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Diagnóstico da mudança na configuração espacial de produtividade da fruticultura no Espírito Santo, Brasil, nos anos 2011 e 2016

Diagnosis of the change in spatial configuration of fruticulture in the State of Espírito Santo, Brazil, in the years 2011 and 2016
Diagnóstico del cambio en la configuración espacial de productividad de la fruticultura en el estado de Espírito Santo, Brasil, en los años 2011 y 2016
Edileuza Vital Galeano, Renzo Caliman Souza, Bruce Francisco Pontes da Silva e José Aires Ventura

Resumos

No estado do Espírito Santo, recentemente a fruticultura foi afetada negativamente pelas adversidades climáticas e um novo rearranjo produtivo tem sido verificado. Neste contexto, procurou-se explorar a produtividade média da fruticultura entre os anos de 2011 e 2016, identificando padrões de localização espacial. Corroborou-se a hipótese de dependência espacial e em 2011 foi identificado um cluster de alta produtividade (HH), o qual compreende sete municípios no Extremo Norte do estado. O estudo mostrou que houve uma mudança na configuração e localização dos clusters em 2016. Apesar dos avanços obtidos no setor, o estudo evidenciou que a fruticultura capixaba se mostrou pouco preparada para situações de adversidades climáticas. Estes resultados podem auxiliar nas tomadas de decisões técnicas e políticas futuras para o setor.

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Notas da redacção

Artigo recebido em:

04/06/2018

Artigo publicado em:

17/10/2019

Texto integral

Agradecimentos

Agradecemos a Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito San­to – FAPES e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq.

Introdução

  • 1 O índice de Gini é uma medida do grau de concentração de uma distribuição, cujo valor varia de 0 (p (...)

1As atividades econômicas na agricultura contribuem para a manutenção do emprego e ren­da principalmente nos municí­pios localizados fora da região metropolitana, bem como ajuda na redução das desigualdades regionais, sendo que no setor agropecuário o índice de Gini1 é 0,60 relativamente menor do que na indústria (0,89) (IBGE, 2015; GALEANO et al., 2017b). O agronegócio brasileiro é res­ponsável por cerca de 25% do Produto Interno Bruto (PIB) e quase 50% das exportações na­cionais, além de gerar em torno de 1 de cada 3 empregos no país (BRASIL, 2018). A fruticultura é considerada estratégica para o agronegócio brasileiro, que pos­sui um dos maiores polos mun­diais de sucos de frutas. O se­tor de fruticultura está entre os principais geradores de renda, emprego e de desenvolvimen­to rural do agronegócio nacio­nal (BUAINAIN; BATALHA, 2007; FACHINELLO et al., 2011). As frutas têm apresen­tado importância crescente no Brasil, tanto no mercado inter­no como no internacional. Em 2016, o valor das exportações de frutas (inclui nozes e casta­nhas) foi de U$ 852 milhões, e a quantidade exportada foi de 815 mil toneladas (MAPA, 2017).

2A atividade frutícola possui elevado efeito multiplicador de renda e, portanto, com força suficiente para dinamizar eco­nomias locais estagnadas e com poucas alternativas de desen­volvimento. O exemplo do Pólo de Frutas de Petrolina – Juazeiro – é emblemático da capacidade desenvolvimentista da fruticul­tura em geral (BUAINAIN; BA­TALHA, 2007). Dados do Ibraf (2011), apud Nogueira, (2013), indicam que a fruticultura gera, de forma geral, três empregos diretos e dois indiretos para cada US$ 10 mil investidos no setor, sendo a atividade agrope­cuária a que mais emprega por hectare, onde para cada hectare cultivado há oportunidade de trabalho para dois a cinco tra­balhadores. Portanto, a fruticul­tura possui grande potencial de dinamizar economias em locais com poucas alternativas de de­senvolvimento. Para isso, existe a necessidade do setor absorver novos conhecimentos, novas tecnologias de produção e pós­-colheita e sistemas de gestão para os produtores se manterem competitivos, principalmente quanto às questões relacionadas à comercialização.

3De acordo com Nogueira, (2013), o êxito do setor passa, necessariamente, por uma arti­culação entre os setores público e privado, com investimentos em pesquisa, inovação e qua­lificação de recursos humanos para a produção e gerencia­mento das atividades no cam­po, além de direcionar a agroin­dústria de modo a ampliar a competitividade do setor, tanto nacional quanto internacional­mente. Ainda conforme os au­tores atualmente o setor segue uma tendência de adoção de programas que possam assegu­rar o controle de qualidade e a rastreabilidade de toda a cadeia produtiva, visando garantir a segurança alimentar a consu­midores cada vez mais exigen­tes, incluindo as boas práticas agrícolas em normas e procedi­mentos a serem seguidos. Para a maximização da produção, Fachinello et al., (2011), argu­mentam que na fruticultura os desafios estão relacionados à adaptação das espécies às mu­danças climáticas, à necessida­de de se reduzir o uso de agro­tóxicos e insumos, aos manejos pré e pós-colheita realizados nas frutas, logística para aten­der aos diferentes mercados, controle de doenças e pragas e aos programas de melhora­mento genético. O semiárido brasileiro tem condições quase perfeitas para a produção de frutas de altíssima qualidade e a irrigação é componente es­sencial no processo, pois o fato de haver menos chuvas na re­gião acaba sendo positivo para a sanidade de plantas e frutos e na concentração de açúcares na fruta, conferindo sabor único. A intensificação da fruticultura de exportação naquela região be­neficiou o desenvolvimento re­gional. Os municípios de Petro­lina (PE) e Juazeiro (BA), com polos de produção no Vale do São Francisco, tiveram o Índi­ce de Desenvolvimento Huma­no (IDH) evoluindo de 0,471 e 0,396 para 0,697 e 0,677, respectivamente, em 20 anos (ANUÁRIO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 2018).

4Segundo Pinheiro et al., (2006), o fenômeno espacial é muito presente nas atividades agrícolas, pois de acordo com Almeida (2012), a dependência espacial é facilmente verificá­vel neste setor, uma vez que os produtores rurais têm facilidade para observar o que os vizinhos estão produzindo. Além disso, essas culturas dependem de re­cursos naturais que são concen­trados no espaço geográfico, reforçando o efeito pelo qual a produção ocorre na forma de agrupamentos (clusters), espa­lhados pelo espaço econômico. Perobelli et al., (2007) e Raiher et al., (2016) mostraram que a produtividade agrícola está crescentemente autocorrela­cionada no espaço ao longo do tempo. A análise exploratória dos dados para a fruticultura brasileira feita por Ferreira e Perobelli (2007) mostrou que em 1990, os clusters de alta pro­dutividade concentravam-se nas regiões Norte, Nordeste e Su­deste e, em 2004, eles estavam concentrados em São Paulo, no Paraná e no Espírito Santo.

5Na agricultura capixaba, en­tre os grupos de produtos, des­taca-se a fruticultura pela sua importância socioeconômica, que teve início em 1940 com a criação das primeiras escolas agrotécnicas. Em 1950 foi cria­da a Fazenda Experimental de viticultura em Domingos Mar­tins, onde funciona atualmente o Incaper. Em 1960 foram in­troduzidas diversas frutas em diferentes regiões capixaba. As políticas públicas como crédito rural e assistência técnica fo­ram importantes no desenvolvi­mento da fruticultura (VENTU­RA; GIRELLI, 2014; COSTA et al., 2016; GALEANO et al., 2017b). Atualmente o Espíri­to Santo ocupa a nona posição entre os estados em termos de valor da produção e o sexto lu­gar em termos de exportação (ANUÁRIO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 2018).

6A fim de contribuir para um melhor entendimento da estru­tura espacial do setor agrícola capixaba, este trabalho buscou fazer um diagnóstico da estru­tura espacial da produtividade da fruticultura nos anos de 2011 e 2016, bem como observando as mudanças ocorridas, dadas as adversidades climáticas ve­rificadas. Para este estudo no Espírito Santo, foi realizada a exploração dos dados espaciais para detectar autocorrelação na produtividade da fruticultura nos municípios e verificar a for­mação de clusters espaciais e sua variação ao longo dos anos.

Desempenho da fruticultura capixaba, sua importância e tendências

  • 2 O Espírito Santo possui uma população de aproximadamente 4 milhões de pessoas, sendo que cerca de 1 (...)
  • 3 Um dos caminhos mais apropriado para ampliar nos­sas janelas de oportunidades de negócios é a fruti (...)

7A fruticultura é uma ativida­de estratégica para a agricultura capixaba e tem sido incentiva­da em várias microrregiões do estado (ESPÍRITO SANTO, 2003; 2013; 2016) devido a sua importância para a diversifica­ção das atividades agrícolas e, também, para a redução do êxo­do rural2, por meio da geração de trabalho e renda3. O estado se destaca pela diversidade de clima, que favorece o cultivo diversificado de fruticultura de clima temperado, na região Serrana; fruticultura subtropical, na região de transição; e frutas tro­picais na região quente e baixa, que se concentra na faixa lito­rânea, costeira e Norte (COSTA et al., 2016). O estudo apresen­tado por Dias e Vinha, 2015 mostrou que as agroindústrias que processam frutas para fabri­cação de seus produtos equiva­lem a 40,2% das agroindústrias e a média de pessoas ocupadas com a atividade por empreen­dimento é de 3,35 pessoas por agroindústria. A produção de frutas no estado permite obter um faturamento bruto médio de aproximadamente R$ 13 mil por hectare, valor bem acima do obtido em outras culturas tradi­cionais, como o café, por exem­plo (GALEANO, et al., 2016b; GALEANO, et al., 2017a). Dentre as fruteiras cultivadas no Espírito Santo com maior expressão econômica e social, cita-se o mamão, a banana, o coco, o maracujá, o abacaxi, a manga, a laranja e a tangeri­na (PAM-IBGE, 2017). Entre 2011 e 2016 houve a expansão do cultivo de outras frutas no estado, como açaí, acerola, ca­qui, cupuaçu, graviola, lichia nêspera e pêssego, contribuindo para o aumento do valor bruto da produção na fruticultura. A fruticultura é uma atividade de­senvolvida em todas as regiões do estado e apresenta grande importância econômica, tendo sido responsável por aproxima­damente 13% do valor bruto da produção agropecuária em 2016 (GALEANO et al., 2018).

8As diferentes regiões apro­veitam suas potencialidades para gerar oportunidades de ne­gócio, emprego e renda na fruti­cultura, vislumbrando a diversi­ficação e a inserção competitiva para alcançar mercados além de seus limites geográficos.

9A microrregião do Rio Doce possui economia diversificada, com forte base no setor indus­trial, incluindo a maior indús­tria de processamento de frutas e produção de sucos. Há, no entanto, espaços para o cresci­mento de atividades no comér­cio e em serviços, ampliando a integração entre as atividades econômicas e suprindo deman­das da população. A fruticultura (mamão, cacau, coco, maracujá, banana e limão) é potencial a ser explorado (ESPÍRITO SANTO, 2013; LSPA-IBGE, 2016). O município de Linhares é o maior produtor de frutas no estado, sendo responsável por 14% da produção e 16,3% do valor bru­to da produção da fruticultura em 2016. Na região do Rio Doce destaca-se também o município de Sooretama, com 4% da valor bruto da produção de frutas em 2016 (LSPA-IBGE, 2016).

10A economia da microrregião Nordeste conta com uma fruti­cultura diversificada, sendo o ma­mão, o coco, a banana e o limão as frutas mais representativas. Os municípios de São Mateus, Pi­nheiros e Pedro Canário são os mais representativos no setor, sen­do responsável respectivamente por 6%, 5,9% e 3,8% do valor bruto da produção na fruticultura em 2016 (LSPA-IBGE, 2016).

11Os municípios de Alfredo Chaves e Iconha, localizados no Litoral Sul, se destacam na pro­dução de banana, sendo respon­sáveis por 5,2 e 4,2% do valor bruto da produção da fruticultu­ra em 2016. O município de Do­mingos Martins, localizado na microrregião Sudoeste Serrana, possui uma fruticultura bastan­te diversificada e se destaca na produção de banana, tangerina, morango e laranja, tendo sido responsável por 5,3% do valor bruto da produção de frutas (LS­PA-IBGE, 2016).

12Os municípios de Alfredo Chaves e Iconha, localizados no Litoral Sul, se destacam na pro­dução de banana, sendo respon­sáveis por 5,2 e 4,2% do valor bruto da produção da fruticultu­ra em 2016. O município de Do­mingos Martins, localizado na microrregião Sudoeste Serrana, possui uma fruticultura bastan­te diversificada e se destaca na produção de banana, tangerina, morango e laranja, tendo sido responsável por 5,3% do valor bruto da produção de frutas (LS­PA-IBGE, 2016).

13A microrregião Central Ser­rana por sua localização central e próxima aos maiores centros urbanos de elevada renda per capita média possui muitas opor­tunidades na fruticultura. O agroturismo e negócios correlatos são fontes de grandes oportunidades que podem ser exploradas nessa microrregião, aproveitando-se a existência de recursos naturais, suas condições ambientais e cul­turais. A forte presença da agri­cultura familiar, aliada à capaci­dade de organização da sociedade e à vocação empreendedora de seus habitantes, pode estabelecer uma base econômica com maior dinamismo em relação às demais microrregiões (ESPÍRITO SANTO, 2013). O município de Santa Maria de Jetibá foi responsável por 4,5% do valor bruto da pro­dução da fruticultura em 2016 e o município de Itaguaçu por 4,2% (LSPA-IBGE, 2016).

14A fruticultura no Espírito Santo foi prejudicada pela estia­gem sem precedentes, registrada nos anos de 2014 a 2016 (RA­MOS et al., 2016, SILVA et al., 2015), a qual culminou numa crise hídrica, gerando uma queda no volume de produção e na pro­dutividade média das culturas. Conforme estimativa apresenta­da em Galeano et al., (2016a), em 2015 a perda na produção de frutas no Espírito Santo foi de 17,3%, correspondendo, em va­lores monetários, a R$165,9 mi­lhões. Entre 2011 e 2016 houve queda de 32,3% na produção e de 31,8% no rendimento médio (Tabela 1). Condições climáticas adversas podem interferir dras­ticamente no desenvolvimento inicial das culturas, e desenvol­vimento dos frutos refletindo diretamente na produtividade e, consequentemente, na produção. Baixas taxas de precipitações pluviométricas, aliadas à ocor­rência de temperaturas eleva­das, com aumento significativo da transpiração das plantas têm ocasionado deficiência hídrica em diversas fruteiras (GALEA­NO et al., 2016a). Grande parte do cultivo de frutas produzidas no estado é irrigada (cerca de 54,6% de acordo com o LSPA­-IBGE, 2016), sendo que a falta de precipitação no período com­prometeu ainda mais a produção e a produtividade em diversas re­giões do estado. Dentre as frutas com maior produtividade média por hectare estão o mamão, o morango, o abacaxi, a melancia e a tangerina (GALEANO et al., 2016b; GALEANO et al., 2018).

15As variações médias da área colhida, da produção e da pro­dutividade na fruticultura capi­xaba a partir de 2014 apresenta­ram tendência de queda (Figura 1). Como consequência da me­nor oferta, observou-se uma variação relativamente maior no valor da produção. No ano de 2013, a produção apresen­tou crescimento relativamente maior (2,2%), sendo que o Valor Bruto da Produção Agrícola caiu 10,2%. Nos anos de 2014 a 2016 a produção capixaba foi menor, muito provavelmente devido à estiagem prolongada e intensa (IBGE-LSPA, (2011 e 2016).

TABELA 1 - Dados de produção da fruticultura no Espírito Santo em 2011 e 2016

2011

2016

Variação % 2016/2011

Produto

Área colhida (ha)

Produção (t)

Rendimento médio (kg/ha)

Área colhida (ha)

Produção (t)

Rendimento médio (kg/ha)

Área colhida

Produção

Rendimento médio

Abacate

14

240

17.143

335

4.294

12.818

2.293

1.689

-25

Abacaxi*

2.136

47.691

22.327

2.429

46.326

19.072

14

-3

-15

Açaí (cultivo)

-

-

-

34

114

3.353

-

-

-

Acerola

-

-

-

95

994

10.463

-

-

-

Banana

21.277

220.292

10.354

23.385

262.566

11.228

10

19

8

Cacau (amêndoa)

22.036

8.100

368

22.340

5.507

247

1

-32

-33

Caqui

-

-

-

27

640

23.704

-

-

-

Coco-dabaía*

11.156

176.457

15.817

9.468

92.073

9.725

-15

-48

-39

Cupuaçu (cultivo)

-

-

-

20

12

600

-

-

-

Goiaba

381

8.360

21.942

336

6.199

18.449

-12

-26

-16

Graviola

-

-

-

8

172

21.500

-

-

-

Laranja

1.606

17.974

11.192

1.231

15.552

12.634

-23

-14

13

Lichia

-

-

-

35

214

6.114

-

-

-

Limão

554

12.120

21.877

647

12.258

18.946

17

1

-13

Mamão

7.069

560.576

79.301

6.035

251.365

41.651

-15

-55

-48

Manga

957

13.105

13.694

1.201

13.317

11.088

26

2

-19

Maracujá

2.339

52.704

22.533

1.311

25.531

19.474

-44

-52

-14

Melancia

158

3.474

21.987

242

5.772

23.851

53

66

9

Morango

291

9.900

34.021

251

10.181

40.562

-14

3

19

Nêspera

-

-

-

1

3

3.000

-

-

-

Noz macadâmia

834

1.319

1.582

660

480

727

-21

-64

-54

Pêssego

-

-

-

31

230

7.419

-

-

-

Tangerina

1.157

21.228

18.347

1.299

25.701

19.785

12

21

8

Uva (mesa)

21

266

12.667

113

1.898

16.796

438

614

33

Uva (vinho)

70

1.078

15.400

38

571

15.026

-46

-47

-2

Total

72.056

1.154.884

16.028

71.572

781.970

10.926

-1

-32

-32

% Irrigado

270,7

681,5

-

250,9

541,6

-

-

-

-

Fonte: Elaborado a partir dos dados do IBGE-LSPA, (2011 e 2016).

Nota:* Quantidade em "mil frutos". Para o somatório do total da produção da fruticultura, consi­derou-se um fruto de coco e abacaxi igual a um quilo cada.

16A anomalia de precipitação (desvio em relação à normal climatológica) acumulada nes­tes anos de 2014, 2015 e 2016 foi de -1.442 mm, com maior anomalia anual observada em 2016 (-600,94 mm), quando fo­ram verificadas quedas na pro­dução, produtividade e na área colhida (INCAPER, 2017). Foi verificado também em 2016 um valor bruto de produção maior (Figura 1). Em 2016 a produção caiu 18,3% na comparação com o ano anterior. Já o valor bruto da produção aumentou 11% em relação ao ano anterior (IBGE­-LSPA, 2011 a 2016).

FIGURA 1 - Variação média da fruticultura capixa­ba de 2011 a 2016 (linhas) e anomalia de precipitação anual média no Espírito Santo entre 2012 e 2016 (col­unas).

FIGURA 1 - Variação média da fruticultura capixa­ba de 2011 a 2016 (linhas) e anomalia de precipitação anual média no Espírito Santo entre 2012 e 2016 (col­unas).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do IBGE-LSPA, (2011 e 2016) e INCAPER (2017).

17A estiagem prolongada ob­servada entre os anos de 2014 e 2016 provocou perdas signi­ficativas na fruticultura no Es­pírito Santo. De acordo com os levantamentos contínuos reali­zados pelo Incaper, utilizando as redes de observação meteo­rológica no Estado, a anomalia média de precipitação no espí­rito Santo foi negativa em cerca de 300 mm em 2014, 500 mm em 2015 e 600 mm em 2016, sendo que, neste último ano, al­gumas áreas do Estado registra­ram anomalias negativas supe­riores a 1.000 mm. Verificou-se também a má distribuição de chuvas, grande insolação e al­tas temperaturas durante meses consecutivos, com valores en­tre de 1 °C a um pouco mais de 3°C acima da média em novem­bro de 2015, coincidindo com os períodos de maior demanda de água das plantações. As per­das na produção estão associa­das, sobretudo, a esses fatores climáticos (altas temperaturas, déficit hídrico elevado) no triê­nio 2014-2016, a não possibili­dade de irrigação pela falta de água nos mananciais (rios, cór­regos, reservatórios, represas) e à normativa de proibição de irrigação de lavouras durante o dia (ESPÍRITO SANTO, 2015; INCAPER, 2017). No entanto, a legislação contraria a fisio­logia vegetal, já que durante a noite a absorção de água pelas plantas é menor, havendo assim um menor aproveitamento da água, com perdas por infiltra­ção no solo, havendo prejuízo no desenvolvimento das plan­tas, além da água permanecer mais tempo nas folhas e favo­recer a infecção por patógenos (TAIZ; ZEIGER, 2004).

18Conforme destacado por Ozaki (2008), as atividades agrícolas são caracterizadas pela vulnerabilidade a eventos que estão fora do controle do produtor, sendo uma das prin­cipais causas da redução da produtividade agrícola os even­tos climáticos, os quais podem afetar diversas culturas em di­ferentes estágios de desenvolvi­mento. O autor utiliza a análise espacial para estudar o risco envolvido na atividade, eviden­ciando que o risco está ligado à presença de correlação espacial nos dados.

19A alteração do nível de pro­dutividade em determinada re­gião tende a influenciar a pro­dutividade na região vizinha devido a um efeito de externa­lidade. Quando essa situação ocorrer, existirá uma dependên­cia espacial entre estas regiões. Nesse caso, a distribuição espa­cial da produtividade não ocor­re de forma aleatória. Almeida (2012) destaca que isso aconte­ce devido a alguns fatores, tais como: processo de difusão, que consiste na implementação de um fator de interesse por parte dos elementos de uma deter­minada população fixa; troca de mercadorias e a transferên­cia de renda entre as unidades espaciais; comportamento es­tratégico como uma caracte­rística que envolve a interação, ou seja, como um evento que ocorre numa região influencia e é influenciado por eventos que ocorrem em outras regiões, en­volvendo competição e/ou coo­peração e dispersão ou espraia­mento de um atributo, como a própria população.

Metodologia

20A análise exploratória de da­dos espaciais (AEDE) é uma co­leção de ferramentas que permi­te conhecer os dados espaciais e avaliar questões como dependên­cia espacial (e.g. associação espa­cial) e heterogeneidade espacial. Tal análise permite investigar a influência dos efeitos espaciais por intermédio de instrumentos quantitativos, os quais são bem mais precisos do que o olho hu­mano (ANSELIN, 1998).

21A primeira tarefa foi descobrir se os dados são aleatoriamente distribuídos através do espaço, isto é, se eles estão autocorre­lacionados espacialmente. Para isso, utilizaram-se estatísticas globais de autocorrelação espa­cial, o Índice de Moran, que é um coeficiente de autocorrelação espacial que usa a medida de au­tocovariância na forma de produto cruzado (zi*zj). Para a realização da AEDE foi definido um arranjo para a ocorrência das interações espaciais, denominado matriz de ponderação espacial W. A matriz W é uma matriz quadrada de di­mensão n por n, onde em cada cé­lula da matriz está representado o grau de conexão entre as regiões (Wij). Uma forma de estabelecer esse grau de conexão é através de critérios de proximidade geográfi­ca. Dentre os critérios de proximi­dade geográfica mais comuns está o de contiguidade, em que duas regiões são consideradas vizinhas se possuem fronteira em comum. Pelo conceito de contiguidade se atribui um valor unitário na matriz a duas regiões vizinhas. Do caso contrário, se atribui um valor nulo.

Autocorrelação espacial global

22Esta estatística permite iden­tificar se a distribuição espacial da produtividade ocorre de for­ma aleatória ou não. Algebrica­mente, essa estatística de Moran é dada por:

23(1)

24Ou matricialmente:

25(2)

26Onde n é o número de mu­nicípios, z denota os valores da variável de interesse pa­dronizada, Wz representa os valores médios da variável de interesse padronizada nos vizinhos, definidos segundo uma matriz de ponderação es­pacial W. Um elemento dessa matriz, referente ao município i e ao município j, é registrado como wij. S0 é igual à opera­ção ΣΣwij, significando que todos os elementos da matriz de pesos espaciais W devem ser somados (Almeida, 2012 p. 105). O I de Moran tem um valor esperado de –[1/(n-1)], isto é, o valor que seria ob­tido se não houvesse padrão espacial nos dados. Valores de I que excedem o valor es­perado indicam autocorrela­ção espacial positiva. Valores de I abaixo do valor esperado sinalizam uma autocorrelação negativa.

27Uma indicação de autocor­relação espacial positiva re­vela que há uma similaridade entre os valores do atributo estudado e a localização espa­cial do atributo. A autocorre­lação espacial positiva indica que, no geral, altos valores de uma variável de interesse (z) tendem a estar circundados por altos valores desta variá­vel em regiões vizinhas (Wz) e/ou baixos valores de z ten­dem a estar rodeados por bai­xos valores também para z em regiões vizinhas (Wz). Con­forme Almeida (2012), isso se chama efeito de contágio ou efeito de transbordamento.

28Uma indicação de auto­correlação espacial negativa revela que existe uma dissi­milaridade entre os valores do atributo estudado e a localiza­ção espacial do atributo. A au­tocorrelação espacial negativa indica que, por exemplo, no geral, um alto valor da vari­ável de interesse nos municí­pios tende a estar rodeado por baixos valores desta mesma variável nos municípios vizi­nhos e/ou um baixo valor da variável de interesse do mu­nicípio tende a estar rodeado por altos valores dessa vari­ável de interesse em municí­pios vizinhos (ALMEIDA, 2012 p. 107).

29O I de Moran fornece três tipos de informação. O nível de significância provê a infor­mação sobre os dados estarem distribuídos aleatoriamente ou não. O sinal positivo da estatística I de Moran, desde que significativo, indica que os dados estão concentrados através dos municípios. O si­nal negativo, por sua vez, in­dica a dispersão dos dados. A magnitude da estatística fornece a força da autocorre­lação espacial. Quanto mais próximo de um, mais forte é a concentração; quanto mais próximo de -1, mais dispersos estão os dados (ALMEIDA, 2012 p. 108).

Dispersão de Moran

30Outra forma de visualizar a autocorrelação espacial é atra­vés do diagrama de dispersão de Moran (Moran Scatter­plot), que mostra, no eixo ver­tical, a defasagem espacial da variável de interesse (Wy), e no eixo horizontal o valor da variável de interesse (y). De acordo com Anselin (1996), o diagrama de dispersão de Moran é o gráfico da disper­são da nuvem de pontos que representa os municípios. Ou­tra vantagem do diagrama de dispersão de Moran é poder classificar os municípios de acordo com quatro diferen­tes regimes espaciais. Estes regimes espaciais podem ser: baixo–alto (LH), localiza­do no primeiro quadrante do diagrama de dispersão, indi­ca que municípios que apre­sentam baixa produtividade são vizinhos de outros com alta produtividade; o regime alto–alto (HH), segundo qua­drante, denota que municípios com alta produtividade são vizinhos de outros que tam­bém têm alta produtividade; o regime alto–baixo (HL), ter­ceiro quadrante, informa que municípios com alta produti­vidade possuem vizinhos com baixa produtividade e, final­mente, o regime baixo–baixo (LL), quarto quadrante, impli­ca que municípios com baixa produtividade são vizinhos de outros que também possuem baixa produtividade.

31Outra vantagem da utiliza­ção do diagrama de dispersão é que ele permite a detecção de observações que fogem do mes­mo padrão de distribuição das demais observações (outliers).

Autocorrelação espacial local

32O I de Moran será comple­mentado com a análise dos In­dicadores Locais de Associa­ção Espacial – (LISA - local indicators spatial association) e dos Diagramas de Dispersão (Moran Scatterplot). Segun­do Anselin (1995), a análise LISA permite verificar auto­correlação local ocultada na análise global.

33(3)

34Em que zi corresponde ao va­lor da produtividade agropecuá­ria do município i padronizado; wij denota o elemento da matriz de ponderação espacial (W) e zj é o valor de produtividade da fru­ticultura do município j padroni­zado. Assumindo a condição de normalidade, o valor esperado da estatística Ii será: E[Ii]=-wi/ (n = 1).

35Na análise local, cada obser­vação possuirá a sua estatística Ii, obtendo-se, assim, n compu­tações da estatística Ii, com os seus respectivos níveis de signi­ficância, o que torna impossível analisá-las separadamente. Des­sa forma, com o intuito de facili­tar a análise deste amplo conjun­to de informações, utilizar-se-á o mapa de cluster do tipo LISA (Local Indicator of Spatial As­sociation), que exibe apenas os municípios que possuem os Ii de Moran significativos.

36A base de dados utilizada no estudo foi o Levantamento Sis­temático da Produção Agrícola – LSPA de todos os produtos que contam na Tabela 1.

Resultados e discussão

37Foi verificado que no perí­odo analisado a média da pro­dutividade total caiu 17,9%, enquanto a média da produ­tividade das áreas declaradas como irrigadas caiu 26,9% (Tabela 2). Devido à baixa precipitação pluviométrica e a normativa de proibição de irrigação de lavouras durante o dia, por parte do governo do Estado, muitas áreas de pro­dução declaradas como irri­gadas não receberam a quan­tidade de água necessária, o que contribuiu para a queda da produtividade nestas áreas em 2016.

TABELA 2 - Estatísticas da Produtividade média (kg/ ha) e variação na fruticultura total e das áreas declara­das como irrigadas em 2011 e 2016.

2011

2016

Variação 2016/2011

Estatísticas

Total

Declarada Irrigada

Total

Declarada Irrigada

Total

Declarada Irrigada

Média

17.204

26.719

14.120

19.521

-18

-27

Mediana

11.333

19.874

12.071

18.489

7

-7

Máximo

115.733

118.775

46.771

50.000

-60

-58

Mínimo

4.636

4.484

3.114

1.667

-33

-63

Desvio Padrão

17.392

22.179

7.679

10.182

-56

-54

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE (2011 e 2016).

38Antes de analisar os pa­drões de autocorrelação espa­cial, é importante observar o desempenho da produtivida­de na fruticultura, tanto em termos temporais quanto em termos espaciais (Figuras 2A e B e 3A e B). A Figura 2A mostra a distribuição espacial da produtividade média total da fruticultura capixaba, evi­denciando que a maioria dos municípios com maior faixa de produtividade estão loca­lizados na região Extremo Norte do estado. Como pode ser visualizado ao longo dos anos, a produtividade média agrícola caiu muito em geral, bem como nas áreas decla­radas irrigadas. Em 2011, o maior nível de produtividade média do total da fruticultura foi registrado no município de Montanha (115.732 kg/ha), o qual está entre os quatro maiores produtores do estado, tendo sido responsável por 7% da produção da fruticultu­ra. O município de Pinheiros foi o segundo no ranking de produtividade (92.315 kg/ha), sendo responsável por 18,2% da produção.

39Quanto à produtividade nas áreas declaradas irrigadas, em 2011, a maior média foi obser­vada no município de Monta­nha (118.775 kg/ha) (Figura 2B). Este município foi res­ponsável por 10% da produ­ção de frutas, estando entre os quatro maiores produtores na fruticultura.

FIGURA 2 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 2 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE dos anos de 2011.

40Em 2016, o maior nível de produtividade média do total da fruticultura foi registrado no município de Mucurici (46.771 kg/ha) (Figura 3A). Este mu­nicípio aumentou sua partici­pação no total da produção ao longo dos anos. No entanto, sua participação ainda é inferior a 1%. O município de Pedro Ca­nário é o segundo no ranking de produtividade (35.025 kg/ha) e participa com 4% da produção, estando entre os oito maiores produtores na fruticultura ca­pixaba. Nas áreas declaradas como irrigadas, em 2016, a maior média foi observada no município de Piúna. Porém, o município não tem representa­tividade na fruticultura. O mu­nicípio de Mucurici aparece em segundo lugar no ranking, com (46.771 kg/ka) (Figura 3B).

FIGURA 3 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 3 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE, 2016.

41Conforme destacado por Rocha e Parré (2009), a visu­alização de mapas mostra-se importante na verificação do comportamento da variável es­tudada em determinada região. Porém, apenas a conferência visual das figuras pode induzir ao erro. Por conseguinte, para a confirmação dos resultados obtidos através dos mapas, é necessária a realização de tes­tes de aleatoriedade, ou seja, verificar a tendência geral dos agrupamentos dos dados.

Índice de Moran Global

42O primeiro passo dado para averiguar a presença de auto­correlação espacial entre os municípios foi analisar o índi­ce de Moran. Este nos mostra a associação espacial global, sendo que o valor positivo para a estatística I de Moran apon­ta autocorrelação espacial po­sitiva, ou seja, os municípios interagem entre si. No caso do presente artigo, isso significa dizer que os municípios que apresentam elevada produtivi­dade média agrícola são vizi­nhos de outros municípios que também apresentam elevada produtividade média agrícola ou, alternativamente, que muni­cípios com baixa produtividade média agrícola são circundados por outros municípios também ostentando baixa produtividade média.

43Cabe ressaltar que o I de Moran, utilizando o conceito de vizinhos mais próximos (k) para os valores de vizinhos uti­lizados neste trabalho, levou ao mesmo resultado em relação ao sinal e à significância da auto­correlação espacial, ou seja, os resultados são robustos em re­lação à escolha da matriz de pe­sos. Assim, pode-se afirmar que a produtividade média frutíco­la forma clusters espaciais em ambos períodos, ou seja, muni­cípios com alta (baixa) produ­tividade frutícola são vizinhos de outras municípios com alta (baixa) produtividade frutícola. A Tabela 3 mostram os resulta­dos do Índice de Moran para os dados da fruticultura nos anos de 2011 e 2016. De acordo com a metodologia apresentada, o valor esperado para o I de Mo­ran é igual a -0,0132. Os valo­res de I de Moran apresentados na Tabela 3 indicam autocor­relação espacial positiva, uma vez que estão acima do valor esperado.

TABELA 3 - Autocorrelação espacial para a fruticultura do Espírito Santo nos anos 2011 e 2016.

Variável

2011

2016

Índice de Moran

Probabilidade

Índice de Moran

Probabilidade

Produção total

0,309

0,002

0,228

0,003

Produção declarada como irrigada

0,339

0,001

0,403

0,001

Rend. Médio total

0,448

0,001

0,302

0,001

Rend. Médio declarado como irrigado

0,433

0,001

0,328

0,001

Fonte: Elaborado a partir dos dados da pesquisa.

Dispersão de Moran

44O segundo passo a ser im­plementado, para realizar a análise espacial dos dados neste trabalho são os gráficos de dis­persão de Moran. Estes revelam padrões locais de associação espacial, já que o I de Moran indica apenas a tendência geral de agrupamento dos dados.

45As Figuras 4A e B e 5A e B mostram os diagramas de dis­persão do Índice de Moran para os anos de 2011 e 2016, a fim de evidenciar a distribuição de produtividade média da fruti­cultura no espaço. Os resultados de autocorrelação espacial (I de Moran) podem ser corrobora­dos pelo fato de que a maioria das regiões está localizada nos quadrantes AA e BB para todos os anos avaliados no presente trabalho. Portanto, percebe-se a existência de autocorrelação espacial entre os vizinhos.

FIGURA 4 - Índice de Moran (I) para o rendimento médio total da fruticultura nos municípios do Espírito em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 4 - Índice de Moran (I) para o rendimento médio total da fruticultura nos municípios do Espírito em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.

FIGURA 5 - Índice de Moran (I) para o rendimento mé­dio total da fruticultura nos municípios do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 5 - Índice de Moran (I) para o rendimento mé­dio total da fruticultura nos municípios do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.

Índice de Moran Local e Mapas de Clusters (LISA)

46Os mapas de significância LISA (Figuras 6A e B; 7A e B) exibem as regiões com estatís­ticas I de Moran local significa­tivas a 5% para a produtividade média na fruticultura. Nestas figuras pode-se visualizar espa­cialmente onde estão localizados os clusters mais significantes.

FIGURA 6 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 6 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.

FIGURA 7 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 7 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.

47Os mapas de clusters LISA (Figuras 8A e B e 9A e B) com­binam a informação do diagrama de dispersão de Moran e a infor­mação do mapa de significância das medidas de associação local (ALMEIDA 2012, p. 127). Os mapas apresentam os clusters para a produtividade média da fruticultura que passaram no teste de significância estatística do I de Moran local, classificando-os em quatro categorias de associação espacial, as mesmas presentes no diagrama de dispersão de Moran.

48Ao examinar os mapas de clus­ters, verifica-se que todos os re­sultados apontam para a existên­cia de heterogeneidade espacial na forma de quatro regimes es­paciais diferentes para os anos de 2011 e 2016. As figuras mostram como os dados de produtividade média frutícola estão fortemente autocorrelacionados no espaço.

49Destacam-se os clusters do tipo alto-alto cor vermelha (HH) que mostram os municípios que apresentaram alta produtivida­de na fruticultura e estão rodea­dos por municípios que também apresentaram alta produtividade. Além disso, é importante obser­var os clusters do tipo alto-bai­xo cor rosa (HL), isto porque, os mesmos indicam que municípios com alta produtividade estão ro­deados por municípios com baixa produtividade.

50Para o ano de 2011, percebe-se que o primeiro regime HH com­preende os municípios Mucurici, Montanha, Pedro Canário, Con­ceição da Barra, São Mateus, Pi­nheiros e Boa Esperança. Nestes municípios predomina a produção de mamão. Nos municípios de Conceição da Barra e São Mateus a produção de coco também é sig­nificativa. No regime HL destaca­-se o município de Aracruz, onde também predomina a produção de mamão (Figura 8A).

51No caso das áreas declaradas irrigadas, no regime HH de 2011, não houve alteração com relação à configuração apresentada (Fi­gura 8B). No entanto, no regime HL, destaca-se o município de Cachoeiro do Itapemirim, onde predomina a produção de limão, laranja e coco.

FIGURA 8 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 8 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.

FIGURA 9 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

FIGURA 9 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).

Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.

52Comparando os anos de 2011 e 2016, percebe-se que o regi­me HH findou nos municípios de Mucurici, São Mateus e Boa Esperança em 2016. No regime HL, em 2016, também consta o município de Apiacá com alta produtividade na produção de banana (Figuras 8A e 9A).

53Para as áreas declaradas ir­rigadas, em 2016, no extremo norte, constam apenas três mu­nicípios no regime HH: Monta­nha, Pedro Canário e Concei­ção da Barra. Na identificação dos clusters HH, uma mudança observada foi a inclusão dos municípios de Santa Maria de Jetibá e Irupi, nos quais a pro­dução de morango e banana são as que apresentam maior nível de produtividade (Figura 9B).

54A configuração da produti­vidade na fruticultura mudou muito regionalmente, o que acarretou impactos negativos principalmente para os muni­cípios localizados nas micror­regiões de Montanha e São Mateus, onde a produtivida­de na fruticultura apresentou variação negativa de mais de 49,2% e 46%, respectivamen­te, comparando os anos de 2011 e 2016. Isto trouxe refle­xos negativos para toda a ca­deia produtiva na região com reflexos para todo o estado. A queda na produtividade afetou os diversos seguimentos da cadeia produtiva e principal­mente os pequenos agriculto­res e agricultores familiares menos descapitalizados. O efeito transbordamento desta­cado por Ortega et al., (2014) é importantíssimo na avaliação dos impactos de mudanças na configuração da produtivida­de, tendo em vista os diversos reflexos negativos destas mu­danças, dentre as quais pode-se destacar: substituição de cultu­ras por outras mais rentáveis, mas que não se sustentam no longo prazo, abandono das la­vouras e êxodo rural.

55Mesmo com o desenvolvi­mento recente da pesquisa con­siderado significativo (COSTA et al., 2013; FERRÃO et al., 2016), a fruticultura praticada nas regiões capixabas ainda se mostrou pouco resistente às adversidades climáticas. As mudanças na configuração da produtividade observada em 2016 e seus reflexos negativos evidenciam a necessidade de adoção de medidas, por exem­plo, investimentos em pesquisa e inovação que visem minimi­zar os impactos negativos das adversidades climáticas sobre a produtividade. A preocupação com a sustentabilidade e formas alternativas de produção, como a agricultura orgânica e agro­florestal, que são menos agres­sivas ao meio ambiente tende a ser mais intensa (LOPES et al., 2014; ORTEGA et al., (2014). Pesquisas envolvendo sistemas de produção agroflorestais ten­dem a ser incentivados visan­do a minimização dos efeitos das adversidades climáticas e a sustentabilidade da produção no estado.

56Com relação ao risco, Ozaki (2008) destaca ainda que o fato de os dados não serem conside­rados independentes espacial­mente, traz repercussões per­versas no mercado de seguros agrícola, tendo em vista que o risco de inadimplência das seguradoras perante os segu­rados é grande, na ocorrência do evento climático extremo, o que também deve ser levado em conta pelos agentes toma­dores de decisão no setor.

Considerações Finais

57A dependência espacial foi diagnosticada, inicialmente, através da análise exploratória espacial e forneceu uma ideia geral do comportamento dos dados, levando-se em conta a localização espacial.

58Foi possível fornecer uma nova percepção da dinâmica geográfica com relação à pro­dutividade média da fruticultu­ra capixaba, utilizando para isso a análise exploratória de dados espaciais, a qual mostrou que, em 2011, os clusters de alta produtividade concentravam-se no Extremo Norte, totalizando sete municípios, enquanto que, em 2016, foram identificados clusters de alta produtividade em apenas quatro municípios do Extremo Norte. Consideran­do apenas a produção declara­da irrigada, percebeu-se que os clusters HH também foram identificados nos municípios de Santa Maria de Jetibá e Irupi, localizados na região Central e Sul do estado, respectivamente.

59O estudo mostrou que hou­ve uma mudança na configura­ção da localização dos clusters de alta produtividade. Com os resultados obtidos neste traba­lho, tornou-se possível avaliar a dinâmica da produtividade na fruticultura do Espírito Santo no período de estiagem mais intenso e longo que ocorreu no Estado desde os primeiros registros de precipitação plu­viométrica. Apesar dos avanços obtidos no setor, o estudo mos­trou que a fruticultura capixaba se mostrou pouco preparada para situações de adversidades climáticas. Esses resultados podem auxiliar nas tomadas de decisões técnicas e políticas fu­turas para o setor.

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Notas

1 O índice de Gini é uma medida do grau de concentração de uma distribuição, cujo valor varia de 0 (perfeita igualdade) até (desigualdade máxima)

2 O Espírito Santo possui uma população de aproximadamente 4 milhões de pessoas, sendo que cerca de 15% dessa população vive no meio rural. Em 2010 este percentual era de 16% e em 2000 era de 20%. (IBGE-COPIS, 2017)

3 Um dos caminhos mais apropriado para ampliar nos­sas janelas de oportunidades de negócios é a fruticultura. A dinâmica do Espírito San­to deve ser fundamentada em “crescer para fora, para se desenvolver para dentro”. O que pesa na orientação estratégica dessa base produtiva para fora é o tamanho do mercado local, que funciona como fator restri­tivo a ganhos econômicos de escala. A fruticultura é dupla­mente compensadora. De um lado, as exigências do emprego de mão de obra durante o ano inteiro permitem uma comple­mentaridade com as atividades ligadas ao café, que concentra as necessidades de trabalho no período da colheita. De outro, o rendimento monetário por hect­are é amplamente favorável ao cultivo de frutas, especialmente se comparado ao do café (ES­PÍRITO SANTO, 2013).

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Índice das ilustrações

Título FIGURA 1 - Variação média da fruticultura capixa­ba de 2011 a 2016 (linhas) e anomalia de precipitação anual média no Espírito Santo entre 2012 e 2016 (col­unas).
Créditos Fonte: Elaborado a partir dos dados do IBGE-LSPA, (2011 e 2016) e INCAPER (2017).
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-1.png
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URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-4.jpg
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Título FIGURA 2 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE dos anos de 2011.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-5.jpg
Ficheiro image/jpeg, 49k
Título FIGURA 3 - Rendimento médio da fruticultura capixaba em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE, 2016.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-6.jpg
Ficheiro image/jpeg, 57k
Título FIGURA 4 - Índice de Moran (I) para o rendimento médio total da fruticultura nos municípios do Espírito em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-7.jpg
Ficheiro image/jpeg, 17k
Título FIGURA 5 - Índice de Moran (I) para o rendimento mé­dio total da fruticultura nos municípios do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-8.jpg
Ficheiro image/jpeg, 13k
Título FIGURA 6 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-9.jpg
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Título FIGURA 7 - Mapa de significância de produtividade da fruticultura no Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Créditos Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-10.jpg
Ficheiro image/jpeg, 38k
Título FIGURA 8 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2011: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2011.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-11.jpg
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Título FIGURA 9 - Cluster de produtividade da fruticultura no Estado do Espírito Santo em 2016: área total (A) e áreas declaradas como irrigadas (B).
Legenda Fonte: Elaborado a partir dos dados do LSPA-IBGE para 2016.
URL http://journals.openedition.org/geografares/docannexe/image/517/img-12.jpg
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Para citar este artigo

Referência eletrónica

Edileuza Vital Galeano, Renzo Caliman Souza, Bruce Francisco Pontes da Silva e José Aires Ventura, «Diagnóstico da mudança na configuração espacial de produtividade da fruticultura no Espírito Santo, Brasil, nos anos 2011 e 2016»Geografares [Online], 29 | 2019, posto online no dia 17 outubro 2019, consultado o 08 dezembro 2021. URL: http://journals.openedition.org/geografares/517

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Autores

Edileuza Vital Galeano

Pesquisadora no Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural-INCAPER. edileuzagaleano@gmail.com

Renzo Caliman Souza

Ex-Bolsista no Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural-INCAPER. renzo.caliman@hotmail.com

Bruce Francisco Pontes da Silva

Pesquisador no Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural-INCAPER. brucepontes@incaper.es.gov.br

José Aires Ventura

Pesquisador no Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural-INCAPER. ventura@incaper.es.gov.br

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