Caracterización socioeconómica de fincas cafeteras del departamento de Nariño, Colombia / Socioeconomic characterization of coffee farms of the department of Nariño, Colombia

RESUMEN La adopción de tecnologías generadas para el cultivo del café depende, en gran medida de factores, como la disponibilidad de recursos y el nivel de escolaridad de los productores, lo cual, determina la importancia de analizar las condiciones socioeconómicas, en la estructuración de los sistemas productivos de café. El objetivo de esta investigación fue analizar las principales características sociales y económicas de los cafeteros en los ecotopos 220A y 221A, departamento de Nariño. Con base en un marco muestral de 16.767 predios cafeteros, se seleccionaron aleatoriamente 159 productores (86, del ecotopo 220A y 73, del 221A), con el objeto de aplicar el formulario de encuesta. En el análisis estadístico, 58 variables categóricas fueron sometidas a un análisis multivariado, mediante el método de correspondencias múltiples y análisis de clasificación jerárquica. El ecotopo 220A, se caracterizó por tener áreas de café entre 1 y 3 hectáreas, viviendas con techos de eternit y zinc, pisos de cemento, energía eléctrica, acueducto y unidad sanitaria. El rendimiento está entre 1.001 y 2.000kg.ha-1, costos de producción menores a COP1.500.000 (USD444,83). Los caficultores asisten a jornadas de capacitación y su núcleo familiar está compuesto por 4-7 personas. En el ecotopo 221A predominan las casas con techo de teja, pisos en cemento, energía eléctrica, acueducto y unidad sanitaria; las aguas servidas se disponen en pozos sépticos. No se aplican las buenas prácticas agrícolas (BPA), los rendimientos son menores a 1.500kg.ha-1 cps (café pergamino seco) y los costos de producción son inferiores a COP1.500.000ha-1. año-1 (USD444,83).

ABSTRACT The adoption of technologies generated for the coffee crop, depends to a great degree on factors such as the availability of resources and the producer´s scholarship which determines the importance of socioeconomic conditions in the coffee productive system structure. The objective of this investigation was to analyze the main coffee grower´s social and economic characteristics in the 220A and 221A Nariño Department ecotopes. 159 producers (86 from the ecotype 220A and 73 from the ecotope 221A), were selected randomly based on a sampling frame of 16.767 coffee farms, with the purpose of applying the survey questionnaire. In the statistical analysis, 58 categorical variables were used, they were subjected to a multivariate analysis using the multiple correspondence method and hierarchical classification analysis. The 220A ecotope was characterized by having coffee areas between 1 and 3 hectares, houses with eternit and zinc roofs, cement floors, electric power, aqueduct and sanitary unit. The performance is between 1.001 and 2.000kg.ha1, the cost of production is less than COP1.500,000 (USD44,83); the coffee growers attend training sessions and their family nucleus is made up of 4 - 7 people. In the ecotope 221A the houses with tile roof, cement floors, electricity, aqueduct and sanitary unit predominate; wastewater is disposed of in septic tanks. Good agricultural practices (GAP) aren't used, the yields are less than 1.500kg.ha-1 (dried parchment coffee) and the cost of production is less than $1.500.000 ha-1. year-1

Spatial variability of meteorological observations and impacts on regional estimates of soybean grain productivity / Variabilidade espacial das observações meteorológicas e impactos na estimativa regional da produtividade de soja

Brazil requires a fully representative weather network station; it is common to use data observed in locations distant from the region of interest. However, few studies have evaluated the efficiency and precision associated with the use of climate data, either estimated or interpolated, from stations far from the agricultural area of interest. Hence, this study aimed to demonstrate the impacts of spatial variability of the main meteorological elements on the regional estimate of soybean productivity. Regression analysis was used to compare data recorded at three weather stations located throughout Londrina, PR, Brazil. The water balance of the soybean crop was calculated at 10-day periods and grain productivity losses estimated using the Agro-Ecological Zones (AEZ) methodology. Temperatures at the three locations were similar, while the relative air humidity, and particularly, the rainfall data, were less correlated. A high degree of caution is recommended in the use and choice of a single weather station to represent a municipality or region, particularly in countries, such as Brazil, with multiple regions of agricultural and environmental importance. Models and crop season estimates that do not consider such a recommendation are vulnerable to errors in their forecasts. The volumetric and temporal variability in the spatial rainfall distribution resulted in soybean yield discrepancies, estimated at themunicipal level. The consistency of the data series, the location of weather stations and their distance tothe location of interest determine the ability of crop models to accurately estimate soybean production based on meteorological data, particularly the rainfall data. This study contributes to future regional research using climate data, and highlights the importance of a weather station network throughout Brazil, demonstrating the urgent need to increase the number of weather stations, particularly for recording rainfall data.(AU)

O Brasil ainda não possui uma rede de estações meteorológicas suficientemente representativas, sendo comum a utilização de dados observados em locais distantes da região de interesse. Contudo, são escassos estudos que avaliem a eficácia e precisão da utilização de dados climáticos estimados ou interpolados a partir de estações distantes da área agrícola de interesse. Assim, este estudo teve como objetivo demonstrar os impactos da variabilidade espacial dos principais elementos meteorológicos sobre a estimativa regional da produtividade de grãos de soja. Utilizaram-se dados observados em três estações meteorológicas em diferentes locais de Londrina, comparados por meio de análise de regressão. Calculou-se o balanço hídrico decendial para soja e estimaram-se as perdas de produtividade de grãos pelo método Zona Agroecológica. As temperaturas nos diferentes locais apresentaram semelhanças, enquanto a umidade relativa do ar e, principalmente, precipitação pluvial foram mais discrepantes. Recomenda-se muita cautela no uso e na escolha de uma única estação meteorológica para representar um município ou região, como acontece em várias regiões de importância agrícola e ambiental no Brasil. Modelos e resultados de estimativas de safras que não consideram tal recomendação estão vulneráveis a erros em suas previsões. A variabilidade volumétrica e temporal na distribuição espacial das precipitações pluviais provocaram diferentes estimativas de produtividade de soja em escala municipal.A consistência da série de dados, a localização das estações meteorológicas e a distância destas aoponto de interesse são fatores determinantes da precisão em modelos para estimativas da produtividadede grãos de soja com base em dados meteorológicos, com destaque para a precipitação pluvial. Esteestudo contribui para futuras pesquisas regionais que utilizem dados climáticos, além de evidenciar a importância da rede de estações meteorológicas em todo Brasil, demonstrando a necessidade...(AU)

Spatial variability of meteorological observations and impacts on regional estimates of soybean grain productivity / Variabilidade espacial das observações meteorológicas e impactos na estimativa regional da produtividade de soja

Brazil requires a fully representative weather network station; it is common to use data observed in locations distant from the region of interest. However, few studies have evaluated the efficiency and precision associated with the use of climate data, either estimated or interpolated, from stations far from the agricultural area of interest. Hence, this study aimed to demonstrate the impacts of spatial variability of the main meteorological elements on the regional estimate of soybean productivity. Regression analysis was used to compare data recorded at three weather stations located throughout Londrina, PR, Brazil. The water balance of the soybean crop was calculated at 10-day periods and grain productivity losses estimated using the Agro-Ecological Zones (AEZ) methodology. Temperatures at the three locations were similar, while the relative air humidity, and particularly, the rainfall data, were less correlated. A high degree of caution is recommended in the use and choice of a single weather station to represent a municipality or region, particularly in countries, such as Brazil, with multiple regions of agricultural and environmental importance. Models and crop season estimates that do not consider such a recommendation are vulnerable to errors in their forecasts. The volumetric and temporal variability in the spatial rainfall distribution resulted in soybean yield discrepancies, estimated at themunicipal level. The consistency of the data series, the location of weather stations and their distance tothe location of interest determine the ability of crop models to accurately estimate soybean production based on meteorological data, particularly the rainfall data. This study contributes to future regional research using climate data, and highlights the importance of a weather station network throughout Brazil, demonstrating the urgent need to increase the number of weather stations, particularly for recording rainfall data.

O Brasil ainda não possui uma rede de estações meteorológicas suficientemente representativas, sendo comum a utilização de dados observados em locais distantes da região de interesse. Contudo, são escassos estudos que avaliem a eficácia e precisão da utilização de dados climáticos estimados ou interpolados a partir de estações distantes da área agrícola de interesse. Assim, este estudo teve como objetivo demonstrar os impactos da variabilidade espacial dos principais elementos meteorológicos sobre a estimativa regional da produtividade de grãos de soja. Utilizaram-se dados observados em três estações meteorológicas em diferentes locais de Londrina, comparados por meio de análise de regressão. Calculou-se o balanço hídrico decendial para soja e estimaram-se as perdas de produtividade de grãos pelo método Zona Agroecológica. As temperaturas nos diferentes locais apresentaram semelhanças, enquanto a umidade relativa do ar e, principalmente, precipitação pluvial foram mais discrepantes. Recomenda-se muita cautela no uso e na escolha de uma única estação meteorológica para representar um município ou região, como acontece em várias regiões de importância agrícola e ambiental no Brasil. Modelos e resultados de estimativas de safras que não consideram tal recomendação estão vulneráveis a erros em suas previsões. A variabilidade volumétrica e temporal na distribuição espacial das precipitações pluviais provocaram diferentes estimativas de produtividade de soja em escala municipal.A consistência da série de dados, a localização das estações meteorológicas e a distância destas aoponto de interesse são fatores determinantes da precisão em modelos para estimativas da produtividadede grãos de soja com base em dados meteorológicos, com destaque para a precipitação pluvial. Esteestudo contribui para futuras pesquisas regionais que utilizem dados climáticos, além de evidenciar a importância da rede de estações meteorológicas em todo Brasil, demonstrando a necessidade...

Eficiência climática para as culturas da soja e do trigo no estado do Rio Grande do Sul em diferentes datas de semeadura / Climatic efficiency for soybean and wheat crops in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in different sowing date

Eficiência climática (EC) é um índice que demonstra em termos quantitativos a redução produtiva ocasionada pelo déficit hídrico. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a EC das culturas da soja e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, considerando-se diferentes locais e datas de semeaduras. A EC foi obtida pela relação entre as produtividades atingível (PA) e potencial (PPf), estimadas por meio de modelos de simulação. A PA foi obtida pela estimativa da PPf, a qual foi determinada pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases das culturas para cada data de semeadura, entre os anos de 1979 e 2008. Os resultados evidenciaram que as datas de semeadura influenciam a EC para a cultura da soja, a qual variou de 0,31 a 0,61. Com base nos resultados de EC e PA, há um ganho de produtividade com o atraso da semeadura de 01/10 para 21/12. Para a cultura do trigo, a EC média foi superior a 0,81, o que leva a concluir que se deve optar por datas de semeadura em que há maior PPf. As maiores PPf para o trigo são obtidas nas semeaduras a partir de meados do mês de junho ao final do mês de julho.

Climatic efficiency (EC) is an index that shows the yield loss caused by water deficiency. The objective of this study was to evaluate the EC of soybean and wheat crops for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The EC was obtained by the ratio between the attainable yield (PA) and potential yield (PPf) of these crops, estimated by crop simulation models. The PA was obtained by estimating the potential yield (PPf), which was determined by the FAO Agroecological Zone method, depreciated by the water deficit in each crop phenological phase for each sowing date, between 1979 and 2008. The results showed that sowing dates influenced the EC for the soybean crop, ranging from 0.31 to 0.61. Based on the results from EC and PA, there is an increase of crop yield when sowings are delayed from 01/10 to 21/12. For the wheat crop, the average EC was greater than 0.81, which allows to conclude that the best sowing dates should be chosen considering the highest PPf. The highest potential yields for the wheat crop were obtained for sowings from mid-June to end July.

Eficiência climática para as culturas da soja e do trigo no estado do Rio Grande do Sul em diferentes datas de semeadura

Climatic efficiency (EC) is an index that shows the yield loss caused by water deficiency. The objective of this study was to evaluate the EC of soybean and wheat crops for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The EC was obtained by the ratio between the attainable yield (PA) and potential yield (PPf) of these crops, estimated by crop simulation models. The PA was obtained by estimating the potential yield (PPf), which was determined by the FAO Agroecological Zone method, depreciated by the water deficit in each crop phenological phase for each sowing date, between 1979 and 2008. The results showed that sowing dates influenced the EC for the soybean crop, ranging from 0.31 to 0.61. Based on the results from EC and PA, there is an increase of crop yield when sowings are delayed from 01/10 to 21/12. For the wheat crop, the average EC was greater than 0.81, which allows to conclude that the best sowing dates should be chosen considering the highest PPf. The highest potential yields for the wheat crop were obtained for sowings from mid-June to end July.

Eficiência climática (EC) é um índice que demonstra em termos quantitativos a redução produtiva ocasionada pelo déficit hídrico. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a EC das culturas da soja e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, considerando-se diferentes locais e datas de semeaduras. A EC foi obtida pela relação entre as produtividades atingível (PA) e potencial (PPf), estimadas por meio de modelos de simulação. A PA foi obtida pela estimativa da PPf, a qual foi determinada pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases das culturas para cada data de semeadura, entre os anos de 1979 e 2008. Os resultados evidenciaram que as datas de semeadura influenciam a EC para a cultura da soja, a qual variou de 0,31 a 0,61. Com base nos resultados de EC e PA, há um ganho de produtividade com o atraso da semeadura de 01/10 para 21/12. Para a cultura do trigo, a EC média foi superior a 0,81, o que leva a concluir que se deve optar por datas de semeadura em que há maior PPf. As maiores PPf para o trigo são obtidas nas semeaduras a partir de meados do mês de junho ao final do mês de julho.

Eficiência climática para as culturas da soja e do trigo no estado do Rio Grande do Sul em diferentes datas de semeadura

Climatic efficiency (EC) is an index that shows the yield loss caused by water deficiency. The objective of this study was to evaluate the EC of soybean and wheat crops for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The EC was obtained by the ratio between the attainable yield (PA) and potential yield (PPf) of these crops, estimated by crop simulation models. The PA was obtained by estimating the potential yield (PPf), which was determined by the FAO Agroecological Zone method, depreciated by the water deficit in each crop phenological phase for each sowing date, between 1979 and 2008. The results showed that sowing dates influenced the EC for the soybean crop, ranging from 0.31 to 0.61. Based on the results from EC and PA, there is an increase of crop yield when sowings are delayed from 01/10 to 21/12. For the wheat crop, the average EC was greater than 0.81, which allows to conclude that the best sowing dates should be chosen considering the highest PPf. The highest potential yields for the wheat crop were obtained for sowings from mid-June to end July.

Eficiência climática (EC) é um índice que demonstra em termos quantitativos a redução produtiva ocasionada pelo déficit hídrico. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a EC das culturas da soja e do trigo para o estado do Rio Grande do Sul, considerando-se diferentes locais e datas de semeaduras. A EC foi obtida pela relação entre as produtividades atingível (PA) e potencial (PPf), estimadas por meio de modelos de simulação. A PA foi obtida pela estimativa da PPf, a qual foi determinada pelo método de Zona Agroecológica da FAO, deflacionada pelo déficit hídrico em cada uma das fases das culturas para cada data de semeadura, entre os anos de 1979 e 2008. Os resultados evidenciaram que as datas de semeadura influenciam a EC para a cultura da soja, a qual variou de 0,31 a 0,61. Com base nos resultados de EC e PA, há um ganho de produtividade com o atraso da semeadura de 01/10 para 21/12. Para a cultura do trigo, a EC média foi superior a 0,81, o que leva a concluir que se deve optar por datas de semeadura em que há maior PPf. As maiores PPf para o trigo são obtidas nas semeaduras a partir de meados do mês de junho ao final do mês de julho.