicos não é direta, e que a carga de
ingovernabilidade é ampliada pela influência da variável Meio Externo, que influencia
conjuntamente CO2 e luz.
O monitoramento de CO2, por conseguinte, não poderá ser realizado, porém, espera-se que as
outras variáveis, reveladas pela aplicação do MORPH possam, a partir de um controle
estatístico, revelar padrões a serem utilizados na composição de indicadores de controle da
produção.
7
3. Monitoramento de condições climáticas do processo de produção de mudas
O controle de um processo é realizado pela análise de seus efeitos e sua comparação com
indicadores invariavelmente relacionados à satisfação e à necessidade do produto pelo lado da
demanda e, com a produtividade, pelo lado da gestão da produção (SLACK, 1997).
Segundo Da Rosa (2009), melhores processos de produção, com menos variabilidade,
propiciam níveis melhores de qualidade nos resultados da produção.
A produção de samambaias na propriedade estudada atinge, em média, 10.000 vasos/mês,
com uma taxa de não-conformidade de 30% e o objeto deste experimento é analisar o
processo de crescimento das mudas, submetidas às variáveis externas luz, CO2, umidade e
temperatura e avaliar se o monitoramento dessas variáveis pode culminar na constatação de
padrões que representem ganhos de produtividade.
Para o desenvolvimento deste trabalho, foram isoladas 120 mudas de Nephrolepis Exaltata,
que correspondem a 1,2% da produção média mensal. Foram feitas medições seis vezes ao
dia, às 7, 9, 11, 13, 15 e 17 horas. Nessas oportunidades foram medidas: luz, temperatura do
ar, umidade relativa e temperatura das plantas. Também foram realizadas medições semanais
da quantidade de folhas e o tamanho da maior folha de cada vaso da amostra
A medição de Luz foi feita com um Luxímetro instalado na mesa de produção nas mesmas
condições de altura das plantas para que sua leitura fosse a mais fiel possível.
A temperatura do ar e umidade relativa do ar foram medidas com um termo-higrômetro
(bulbo seco e bulbo úmido) instalado a 0,8 metros do chão ao lado da mesa de produção, e
sem contato com nenhuma planta, uma vez que da sua leitura seriam extraídos os dados
referente ao ar. A temperatura do ar foi medida pelo bulbo seco, a umidade relativa (T) foi
medida a partir da diferença de temperatura entre o bulbo seco (ts) e úmido (tu), considerando
a seguinte expressão:
ΔT=ts-tu (2)
A temperatura das plantas foi medida com um termômetro infravermelho digital que possui
uma relação distância:diâmetro 12:1. As medições foram feitas a uma distancia de 1 metro,
que corresponde ao diâmetro de 8 centímetros.
O numero de folhas por planta foi contado semanalmente para análise posterior, o tamanho
da maior folha foi medido com uma régua tendo como ponto inicial o vaso em que ela está
plantada.
3.1. Modelo de análise psicrométrica
Para o modelo proposto, é necessário o cálculo das variáveis “umidade relativa do ar”, obtida
pelo diferencial de temperatura evidenciado em um termômetro com bulbo úmido e bulbo
seco e da “evapotranspiração”, que deriva daquela primeira.
Dias (2001) comenta que tais pesquisas utilizam o psicrômetro, um aparelho com dois
termômetros, um com o bulbo seco lendo a temperatura do ar ( ) e outro coberto por um
tecido imerso em água, daí o nome bulbo úmido ( ). Quando o psicrômetro é colocado no
ambiente protegido, ele faz troca com o ar até chegar à temperatura do ar naquele ambiente
isso acontece com o bulbo seco ( ). O bulbo úmido ( ), devido ao tecido que o envolve,
evapora até atingir uma temperatura de equilíbrio. Esse processo envolve transferência de
calor e massa simultâneos no bulbo úmido (Tu).
8
Segundo Costa (2003), utilizando o psicrômetro é possível obter as temperaturas do bulbo
seco (Ts) e do bulbo úmido (Tu), e acrescentando a pressão atmosférica e o coeficiente
psicrométrico, calculam-se várias propriedades psicrométricas, como a pressão de vapor do ar
saturado do bulbo seco em mbar (es):
(3)
Para o cálculo do diferencial, calcula-se a pressão de valor do ar saturado do bulbo úmido
(Tu):
(4)
A pressão de vapor do ar (ea) pode ser calculada considerando ainda o coeficiente
psicrométrico (A) e a pressão atmosférica local (P) em mbar. Para psicrômetros com
ventilação natural, a velocidade do ar pode ser obtida pela Tabela 01. Considerando um
exemplo onde a velocidade do ar na propriedade rural é de aproximadamente 3,0m/seg, então
a temperatura será igual a 0,00066 °C-1
. A pressão atmosférica, por outro lado, obtém-se pela
Tabela 02, tomando a altitude. Por exemplo, para a altitude de 1.100m, tem-se a pressão de
888 mbar.
Velocidade do ar
(m/s)
A em °C-¹
(para temperaturas acima de
zero)
A em °C-¹
(para temperaturas abaixo de
zero)
0 a 0,5 0,0012 0,00106
1 a 1,5 0,0008 0,00071
3,5 a 4 0,00066 0,00058
4 a 10 0,00064 0,00043
Fonte: Leão, 2005, p.14)
Tabela 01 - Fator Psicrométrico
Altitude (m) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 1013 1001 990 978 967 955 944 933 921 901
1000 899 888 877 867 856 845 835 825 816 805
2000 795 785 776 766 757 747 738 729 719 710
3000 701 693 684 676 667 658 650 641 633 624
4000 616 608 600 593 585 577 570 562 555 547
5000 540 533 526 519 512 505 498 492 485 479
Leão, 2005, p.15
Tabela 02 - Pressão Atmosférica em função da altitude (mbar)
Com essas informações, torna-se possível o cálculo da pressão do vapor do ar (ea):
(5)
O cálculo da pressão do ar na superfície da folha (esf) considera a temperatura da folha (Tf)
9
(6)
Obtém-se, assim, o déficit de pressão de vapor.
Boily (1999) comenta que o déficit de pressão de vapor do ar (DPV ar) em mbar é baseado na
temperatura do bulbo seco e umidade relativa do ar, e expressa a diferença entre a pressão de
vapor do ar saturado e a pressão parcial do vapor do ar em uma data temperatura:
(7)
Finalmente, o déficit de pressão do vapor da folha, pode ser calculado pela equação:
(8)
Obtém-se, assim, a umidade relativa do ar, pela divisão da pressão de vapor do ar (ea) e da
pressão de vapor do ar saturado (es) e também a evapotranspiração, pelos números obtidos em
DPVar, e DPVf para monitoramento do clima na estufa e transpiração das plantas.
3.2. Apresentação e análise dos resultados
As observações foram realizadas no período de 11/02/2010 a 20/04/2010 para as variáveis
definidas no modelo de monitoramento do clima (Figura 2).
Os dados climáticos obtidos diariamente das onze às quinze horas em quatro leituras foram
sintetizados em médias diárias para cada variável ( ). Essas médias diárias posteriormente
foram organizadas em médias semanais ( ).
Para análise da dinâmica das variáveis no período, considera-se a média da primeira semana
para a segunda semana da seguinte forma:
(9)
Assim, é possível obter a variação (dinâmica) dos valores obtidos para cada variável entre as
semanas de coleta de dados. As variáveis obtidas pela aplicação do método MORPH foram
organizadas na Tabela 03.
Variações entre semanas
1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10
Variáveis Atmosféricas (Va)
L Luz
-
0,255
-
0,146 0,261 0,174
-
0,079
-
0,042
-
0,333 0,398 0,083
Ft Temperatura da folha
-
0,047
-
0,077 0,089 0,050
-
0,007
-
0,037
-
0,203 0,052 0,178
URA Umidade Relativa do Ar 0,140 0,028
-
0,087
-
0,104 0,099 0,041 0,119
-
0,177 0,031
DPVA Déficit pressão Vapor Ar
-
0,313
-
0,211 0,404 0,423
-
0,219
-
0,119
-
0,443 0,638 0,174
DPVF Déficit pressão Vapor Folha
-
0,353
-
0,111 0,333 0,412
-
0,245
-
0,229
-
0,551 1,478 0,104
Variáveis de Produtividade (Vp)
Fq Quantidade de Folhas 0,184 0,207 0,142 0,145 0,192 0,149 0,127 0,133 0,138
Fc Comprimento de Folhas 0,082 0,072 0,046 0,048 0,039 0,023 0,039 0,019 0,023
10
Tabela 03 - Variações semanais dos valores do modelo de controle
As variáveis de produtividade são representadas pela quantidade de massa foliar, definidas
pelas variáveis Fq e Fc, que revelam o ponto em que as plantas estão prontas para a revenda,
o que ocorre, em média, em doze semanas.
O controle é realizado sobre as variáveis de produtividade (Vp), definidas como variáveis
dependentes. As variáveis atmosféricas (L, Ft, URA, DPVA e DPVF), representam os insumos
responsáveis pela variação da produtividade, sendo interpretadas no modelo como variáveis
independentes, que definem a evolução das variáveis de produtividade:
(10)
Pretende-se avaliar neste modelo as relações existentes entre as variáveis independentes (L,
Ft, URA, DPVA e DPVF) e as variáveis dependentes (Vp) de forma a revelar possíveis
padrões nesses relacionamentos que possam servir à composição de estratégias para
ampliação de produtividade na produção de Nephrolepis Exaltata.
As séries numéricas das variações contidas na Tabela 3 serviram como base para o gráfico
contido na Figura 3.
Figura 03 - Dinâmica das variáveis do modelo
Observa-se na Figura 03, três segmentos que revelam a movimentação da curva de evolução
da quantidade de folhas (Fq): segmento 1, entre a 2ª e 5ª semanas , segmento 2, entre
a 4ª e 6ª.semanas e segmento 3, entre a 7ª e 9ª. semanas
A primeira sequência revela um vale na variável Fq, seguido de padrões de evolução das
variáveis independentes. Através de operadores de tendência de subida, descida ou estagnação
(↑↓↔), demonstra-se a dinâmica das variações das leituras obtidas no período.
11
O período compreendido entre a 2ª e 5ª semanas corresponde à estabilização do sistema
radicular das plantas. Observa-se uma tendência decrescente das variações de produtividade
(Fq, Fc). As variáveis L, Tf, DPVA e DPVF mantêm uma tendência de variação positiva,
sendo que apenas a variável URA apresenta uma tendência de variação negativa:
(11)
A segunda sequência, entre 4ª e 6ª semanas, evidencia o início do desenvolvimento da massa
foliar, com um movimento positivo da variável Fq e a estagnação da variável Fc. As variáveis
L, Tf, DPVA e DPVF mantém um movimento negativo, inverso ao da primeira sequência de
dados.
(12)
A terceira sequência, compreende o período entre a 7ª e 9ª semanas, e evidencia também um
padrão de crescimento da massa foliar, caracterizado, assim como na sequência anterior,
apenas pela quantidade de folhas (Fq), permanecendo a variável Fc inalterada. Por outro lado,
a movimentação das variáveis independentes L, Tf, URA, DPVA e DPVF possuem um
movimento antagônico ao da sequência anterior, embora não haja involução na variável de
produtividade Fq:
(13)
Verifica-se uma divergência, portanto, entre as sequências de crescimento.
Para que se possa definir qual a melhor alternativa para o crescimento das plantas, calculou-se
a produtividade média semanal, conforme a Tabela 04.
12
Período Semanas 1 2 a 5 0,17 0,06
2 4 a 6 0,16 0,04
3 7 a 9 0,14 0,03
Tabela 04 - Produtividade média semanal de Nephrolepis Exaltata
É possível observar que a perda de produtividade em é significativa entre os períodos 2 e
3, sendo o período 2 mais produtivo que o período 3. Considerando que o período 1 é
específico para a formação da massa radicular, não é possível a comparação com os outros
períodos de crescimento de massa foliar. Dessa forma, é possível inferir que o melhor padrão
para o processo de formação da massa foliar seja o do período 2, que apresenta a melhor taxa
média de produtividade.
4. Conclusão
Para o controle do processo de produção da Nephrolepis Exaltata, deve-se considerar como
indicador de produtividade a quantidade de folhas (Fq) ocorridas durante as doze semanas do
processo, considerando que não há variabilidade significativa no comprimento de folhas (Fc).
Por outro lado, verificou-se uma divergência entre as observações de crescimento da massa
foliar nas sequências dois e três, que divergem quanto à melhor conformação das variáveis
climáticas. Pretende-se ampliar o tempo de coleta de dados, de tal forma que seja possível
ampliar a segurança para afirmar que a organização das variáveis climáticas do período 2 seja
a melhor alternativa para aumento da produtividade. A constatação da repetição desse padrão
de produtividade deverá ratificar a afirmativa de que a taxa de crescimento da massa foliar,
que representa produtividade, é maior quando as variáveis relacionadas ao clima
proporcionam uma taxa decrescente de luminosidade, temperatura de folha, DPVA e DPVT,
além de uma taxa ascendente de URA.
A ampliação do período de coleta de dados visa também à ampliação da percepção sobre a
melhor combinação das taxas das variáveis climáticas, que concorram para ampliação da
produtividade nos dois períodos de desenvolvimento das plantas: por um lado abreviando o
período médio necessário à formação da massa radicular de quatro semanas e por outro,
potencializando o crescimento da massa foliar, visando assim, ampliar a produtividade global
do cultivar.
Pretende-se avaliar a existência de correlações matemáticas que possam explicar as variações
ocorridas nas variáveis dependentes.
Por fim, pretende-se ampliar os estudos sobre o comportamento da variável L durante o
processo de crescimento da massa foliar, considerando que as perdas de produtividade
evidenciadas pela queda da taxa média do número de folhas entre as semanas 2 e 4 foi
significativa, podendo indicar a necessidade de um melhor controle sobre essa variável.
Referências bibliográficas
ANEFALOS, L. C.; GUILHOTO, J. J. M. Estrutura do mercado brasileiro de flores e plantas ornamentais.
Agricultura em São Paulo, São Paulo: v. 50, n. 2, p. 41-63, 2003
BUAINAIN, A. M.; BATALHA, M. O. Cadeias produtivas de flores e mel. Brasília: IICA: MAPA/SPA, 2007.
BOILY, R. Estufa: Controle do meio ambiente. Campinas, 1999. 65p. Apostila. Faculdade de Engenharia
Agrícola, Universidade Estadual de Campinas.
13
COSTA, E. Medidas da umidade relativa do ar em um ambiente fechado. Revista Brasileira de Ensino de
Física, São Paulo, v.25, n.3, p.346-8, 2003.
DA ROSA, L. C. Introdução ao controle estatístico de processos. São Paulo: Cengage Learning, 2009, 150p
DIAS, J.B. Construção e validação de uma bancada para calibração de sensores para determinação da
umidade relativa do ar. 2001. 153 f. Dissertação (Mestrado em Energia) -Universidade Federal do Rio Grande
do Sul, Porto Alegre, 2001.
FRANÇA, C.A.M.; MAIA, M. B. R.; Panorama do agronegócio de flores e plantas ornamentais no Brasil. In:
XLVI Congresso da Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural. Rio Branco: 2008.
CD-ROM.
INSTITUTO BRASILEIRO DE FLORICULTURA. Disponível em
<HTTP://www.ibraflor.org/userfiles/file/Balana%20Comercial%20Floricultura%202007.pdf>.Acesso em : 24 de
Abril 2010.
JUNQUEIRA A. H.; PEETZ, M. S. Mercado interno para os produtos da floricultura brasileira:
características, tendências e importância socioeconômica recente. Revista Brasileira de Horticultura
Ornamental. v. 14, n.1, p. 37 - 52, 2008.
SEBRAE. Floricultura. Disponível: http://www.sebrae.com.br/setor/floricultura. Acesso: 10/04/2010.
SLACK, Nigel. Administração da Produção. São Paulo: Atlas. 1997.
VENCATO, A. Et al. Anuário brasileiro das flores 2006. Santa Cruz do Sul: Gazeta Santa Cruz, 2006.
ZAMBON, A. C.. Uma contribuição ao processo de aquisição e sistematização do conhecimento
multiespecialista e sua modelagem baseada na Dinâmica de Sistemas. UFSCar. São Carlos, 200p. 2006.
