O conhecimento de técnicas que permitam obter informações da tendência futura da produção é fundamental para o gestor rural. Diante disso, a finalidade desse trabalho foi realizar previsões. Para isso, foram utilizados modelos de séries temporais implementados no software livre R da produção brasileira de milho para as safras 2017/2018, 2018/2019 e 2019/2020. Foram aplicadas as metodologias ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - Autorregressivo Integrado de Médias Móveis) e ETS (Error, Trend, Seasonal – Erro, Tendência, Sazonal). Ambos modelos provaram ser adequados. O modelo que apresentou os melhores resultados de previsão foi o ARIMA, cujo erro percentual médio absoluto das previsões foi menor que o apresentado no modelo ETS, quando comparado com os dados reservados para verificação da eficiência preditiva dos modelos ajustados. Os resultados demonstram a aplicabilidade dos modelos de previsão e ferramentas computacionais de fácil utilização. Tais técnicas visam contribuir no processo de tomada de decisão e planejamento por parte do gestor rural, que vê a cultura do milho, nos últimos anos, apresentar recordes de produção e ser um dos principais cultivares que contribui com a economia do Brasil.

O estudo geoambiental através da integração dos elementos naturais com o uso e a cobertura da terra é uma proposta metodológica para o planejamento estratégico. Nesse sentido, o objetivo deste artigo é realizar uma análise da susceptibilidade geoambiental, a partir do uso de análise multicritério, na bacia hidrográfica do Ribeirão Lajeado. Para isso, realizou-se a organização de materiais cartográficos: rede de drenagem, a declividade, a litologia, os solos, o uso e a cobertura da terra e as vias de acesso. Foram estabelecidos pesos normalizados a partir da técnica do processo analítico hierárquico (AHP). Esse cruzamento gerou o mapa de susceptibilidade geoambiental, definida em quatro unidades, a saber: I) baixa (área de topo plano com cobertura vegetal e nenhuma proximidade com as vias acessos); II) média (locais com algumas ocupações humanas ou com relevo suave ondulado); III) alta (áreas onde apresentam ampla ocorrência de estradas e rede de drenagem abundante, susceptíveis à intervenção antrópica, relacionadas principalmente as atividades agropecuária e áreas urbanas) e IV) muito alta (locais com estradas e porções de uso agropecuário com declividades maiores que 15%, presença de cicatrizes de fogo e áreas urbanas. Assim, a técnica AHP apresenta-se como uma importante ferramenta para o geoambiental, principalmente na definição de pesos para os fatores analisados.

The geoenvironmental study through the integration of natural elements with the use and land cover is a methodological proposal for strategic planning. In this sense, the objective of this article is to perform an analysis of geoenvironmental susceptibility from the use of multicriteria in the watershed of Ribeirão Lajeado. For this, the organization of cartographic materials was carried out, such as the drainage network, slope, lithology, soils, land use and cover and access routes, where normalized weights were established from the technique of the Hierarchical Analytical Process (AHP). This crossing generated the geoenvironmental susceptibility map, defined in four units, namely: I) low (flat top area with vegetation cover and no proximity to the access roads); II) medium (places with some human occupations or with wavy smooth relief); III) high (areas with wide occurrence of roads and abundant drainage network, susceptible to anthropic intervention, mainly related to agricultural activities and urban areas) and IV) very high (places with roads and portions of agricultural use with slopes greater than 15%, presence of fire scars and urban areas. Thus, the AHP technique presents itself as an important tool for geoenvironmental, especially in defining weights for the factors analyzed.

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Este artigo apresenta um estudo sobre o ajuste de uma curva polinomial para a produção de leite, utilizando o método dos Mínimos Quadrados e o software Scilab® 6.0.0. Os dados foram coletados em uma propriedade rural no município de Serranópolis do Iguaçu, Paraná, com gado leiteiro em regime confinado. O polinômio de grau 5 foi identificado como o mais adequado, permitindo estimar a produção futura de leite. Isso possibilita aos pecuaristas planejar investimentos em infraestrutura, alimentação e qualidade do leite, visando a redução de custos e a rentabilidade. O ajuste da curva polinomial fornece uma ferramenta prática para antecipar variações na produção e tomar decisões estratégicas embasadas, melhorando a eficiência e os resultados econômicos na pecuária leiteira.