Revista de Economia e Sociologia Rural
https://revistasober.org/article/doi/10.1590/1806-9479.2022.268622
Revista de Economia e Sociologia Rural
ARTIGO ORIGINAL

Localização de armazéns agrícolas baseada em análise multicritério espacial

Location of agricultural warehouses based on spatial multicriteria analysis

Matheus Melo de Souza; Andréa Leda Ramos de Oliveira; Marlon Fernandes de Souza

http://dx.doi.org/10.1590/1806-9479.2022.268622 resr, vol.62, n1, e268622, 2024
PDF
Downloads: 0
Views: 343

Resumo

O agronegócio brasileiro avança em busca de tecnologias e novas áreas agricultáveis. Muitas vezes, a expansão das áreas agrícolas ocorre sem planejamento integrado com os atores do sistema logístico, especialmente em regiões de fronteira agrícola, como a região do MATOPIBA. O planejamento da localização de novos armazéns graneleiros contribui para a melhoria do processo de tomada de decisão para investimentos. Além disso, possibilita um processo virtuoso que permite a incorporação de aspectos para fomentar a intermodalidade e a preservação ambiental. Assim, o objetivo deste artigo é avaliar se uma combinação de critérios locacionais que considerem aspectos ambientais e de intermodalidade pode identificar regiões mais adequadas para a instalação de armazéns graneleiros do tipo subterminal. A metodologia utilizada agrega a Análise Hierárquica de Processos (AHP) e técnicas de geoprocessamento. A aplicação dos métodos permitiu classificar as regiões candidatas para a instalação de armazéns. Os resultados indicaram três grandes áreas adequadas para a armazenagem de grãos, que juntas representam 12% da área de estudo. A conclusão da pesquisa foi que, além de aspectos econômicos, a inclusão de fatores ambientais e de infraestrutura logística na análise espacial da localização promove uma rede de armazenagem mais sustentável, com armazéns bem posicionados e com menor competição.

Palavras-chave

grãos, logística, análise multicritério, sistema de informações geográficas

Abstract

Abstract: Brazilian agribusiness is continuously seeking new technologies and arable areas for expansion. Often, the expansion often occurs without proper planning and integration with logistic system actors, especially in agricultural frontier regions like the MATOPIBA region. To improve investment decision-making, it is essential to plan the location of new bulk warehouses. This planning can facilitate a virtuous process that incorporates intermodality and environmental preservation aspects. The objective of this article is to evaluate whether a combination of locational criteria that consider environmental and intermodality aspects can identify the most suitable regions for the installation of subterminal warehouses. The methodology combines Analytic Hierarchy Process (AHP) and geoprocessing techniques. The application of the method allowed ranking the candidate regions for the installation of warehouses. The results indicated three large areas suitable for the grain storage that together represent 12% of the study area. The conclusion of the research was that, in addition to economic aspects, the inclusion of environmental and logistics factors in the spatial location analysis promotes a more sustainable storage network, with well-positioned warehouses and less competition.

Keywords

grains, logistic, multi-criteria analysis, geographic information system

Referências

Abdelouhed, F., Ahmed, A., Abdellah, A., Yassine, B., & Mohammed, I. (2022). GIS and remote sensing coupled with analytical hierarchy process (AHP) for the selection of appropriate sites for landfills: a case study in the province of Ouarzazate, Morocco. Journal of Engineering and Applied Sciences, 69(1), 1-23.

Akıncı, H., Özalp, A. Y., & Turgut, B. (2013). Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and Electronics in Agriculture, 97, 71-82.

Akmal, F., Khan, S. U., Luqman, M., & Ahmad, S. R. (2022). Urban sprawl susceptibility analysis of Sialkot city by using multicriteria evaluation and analytical hierarchy process. Journal of Urban Planning and Development, 148(2), 04022013.

Batista, M. L. B., Alves, J. S., Alves, C. L. B., & André, D. M. (2023). Análise fatorial e espacial da modernização agrícola no MATOPIBA. Revista de Economia e Sociologia Rural, 61(3), e261413.

Brasil. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. (2020). Projeções do agronegócio - Brasil 2019/20 a 2029/30. Brasília: MAPA. Recuperado em 11 de maio de 2022, de https://www.gov.br/agricultura/pt-br/assuntos/noticias/ao-completar-160-anos-ministerio-da-agricultura-preve-crescimento-de-27-na-producao-de-graos-do-pais-na-proxima-decada/ProjecoesdoAgronegocio2019_20202029_2030.pdf

Brasil. Ministério da Infraestrutura - MINFRA. (2022a). Recuperado em 11 de maio de 2022, de https://www.gov.br/infraestrutura/pt-br/assuntos/dados-de-transportes/bit

Brasil. Ministério do Meio Ambiente - MMA. (2022b). Recuperado em 8 de maio de 2022, de http://mapas.mma.gov.br/i3geo/datadownload.htm

Brigatte, H., & Teixeira, E. C. (2011). Determinantes de longo prazo do produto e da Produtividade Total dos Fatores da agropecuária brasileira no período 1974-2005. Revista de Economia e Sociologia Rural, 49(4), 815-836.

Câmara, G., Davis, C., Monteiro, A. M. V., & D'Alge, J. C. (2001). Introdução à ciência da geoinformação (345 p.). São José dos Campos: INPE.

Câmara, G., Monteiro, A. M. V., & Medeiros, J. S. (2003). Representações computacionais do espaço: fundamentos epistemológicos da ciência da geoinformação. Geografia, 28(1), 83-96.

Çetinkaya, C., Özceylan, E., & Keser, İ. (2021). A GIS-based AHP approach for emergency warehouse site selection: a case close to Turkey-Syria border. Journal of Engineering Research, 10(3A), 1-21.

Church, R. L. (2002). Geographical information systems and location science. Computers & Operations Research, 29(6), 541-562.

Costa, F. R., Ribeiro, C. A. A. S., Marcatti, G. E., Lorenzon, A. S., Teixeira, T. R., Domingues, G. F., Castro, N. L. M., Santos, A. R., Soares, V. P., Menezes, S. D. M. C., Mota, P. H. S., Telles, L. A. A., & Carvalho, J. M. (2020). GIS applied to location of bioenergy plants in tropical agricultural areas. Renewable Energy, 153, 911-918.

Demirel, T., Demirel, N. C., & Kahraman, C. (2010). Multi criteria warehouse location selection using Choquet integral. Expert Systems with Applications, 37(5), 3943-3952.

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA. (2015). Mapa MATOPIBA. Recuperado em 11 de maio de 2022, de http://mapas.cnpm.embrapa.br/matopiba2015/

Empresa de Planejamento e Logística - EPL. (2023). Movimentação ferroviária. Recuperado em 13 de fevereiro de 2023, de https://ontl.epl.gov.br/paineis-analiticos/paineis-do-setor-ferroviario/movimentacao-ferroviaria/

Ennaji, W., Barakat, A., El Baghdadi, M., Oumenskou, H., Aadraoui, M., Karroum, L. A., & Hilali, A. (2018). GIS-based multi-criteria land suitability analysis for sustainable agriculture in the northeast area of Tadla plain (Morocco). Journal of Earth System Science, 127, 1-14.

Eroglu, H. (2021). Multi-criteria decision analysis for wind power plant location selection based on fuzzy AHP and geographic information systems. Environment, Development and Sustainability, 23(12), 18278-18310.

Figueiredo, P. N. (2016). New challenges for public research organisations in agricultural innovation in developing economies: evidence from Embrapa in Brazil’s soybean industry. The Quarterly Review of Economics and Finance, 62, 21-32.

Filassi, M., & Oliveira, A. L. R. (2022). Competitiveness drivers for soybean exportation and the fundamental role of the supply chain. Revista de Economia e Sociologia Rural, 60(3), e235296.

Filippi, A. C. G., Cunha, C. A., Guarnieri, P., & Wander, A. E. (2023). Determinant factors of the Rural Warehouse Condominium collective action model. Revista de Economia e Sociologia Rural, 61(1), e256385.

Food and Agriculture Organization of the United Nations - FAO. (2021). OECD-FAO agricultural outlook 2021-2030. Paris: FAO. Recuperado em 3 de maio de 2022, de https://www.oecd-ilibrary.org/agriculture-and-food/oecd-fao-agricultural-outlook-2021-2030_19428846-en

Fundação Nacional do Índio - FUNAI. (2022). Recuperado em 9 de maio de 2022, de https://www.gov.br/funai/pt-br/atuacao/terras-indigenas/geoprocessamento-e-mapas

García, J. L., Alvarado, A., Blanco, J., Jiménez, E., Maldonado, A. A., & Cortés, G. (2014). Multi-attribute evaluation and selection of sites for agricultural product warehouses based on an analytic hierarchy process. Computers and Electronics in Agriculture, 100, 60-69.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. (2018). Recuperado em 16 de março de 2023, de https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/redes-e-fluxos-geograficos/15798-regioes-de-influencia-das-cidades.html?=&t=acesso-ao-produto

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE. (2021). PAM - Produção Agrícola Municipal. Recuperado em 24 de fevereiro de 2023, de https://www.ibge.gov.br/estatisticas/economicas/agricultura-e-pecuaria/9117-producao-agricola-municipal-culturas-temporarias-e-permanentes.html?=&t=downloads

Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária - INCRA. (2022). Recuperado em 9 de maio de 2022, de https://certificacao.incra.gov.br/csv_shp/export_shp.py

Jenks, G. F. (1967). The data model concept in statistical mapping. International Yearbook of Cartography, 7, 186-190.

Lucas, M. T., & Chhajed, D. (2004). Applications of location analysis in agriculture: a survey. The Journal of the Operational Research Society, 55(6), 561-578.

Malczewski, J. (2006). GIS‐based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. International Journal of Geographical Information Science, 20(7), 703-726.

Martins, R. S., Rebechi, D., Prati, C. A., & Conte, H. [[Q8: Q8]] (2005). Decisões estratégicas na logística do agronegócio: compensação de custos transporte-armazenagem para a soja no estado do Paraná. Revista de Administração Contemporânea, 9(1), 53-78.

Mendas, A., & Delali, A. (2012). Integration of MultiCriteria Decision Analysis in GIS to develop land suitability for agriculture: application to durum wheat cultivation in the region of Mleta in Algeria. Computers and Electronics in Agriculture, 83, 117-126.

Noori, A., Bonakdari, H., Hassaninia, M., Morovati, K., Khorshidi, I., Noori, A., & Gharabaghi, B. (2022). A reliable GIS-based FAHP-FTOPSIS model to prioritize urban water supply management scenarios: a case study in semi-arid climate. Sustainable Cities and Society, 81, 103846.

Oliveira, A. L. R. D., Filassi, M., Lopes, B. F. R., & Marsola, K. B. (2021a). Logistical transportation routes optimization for Brazilian soybean: an application of the origin-destination matrix. Ciência Rural, 51(2), e20190786.

Oliveira, C. A. D., Oliveira, A. L. R. D., & Souza, M. F. D. (2022). Determining regions for installing flex-biomass sugar-ethanol plants: a multicriteria approach for location. Gestão & Produção, 29, e1322.

Oliveira, V. H. P., Tobias, M. S. G., Rocha, M. P. C., Farias, V. J. C., & Souza, M. M. (2021b). Optimizaion method for the analysis of intermodal alternatives to transport soybean production in the states of Pará and Tocantins, Brazil. International Journal of Developmental Research, 11(11), 51912-51918.

Patra, S., Mishra, P., & Mahapatra, S. C. (2018). Delineation of groundwater potential zone for sustainable development: a case study from Ganga Alluvial Plain covering Hooghly district of India using remote sensing, geographic information system and analytic hierarchy process. Journal of Cleaner Production, 172, 2485-2502.

Polizel, S. P., Vieira, R. M. D. S. P., Pompeu, J., Ferreira, Y. C., Sousa-Neto, E. R., Barbosa, A. A., & Ometto, J. P. H. B. (2021). Analysing the dynamics of land use in the context of current conservation policies and land tenure in the Cerrado-MATOPIBA region (Brazil). Land Use Policy, 109, 105713.

Raad, N. G., Rajendran, S., & Salimi, S. (2022). A novel three-stage fuzzy GIS-MCDA approach to the dry port site selection problem: a case study of Shahid Rajaei Port in Iran. Computers & Industrial Engineering, 168, 108112.

Reis, J. G. M. D., Vendrametto, O., Naas, I. D. A., Costabile, L. T., & Machado, S. T. (2016). Avaliação das estratégias de comercialização do milho em MS Aplicando o Analytic Hierarchy Process (AHP). Revista de Economia e Sociologia Rural, 54(1), 131-146.

Russo, T. O., Rocha, M. P. C., Tobias, M. S. G., Souza, M. M., & Silva, N. M. S. (2022). Analysis model of the corridor of the Arco Norte of the Amazon for the soybean of Mato Grosso. International Journal for Innovation Education and Research, 10(3), 84-104.

Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: the analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9-26.

Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2001) Models, methods, concepts applications of the analytic hierarchy process. Norwell: Kluwer Academic Publishers.

Shepherd, B. (2013). Aid for trade and value chains in transport and logistics. Paris: OECD. Recuperado em 11 de maio de 2022, de https://www.oecd.org/dac/aft/AidforTrade_SectorStudy_Transport.pdf

Silva, J. V. L., & Santos Neto, N. F. (2020). Location of ecopoints through integration p-medians model with geographical information system. Gestão & Produção, 27(4), e4011.

Silva, M. A., Lima, M., Silva Junior, C. A., Costa, G. M., & Peres, C. A. (2018). Achieving low carbon cattle ranching in the Amazon: “Pasture sudden death” as a window of oportunity. Land Degradation & Development, 29, 3535-3543.

Souza, M. F., Pinto, P. H. G., Teixeira, R. B. A., Nascimento, C. O. L., & Nóbrega, R. A. A. (2020a). Dry port location optimization to foster sustainable regional development. Sustentabilidade em Debate, 11(2), 208-237.

Souza, M. F., Tisler, T. R., Castro, G. S. A., & Oliveira, A. L. R. (2023). Port regionalization for agricultural commodities: mapping exporting port hinterlands. Journal of Transport Geography, 106, 103506.

Souza, M. M., Rocha, M. P. C., Farias, V., & Tavares, H. (2020b). Optimization of soybean outflow routes from Mato Grosso, Brazil. International Journal for Innovation Education and Research, 8(8), 176-191.

Strassburg, B. B. N., Brooks, T., Feltran-Barbieri, R., Iribarrem, A., Crouzeilles, R., Loyola, R., Latawiec, A. E., Oliveira Filho, F. J. B., Scaramuzza, C. A. M., Scarano, F. R., Soares-Filho, B., & Balmford, A. (2017). Moment of truth for the Cerrado hotspot. Nature Ecology & Evolution, 1, 0099.

Toloi, R. C., Reis, J. G. M. D., Toloi, M. N. V., Vendrametto, O., & Cabral, J. A. S. P. (2022). Applying analytic hierarchy process (AHP) to identify decision-making in soybean supply chains: a case of Mato Grosso production. Revista de Economia e Sociologia Rural, 60(2), e229595.

United States Department of Agriculture - USDA. (2022). Oilseeds: world markets and trade. Recuperado em 3 de maio de 2022, de https://apps.fas.usda.gov/psdonline/circulars/oilseeds.pdf

Valente, D. S., Queiroz, D. M. D., Corrêa, P. C., Silva, L. C. D., & Vale, S. M. (2011). A decision support system for cost determination in grain storage facility operations. Engenharia Agrícola, 31, 735-744.

Ward, M., Poleacovschi, C., & Perez, M. (2021). Using AHP and spatial analysis to determine water surface storage suitability in Cambodia. Water, 13(3), 367.

Weber, E. A. (2001). Armazenagem agrícola (2. ed.). Guaíba: Agropecuária.
 

Submetido em:
13/10/2022

Aceito em:
16/03/2023

64524943a953951e872e3543 resr Articles
Links & Downloads
1806-9479 (Eletrônico) 0103-2003 (Impresso)
resr ©2024 Todos os direitos reservados.

resr

Share this page
Page Sections