Uma das culturas perenes de maior importância para o Brasil é a da laranja (Citrus sinensis L. Osbeck). O país ocupa a liderança na produção mundial, com 19,4 milhões de toneladas em 1999, produzindo cerca de 1,2 milhão de toneladas de suco concentrado congelado, rendendo ao país US$ 2,15 bilhões. Um dos aspectos de fundamental importância econômica, para essa cultura, é o controle de pragas e doenças, que pode ultrapassar 40% do custo total de produção. O objetivo deste trabalho foi desenvolver e aplicar um modelo computacional para simular sistemas mecanizados utilizados na aplicação de defensivos em culturas perenes, visando a redução de custos. O modelo, desenvolvido em Visual Basic 6.0, tem as rotinas de cálculos com base em dados encontrados na literatura e de observações obtidas em campo. A validação foi realizada através de comparações dos dados fornecidos pelo modelo com os da literatura e os levantados em uma propriedade agrícola produtora de laranja, mostrando que o mesmo está apto para realizar simulações de sistemas mecanizados auxiliando os produtores nas tomadas de decisões. Através da análise de sensibilidade foi possível observar que os fatores como volume de calda, velocidade de aplicação, preços de aquisição das máquinas e do óleo diesel são os que mais influenciam o custo da maquinaria. Baixas taxas de eficiência operacional podem elevar o custo da operação em até 200%. Com a elaboração dos cenários pôde-se observar que os fatores climáticos podem dobrar a necessidade de sistemas mecanizados e que o aumento da jornada de trabalho de 8 h para 10 h por dia pode reduzir em 21% a necessidade de sistemas. O aumento da velocidade de aplicação de 0,55 m.s-1 para 1 m.s-1 foi a que mais influenciou na necessidade de sistemas mecanizados, na capacidade de campo operacional e no custo com máquinas. Reduções de até 51% no custo das máquinas e de 20 a 25% nos produtos fitossanitários foram obtidos com ) a associação de alternativas do sistema básico. No total contabilizam uma redução no custo total da operação em até 30%, cerca de US$ 117 mil

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