Resumos
Com base nos dados absolutos do Censo Agropecuário 2006, estruturou-se um sistema geográfico de informação e aplicou-se o método de análise multicritério para categorizar e avaliar o desenvolvimento da pecuária leiteira em Minas Gerais, Brasil. As variáveis selecionadas foram representadas espacialmente, classificadas e reclassificadas. Considerando-se seus pesos ponderados, foram combinadas por procedimentos de álgebra de mapas, em que se conformou o mapa com a caracterização do desenvolvimento leiteiro. Dos 853 municípios, 53 foram classificados como altamente desenvolvidos, 55 desenvolvidos, 229 moderadamente desenvolvidos, 500 pouco desenvolvidos e 16 não desenvolvidos. Encontrou-se associação entre o tamanho dos municípios e o desenvolvimento leiteiro; os de maior desenvolvimento tiveram área média de 175.414ha, e os de menor desenvolvimento apresentaram área média de 44.947ha. Esta abordagem para a integração espacial de dados censitários da pecuária possibilita uma nova forma de conhecer a realidade no seu desenvolvimento e promove sua aplicação em outros temas relacionados com a saúde e a produtividade animal.
desenvolvimento leiteiro; análise multicritério; sistema geográfico de informação
Based on absolute data collected from the Agricultural census 2006 a Geographic Information System (GIS) and application of a multi-criteria analysis method to categorize and evaluate the development of dairy farming in Minas Gerais, Brazil. The selected variables were represented spatially, classified and reclassified; taking into account that their adjusted weights were combined by map algebra procedures, conforming the map with the characterization of the dairy development. Of the 853 municipalities, 53 were classified as highly developed, 55 developed, 229 moderately developed, 500 low development and 16 non-developed. Associations were found between the size of the municipalities and dairy development. The municipalities with greater development had an average area of 175.414 ha and those with lower development showed an average area of 44.947 ha. This approach with spatial integration of the livestock census data provides a powerful methodology to express the reality in its development and promotes this application in other topics related to animal health and productivity.
dairy development; multicriteria analysis; geographic information system
INTRODUÇÃO
No mundo, o Brasil é considerado o sexto maior produtor de leite de vaca e o primeiro da América do Sul. No país, o maior produtor leiteiro é o estado de Minas Gerais (Siqueira et al., 2010SIQUEIRA, K.B.; CARNEIRO, A.B.; ALMEIDA, M.F.; SOUZA, R.C.S.N.P. O mercado lácteo brasileiro no contexto mundial. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2010. 12p. (Circular Técnica 104). ).
A cadeia produtiva do leite gera renda mensal, diminui o êxodo rural do homem do campo e, no cenário mundial atual, apresenta ótimas expectativas de crescimento (Paiva et al., 2012PAIVA, C.A.V.; CERQUEIRA, M.M.O.P.; SOUZA, M.R.S.; LANA, A.M.Q. Evolução anual da qualidade do leite cru refrigerado processado em uma indústria de Minas Gerais. Arq. Bras. Med. Vet. Zootec., v.64, p.471-478, 2012.). Porém, o crescimento agropecuário tem gerado novos problemas que requerem identificar, quantificar e avaliar os deslocamentos e as tendências na ocupação do território (Garagorry e Filho, 2008GARAGORRY, F.L.; FILHO, H.C. Evolução da agricultura brasileira em um período recente, elementos de agrodinâmica. Relatório Técnico, Versão Preliminar, Projeto 02.03.1.02.SGE. SGE/EMBRAPA. Brasília, julho de 2008.).
O conhecimento da distribuição da pecuária leiteira facilita a orientação de seu desenvolvimento e de sua competitividade. Avaliar essa distribuição é importante na definição de políticas setoriais, no estabelecimento de estratégias de vigilância sanitária, na rastreabilidade, na avaliação de áreas de riscos de doenças e nos estudos da dinâmica do setor (Zoccal et al., 2006ZOCCAL, R.; ASSIS, A.G.; EVANGELISTA, S.R.M. Distribuição geográfica da pecuária leiteira no Brasil. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2006. 8p. (Circular Técnica 88). ).
No Brasil, além das pesquisas censitárias do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), poucos trabalhos têm contribuído para o zoneamento de áreas
produtoras de leite. O IBGE comumente tem expressado seus resultados em valores
absolutos e por variáveis produtivas separadas, tais como número de vacas ordenhadas,
produtividade de leite e destaque dos 20 municípios com as maiores produções (IBGE, 2010IBGE. Produção da Pecuária Municipal 2006. Ministério do Planejamento,
Orçamento e Gestão. v.34. Brasil. Disponível em:
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/ppm/2006/ppm2006.pdf. Acessado em:
20 jul. 2012.
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/...
). Zoccal
et al. (2006)ZOCCAL, R.; ASSIS, A.G.; EVANGELISTA, S.R.M. Distribuição geográfica da
pecuária leiteira no Brasil. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2006. 8p. (Circular
Técnica 88). questionam esse tipo de categorização, pois
fazer isso pode estar ocultando algumas áreas onde o produto tem presença tradicional
importante; eles usaram densidade de vacas ordenhadas (vacas/km2) e densidade
produtiva (litros/km2) para o conhecimento da distribuição da pecuária
leiteira nas microrregiões do país. Por outro lado, Fernandes et al. (2004)FERNANDES, E.N.; BRESSAN, M.; VERNEQUE, R.S. Zoneamento da pecuária
leiteira da região sul do Brasil. Ciênc. Rural, v.34, p.485-491,
2004. destacam a importância do uso de
dados integrados. Eles utilizaram variáveis do Censo Agropecuário de 1996, aplicaram
análise de grupamento e análise discriminante para encontrar os municípios com o mesmo
padrão de similaridade leiteira na região Sul.
Análise multicritério baseia-se no cruzamento de variáveis com utilização de um sistema geográfico de informação (SGI). O processo busca caracterizar a realidade em relação a um objetivo definido. Uma equipe de especialistas (experts) faz estimativa de pesos ponderados nos critérios que contribuem para a efetivação do objetivo. O procedimento metodológico compreende uma clara definição de objetivos, seleção das principais variáveis que caracterizam o fenômeno, tratamento espacial das variáveis em superfícies potenciais (transformação matricial, padronização, configuração de saída, determinação de pesos, classificação e reclassificação), integração das variáveis por álgebra de mapas, verificação frente à realidade e calibração do modelo (Moura, 2007MOURA, A.C.M. Reflexões metodológicas como subsidio para estudos ambientais baseados em análise multicritérios. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 8., 2007. Florianópolis, INPE Anais... Florianópolis: 2007, p.2899-2906.).
O presente trabalho teve como objetivo demonstrar a aplicação desta metodologia no conhecimento do desenvolvimento da pecuária leiteira no estado de Minas Gerais e constitui uma nova abordagem no conhecimento sistemático da realidade da pecuária no Brasil.
MATERIAL E MÉTODOS
Minas Gerais tem uma extensão de 586.528,239km2 (58.652.824ha) e compreende 853 municípios, distribuídos em 66 microrregiões e 12 mesorregiões (IBGE/DGC, 2010). Para a categorização e a avaliação do seu desenvolvimento leiteiro, utilizou-se arquivo cartográfico digital com a malha municipal do Brasil do ano de 2007 em formato shapefile e escala 1:1.000.000 (IBGE/DGC, 2010), além de dados do Censo Agropecuário de 2006.
Os municípios foram considerados como a unidade básica de estudo. Os dados das oito variáveis selecionadas (Fig. 1) foram obtidos do Sistema IBGE de Recuperação Automática (IBGE, 2013) e, posteriormente, foram incorporados no software Arcgis 9.3 (ESRI, EUA) no Laboratório de Bioestatística da Universidade Federal de Minas Gerais. Um novo arquivo shapefile "Minas_Gerais_Leiteiro.shp" foi gerado com a integração da informação alfanumérica do censo agropecuário e o mapa de divisão política, possibilitando a representação espacial das variáveis nos polígonos municipais.
O método de análise multicritério aplicado nesta pesquisa foi baseado no método desenvolvido por Pastrana et al. (2012)PASTRANA, M.E.O.; AVILÉS, O.A.P.; CORDERO, S.B.B. et al. Aptitud del suelo de la zona costera del departamento de Córdoba (Colombia) para la piscicultura. Rev. Fac. Nal. Agr. Medellín, v.65, p.6431-6438, 2012. para avaliação da aptidão dos solos para piscicultura no litoral da província de Córdoba, Colômbia, e na metodologia explicada por Xavier-da-Silva (2001)XAVIER-DA-SILVA, J. (Ed). Geoprocessamento para análise ambiental. Rio de Janeiro: Bertraud Brasil, 2001. 228p. e empregada por Souza et al. (2007)SOUZA, F.S.; FONSECA, A.H.; PEREIRA, M.J.S. et al. Geoprocessamento aplicado à observação da sazonalidade das larvas da mosca Dermatobia hominis no município de Seropédica - RJ. Arq. Bras. Med. Vet. Zootec., v.59, p.889-894, 2007.. Utilizou-se uma abordagem ponderada de pesos, segundo critérios técnicos da equipe pesquisadora. Todas as variáveis foram representadas espacialmente no formato vetorial, posteriormente passaram-se ao formato matricial, em que foram classificadas e reclassificadas para serem transformadas em unidades comparáveis que facilitaram sua integração.
Na Fig. 1, é apresentado o esquema do modelo de análise multicritério usado neste estudo. Nele identificam-se as variáveis utilizadas, seus pesos ponderados, seus agrupamentos nos componentes temáticos (território, população, tecnologia e produção), além dos parâmetros empregados para sua classificação e reclassificação.
Para a classificação das variáveis, utilizou-se o método do desvio-padrão (s), o qual permitiu uniformidade classificatória com critérios técnicos estatísticos, já que foi representada a diferença entre o valor da variável em cada entidade municipal e o valor médio dela, gerando cortes de classes segundo a proporção do desvio-padrão selecionado (1,1/2, ⅓, ou 1/4 ).
Esquema do modelo de análise multicritério utilizado para a criação do Mapa de Desenvolvimento da Pecuária Leiteira no Estado de Minas Gerais.
O esquema de classificação buscou relacionar valores próximos da média (-0,5s a 0,5s) com um desenvolvimento moderado. Valores tendentes ao extremo negativo indicaram menor desenvolvimento, e valores tendentes ao extremo positivo indicaram maior desenvolvimento leiteiro. Desta forma, para uma categorização com desvio-padrão de 1, os valores menores que -1,5s ficaram reclassificados como áreas não desenvolvidas (1); valores com variação entre -1,5s e -0,5s foram categorizados como áreas pouco desenvolvidas (2); valores entre -0,5 e 0,5 ficaram como áreas moderadamente desenvolvidas (3), valores entre 0,5s e 1,5s foram considerados como áreas desenvolvidas (4); e os valores maiores que 1,5s constituíram áreas altamente desenvolvidas (5).
A soma dos pesos das variáveis dentro de cada componente temático e dos pesos entre os diferentes componentes completou 100% da ponderação; os pesos expressaram sua importância para o desenvolvimento da pecuária leiteira. A camada do componente produção foi a que teve o maior peso, equivalente a 40%; os demais componentes ficaram com 20% da ponderação. As cinco variáveis do componente tecnológico ficaram com a mesma importância para o desenvolvimento, equivalente a 0,20, para logo, juntas, completarem a unidade.
Posteriormente, aplicaram-se procedimentos de álgebra de mapas que multiplicaram cada variável por seu respectivo peso e, logo, no caso do componente tecnológico, somaram-se na forma de mapa-síntese pelo procedimento de média ponderada simples. O algoritmo utilizado para a combinação das variáveis foi:
sendo: Aij= pixel da base georreferenciada sob análise; K=1; n= número de cartogramas digitais utilizados (parâmetros envolvidos); PK= pontos percentuais atribuídos ao cartograma digital "K", divididos por 100; NK= possibilidade nas escalas de "0 a 100" da ocorrência conjunta da classe "K", com a alteração ambiental sob análise (uma única classe, para cada cartograma digital, pode ocorrer em cada pixel), conforme descrito em Xavier-da-Silva (2001)XAVIER-DA-SILVA, J. (Ed). Geoprocessamento para análise ambiental. Rio de Janeiro: Bertraud Brasil, 2001. 228p..
O modelo permitiu a geração de quatro camadas temáticas: território, população, tecnologia e produção; estes mapas também foram multiplicados por seus diferentes pesos e, finalmente, somados, gerando o Mapa do Desenvolvimento da Pecuária Leiteira no Estado de Minas Gerais.
RESULTADOS
Dos 853 municípios mineiros, 16 (1,9%) foram classificados como não desenvolvidos, 500 (58,6%) pouco desenvolvidos, 229 (26,8%) moderadamente desenvolvidos, 55 (6,4%) desenvolvidos e 53 (6,2%) altamente desenvolvidos. A área do estado de Minas Gerais, composta de 58.652.160ha, foi dividida em 18.934.710ha (32,3%) em áreas municipais desenvolvidas e altamente desenvolvidas; 16.514.760ha (28,2%) em áreas com desenvolvimento moderado; e 23.192.690ha (39,5%) em áreas com pouco ou nenhum desenvolvimento.
Comparações entre desenvolvimento, produção e território permitiram que se elaborasse uma caracterização geral da atividade leiteira no estado. A Tab. 1 apresenta um resumo dessas associações, as quais demostram afinidade entre o tamanho territorial municipal e o desenvolvimento leiteiro.
Os 516 municípios com o menor desenvolvimento (não desenvolvidos e pouco desenvolvidos) tiveram área média de 44.947ha, 34,6% menor que a média estadual (68.760ha); estes municípios concentraram 25,8% da população de vacas ordenhadas, produzindo 20,4% do leite no estado. Contrariamente, 108 municípios com o maior desenvolvimento (desenvolvidos e altamente desenvolvidos) tiveram as maiores extensões territoriais, com área média de 175.414ha, 155% acima da média estadual;. Esses poucos municípios congregaram 42% das vacas ordenhadas e produziram 50% do leite no estado; suas vacas foram as mais produtivas.
A Tab. 2 apresenta a listagem dos municípios que ficaram identificados como os de maior desenvolvimento leiteiro. Para um melhor entendimento da localização geográfica desses municípios, eles foram agrupados nas suas respectivas microrregiões e mesorregiões. Os municípios com categorização nas outras três divisões de desenvolvimento não foram listados.
O Mapa de Desenvolvimento da Pecuária Leiteira no Estado de Minas Gerais é apresentado na Fig. 2. Este resultado constitui uma nova abordagem para a representação da realidade no setor pecuário no Brasil.
A informação subministrada na Tab. 2 facilita o acompanhamento da descrição gráfica do mapa de desenvolvimento leiteiro (Fig. 2). A interpretação gráfica permite identificar dois grandes agrupamentos de municípios na categoria altamente desenvolvido, no oeste do estado, favorecendo as mesorregiões Noroeste de Minas e Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba. Conglomerados de municípios, menores, próximos entre eles e também na categoria altamente desenvolvido foram identificados na confluência das mesorregiões Central Mineira, Oeste de Minas e Sul/Sudoeste de Minas. Destacam-se também nesta mesma categoria, porém de forma isolada, outros municípios nas mesorregiões Metropolitana de Belo Horizonte, Campos das Vertentes, Sul/Sudoeste de Minas, Zona da Mata, Vale do Rio Doce e Vale do Mucuri.
Os municípios na categoria desenvolvido ficaram na sua maioria concentrados para o oeste e sul do estado, associados aos municípios identificados como altamente desenvolvidos. A maioria agruparam-se nas mesorregiões Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, Sul/Sudoeste de Minas, Oeste de Minas, Campo das Vertentes e Central Mineira. Outros conglomerados importantes foram localizados nas mesorregiões Norte de Minas, Vale do Rio Doce e Vale do Mucuri. Os municípios com categoria moderadamente desenvolvido encontraram-se dispersos por todo o estado, com maior concentração no sul e na área central. Os municípios com a menor contribuição para o desenvolvimento da pecuária leiteira concentraram-se no norte, centro e sudeste do estado.
DISCUSSÃO
A distribuição geográfica do desenvolvimento leiteiro para o oeste, que favorece a região do Cerrado Mineiro, corrobora o estudo feito por Cunha et al. (2008)CUNHA, N.R.S.; LIMA, J.E.; GOMES, M.F.M.; BRAGA, M.J. A intensidade da exploração agropecuária como indicador da degradação ambiental na região dos cerrados, Brasil. Rev. Econ. Sociol. Rural, v.46, p.291-323, 2008. no Brasil, os quais encontraram altos índices de intensidade da exploração agropecuária nas microrregiões Patrocínio, Uberaba, Uberlândia, Araxá, Patos de Minas, Ituiutaba, Frutal, Bom Despacho, Divinópolis, Unaí, Piumhi, Sete Lagoas e Paracatu; todas elas identificadas como as de maior desenvolvimento no presente estudo.
A Pesquisa Pecuária Municipal de 2006, utilizando dados absolutos, identificou entre os 10 principais produtores de leite de vaca do país os municípios Bom Despacho, Patos de Minas, Patrocínio, Pompéu e Ibiá (IBGE, 2006), os quais, no presente trabalho, mantiveram-se identificados como altamente desenvolvido.
Apesar de Minas Gerais ser o maior produtor de leite no país (IBGE, 2010), 516 dos seus municípios no ano de 2006 geraram somente 20,4% da produção; estes municípios caracterizaram-se também por terem uma extensão territorial muito pequena. Contrariamente, os 108 municípios com os maiores desenvolvimentos geraram 50,1% da produção estadual de leite, porém eles tiveram as maiores extensões territoriais. Estes resultados corroboram a caracterização da produção leiteira nacional feita por Siqueira et al. (2010)SIQUEIRA, K.B.; CARNEIRO, A.B.; ALMEIDA, M.F.; SOUZA, R.C.S.N.P. O mercado lácteo brasileiro no contexto mundial. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2010. 12p. (Circular Técnica 104). , na qual os grandes produtores são poucos e respondem por 73% do volume nacional, e os pequenos produtores são muitos, respondendo apenas por 27% do volume produzido. Segundo Fernandes et al. (2004)FERNANDES, E.N.; BRESSAN, M.; VERNEQUE, R.S. Zoneamento da pecuária leiteira da região sul do Brasil. Ciênc. Rural, v.34, p.485-491, 2004., na região Sul do país, a pecuária leiteira também está concentrada em poucos municípios com alta produção.
Municípios de Minas Gerais caracterizados por altamente desenvolvidos e desenvolvidos e agrupados nas suas respectivas micro e mesorregiões
Categorização do desenvolvimento da pecuária leiteira por municípios no estado de Minas Gerais.
O fato de se identificarem os municípios de menor tamanho como os menos produtivos e os menos desenvolvidos na pecuária leiteira de Minas Gerais pode ser uma realidade ou uma característica inerente ao baixo poder de representatividade em relação às grandes áreas; esta última situação poderia estar encobrindo a identificação de pequenos municípios com elevado destaque produtivo. Neste mesmo sentido, Zoccal et al. (2006)ZOCCAL, R.; ASSIS, A.G.; EVANGELISTA, S.R.M. Distribuição geográfica da pecuária leiteira no Brasil. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2006. 8p. (Circular Técnica 88). consideram que se devem ponderar as variáveis produtivas sobre a superfície em km2, evitando, dessa maneira, o ocultamento de áreas onde o produto tem presença tradicional importante.
O trabalho de Zoccal et al. (2006)ZOCCAL, R.; ASSIS, A.G.; EVANGELISTA, S.R.M. Distribuição geográfica da pecuária leiteira no Brasil. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2006. 8p. (Circular Técnica 88). nas microrregiões brasileiras identificou em Minas Gerais 21 microrregiões com as maiores densidades de vacas ordenhadas e 12 com as maiores densidades da produção de leite, entretanto em nenhuma das duas análises foram identificadas as microrregiões Paracatu, Unaí, Ituiutaba, Patrocínio, Uberaba, Uberlândia, Curvelo, Três Marias, Conselheiro Lafaiete, Belo Horizonte, Sete Lagoas, Piumhi, Campo Belo, Poços de Caldas, Andrelândia, Varginha, São João del-Rei, Aimorés, Governador Valadares, Teófilo Otoni, Janaúba e Montes Claros, identificadas no presente estudo entre as mais desenvolvidas do estado. A grande disparidade entre os dois estudos somente é justificada pelo tipo de dado censitário utilizado: dados relativos no estudo de Zoccal e colaboradores e dados absolutos neste estudo.
Embora o estado de Minas Gerais seja o maior produtor de leite no Brasil, seu desenvolvimento é muito heterogêneo, sendo 60,5% dos seus municípios pouco ou nada desenvolvidos e somente 12,6% com os melhores desenvolvimentos.
CONCLUSÕES
A associação sistema geográfico de informação e análise multicritério, aplicada neste trabalho, constitui uma nova abordagem para a gestão integrada da pecuária, na tentativa de obter uma melhor representação da sua realidade. Essa metodologia poderia também ser aplicada em outros contextos relacionados à saúde e à produtividade animal. A relação encontrada entre desenvolvimento e tamanho territorial municipal poderia ter influência no efeito inerente e dominante das grandes áreas; isto pode gerar disparidade nos resultados quando se confrontam dados relativos e dados absolutos. Esta situação sugere a necessidade de se desenvolverem novos trabalhos que, além de realizarem uma apropriada integração entre os dados, também procurem controlar o efeito da desigualdade entre o tamanho das áreas municipais. Outra consideração importante é a identificação das variáveis censitárias que melhor representem a atividade pecuária.
AGRADECIMENTOS
Ao Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Informação Genético-Sanitária da Pecuária Brasileira (INCT Pecuária) e à CAPES, pelo apoio financeiro.
REFERÊNCIAS
- CUNHA, N.R.S.; LIMA, J.E.; GOMES, M.F.M.; BRAGA, M.J. A intensidade da exploração agropecuária como indicador da degradação ambiental na região dos cerrados, Brasil. Rev. Econ. Sociol. Rural, v.46, p.291-323, 2008.
- FERNANDES, E.N.; BRESSAN, M.; VERNEQUE, R.S. Zoneamento da pecuária leiteira da região sul do Brasil. Ciênc. Rural, v.34, p.485-491, 2004.
- GARAGORRY, F.L.; FILHO, H.C. Evolução da agricultura brasileira em um período recente, elementos de agrodinâmica. Relatório Técnico, Versão Preliminar, Projeto 02.03.1.02.SGE. SGE/EMBRAPA. Brasília, julho de 2008.
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- SIQUEIRA, K.B.; CARNEIRO, A.B.; ALMEIDA, M.F.; SOUZA, R.C.S.N.P. O mercado lácteo brasileiro no contexto mundial. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2010. 12p. (Circular Técnica 104).
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- XAVIER-DA-SILVA, J. (Ed). Geoprocessamento para análise ambiental. Rio de Janeiro: Bertraud Brasil, 2001. 228p.
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Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
Ago 2014
Histórico
-
Recebido
12 Mar 2013 -
Aceito
18 Dez 2013
