@PHDTHESIS{ 2023:1742510425,
 	title = {Análise geospacial da capacidade de armazenamento de unidades armazenadoras em relação à produção agrícola},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/6847",
 	abstract = "O Brasil ocupou a primeira colocação mundial na produção de soja e a
 terceira na produção de milho em 2021, e assim considerado o maior exportador
 mundial de soja. Após a colheita desses grãos, é essencial realizar o armazenamento
 antes da venda ou consumo, a fim de manter a qualidade desses. As unidades
 armazenadoras (UAs) são os locais utilizados para o armazenamento de grãos e estão
 distribuídas pelas regiões produtoras, a fim de armazená-los até o consumo ou a
 venda para o mercado externo. Neste sentido, este estudo teve como finalidade criar
 um algoritmo iterativo associado a uma metodologia para estudar a distribuição
 espacial das unidades armazenadoras do estado do Paraná – Brasil. Além de
 relacionar a capacidade de armazenamento com sua produção, considerando as
 localizações. Tal finalidade foi subdividida em duas partes, referentes aos dois
 objetivos e respectivos artigos científicos. O primeiro objetivo desta pesquisa (Artigo 1)
 foi criar e desenvolver um algoritmo iterativo em Python através da plataforma Google
 Colab, com a finalidade de relacionar os dados espaciais de produção e a capacidade
 de armazenamento, o mais próximo da realidade, levando em consideração a
 distância das áreas produtivas das unidades armazenadoras. Este estudo utilizou a
 mesorregião Oeste do Paraná como área para validação do algoritmo. Os resultados
 indicaram o sucesso na criação do algoritmo, visto que foram validados com
 profissionais de empresas que atuam na área em estudo, e conhecem bem toda a
 região analisada. O algoritmo criado realiza corretamente a relação espacial dos
 dados, cujo resultado é um mapa com a localização das áreas com déficit de
 armazenamento. O segundo objetivo desta pesquisa (Artigo 2) foi realizar uma análise
 detalhada da distribuição espacial das unidades armazenadoras do estado do Paraná,
 utilizando o algoritmo do primeiro estudo para relacioná-lo com os dados espaciais.
 Para essa análise, primeiramente, os dados de unidades armazenadoras da CONAB
 foram adquiridos e analisados pela plataforma SICARM e por inspeção visual sobre
 imagens de satélites para todo o Paraná. Unidades não presentes na base foram
 então geolocalizadas para compor uma base completa dos dados das UAs do estado.
 Para estas UAs, a capacidade de armazenamento também foi estimada com base na
 modelagem estatística. Os dados de área de produção de soja, milho e trigo foram
 obtidos a partir do mapeamento via sensoriamento remoto. As médias municipais
 divulgadas pelo IBGE foram utilizadas para a produtividade destas culturas. Diante
 disto, estimou-se a produção por pixel mapeado para obter os planos de informação
 de produção de cada cultura agrícola, bem como analisar espacialmente com as
 capacidades de armazenamento das UAs. Como primeiro resultado, obtivemos que a
 capacidade de armazenamento estática do estado atende a 64,5% da produção
 estadual em um ano safra, ou seja, há uma clara deficiência na capacidade
 armazenadora local. Na análise espacial, constata-se que essa capacidade de
 armazenamento está concentrada em certas regiões. O resultado são regiões com
 baixa capacidade de armazenamento e pode haver situações em que seja necessário
 percorrer até 200 Km até uma UA. Por fim, a análise dos dados mostrou que há
 deficiência de armazenamento na região de estudo e especifica os locais no estado
 em que acontece essa deficiência. Os dados também apontam os locais onde a
 capacidade de armazenagem atende à demanda local. Outro resultado de grande
 importância foi a constatação de que os dados oficiais do SICARM encontram-se
 desatualizados, pois, na validação dos dados, foram encontradas 417 unidades
 armazenadoras não cadastradas na plataforma.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}