Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1165941
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSANTIAGO, E. J. P.
dc.contributor.authorCANTALICE, J. R. B.
dc.contributor.authorSILVA, F. G.
dc.contributor.authorMOUCO, M. A. do C.
dc.contributor.authorSILVA, A. S. A. da
dc.contributor.authorCUNHA FILHO, M.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, G. M.
dc.contributor.authorFREIRE, A. K. da S.
dc.date.accessioned2024-07-24T15:55:09Z-
dc.date.available2024-07-24T15:55:09Z-
dc.date.created2024-07-24
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationPesquisa Agropecuária Brasileira, v.59, e03467, 2024.
dc.identifier.issn1678-3921
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1165941-
dc.descriptionThe objective of this work was to probabilistically identify susceptible seasons to the highest incidence of stenospermocarpic fruit in 'Palmer' mangoes, using univariate and copula procedures. Additionally, the impact of climatic variables on price fluctuations in the mango market was evaluated in the region of the Vale do Submédio São Francisco, Brazil. The normal, log-normal, gamma, and generalized extreme value distributions, as well as the Frank copula, were fitted to temperature and relative humidity data (2007-2018) obtained from the meteorological station of Universidade do Estado da Bahia. The adequacy of the distributions was verified using the Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises, and Anderson-Darling tests. The Frank copula is suitable for the joint modeling of the maximum temperature and minimum relative humidity. The occurrence of high temperatures and low relative humidity affects the price of mangoes. November shows a high probability of the simultaneous occurrences of high temperatures and low relative air humidity, which makes 'Palmer' mango orchards in full bloom (or early fruiting) significantly subject to extreme weather conditions that favor higher rates of stenospermocarpy in the harvests from April to May. O objetivo deste trabalho foi identificar, de forma probabilística, as épocas suscetíveis à maior incidência de frutos estenoespermocárpicos em mangas 'Palmer', por meio de procedimentos univariados e de cópulas. Além disso, o impacto de variáveis climáticas sobre a oscilação de preços no mercado da manga foi avaliado na região do Vale do Submédio São Francisco, Brasil. As distribuições normal, log-normal, gama e generalizada de valores extremos, bem como a cópula de Frank, foram ajustadas aos dados de temperatura e umidade relativa (2007-2018), obtidos na estação meteorológica da Universidade do Estado da Bahia. A adequação das distribuições foi verificada por meio dos testes de Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises e Anderson-Darling. A cópula de Frank é adequada para modelar, conjuntamente, a temperatura máxima e a umidade relativa mínima do ar. As ocorrências de altas temperaturas e baixa umidade relativa afetam os preços de mangas. Novembro apresenta grande probabilidade da ocorrência simultânea de altas temperaturas e baixa umidade relativa do ar, o que torna os pomares de manga 'Palmer' em plena floração (ou frutificação precoce) significativamente sujeitos a condições climáticas extremas, que favorecem taxas mais elevadas de estenoespermocarpia nas safras de abril a maio.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMercado de manga
dc.subjectInfluência do clima
dc.subjectManga Palmer
dc.subjectVariável climática
dc.titleProbabilistic analysis of vulnerability to stenospermocarpy due to hygrothermal stress in Palmer mangoes using a copula-based approach.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroMangifera Indica
dc.subject.thesagroManga
dc.subject.thesagroMercado
dc.subject.thesagroRisco Climático
dc.subject.nalthesaurusMangoes
dc.subject.nalthesaurusWeather
dc.subject.nalthesaurusClimatic zones
riaa.ainfo.id1165941
riaa.ainfo.lastupdate2024-07-24
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2024.v59.03467
dc.contributor.institutionEDGO JACKSON PINTO SANTIAGO, UNIVERSIDADE DE PERNAMBUCO; JOSÉ RAMON BARROS CANTALICE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO; FRANK GOMES-SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO; MARIA APARECIDA DO CARMO MOUCO, CPATSA; ANTONIO SAMUEL ALVES DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO; MOACYR CUNHA FILHO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO; GERTRUDES MACARIO DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DA BAHIA; ANA KARLA DA SILVA FREIRE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO.
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CPATSA)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Probabilistic-analyses-PAB-2024.pdf1.89 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace