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									      PLANEAMENTO AGRÍCOLA E GESTÃO DA ÁGUA DE REGA EM SISTEMAS
  DE PRODUÇÃO DE REGADIO NO SUL DE PORTUGAL NUM QUADRO DE OBJECTIVOS
             MÚLTIPLOS DE NATUREZA ECONÓMICA E AMBIENTAL
                         Nuno Siqueira de Carvalho
                     Estação Agronómica Nacional - INIAP

Atendendo à crescente multiplicidade dos critérios envolvidos no processo de decisão agrícola aplicam-se neste
estudo diversas técnicas operativas no quadro da teoria de decisão multicritério, concretamente na óptica da gestão
da água de rega, em sistemas de produção agrícola de regadio no sul de Portugal, de acordo com múltiplos
objectivos de natureza económica e ambiental.
De entre diversos sistemas produtivos identificados seleccionou-se nesta comunicação o caso “tipo”: Sistema de
Produção de Policultura de Média dimensão, com nítida predominância da área de regadio (80%), localizados na
Península de Setúbal e no Alentejo Litoral (SPPM/PS-AL).
As metodologias postas em prática na obtenção da matriz dos valores ideais e anti-ideais, das curvas de
transformação e respectivas soluções eficientes e de compromisso revelaram ser uma “ferramenta” de grande
alcance no Sistema de Apoio à Decisão (SAD) dos agricultores.

Palavras-chave
Decisão multicritério, programação multiobjectivo, programação compromisso, gestão da água de rega, sistemas de
produção de regadio.



1. Introdução

A complexidade e a incerteza que, particularmente na actualidade, caracterizam o sector
agrícola europeu, com evidentes repercussões a nível nacional, exigem por parte da
investigação agrária um empenhamento crescente na procura de soluções e respostas eficazes
aos desafios que se colocam a uma agricultura que necessita urgentemente de melhorar a sua
competitividade – assumindo para tal níveis de risco mais elevados – e à qual se exige
simultaneamente o respeito pelo ambiente e a utilização de forma sustentada dos recursos
naturais, a obtenção de produtos seguros e de qualidade e o papel de motor do desenvolvimento
rural.

Neste contexto a investigação interdisciplinar assume, cada vez mais, um papel fundamental na
resolução dos referidos desafios. Concretamente no que respeita à investigação operacional o
caminho a seguir deverá passar pelo desenvolvimento da programação multicritério, tentando
conjugar objectivos de natureza económica, ambiental e outros – regra geral em situação de
conflito – no sentido de contribuir para uma mais justa avaliação das externalidades (positivas ou
negativas) da actividade agrícola.

No presente trabalho é apresentado um conjunto de resultados respeitantes ao planeamento e
gestão de sistemas de produção agrícola de regadio no sul do país (situações “tipo”) de acordo
com múltiplos objectivos de natureza: económica – maximização do rendimento, minimização
dos custos variáveis e minimização do risco empresarial; ambiental – minimização dos
consumos de água de rega e do azoto.

Para tal recorreu-se à aplicação de técnicas operativas no quadro da teoria da decisão
multicritério, com a integração nos modelos de programação de um conjunto de dados
econométricos obtidos a partir de funções de produção experimentais (sobre a utilização
eficiente da água de rega e da fertilização azotada) respeitantes a diversas culturas de
importância para os regadios do sul de Portugal.
2. Material e métodos

2.1. Breve caracterização do sistema de produção “tipo” analisado

Os dados técnico económicos que serviram de base para a elaboração dos diversos modelos de
programação cujos resultados se apresentam nesta comunicação, referem-se a um subconjunto
de uma amostra geral de 170 empresas agrícolas de regadio, acompanhadas pela Rede de
Informação de Contabilidades Agrícolas (RICA) nas regiões do Ribatejo e Alentejo, nos anos de
1997 e 1998, nas quais a área de regadio apresenta sempre uma importância significativa,
embora variável de caso para caso.

Para efeitos de apresentação dos resultados seleccionou-se o caso “tipo” constituído pelos
Sistemas de Produção de Policultura de Média dimensão, com nítida predominância da área de
regadio localizados na Península de Setúbal e no Alentejo Litoral, doravante designado pela
sigla SPPM/PS-AL.

Em média, este grupo é caracterizado por uma Superfície Agrícola Utilizada (SAU) de 32,4 ha e
uma área irrigada (SAU IRR) de 22,4 ha representando esta (na média das observações
individuais) cerca de 80% da superfície total. A mão de obra disponível é de 1,8 Unidades de
Trabalho Anual (UTA) das quais 1,3 UTA familiares e 0,5 UTA assalariadas. O capital total é da
ordem dos 100 000 €, dispondo as empresas de um capital de exploração circulante de 10 000 €
e apresentando um nível de endividamento total da ordem dos 15%. O Produto Bruto Agrícola
(PBA) tem um valor global da ordem 48 500 €, representando os produtos vegetal, animal e
diverso respectivamente cerca de 71%, 4% e 25% daquele valor; note-se que é nesta última
rubrica que são contabilizados todos os subsídios e ajudas à empresa.

Em termos médios da afectação cultural, o milho grão e o arroz surgem como as culturas de
regadio de maior relevo ocupando respectivamente cerca de 55% e 37% daquela área
registando-se igualmente, mas com menor expressão, o aparecimento das actividades horto-
industriais, da horticultura ao ar livre, da batata e da fruticultura. Nas áreas de sequeiro referem-
se os cereais de outono/inverno (aveia e cevada) e as oleaginosas.

2.2. Os dados experimentais

Um dos aspectos importantes do presente trabalho refere-se à integração nos modelos
produtivos de diferentes pontos (da zona experimental) das funções de produção, não lineares –
representando a lei dos acréscimos decrescentes (curvas de concavidade voltada para baixo) –
resultantes da experimentação levada a efeito, sobretudo no sul do País, com diversas culturas
de regadio, respeitante concretamente ao emprego dos factores água de rega e fertilização
azotada.
Tendo em conta o conjunto das principais culturas observadas nos diferentes sistemas de
produção identificados foram aqui utilizados os dados experimentais publicados por Ramos et al.
(1996) para as culturas regadas de milho grão, tomate para indústria, beterraba e batata.
Na apreciação econométrica dos ensaios recorreu-se à equação quadrática que, em geral, deu
lugar a bons ajustamentos estatísticos (com coeficientes de regressão múltipla altamente
significativos quase sempre superiores a 0,85) para valores da produção expressos em termos
absolutos. Como variáveis correspondentes aos dados anuais foram utilizadas as seguintes:
         Y = produção total (em kg/ha)
         Q = volume total de água de rega (em m3/ha)
         N = adubo azotado (com N expresso em kg/ha)
          A = variável discreta associada ao ano

A partir das funções de produção ajustadas para o conjunto dos anos e locais dos ensaios foram
seleccionadas, por cultura e dentro da zona experimental as isoquantas (ou linhas de
isoproduto) apresentadas no Quadro 1, correspondendo a cada uma diversos níveis tecnológicos
diferenciados em função da possibilidade de intersubstituição entre factores.

Tendo em conta que o emprego dos factores experimentais é variável em função dos diferentes
níveis de produtividade, verifica-se para cada isoquanta que à tecnologia A correspondem
sempre os níveis mais elevados da fertilização azotada e inferiores do consumo de água,
observando-se o inverso na tecnologia C e uma situação intermédia na tecnologia B.

A cultura da beterraba sacarina não foi incluída nos modelos ajustados à situação “tipo” aqui
analisada em virtude da sua fraca representatividade na generalidade das empresas que
integram este grupo. Ela foi sobretudo considerada noutros modelos respeitantes a sistemas de
produção de regadio de maior dimensão das regiões do Alentejo Central e do Baixo Alentejo.
Quadro 1 - Isoquantas e níveis tecnológicos obtidos a partir das funções de produção ajustadas aos
resultados da experimentação em culturas de regadio


Níveis                                                   ISOQUANTAS /PRODUTIVIDADE
Tecnológicos                              Baixa                      Média                        Alta
                                                                   MILHO
A ( Azoto+ ; Água - )                   Milho 1 A                   Milho 2 A                  Milho 3 A
B ( Azoto ; Água )                      Milho 1 B                   Milho 2 B                  Milho 3 B
C(   Azoto-   ; Água   +)                   -                       Milho 2 C                  Milho 3 C
                                                                 TOMATE
A(   Azoto+   ; Água   -)              Tomate 1 A                  Tomate 2 A                 Tomate 3 A
B ( Azoto ; Água )                     Tomate 1 B                  Tomate 2 B                 Tomate 3 B
C(   Azoto-   ; Água   +)              Tomate 1 C                  Tomate 2 C                 Tomate 3 C
                                                                BETERRABA
A(   Azoto+   ; Água   -)             Beterraba 1 A               Beterraba 2 A              Beterraba 3 A
B ( Azoto ; Água )                    Beterraba 1 B               Beterraba 2 B              Beterraba 3 B
C ( Azoto- ; Água + )                 Beterraba 1 C               Beterraba 2 C              Beterraba 3 C
                                                                    BATATA
A ( Azoto+ ; Água - )                       -                           -                      Batata 3 A
B ( Azoto ; Água )                          -                           -                      Batata 3 B
Fonte: Ramos, J.B., et al. (1996): “Optimização da eficiência da rega em ensaios nas culturas do milho-forragem,
  milho-grão, beterraba, tomate e batata”, Agronomia Lusitana, nº 45, 359-386.

2.3. Aplicação das técnicas de decisão multicritério

A teoria da decisão multicritério, conheceu particular desenvolvimento sobretudo a partir da
década de 70 motivado pela constatação de que os agentes económicos não orientam as suas
decisões de acordo com critérios únicos, procurando antes encontrar o equilíbrio ou o
compromisso entre diversos objectivos, os quais não é possível optimizar simultaneamente, em
virtude da situação de conflito em que muitas vezes se encontram.
Uma das técnicas operativas com grandes potencialidades, no quadro da decisão multicritério,
diz respeito à programação muiltiobjectivo (também designada de optimização vectorial)
sobretudo quando o contexto de decisão é definido por uma série de objectivos diversificados e
em conflito, e na qual se procura determinar o conjunto de soluções eficientes (ou soluções
óptimas de Pareto) o qual, de acordo com Romero (1993) constitui o sub-conjunto das soluções
possíveis (isto é, obedecendo ao conjunto de restrições impostas ao modelo), tais que não
existam outras soluções (possíveis) que proporcionem uma melhoria num determinado objectivo
sem ocasionar o agravamento, em pelo menos um dos outros objectivos. A procura das soluções
eficientes tanto poderá fazer-se no sentido da maximização (do rendimento, do emprego, etc.),
como da minimização (dos custos variáveis, dos consumos de água, etc.).

Um primeiro passo na aplicação da programação multiobjectivo consiste na obtenção da matriz
dos valores ideais e anti-ideais (“pay-off matrix”), optimizando-se separadamente a partir de
modelos normativos de PL, ou de outros, cada um dos objectivos (valores ideais) e, calculando-
se seguidamente os correspondentes valores dos restantes objectivos (valores anti-ideais). O
cálculo desta matriz, quadrada e de dimensão igual ao número de objectivos, revela-se de
grande interesse permitindo desde logo avaliar o grau de conflitualidade existente , constituindo
os elementos da diagonal o designado “ponto ideal”, normalmente inalcançável em virtude da
referida incompatibilidade entre objectivos.

Entre as diversas técnicas da programação multiobjectivo poderão referir-se os métodos das
ponderações e o de NISE. O método das ponderações, resulta da demonstração efectuada por
Zadeh (1963) segundo o qual, se na resolução de um problema multicritério for possível associar
a cada objectivo um peso (Wi) não negativo, procedendo-se em seguida à agregação de todos
os objectivos, a optimização da função agregada e ponderada gera, para cada conjunto de
ponderações, um ponto extremo eficiente.

Partindo desta técnica Cohon et al. (1979) desenvolveram o método NISE (“noninferior set
estimation”) em que as ponderações dos objectivos não são atribuídas, como anteriormente, de
forma arbitrária, mas sim através da inclinação da recta que liga dois pontos extremos eficientes
e que no início da aplicação do algoritmo NISE correspondem aos valores ideais e anti-ideais
dos objectivos. Este método constitui uma rápida e boa aproximação ao conjunto de soluções
eficientes, sobretudo quando os objectivos são analisados dois a dois, permitindo ainda obter a
elucidativa representação gráfica da respectiva curva de transformação.

Ainda no contexto da teoria da decisão multicritério reveste-se de particular interesse o recurso à
programação compromisso, partindo do princípio que sendo o ”ponto ideal” (correspondente à
optimização simultânea de vários objectivos) inalcançável, o comportamento racional dos centros
decisores tenderá a seleccionar, de entre o conjunto de soluções possíveis e eficientes aquelas
que mais se aproximam do ponto ideal, sendo então introduzida uma função de distância a qual
se pretende minimizar. Esta metodologia, desenvolvida por Yu (1973) e Zeleny (1974), constitui
segundo Romero (1993) uma das abordagens multicritério de maior potência operativa e
aplicação prática.

Fundamentalmente são introduzidas nesta técnica duas funções de distância Lp
correspondentes às métricas p=1 (L1) e p=     ), cujo objectivo é o da sua minimização. O
intervalo das soluções eficientes mais próximas do ponto ideal assim definido constitui o
designado conjunto de soluções de compromisso entre os objectivos a optimizar.
Numa perspectiva económica, a solução L1, correspondendo a uma situação em que se
maximiza a soma ponderada dos objectivos, representa um ponto de máxima eficiência
podendo, no entanto, ser fortemente desequilibrada. Pelo contrário, a solução correspondente a
L é sobretudo caracterizada pelo equilíbrio – o que a torna particularmente atractiva - uma vez
que as diferenças entre os valores alcançados pelos objectivos e os seus ideais (ponderadas
pelos respectivos pesos Wi e normalizadas) são iguais em todos os casos.


3. Resultados

Tendo em conta os objectivos de natureza económico-ambiental considerados como prioritários
na realização deste estudo procedeu-se inicialmente à elaboração de diversos modelos
normativos de programação matemática (PL) adaptados às principais características técnico-
económicas (médias) do sistema de produção em análise, integrando como actividades
alternativas independentes nas respectivas submatrizes técnicas, as diversas isoquantas e
tecnologias culturais derivadas das funções de produções experimentais e, ainda, um conjunto
diversificado de outras actividades vegetais (culturas anuais de sequeiro e regadio, culturas
permanentes, culturas hortícolas ou horto-industriais, etc.) caracterizadas apenas com base em
parâmetros médios regionais.

Em complemento das referidas submatrizes técnicas de produção, traduzindo no essencial as
relações técnico-económicas da produção e as disponibilidades dos recurso da empresa, deu-se
particular atenção à elaboração das submatrizes de política agrícola, por forma a incluir nos
modelos as principais regras e medidas de apoio ao rendimento da empresa.

No que respeita à avaliação do risco optou-se pelo desenvolvimento do modelo MOTAD (Hazell,
1986) recorrendo-se não só às séries cronológicas publicadas pelo INE (1994-2000)
relativamente às produtividades e aos preços dos produtos agrícolas em análise mas, ainda, à
evolução das respectivas ajudas ao rendimento neste período.

Na óptica da minimização dos diversos objectivos considerou-se sempre a ocupação total da
SAU respeitando-se, obviamente as retiradas obrigatórias de regadio e de sequeiro. Para além
da análise económica pormenorizada da conjugação ou da transformação entre objectivos é
apresentado neste capítulo um conjunto de planos óptimos culturais, num contexto de uma
agricultura de precisão face aos diferentes níveis de obtenção dos objectivos em causa; nestes
planos admitiu-se a possibilidade de selecção simultânea de diversas isoquantas (ou
tecnologias) relativas a uma mesma cultura, o que em termos do planeamento da empresa
agrícola poderá não ter grande interesse prático; para obviar a esta questão foram elaborados
paralelamente diversos modelos alternativos em que apenas é permitida a selecção de uma
modalidade experimental por cultura.

3.1. A matriz dos valores ideais e anti-ideais

No Quadro 2 são apresentados os valores ideais e anti-ideais respeitantes aos cinco principais
objectivos considerados na análise destes sistemas, e que constituem a vulgarmente designada
“pay-off matrix”.

Quadro 2 - Matriz dos valores ideais e anti-ideais ( “pay-off matrix”) nos SPPM/PS-AL


    Valores obtidos                                  Objectivos a optimizar
                                MB                CV         ÁGUA          AZOTO     RISCO
         MB (€)                34566             4478        6815          10090      8780
         CV (€)                41292            29529        30621          34899    32990
       ÁGUA (m3)              232710           112982        95451          124822   113237
      AZOTO ( kg)              3121              622         1649            207      394
        RISCO (€)              12037             6798        6174            6730     4040
Fonte: Modelos de PL elaborados no âmbito deste estudo

Tal como é possível verificar, a maximização do rendimento conduz sempre a um agravamento
pronunciado dos valores óptimos (mínimos) dos restantes objectivos, concretamente no que
respeita à optimização do consumo de água de rega. A propósito deste critério deverá referir-se
que o conflito gerado relativamente à maximização da MB se deve não só à importância da área
regada na SAU total (cerca de 81%) mas, ainda, à presença da cultura do arroz nos planos
óptimos de exploração correspondentes aos melhores rendimentos, implicando neste caso
gastos médios elevados de água , da ordem dos 11 200 m3/ha de regadio cultivado (considerado
no seu conjunto); a minimização deste factor (cerca de 4 700 m 3/ha) resulta, por sua vez, na
retirada daquela cultura das soluções óptimas e na introdução de outras culturas de regadio
(milho e batata) em modalidades pouco intensivas e, simultaneamente muito menos rentáveis.
Quanto aos objectivos a minimizar (CV, ÁGUA, AZOTO e RISCO) verifica-se que os conflitos
entre si são bastante menos acentuados.

3.2. Análise da transformação entre objectivos num contexto bicritério

Tendo por base os dados da matriz “pay-off” e por recurso aos métodos de NISE e da
programação compromisso procedeu-se à elaboração das curvas de transformação entre
objectivos num contexto bicritério, apresentando-se na Fig. 1 a curva de transformação entre MB
e consumo de ÁGUA de rega, as soluções correspondentes aos ponto extremos eficientes e ao
intervalo de compromisso e, os valores dos trade-offs MB/ÁGUA.

Tendo em conta um preço base da água de 0.025 €/m3 estes resultados evidenciam sobretudo a
possibilidade de redução do consumo de água até cerca de 40% do consumo máximo (ponto E),
sem que tal se traduza em perdas muito significativas do rendimento (apenas cerca de 5%); a
partir deste ponto a redução dos consumos daquele factor já só e conseguida à custa de
sacrifícios acentuados e crescentes da MB, tal como se pode avaliar pela razão marginal de
substituição (“trade-off”) entre objectivos.

O conjunto de soluções de compromisso, limitado pelos pontos L1 e L (que mais se aproximam
do ponto ideal) é relativamente restrito, variando o consumo de água e o rendimento
respectivamente entre 103 586 e 116 436 m3 e entre 28 913 e 30 323 €; a solução de
compromisso mais equilibrada, correspondente a L implica uma perda de rendimento (em
relação ao valor ideal) de cerca de 4 243 € (12%) compensada pela redução de 116 274 m 3 de
água de rega (50%).
Fig. 1 - Curva de transformação entre ÁGUA de rega (m3) e MB (€) nos SPPM/PS-AL
Trade-offs MB/ÁGUA: variação da MB (€) por m3 de variação da água de rega
Fonte: Modelos de PL e aplicação do método de NISE no âmbito deste estudo

Os planos culturais óptimos correspondentes às diversas soluções da curva de transformação
são apresentados no gráfico da Fig. 2, verificando-se que a área da cultura de milho grão, que
ocupa uma posição preponderante nas soluções de menor consumo de água, se vai reduzindo
progressivamente à medida que se caminha no sentido das soluções de maior rendimento, com
a simultânea substituição das modalidades tecnológicas menos intensivas (Milho 1A) pelas mais
intensivas (Milho 3A, 3B e 3C). Neste mesmo sentido evolutivo regista-se o aparecimento das
culturas do arroz (a partir da solução eficiente G) do tomate (a partir do ponto C) e da fruticultura
(a partir de F) e, ainda, a substituição da modalidade experimental Batata 3A pela Batata 3B,
enquanto a cultura do pimento para indústria se apresenta com interesse na maioria das
soluções, exceptuando-se a de menor consumo de água. A área de sequeiro é dominada em
todos os casos pela cultura da aveia, em exclusividade até ao ponto G e associada à cultura da
cevada (a partir da solução I).

Na solução de compromisso mais equilibrada correspondente a L verifica-se o interesse
simultâneo de duas modalidades distintas da cultura de milho grão (Milho 1A e 3A) o que, em
termos de planeamento cultural, poderá não ter grande interesse prático. Neste caso os
resultados do modelo no qual apenas é permitida a selecção de uma modalidade experimental
por cultura apontam para uma área de 13 ha de Milho 1A surgindo igualmente nesta solução a
cultura do arroz embora com pouca expressão (cerca de 1,2 ha) o que implica um ligeiro
aumento do consumo de água de rega e uma pequena quebra da MB.
Fig. 2 – Planos culturais óptimos correspondentes à curva de transformação entre MB e ÁGUA de rega nos
SPPM/PS-AL
Fonte: Modelos de PL e aplicação do método de NISE no âmbito deste estudo


Fig. 2 – Planos culturais óptimos correspondentes à curva de transformação entre MB e ÁGUA de rega nos
SPPM/PS-AL




3.3. A optimização da função de utilidade com diferentes hipóteses de ponderação dos
objectivos

Procurou-se nesta fase do trabalho simular possíveis comportamentos dos agricultores face ao
conjunto dos objectivos em análise através da maximização da função de utilidade (U), de
acordo com diferentes hipóteses de ponderação (Wi) dos critérios considerados. Entre as
inúmeras possibilidades foram consideradas quatro hipóteses reflectindo as duas primeiras
apenas preocupações de natureza económica (optimização exclusiva de rendimento ou em
conjugação com a minimização dos custos de produção) e de aversão ao risco, enquanto nas
duas últimas, a par de um menor peso daquelas, se atribui igualmente importância às questões
de natureza ambiental de minimização dos consumos de água e de azoto.
Atendendo às diferentes unidades de quantificação (monetárias e físicas) dos objectivos em
estudo torna-se necessário proceder à normalização dos ponderadores de acordo com a
função de utilidade:

            n  fi (x) - fi**
      U = ∑ ---------------                                                                                         (1)
          i-1   fi* - fi**  sujeita ao conjunto de restrições do modelo e, em que f i* e fi**
representam respectivamente os valores ideal e anti-ideal dos objectivos obtidos a partir do
modelo. Assim, nas quatro hipóteses consideradas as expressões daquela função assumem a
seguinte forma:
    A)   U = 1,000 MB – 0,000 CV – 0,000 ÁGUA – 0,000 AZOTO – 1,162 RISCO                              (2)
    B)   U = 1,000 MB – 0,235 CV – 0,000 ÁGUA – 0,000 AZOTO – 1,109 RISCO                               (3)
    C)   U = 1,000 MB – 0,282 CV – 0,008 ÁGUA – 0,179 AZOTO – 0,697 RISCO                               (4)
    D)   U = 1,000 MB – 0,352 CV – 0,010 ÁGUA – 0,224 AZOTO – 1,307 RISCO                              (5)

Os resultados obtidos a partir da maximização destas funções – sujeitas ao conjunto de
restrições funcionais do modelo e à condição de não negatividade dos níveis das
actividades – são apresentados no Quadro 3, tal como as soluções extremas do intervalo de
compromisso (neste caso atribuindo-se igual importância relativa aos diferentes objectivos) e
ainda, para efeitos comparativos, as soluções correspondentes à optimização individual dos
objectivos já anteriormente apresentadas.

Quadro 3 - Resultados correspondentes às soluções de compromisso e à maximização da Função de
Utilidade com diferentes hipóteses de ponderação dos objectivos nos SPPM/PS-AL
 Resultados        Optimização indiv. dos objectivos      Programação        Maximização da F. de Utilidade
                                                          Compromisso      (hipóteses de pond. dos objectivos)

                MB       CV     ÁGUA    AZOTO    RISCO     L1      L        A         B         C             D
    MB (€)     34566     4479   6814    10091     8779    10111   21937   30676     31185     27958       14774
    CV (€)     41290    29484   30621   34901     32990   31549   35165   42667     39924     37230       35524

  ÁGUA (m3)    232710 112982 95451      124822   113237 113709 163859     233812   233698     119483     113226

 AZOTO (kg)     3121     622    1649     207       394    662     1374    2645       2929      1383           510
  RISCO (€)    12036     6799   6175     6729     4040    4574    7392    9298       9891      9976       5103
Fonte: Modelos de PL e maximização da Função de Utilidade (com ponderação e agregação dos objectivos)


Nas hipóteses A e B em que não se atribui qualquer ponderação aos critérios de natureza
ambiental regista-se a obtenção de uma MB próxima dos 950 €/ha de SAU com consumos
médios de água de rega e de azoto da ordem dos 11 300 m 3 e 130 kg por ha cultivado de
regadio. Já quando se considera a menor importância relativa dos objectivos económicos a par
da ponderação dos objectivos ambientais, tal como por exemplo na solução C regista-se uma
quebra da MB para valores de 860 €/ha de SAU, mas compensada por uma drástica redução
dos consumos de água e de azoto, respectivamente para valores de 5 750 m3 e de 50 kg por ha
de superfície cultivada de regadio, sem que tal implique um aumento de risco considerável.


4. Discussão e Conclusões

4.1 As técnicas operativas da decisão multicritério, nomeadamente no contexto da programação
multiobjectivo e de compromisso, com a integração de dados experimentais e outros,
característicos de actividades regionais, revelaram ser uma “ferramenta” de grande alcance no
Sistema de Apoio à Decisão (SAD) dos agricultores, em particular no caso dos sistemas de
produção de regadio, atendendo à importância crescente das questões relacionadas com o uso
eficiente da água de rega.

   4.2 O desenvolvimento experimental assume nesta abordagem uma importância primordial
tendo em vista a definição de alternativas culturais e tecnológicas credíveis; a disponibilidade de
informações fidedignas, de natureza estatística e microeconómica torna-se igualmente
imprescindível para uma boa aproximação dos modelos à realidade, para a correcta identificação
dos principais objectivos dos agricultores e para a avaliação das possibilidades de transformação
ou de compromisso entre aqueles.

  4.3 No que respeita aos: Sistemas de Produção de Policultura de Média dimensão, com nítida
predominância da área de regadio, localizados na Península de Setúbal e no Alentejo Litoral
(SPPM/PS-AL) salientam-se as seguintes conclusões:

- Através dos resultados que integram a matriz dos valores ideais e anti-ideais (“pay-off matrix”) é
possível verificar que a minimização dos diversos objectivos, quer de natureza económica
(custos variáveis e risco), quer ambiental (consumos de água de rega e de azoto) implica sempre
quebras de rendimento (MB) acentuadas.

- As curvas de transformação entre objectivos num contexto bicritério evidenciam, entretanto, a
possibilidade de redução do consumo de água – até cerca de 40% do consumo máximo – sem
que tal se traduza em perdas muito significativas do rendimento.

 - A partir da maximização da função de utilidade, traduzindo possíveis atitudes dos agricultores
face ao conjunto de critérios em análise é possível confirmar as conclusões anteriores,
observando-se que as soluções óptimas são bastante diferenciadas consoante a importância
atribuída aos diferentes objectivos. Os intervalos de compromisso são neste caso
substancialmente mais alargados em virtude da necessidade de dar resposta simultânea a um
maior conjunto de atributos.
Bibliografia

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