ABSTRACT
La valoración económica de la biodiversidad y lo servicios ecosistémicos es importante para la planificación de desarrollo socioeconómico de Colombia. La obtención d datos primarios es costosa, pero existe un método denominad "transferencia de beneficios". Se presenta una aproximación: a la valoración de algunos servicios ecosistémicos en lo Andes colombianos incorporando un meta-análisis de lo estudios realizados en Colombia, aplicando: transferencia d funciones y transferencia de valores medios. El valor de lo servicios ecosistémicos (disponibilidad de agua, recreación y conservación), arrojó valores entre 106 a 339 mil millones de dólares en 2011. La determinación del valor global de lo ecosistemas configura un reto complejo, debido a la dificulta en la síntesis de los estudios, la variabilidad de los mismo: y la ausencia de experiencias documentadas. La valoración: económica en Colombia, enfrenta el inconveniente de l presentación, obtención y variabilidad de datos. Se concluyó que la información existente es insuficiente, encontrándose pocos estudios bien diseñados. Esta contribución formula recomendaciones para futuros ejercicios.
The economic valuation of biodiversity and ecosystem services plays an important role in Colombia's conservation planning and economic development, but gathering data to conduct an original study can be expensive. To this end, there is an alternative yet controversial method called "benefits transfer". Here, we present a meta-analysis of available literature on the economic valuation of the Colombian Andes using two approaches: transfer functions and transfer of mean values. The economic value of ecosystem services, which included water availability, recreation and conservation for the Colombian Andes, yielded values between 106 and 339 trillion 2011 USD. However, determining the overall value of ecosystems presents a complex challenge due to the difficulty in the synthesis of the studies, their variability, and the nonexistence of documented experiences. Economic valuation in Colombia is faced with issues in the presentation, collection and variability of data. We concluded that the existing information is insufficient; there are few well-designed studies to procure consistent ecosystem values to support the creation of development policies in Colombia.
A valorização económica da biodiversidade e os serviços ecossistémicos é importante para a planificação do desenvolvimento socioeconómico de Colômbia. A obtenção dos dados primários utiliza um método denominado "transferência de benefícios". Apresenta-se uma aproximação da avaliação de alguns serviços ecossistémicos nos Andes colombianos incorporando uma meta-análise dos estudos realizados em Colômbia, aplicando: transferência de funções e transferência de valores médios. O valor dos serviços ecossistémicos (disponibilidade de água, recreação e conservação), exibiu valores entre 106 a 339 mil milhões de dólares em 2011. A determinação do valor global dos ecossistemas configura um desafio complexo, devido à dificuldade na síntese dos estudos, a variabilidade dos mesmos, e a ausência de experiências documentadas. A avaliação económica em Colômbia, enfrenta o inconveniente da presentação, obtenção e variabilidade de dados. Concluiu-se que a informação existente é insuficiente, encontrando-se poucos estudos bem desenhados. Esta contribuição formula recomendações para futuros exercícios.
ABSTRACT
Na atualidade, a cultura da cana-de-açúcar desempenha frente à realidade brasileira, sobretudo no aspecto relacionado às fontes energéticas alternativas, importantíssimo papel. No ano de 2009, no município de Suzanápolis (SP), no Cerrado Brasileiro, foi instalado um experimento com a cultura da cana-de-açúcar em um Argissolo Vermelho eutrófico, com o objetivo de selecionar, por meio de coeficientes de correlação de Pearson, da modelagem de regressões lineares simples e de múltiplas e da correlação espacial, os melhores componentes tecnológicos e os de produção, para explicar a variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados, com 120 pontos amostrais, numa área de 14,53 ha. Para as regressões lineares simples, a população de plantas é o componente da produção que apresenta a melhor correlação quadrática com a produtividade da cana-de-açúcar, dada por: PRO = -0,553**xPOP2+16,14*xPOP-15,77. Entretanto, para as regressões lineares múltiplas, a equação PRO = - 21,11+4,92xPOP**+0,76xPUR** é a que melhor se apresenta para estimar a referida produtividade. Espacialmente, a melhor correlação com a produtividade da cana-de-açúcar é determinada, também, pelo componente da produção da população de plantas.
Nowadays, the culture of the sugarcane plays an important role regarding the Brazilian reality, especially in the aspect related to the alternative energy sources. In 2009, the municipality of Suzanápolis (SP), in the Brazilian Cerrado, an experiment was conducted with the culture of the sugarcane in a Red eutrophic, with the aim of selecting, using Pearson correlation coefficients, modeling, simple, linear and multiple regressions and spatial correlation, and also the best technological and productive components, to explain the variability of the productivity of the sugarcane. The geostatistical grid was installed in order to collect the data, with 120 sampling points, in an area of 14.53 ha. For the simple linear regressions, the plants population is the component of production that presents the best quadratic correlation with the productivity of the sugarcane, given by: PRO = -0.553**xPOP2+16.14*xPOP-15.77. However, for multiple linear regressions, the equation PRO = -21.11+4.92xPOP**+0.76xPUR** is the one that best presents in order to estimate that productivity. Spatially, the best correlation with yield of the sugarcane is also determined by the component of the production population of plants.
Subject(s)
Saccharum , Renewable Energy , Crop ProductionABSTRACT
The rice is one of the main sources of the humanitys feeding. During the agricultural year 2009/2010, in Selvíria County, Mato Grosso do Sul State, in the Brazilian Savannah, an experiment was installed with rice upland in a Dystropherric Red Latosol (Typic Acrustox) under no-tillage, irrigated by central pivot, with the purpose of selecting the best components production to explain the variability the irrigated rice yield upland. The geostatistical grid was installed, to collect the data, with 120 sampling points, in an area of 3.0 ha and and homogeneous slope of 0.055 m m-1. The medium rice yield was of the 5980 kg ha-1. For the simple lineal regressions, the number of spikelets grenades for panicle presented the best direct potential correlation with the yield rice, given for: PGO = 115,5.NEG0,770. However, for the multiple lineal regressions, the equation equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59. NET it was the one that better she came to esteem the yield rice. However, spatial, it was not possible to establish correlation between the yield rice and the components production, once none of those it presented spatial dependence in their data.
O arroz é uma das principais fontes de alimentação da humanidade. Durante o ano agrícola 2009/2010, no município de Selvíria (MS), no Cerrado Brasileiro, foi instalado um experimento com arroz de terras altas em um Latossolo Vermelho distroférrico sob sistema plantio direto, irrigado por pivô central, com o objetivo de selecionar os melhores componentes da produção para explicar a variabilidade da produtividade do arroz de terras altas irrigado. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados, com 120 pontos amostrais, numa área de 3,0 ha e declive homogêneo de 0,055 m m-1. A produtividade média de grãos de arroz foi de 5980 kg ha-1. Para as regressões lineares simples, o número de espiguetas granadas por panícula apresentou a melhor correlação potencial direta com a produtividade de grãos de arroz, dada por: PGO = 115,5.NEG0,770. Entretanto, para as regressões lineares múltiplas, a equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59.NET foi a que melhor se apresentou para estimar a produtividade de grãos de arroz. No entanto, espacialmente, não foi possível estabelecer correlação entre a produtividade de grãos de arroz e os componentes da produção, uma vez que nenhum desses apresentou dependência espacial nos seus dados.
ABSTRACT
The rice is one of the main sources of the humanitys feeding. During the agricultural year 2009/2010, in Selvíria County, Mato Grosso do Sul State, in the Brazilian Savannah, an experiment was installed with rice upland in a Dystropherric Red Latosol (Typic Acrustox) under no-tillage, irrigated by central pivot, with the purpose of selecting the best components production to explain the variability the irrigated rice yield upland. The geostatistical grid was installed, to collect the data, with 120 sampling points, in an area of 3.0 ha and and homogeneous slope of 0.055 m m-1. The medium rice yield was of the 5980 kg ha-1. For the simple lineal regressions, the number of spikelets grenades for panicle presented the best direct potential correlation with the yield rice, given for: PGO = 115,5.NEG0,770. However, for the multiple lineal regressions, the equation equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59. NET it was the one that better she came to esteem the yield rice. However, spatial, it was not possible to establish correlation between the yield rice and the components production, once none of those it presented spatial dependence in their data.
O arroz é uma das principais fontes de alimentação da humanidade. Durante o ano agrícola 2009/2010, no município de Selvíria (MS), no Cerrado Brasileiro, foi instalado um experimento com arroz de terras altas em um Latossolo Vermelho distroférrico sob sistema plantio direto, irrigado por pivô central, com o objetivo de selecionar os melhores componentes da produção para explicar a variabilidade da produtividade do arroz de terras altas irrigado. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados, com 120 pontos amostrais, numa área de 3,0 ha e declive homogêneo de 0,055 m m-1. A produtividade média de grãos de arroz foi de 5980 kg ha-1. Para as regressões lineares simples, o número de espiguetas granadas por panícula apresentou a melhor correlação potencial direta com a produtividade de grãos de arroz, dada por: PGO = 115,5.NEG0,770. Entretanto, para as regressões lineares múltiplas, a equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59.NET foi a que melhor se apresentou para estimar a produtividade de grãos de arroz. No entanto, espacialmente, não foi possível estabelecer correlação entre a produtividade de grãos de arroz e os componentes da produção, uma vez que nenhum desses apresentou dependência espacial nos seus dados.