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Tipo: Dissertação
Título: USO DA TÉCNICA DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA ESTUDO DA INFLUÊNCIA DE FATORES METEOROLÓGICOS SOBRE A PRODUÇÃO DE TOMATE PARA PROCESSAMENTO INDUSTRIAL
Autor(es): Santos, Hiury Luiz dos
Primeiro Orientador: Pontes, Nadson
Primeiro Coorientador: Silva, Leila
Primeiro Membro da Banca: Pontes, Nadson
Segundo Membro da Banca: Silva, Leila
Terceiro Membro da Banca: Silva, Cícero
Resumo: O Tomate industrial é uma das hortaliças de maior importância econômica no estado de Goiás e no Mundo. O objetivo deste trabalho é comprovar, pelo método de mineração de dados, quais as variáveis que influenciam na classificação do ciclo do cultivo, produtividade, qualidade e teor de sólidos solúveis (ºBrix) do tomate industrial. Foram analisadas as médias por ciclo do cultivo das seguintes variáveis: temperatura, precipitação pluviométrica e umidade relativa do ar. Outra variável analisada foi a Altitude do cultivo. Com a classificação através da mineração de dados foi possível concluir que o as variáveis temperatura, precipitação e umidade durante o ciclo do cultivo impactam na produtividade do tomate industrial no município de Morrinhos estado de Goiás conforme os outros estudos já consolidados nesta área.
Abstract: Industrial Tomato is one of the most economically important vegetables in the state of Goiás and in the World. The objective of this work is to proof, by the data mining method, which variables influence the classification of the crop cycle, productivity, quality and soluble solids content (ºBrix) of the industrial tomato. The average per crop cycle of the following variables was analyzed: temperature, rainfall and relative humidity. Another variable analyzed was the Cultivation Altitude. With the classification through data mining it was possible to conclude that the variables temperature, precipitation and humidity during the crop cycle impact on the productivity of the industrial tomato in the municipality of Morrinhos state of Goiás according to other studies already consolidated in this area.
Palavras-chave: Qualidade
Mineração de Dados
Temperatura
Crescimento
Produtividade
Quality
Growth
Data Mining
Temperature
Productivity
Área do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS
Idioma: por
Pais: Brasil
Editor: Instituto Federal Goiano
Sigla da Instituição: IF Goiano
Campus: Campus Morrinhos
Programa/Curso: Programa de Pós-Graduação em Olericultura
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/431
Data do documento: 13-Dez-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Olericultura

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