Analyse et estimation de la productivité culture du ricin: Production biodiesel en fonction saison des pluies dans l'État Ceará

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Bol Le présent travail propose un modèle statistique pour estimer la productivité (kg/ha) du ricin dans l'État de Ceará, en fonction des précipitations survenues tout au long de son cycle végétatif et reproductif. Sept municipalités situées dans la région appelée ' Sertão Central ' ont été sélectionnées ; ce choix se justifie par le fait qu'il s'agit de la région la plus traditionnelle pour la culture du ricin dans l'État de Ceará. Des coefficients de corrélation ont été calculés entre la productivité et divers paramètres liés aux précipitations (pluviométrie totale, pluviométrie au début et à la fin du cycle du ricin, durée de la saison des pluies, etc.). Afin de minimiser l'effet des facteurs locaux, tels que la gestion et le type de sol, les variables de précipitation et de productivité ont été normalisées. Ensuite, afin d'éliminer la redondance des variables d'origine, la technique d'analyse en composantes principales (ACP) a été utilisée, ce qui a permis de réduire le nombre de variables indépendantes de six à deux. Grâce à une régression multiple de la productivité avec ces deux nouvelles variables, un modèle permettant d'estimer la récolte pour la région étudiée a été obtenu.

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Le présent travail propose un modèle statistique pour estimer la productivité (kg/ha) du ricin dans l'État de Ceará, en fonction des précipitations survenues tout au long de son cycle végétatif et reproductif. Sept municipalités situées dans la région appelée ' Sertão Central ' ont été sélectionnées ; ce choix se justifie par le fait qu'il s'agit de la région la plus traditionnelle pour la culture du ricin dans l'État de Ceará. Des coefficients de corrélation ont été calculés entre la productivité et divers paramètres liés aux précipitations (pluviométrie totale, pluviométrie au début et à la fin du cycle du ricin, durée de la saison des pluies, etc.). Afin de minimiser l'effet des facteurs locaux, tels que la gestion et le type de sol, les variables de précipitation et de productivité ont été normalisées. Ensuite, afin d'éliminer la redondance des variables d'origine, la technique d'analyse en composantes principales (ACP) a été utilisée, ce qui a permis de réduire le nombre de variables indépendantes de six à deux. Grâce à une régression multiple de la productivité avec ces deux nouvelles variables, un modèle permettant d'estimer la récolte pour la région étudiée a été obtenu.


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Merk Editions Notre Savoir
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  • 9786209441899
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