RESUMO
ABSTRACT: The study predicted chicken meat production in 2019-2025 period for the leading chicken-producing countries with the help of the 1961-2018 Food and Agriculture Organization (FAO) data since chicken meat consumption is so high worldwide. The USA ranks the first place while Brazil and China take second and third places, respectively. The analysis of the pioneer chicken meat-producing countries indicates that while the portion of the USA in world production decreases, the share, particularly Brazil and China, will approach that of the USA. World chicken meat production, which was 7.56 million tons in 1961, will increase to 139.19 million tons in 2025, and this production per capita is predicted to increase to 17.0 kg in 2025 from 2.4, 5.35, 9.80, and 15.0 kg in 1961, 1981, 2001, and 2018, respectively. Indonesia, Russia, Brazil, Japan, and India will run the highest increases in production. However, the share of countries in chicken meat production will decrease from 61% to 60% in 2019-2025 compared to the 2012-2018 periods. This condition showed that apart from some leading countries, the production will keep a rapid increase in production. The increase in chicken meat production and chicken meat import worldwide will improve human nutrition, especially in developing and underdeveloped countries. Countries that run cost advantages and high-quality life standards in line with technological innovations produce processed chicken products, strengthen animal health, hygiene, and transportation standards, and attach importance to advertising activities that increase consumer demand will be more advantageous in this market.
RESUMO: O estudo visa prever a produção de carne de frango no período de 2019-2025 para os principais países produtores de frango com a ajuda dos dados da Organização para Agricultura e Alimentação (FAO) de 1961-2018, uma vez que o consumo de carne de frango é tão alto emtodo o mundo. Os EUA ocupam o primeiro lugar, enquanto o Brasil e a China ficam com o segundo e o terceiro lugares, respectivamente. A análise dos países pioneiros na produção de carne de frango indica que enquanto a participação dos EUA na produção mundial diminui a participação, principalmente do Brasil e da China, se aproximará da dos EUA. A produção mundial de carne de frango, que era de 7,56 milhões de tonelada sem 1961, aumentará para 139,19 milhões de tonelada sem 2025, e esta produção per capita deve aumentar para 17,0 kg em 2025 de 2,4, 5,35, 9,80 e 15,0 kg em 1961, 1981, 2001 e 2018, respectivamente. Indonésia, Rússia, Brasil, Japão e Índia terão os maiores aumentos de produção. No entanto, a participação dos países na produção de carne de frango cairá de 61% para 60% em 2019-2025 em relação ao período de 2012-2018. Essa condição mostra que, além de alguns países líderes, a produção manterá um rápido aumento da produção. O aumento na produção e importação de carne de frango em todo o mundo melhorará a nutrição humana, especialmente nos países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Os países que possuem vantagens de custo e padrões de vida de alta qualidade alinhados às inovações tecnológicas produzem produtos processados de frango, fortalecemos padrões de saúde, higiene e transporte animal e atribuem importância a atividades de publicidade que aumentem a demanda do consumidor serão mais vantajosas neste mercado.
RESUMO
The study predicted chicken meat production in 2019-2025 period for the leading chicken-producing countries with the help of the 1961-2018 Food and Agriculture Organization (FAO) data since chicken meat consumption is so high worldwide. The USA ranks the first place while Brazil and China take second and third places, respectively. The analysis of the pioneer chicken meat-producing countries indicates that while the portion of the USA in world production decreases, the share, particularly Brazil and China, will approach that of the USA. World chicken meat production, which was 7.56 million tons in 1961, will increase to 139.19 million tons in 2025, and this production per capita is predicted to increase to 17.0 kg in 2025 from 2.4, 5.35, 9.80, and 15.0 kg in 1961, 1981, 2001, and 2018, respectively. Indonesia, Russia, Brazil, Japan, and India will run the highest increases in production. However, the share of countries in chicken meat production will decrease from 61% to 60% in 2019-2025 compared to the 2012-2018 periods. This condition showed that apart from some leading countries, the production will keep a rapid increase in production. The increase in chicken meat production and chicken meat import worldwide will improve human nutrition, especially in developing and underdeveloped countries. Countries that run cost advantages and high-quality life standards in line with technological innovations produce processed chicken products, strengthen animal health, hygiene, and transportation standards, and attach importance to advertising activities that increase consumer demand will be more advantageous in this market.
O estudo visa prever a produção de carne de frango no período de 2019-2025 para os principais países produtores de frango com a ajuda dos dados da Organização para Agricultura e Alimentação (FAO) de 1961-2018, uma vez que o consumo de carne de frango é tão alto emtodo o mundo. Os EUA ocupam o primeiro lugar, enquanto o Brasil e a China ficam com o segundo e o terceiro lugares, respectivamente. A análise dos países pioneiros na produção de carne de frango indica que enquanto a participação dos EUA na produção mundial diminui a participação, principalmente do Brasil e da China, se aproximará da dos EUA. A produção mundial de carne de frango, que era de 7,56 milhões de tonelada sem 1961, aumentará para 139,19 milhões de tonelada sem 2025, e esta produção per capita deve aumentar para 17,0 kg em 2025 de 2,4, 5,35, 9,80 e 15,0 kg em 1961, 1981, 2001 e 2018, respectivamente. Indonésia, Rússia, Brasil, Japão e Índia terão os maiores aumentos de produção. No entanto, a participação dos países na produção de carne de frango cairá de 61% para 60% em 2019-2025 em relação ao período de 2012-2018. Essa condição mostra que, além de alguns países líderes, a produção manterá um rápido aumento da produção. O aumento na produção e importação de carne de frango em todo o mundo melhorará a nutrição humana, especialmente nos países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Os países que possuem vantagens de custo e padrões de vida de alta qualidade alinhados às inovações tecnológicas produzem produtos processados de frango, fortalecemos padrões de saúde, higiene e transporte animal e atribuem importância a atividades de publicidade que aumentem a demanda do consumidor serão mais vantajosas neste mercado.
Assuntos
Animais , Aves Domésticas , Carne/estatística & dados numéricosRESUMO
El objetivo principal de este trabajo es emplear modelos ARIMA para la estimación de nuevos contagios usando datos públicos disponibles para Venezuela y la región suramericana, actualmente foco principal de un segundo brote de la COVID-19. Se realiza la predicción a 30 días del número de casos de Covid-19 en países suramericanos usando los datos públicos disponibles. Se emplearon modelos ARIMA para estimar el impacto de nuevos contagios en las dinámicas de infección para Suramérica. Desde la aparición del primer caso de la nueva neumonía Covid-19 en China, esta enfermedad se ha convertido en un problema de salud pública global y representa un gran reto el control de la infección para los países de Suramérica. Al 24 de junio de 2020 un total de 1.866.090 casos han sido detectados en la región y en el caso particular de Venezuela un total de 4.365 casos. El rápido incremento en el número de casos y la alta tasa de contagios asociado con el virus han llevado al desarrollo de distintas aproximaciones matemáticas, tales como: modelos SIR, SEIR, redes neuronales y regresiones lineales que permitan predecir la probable evolución de la epidemia. Los modelos ARIMA han sido empleados con éxito en otras infecciones como influenza, malaria, SARS, entre otras. Los resultados de las estimaciones realizadas empleando estos modelos muestran que aún en la región hacen falta mayores esfuerzos que conlleven al control de la epidemia(AU)
The main objective of this work is to use ARIMA models for the estimation of new contagions using public data available for Venezuela and the South American region, currently the main focus of a second COVID19 outbreak. A 30-day prediction is made for the num-ber of Covid-19 cases in South American countries using available public data. ARIMA models were used to estimate the impact of new contagions on infection dynamics for South America Since the appearance of the first case of the new Covid-19 pneumonia in China, which has become a global public health problem and the great challenge that the infection has represented for the countries of South America to June 24, 2020, a total of 1,866,090 cases have been detected and in the particular case of Venezuela a total of 4,365 cases have been detected for the same date. The rapid increase in the number of cases and the high rate of contagion associated with the virus have led to the development of different mathematical approaches, such as: SIR, SEIR models, neural networks and linear regressions that allow predicting the probable evolution of the epidemic. The ARIMA model has been successfully used in other infections such as influenza, malaria, SARS, among others. In the following work, the 30 - day prediction of the number of Covid-19 cases in South American countries is made using public data available. The results of the estimates made using these models show that even in the region, greater efforts are needed to control the epidemic(AU)
Assuntos
Humanos , Modelos Lineares , Infecções por Coronavirus , Síndrome Respiratória Aguda Grave , Pandemias , Previsões/métodosRESUMO
Equine infectious anemia (EIA) is a viral infectious disease that affects Equidae and is clinically characterized by intermittent fever, anemia, depression, emaciation, and edema. To evaluate disease dynamics in the state of Tocantins, Brazil, a time series of EIA cases in the period 20072019 was analyzed to describe the pattern of occurrence and define the autoregressive integrated by moving average (ARIMA) model best suited to make predictions of cases of this disease for the period 20202021. The modeling and statistical analysis of the time series were performed using R software. The ARIMA model (2,1,1) was evaluated by Holdout cross-validation, in which data from the periods 20072017 and 20182019 were used as training and test data, respectively. The analyses showed that EIA was endemic and non-seasonal in Tocantins. The ARIMA model (2,1,1) showed good predictive capacity adjusted for this time series. However, the prediction of 276 cases of EIA in Tocantins for the period 20202021 may vary depending on the demand for diagnostic tests for Equidae transportation and herd sanitation in farms considered infection foci. The ARIMA model helps predict the number of EIA cases in Tocantins and improves planning for disease control by the Official Veterinary Service.
A anemia infecciosa equina (AIE), doença infecciosa viral que acomete os equídeos, é caracterizada clinicamente por causar febre intermitente, anemia, depressão, emaciação e edema. Com o objetivo de elucidar a dinâmica dessa doença no estado do Tocantins, foi realizada a análise da série temporal dos casos de AIE em equídeos entre 2007 e 2019 para descrever o padrão de sua ocorrência, além de definir o modelo autorregressivo integrado por média móvel (Autoregressive Integrated by Moving Average - ARIMA) mais adequado para se realizar previsões dos casos dessa doença para os anos de2020 e 2021. A modelagem e análise estatística da série temporal em estudo foi realizada por meio do software R. O modelo preditivo ARIMA (2,1,1) foi avaliado por meio da validação cruzada utilizando a técnica de Holdout, em que os dados de 2007 a 2017 foram utilizados como treino e os dados de 2018 e2019 foram utilizados como teste. As análises mostraram que a AIE é endêmica no estado do Tocantins e sem padrão de sazonalidade. O modelo ARIMA (2,1,1) apresentou boa capacidade preditiva ajustada para a série temporal em estudo. Porém, a previsão aproximada de 276 casos de AIE em equídeos para os anos de 2020 e 2021 no estado do Tocantins pode variar em decorrência da demanda por exames dessa doença para o trânsito dos equídeos, bem como do saneamento de propriedades consideradas foco. A modelagem ARIMA pode ser utilizada na previsão dos casos de AIE em equídeos no estado do Tocantins o que permite melhorar o planejamento para a execução das ações de controle dessa doença por parte do Serviço Veterinário Oficial.
Assuntos
Animais , Anemia Infecciosa Equina/prevenção & controle , Anemia Infecciosa Equina/virologia , Doenças dos Cavalos/virologia , Estudos de Séries TemporaisRESUMO
Equine infectious anemia (EIA) is a viral infectious disease that affects Equidae and is clinically characterized by intermittent fever, anemia, depression, emaciation, and edema. To evaluate disease dynamics in the state of Tocantins, Brazil, a time series of EIA cases in the period 20072019 was analyzed to describe the pattern of occurrence and define the autoregressive integrated by moving average (ARIMA) model best suited to make predictions of cases of this disease for the period 20202021. The modeling and statistical analysis of the time series were performed using R software. The ARIMA model (2,1,1) was evaluated by Holdout cross-validation, in which data from the periods 20072017 and 20182019 were used as training and test data, respectively. The analyses showed that EIA was endemic and non-seasonal in Tocantins. The ARIMA model (2,1,1) showed good predictive capacity adjusted for this time series. However, the prediction of 276 cases of EIA in Tocantins for the period 20202021 may vary depending on the demand for diagnostic tests for Equidae transportation and herd sanitation in farms considered infection foci. The ARIMA model helps predict the number of EIA cases in Tocantins and improves planning for disease control by the Official Veterinary Service.(AU)
A anemia infecciosa equina (AIE), doença infecciosa viral que acomete os equídeos, é caracterizada clinicamente por causar febre intermitente, anemia, depressão, emaciação e edema. Com o objetivo de elucidar a dinâmica dessa doença no estado do Tocantins, foi realizada a análise da série temporal dos casos de AIE em equídeos entre 2007 e 2019 para descrever o padrão de sua ocorrência, além de definir o modelo autorregressivo integrado por média móvel (Autoregressive Integrated by Moving Average - ARIMA) mais adequado para se realizar previsões dos casos dessa doença para os anos de2020 e 2021. A modelagem e análise estatística da série temporal em estudo foi realizada por meio do software R. O modelo preditivo ARIMA (2,1,1) foi avaliado por meio da validação cruzada utilizando a técnica de Holdout, em que os dados de 2007 a 2017 foram utilizados como treino e os dados de 2018 e2019 foram utilizados como teste. As análises mostraram que a AIE é endêmica no estado do Tocantins e sem padrão de sazonalidade. O modelo ARIMA (2,1,1) apresentou boa capacidade preditiva ajustada para a série temporal em estudo. Porém, a previsão aproximada de 276 casos de AIE em equídeos para os anos de 2020 e 2021 no estado do Tocantins pode variar em decorrência da demanda por exames dessa doença para o trânsito dos equídeos, bem como do saneamento de propriedades consideradas foco. A modelagem ARIMA pode ser utilizada na previsão dos casos de AIE em equídeos no estado do Tocantins o que permite melhorar o planejamento para a execução das ações de controle dessa doença por parte do Serviço Veterinário Oficial.(AU)
Assuntos
Animais , Doenças dos Cavalos/virologia , Anemia Infecciosa Equina/prevenção & controle , Anemia Infecciosa Equina/virologia , Estudos de Séries TemporaisRESUMO
BACKGROUND: Brazil is the largest producer of coffee in the world. Studies on climate change estimate large impacts on the production of Coffea arabica (C. arabica). In this context, it is necessary to know the quantitative production values to provide evidence for policy makers to target the prompt answer. RESULTS: Using data from 18 municipalities located in five Brazilian states that produce more coffee in Brazil, in an unprecedented way, in this work it is shown that although the minimum temperature is the most important climatic variable for the production, its effect, although positive, and its degree of explanation, were technically too small to explain the volume of production in Brazilian conditions. According to the model of non-stationary time series ARIMA (1, 1, 0) coffee production in the future may reach almost four million tons, and the productivity almost 2500 kg ha-1 on average, with the advancement of technology as the main factor that should promote simultaneous increases in production and productivity. However, despite natural climate variations, which make it the most responsible for the variability of annual coffee production, the producer must increase the use of the technologies to support the Brazilian coffee agribusiness. CONCLUSIONS: The results of this study reveal that coffee production in Brazil is due much more to productivity than to the minimum ambient temperature change over the long term; despite this, the climate variable should be considered the most influential on the production and productivity of coffee. © 2017 Embrapa. Journal of the Science of Food and Agriculture © 2019 Society of Chemical Industry.