RESUMO:
O Modelo de Cadeia Estocástica de Markov e o Processo de Hierarquia Analítica (AHP) foram utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão para a melhor escolha de plantio na cidade de Caxias do Sul, Brasil. As informações de temperatura e precipitação foram coletadas de 1997 a 2017 no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil. O modelo estocástico foi aplicado para obtenção da probabilidade de transição entre faixas de variação para temperatura e precipitação. Na segunda fase do estudo, um modelo algébrico foi desenvolvido, possibilitando vincular a probabilidade da matriz de transição de cadeias de Markov na matriz de julgamento do AHP. Na terceira fase, o AHP foi aplicado como ferramenta de apoio à decisão do cultivo mais benéfico para a cidade estudada, considerando os critérios avaliados: temperatura, precipitação e pH do solo. As alternativas escolhidas para fazer o ranking foram: cenoura, tomate, maçã e uva, escolhidas por possuírem a maior quantidade de plantio na cidade de Caxias do Sul. O ranking do resultado de força de benefício da aplicação do modelo para a primavera foi: cenoura (0,297), maçã (0,259), uva (0,228) e tomate (0,215); para o verão: uva (0,271), tomate (0,261), maçã (0,238) e cenoura (0,230); para o outono: cenoura (0,316), uva (0,243), tomate (0,228) e maçã (0,213); para o inverno: cenoura (0,327), tomate (0,235), maçã (0,222) e uva (0,216). Assim, concluiu-se que o agricultor terá mais chances de sucesso se optar por plantar cenoura durante a primavera, outono e inverno, e uva durante o verão.
Palavras-chave:
processo analítico hierárquico; pesquisa operacional; processo decisório; cultivos; temperatura; precipitação; pH do solo
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