Coluna_N
"_"
Moeda_NPROP
Verde_NPROP
"_"
traz_V
as_ART
relações_N
de_PREP
troca_N
entre_PREP
insumos_N
e_KC
produtos_N
._.
Sensoriamento_N
remoto_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
vai_VAUX
auxiliar_V
em_PREP|+
a_ART
previsão_N
de_PREP|+
a_ART
colheita_N
brasileira_ADJ
._.
A_ART
colheita_N
de_PREP|+
a_ART
safra_N
brasileira_ADJ
de_PREP
café_N
está_VAUX
começando_V
em_PREP
clima_N
de_PREP
euforia_N
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
Paraná_NPROP
,_,
Minas_NPROP
Gerais_NPROP
e_KC
Espírito_NPROP
Santo_NPROP
._.
A_ART
saca_N
[_[
de_PREP|+
o_ART
produto_N
voltou_VAUX
a_PREP
atingir_V
valores_N
históricos_ADJ
,_,
com_PREP
os_ART
preços_N
variando_V
entre_PREP
US$_CUR
120_NUM
e_KC
US$_CUR
130_NUM
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
não_ADV
acontece_V
desde_PREP
1984_N
._.
Em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
anos_N
,_,
a_ART
saca_N
ficou_V
ao_PREP|+
redor_PREP|+
de_PREP|+
os_ART
US$_CUR
70_NUM
._.
Estimativas_N
de_PREP|+
o_ART
CNC_NPROP
(_(
Conselho_NPROP
Nacional_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
)_)
e_KC
de_PREP|+
a_ART
Faesp_NPROP
(_(
Federação_NPROP
da_NPROP
Agricultura_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
de_NPROP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
indicam_V
colheita_N
de_PREP
22_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
em_PREP|+
esta_PROADJ
temporada_N
._.
"_"
É_V
uma_ART
boa_ADJ
produção_N
"_"
,_,
diz_V
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
o_ART
CNC_NPROP
,_,
Manoel_NPROP
Vicente_NPROP
Bertone_NPROP
._.
Em_PREP|+
a_ART
verdade_N
,_,
a_ART
safra_N
é_V
bem_ADV
menor_ADJ
que_KS
as_ART
anteriores_N
._.
Em_PREP
1987_N
,_,
o_ART
Brasil_NPROP
colheu_V
44_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
._.
Em_PREP|+
a_ART
década_N
de_PREP
80_N
,_,
a_ART
média_N
foi_V
de_PREP
33_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
._.
A_ART
colheita_N
está_VAUX
aquecendo_V
o_ART
mercado_N
de_PREP
trabalho_N
em_PREP|+
as_ART
regiões_N
produtoras_ADJ
._.
Segundo_PREP
o_ART
CNC_NPROP
,_,
os_ART
300_NUM
mil_NUM
cafeicultores_N
de_PREP|+
o_ART
país_N
devem_VAUX
empregar_V
em_PREP|+
esta_PROADJ
safra_N
1,5_NUM
milhão_N
de_PREP
trabalhadores_N
._.
A_ART
Fazenda_NPROP
Santa_NPROP
Luiza_NPROP
,_,
em_PREP
Presidente_NPROP
Alves_NPROP
(_(
400_NUM
km_N
a_PREP
noroeste_N
de_PREP
SP_NPROP
)_)
,_,
foi_VAUX
buscar_V
em_PREP|+
o_ART
norte_N
de_PREP|+
o_ART
Paraná_NPROP
trabalhadores_N
especializados_PCP
em_PREP|+
a_ART
colheita_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
._.
de_PREP
acordo_PREP
com_PREP
o_ART
Sindicato_NPROP
Rural_NPROP
de_NPROP
Bauru_NPROP
,_,
não_ADV
deve_VAUX
faltar_V
mão-de-obra_N
para_PREP
a_ART
colheita_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
,_,
apesar_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
safra_N
coincidir_V
com_PREP
a_PROSUB
de_PREP|+
a_ART
cana_N
,_,
que_PRO-KS-REL
utiliza_V
muitos_PROADJ
trabalhadores_N
._.
Os_ART
fazendeiros_N
estão_VAUX
tendo_VAUX
de_PREP
pagar_V
este_PROADJ
ano_N
salários_N
idênticos_ADJ
a_PREP|+
os_ART
oferecidos_N
em_PREP|+
o_ART
setor_N
de_PREP
cana_N
._.
"_"
Ninguém_PROSUB
contratado_PCP
por_PREP
menos_PREP
de_PREP
dois_NUM
salários_N
mínimos_N
por_PREP
mês_N
"_"
,_,
diz_V
o_ART
produtor_N
Attílio_NPROP
Fávero_NPROP
,_,
43_NUM
._.
Em_PREP|+
a_ART
região_N
de_PREP
Garça_NPROP
,_,
100_NUM
mil_NUM
pessoas_N
vivem_V
em_PREP|+
função_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
cultura_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
,_,
em_PREP|+
as_ART
lavouras_N
e_KC
empresas_N
torrefadoras_ADJ
._.
Os_ART
produtores_N
fazem_V
planos_N
para_PREP
investir_V
em_PREP|+
as_ART
lavouras_N
e_KC
aumentaram_V
suas_PROADJ
compras_N
de_PREP
insumos_N
._.
Para_PREP
Maurício_NPROP
Lima_NPROP
Verde_NPROP
Guimarães_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Comissão_NPROP
Técnica_NPROP
de_NPROP
Cafeicultura_NPROP
da_NPROP
Faesp_NPROP
,_,
os_ART
fazendeiros_N
devem_VAUX
agir_V
com_PREP
prudência_N
antes_PREP
de_PREP
gastar_V
cada_PROADJ
centavo_N
ganho_PCP
com_PREP
a_ART
produção_N
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
a_ART
recuperação_N
de_PREP|+
o_ART
setor_N
só_PDEN
está_VAUX
acontecendo_V
por_PREP|+
causa_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
escassez_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
internacional_ADJ
._.
Guimarães_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
já_ADV
integrou_V
a_ART
delegação_N
brasileira_ADJ
junto_PREP|+
a_PREP|+
a_ART
OIC_NPROP
(_(
Organização_NPROP
Internacional_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
)_)
em_PREP
Londres_NPROP
,_,
diz_V
que_KS
em_PREP|+
a_ART
Europa_NPROP
,_,
EUA_NPROP
e_KC
Japão_NPROP
existem_V
hoje_ADV
estoques_N
de_PREP
15_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
._.
"_"
Os_ART
estoques_N
em_PREP|+
o_ART
exterior_N
estão_V
baixos_ADJ
._.
Mas_KC
se_KS
o_ART
Brasil_NPROP
começar_VAUX
a_PREP
vender_V
café_N
,_,
como_KS
se_KS
a_ART
escassez_N
não_ADV
existisse_V
,_,
há_V
risco_N
de_PREP|+
o_ART
preço_N
desabar_V
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
internacional_ADJ
._.
._.
Até_PREP
o_ART
bar_ADJ
sobe_V
1.733_NUM
%_N
._.
Até_PREP
o_ART
bar_ADJ
café_N
sobe_V
1.733_NUM
%_N
._.
A_ART
xícara_N
de_PREP
café_N
,_,
que_PRO-KS-REL
poucos_PROSUB
dispensam_V
em_PREP|+
o_ART
,_,
fica_V
1.733_NUM
%_N
mais_ADV
cara_ADJ
em_PREP|+
o_ART
trajeto_N
entre_PREP
a_ART
fazenda_N
e_KC
o_ART
bar_N
de_PREP|+
a_ART
esquina_N
._.
A_ART
constatação_N
é_V
de_PREP|+
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Comissão_NPROP
Técnica_NPROP
de_NPROP
Cafeicultura_NPROP
da_NPROP
Faesp_NPROP
,_,
Maurício_NPROP
Lima_NPROP
Verde_NPROP
Guimarães_NPROP
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
o_ART
preço_N
de_PREP|+
a_ART
xícara_N
de_PREP
café_N
em_PREP|+
a_ART
fazenda_N
seria_V
hoje_ADV
de_PREP
Cr$_CUR
37,50_NUM
._.
Uma_ART
saca_N
de_PREP
café_N
-_-
vendida_PCP
em_PREP|+
a_ART
fazenda_N
a_PREP
Cr$_CUR
210_NUM
mil_NUM
por_PREP|+
a_ART
cotação_N
de_PREP
1º_N
de_PREP
junho_N
rende_V
5.600_NUM
xícaras_N
depois_KS
que_KS
o_ART
café_N
é_VAUX
torrado_PCP
e_KC
moído_PCP
._.
Se_KS
fosse_VAUX
vendida_PCP
em_PREP|+
o_ART
supermercado_N
,_,
com_PREP
base_N
em_PREP|+
o_ART
preço_N
de_PREP|+
o_ART
quilo_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
em_PREP|+
o_ART
varejo_N
,_,
a_ART
xícara_N
custaria_V
Cr$_CUR
110,00_NUM
._.
Mas_KC
quando_ADV-KS
o_ART
café_N
,_,
quentinho_ADJ
,_,
é_VAUX
servido_PCP
em_PREP|+
o_ART
balcão_N
de_PREP|+
o_ART
bar_N
,_,
custa_V
em_PREP
média_ADJ
Cr$_CUR
650,00_NUM
por_PREP
xícara_N
._.
Em_PREP|+
esse_PROADJ
trajeto_N
,_,
entre_PREP
a_ART
fazenda_N
e_KC
o_ART
bar_N
de_PREP|+
a_ART
esquina_N
mais_ADV
próximo_ADJ
,_,
o_ART
produto_N
aumentou_V
1.733_NUM
%_N
"_"
,_,
diz_V
Guimarães_NPROP
._.
Para_PREP
ele_PROPESS
,_,
70_NUM
%_N
de_PREP|+
o_ART
preço_N
final_ADJ
de_PREP|+
o_ART
café_N
a_PREP|+
o_ART
consumidor_N
se_PROPESS
constitui_V
de_PREP
impostos_N
embutidos_PCP
,_,
custos_N
de_PREP
embalagem_N
e_KC
lucros_N
de_PREP
intermediários_N
._.
"_"
Veja_V
o_ART
lucro_N
que_PRO-KS-REL
o_ART
dono_N
de_PREP|+
o_ART
bar_N
tem_V
com_PREP
o_ART
cafezinho_N
._.
Com_PREP
um_NUM
quilo_N
,_,
ele_PROPESS
pode_VAUX
fazer_V
120_NUM
xícaras_N
e_KC
vender_V
a_ART
Cr$_CUR
650,00_NUM
cada_PROSUB
"_"
,_,
diz_V
._.
Vender_V
a_ART
saca_N
de_PREP
café_N
por_PREP
algo_PROSUB
entre_PREP
US$_CUR
120_NUM
e_KC
US$_CUR
150_NUM
,_,
enquanto_KS
os_ART
custos_N
de_PREP
produção_N
,_,
mesmo_PDEN
para_PREP
os_PROSUB
menos_ADV
produtivos_ADJ
,_,
não_ADV
ultrapassam_V
em_PREP
média_ADJ
US$_CUR
80_NUM
._.
Tal_PROADJ
matemática_N
pode_VAUX
estar_VAUX
seduzindo_V
diversos_PROADJ
produtores_N
rurais_ADJ
,_,
atraídos_PCP
por_PREP|+
a_ART
perspectiva_N
de_PREP
boa_ADJ
remuneração_N
de_PREP|+
esta_PROADJ
cultura_N
._.
Mas_KC
tudo_PROSUB
que_PRO-KS-REL
sobe_V
,_,
desce_V
._.
Esta_PROADJ
atual_ADJ
alta_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
significa_V
um_ART
tombo_N
lá_ADV
em_PREP|+
a_ART
frente_N
"_"
,_,
diz_V
Luiz_NPROP
Moricochi_NPROP
,_,
50_NUM
,_,
pesquisador_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
de_NPROP
Economia_NPROP
Agrícola_NPROP
(_(
Iea_NPROP
)_)
._.
Segundo_PREP
Moricochi_NPROP
,_,
"_"
sem_PREP
bola_N
de_PREP
cristal_N
"_"
não_ADV
é_V
possível_ADJ
saber_V
até_PREP
quando_ADV-KS
a_ART
alta_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
se_PROPESS
sustentará_V
em_PREP|+
os_ART
mercados_N
interno_ADJ
e_KC
externo_ADJ
._.
Mas_KC
é_V
possível_ADJ
saber_V
que_KS
o_ART
pé_N
de_PREP
café_N
demora_V
quatro_NUM
anos_N
para_PREP
começar_VAUX
a_PREP
produzir_V
,_,
a_ART
atual_ADJ
tendência_N
de_PREP
alta_N
já_ADV
pode_VAUX
ter_VAUX
se_PROPESS
revertido_PCP
._.
"_"
É_V
um_ART
risco_N
._.
Para_PREP
Moricochi_NPROP
,_,
a_ART
tendência_N
é_V
produtores_N
de_PREP
diversos_PROADJ
países_N
apostarem_V
em_PREP|+
a_ART
alta_N
,_,
investirem_V
em_PREP
seu_PROADJ
plantio_N
e_KC
o_ART
preço_N
cair_V
com_PREP
o_ART
posterior_ADJ
aumento_N
de_PREP
oferta_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
internacional_ADJ
._.
Eduardo_NPROP
Carvalhaes_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Escritório_NPROP
Carvalhaes_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
trabalha_V
em_PREP|+
a_ART
área_N
de_PREP
exportação_N
de_PREP
café_N
,_,
diz_V
que_KS
a_ART
perspectiva_N
é_V
de_PREP
os_ART
preços_N
continuarem_V
em_PREP
alta_N
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
a_ART
próxima_ADJ
entressafra_N
,_,
em_PREP
95_N
,_,
deve_VAUX
ter_V
preços_N
melhores_ADJ
ainda_ADV
para_PREP
o_ART
setor_N
._.
"_"
O_ART
estoque_N
certamente_ADV
estará_V
menor_ADJ
,_,
a_ART
safra_N
de_PREP
95_N
deve_VAUX
ser_V
pequena_ADJ
em_PREP
todo_PROADJ
o_ART
mundo_N
e_KC
o_ART
momento_N
é_V
propício_ADJ
para_PREP
especulação_N
de_PREP
preços_N
"_"
,_,
afirma_V
Carvalhaes_NPROP
._.
Ele_PROPESS
diz_V
que_KS
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
,_,
por_PDEN
exemplo_PDEN
,_,
os_ART
melhores_ADJ
cafés_N
tiveram_V
queda_N
de_PREP
10_NUM
URVs_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
e_KC
os_ART
contratos_N
para_PREP
entrega_N
em_PREP
julho_N
cairam_V
1.715_NUM
pontos_N
em_PREP|+
a_ART
Bolsa_N
de_PREP
Nova_NPROP
York_NPROP
,_,
contra_PREP
uma_ART
alta_N
em_PREP|+
a_ART
semana_N
anterior_ADJ
de_PREP
2.310_NUM
pontos_N
._.
"_"
Este_PROADJ
recuo_N
em_PREP|+
as_ART
cotações_N
não_ADV
surpreende_V
pois_KC
é_V
natural_ADJ
que_KS
depois_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
fortes_ADJ
altas_N
de_PREP|+
as_ART
últimas_ADJ
semanas_N
,_,
os_ART
especuladores_N
vendessem_V
parte_N
de_PREP
suas_PROADJ
posições_N
para_PREP
realizar_V
lucro_N
._.
Para_PREP
Carvalhaes_NPROP
,_,
os_ART
aspectos_N
fundamentais_ADJ
de_PREP|+
este_PROADJ
mercado_N
-_-
como_PREP
a_ART
escassez_N
de_PREP
produtos_N
não_ADV
mudaram_V
e_KC
não_ADV
devem_VAUX
se_PROPESS
alterar_V
em_PREP|+
os_ART
próximos_ADJ
anos_N
._.
A_ART
última_ADJ
alta_N
de_PREP|+
a_ART
cotação_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
aconteceu_V
em_PREP
86_N
,_,
quando_ADV-KS-REL
tipos_N
mais_ADV
nobres_ADJ
superaram_V
a_ART
barreira_N
de_PREP
US$_CUR
300_NUM
a_ART
saca_N
,_,
segundo_PREP
o_ART
Iea_NPROP
._.
A_ART
continuidade_N
de_PREP
tempo_N
sem_PREP
chuvas_N
em_PREP|+
o_ART
Estado_N
levou_V
a_PREP
uma_ART
redução_N
marcante_ADJ
em_PREP|+
a_ART
reserva_N
hídrica_ADJ
de_PREP|+
a_ART
maioria_N
de_PREP|+
as_ART
regiões_N
._.
As_ART
condições_N
de_PREP
baixa_ADJ
reserva_N
hídrica_ADJ
em_PREP|+
o_ART
solo_N
estão_V
mais_ADV
graves_ADJ
em_PREP|+
as_ART
regiões_N
de_PREP
Alta_NPROP
Mogiana_NPROP
,_,
Alta_NPROP
Araquarense_NPROP
e_KC
Alta_NPROP
Paulista_NPROP
._.
Em_PREP|+
essas_PROADJ
regiões_N
,_,
a_ART
maioria_N
de_PREP|+
os_ART
locais_N
apresentam_V
água_N
disponível_ADJ
abaixo_PREP|+
de_PREP|+
os_ART
60_NUM
%_N
de_PREP
disponibilidade_N
máxima_ADJ
de_PREP|+
o_ART
solo_N
,_,
afetando_V
o_ART
desenvolvimento_N
vegetal_ADJ
de_PREP|+
as_ART
culturas_N
plantadas_PCP
sob_PREP
sequeiro_N
._.
Em_PREP|+
estes_PROADJ
casos_N
,_,
a_ART
irrigação_N
suplementar_ADJ
é_V
necessária_ADJ
._.
Porém_KC
deve_VAUX|+
se_PROPESS
observar_V
que_KS
existe_V
a_ART
possibilidade_N
de_PREP
entrada_N
de_PREP
frente_N
fria_ADJ
a_PREP
partir_PREP
de_PREP
amanhã_ADV
._.
As_ART
condições_N
de_PREP
colheita_N
e_KC
aplicação_N
de_PREP
agrotóxicos_N
estão_V
favorecidas_PCP
mas_KC
devem_VAUX
ser_VAUX
afetadas_PCP
por_PREP|+
a_ART
passagem_N
de_PREP|+
a_ART
frente_N
fria_ADJ
._.
Em_PREP|+
o_ART
Vale_NPROP
do_NPROP
Paranapanema_NPROP
,_,
sudoeste_N
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
e_KC
litoral_N
,_,
a_ART
ocorrência_N
de_PREP
chuvas_N
favoreceu_V
as_ART
culturas_N
de_PREP
feijão_N
e_KC
milho_N
safrinha_ADJ
._.
O_ART
parque_N
cafeeiro_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
com_PREP
2,5_NUM
bilhões_N
de_PREP
pés_N
,_,
envelhecendo_V
._.
A_ART
idade_N
vai_VAUX
comprometer_V
a_ART
produtividade_N
em_PREP|+
os_ART
próximos_ADJ
três_NUM
anos_N
,_,
se_KS
não_ADV
houver_V
renovação_N
de_PREP|+
as_ART
lavouras_N
._.
O_ART
alerta_N
é_V
de_PREP|+
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Comissão_NPROP
Técnica_NPROP
de_NPROP
Café_NPROP
da_NPROP
Federação_NPROP
da_NPROP
Agricultura_NPROP
de_NPROP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
Maurício_NPROP
Lima_NPROP
Verde_NPROP
Guimarães_NPROP
._.
A_ART
média_N
de_PREP
idade_N
de_PREP|+
as_ART
lavouras_N
brasileiras_ADJ
é_V
de_PREP
12_NUM
anos_N
._.
A_PREP
partir_PREP
de_PREP
15_NUM
anos_N
,_,
o_ART
pé_N
de_PREP
café_N
começa_VAUX
a_PREP
perder_V
produtividade_N
._.
O_ART
presidente_N
de_PREP|+
o_ART
CNC_NPROP
(_(
Conselho_NPROP
Nacional_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
)_)
,_,
Manoel_NPROP
Vicente_NPROP
Bertone_NPROP
,_,
39_NUM
,_,
diz_V
que_KS
o_ART
envelhecimento_N
de_PREP|+
o_ART
parque_N
cafeeiro_ADJ
é_V
consequência_N
de_PREP|+
a_ART
crise_N
que_PRO-KS-REL
o_ART
setor_N
enfrenta_V
há_V
vários_PROADJ
anos_N
._.
Guimarães_NPROP
acrescenta_V
que_KS
a_ART
"_"
velhice_N
"_"
de_PREP|+
os_ART
cafezais_N
é_V
apenas_PDEN
mais_PROADJ
um_NUM
capítulo_N
em_PREP|+
a_ART
crise_N
que_PRO-KS-REL
o_ART
setor_N
atravessou_V
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
15_NUM
anos_N
._.
"_"
Um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
primeiros_ADJ
capítulos_N
foi_V
a_ART
febre_N
de_PREP
erradicação_N
,_,
em_PREP|+
os_ART
anos_N
70_N
e_KC
80_N
,_,
que_PRO-KS-REL
quase_ADV
acabou_V
com_PREP
o_ART
café_N
em_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Basta_V
dizer_V
que_KS
hoje_ADV
temos_V
2,5_NUM
bilhões_N
de_PREP
pés_N
em_PREP
produção_N
._.
Em_PREP
1985_N
tínhamos_V
4_NUM
bilhões_N
"_"
,_,
diz_V
._.
Os_ART
governos_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
e_KC
Paraná_NPROP
lançaram_V
programas_N
para_PREP
renovação_N
de_PREP|+
o_ART
parque_N
cafeeiro_ADJ
._.
São_NPROP
Paulo_NPROP
anunciou_V
recursos_N
de_PREP
US$_CUR
3_NUM
milhões_N
para_PREP
pequenos_ADJ
e_KC
médios_ADJ
produtores_N
._.
Este_PROADJ
dinheiro_N
permite_V
plantar_V
mais_PREP
de_PREP
100_NUM
milhões_N
de_PREP
pés_N
de_PREP
café_N
em_PREP
todo_PROADJ
o_ART
Estado_N
._.
"_"
A_ART
renovação_N
de_PREP|+
o_ART
parque_N
cafeeiro_ADJ
é_V
uma_ART
corrida_N
contra_PREP
o_ART
relógio_N
"_"
,_,
diz_V
Bertone_NPROP
._.
"_"
Já_ADV
perdemos_V
quase_ADV
a_ART
metade_N
de_PREP|+
o_ART
nosso_PROADJ
parque_N
cafeeiro_ADJ
cafeeiro_ADJ
e_KC
uma_ART
parte_N
de_PREP|+
sobrou_V
precisa_V
ser_VAUX
renovada_PCP
._.
O_ART
presidente_N
de_PREP|+
o_ART
Conselho_NPROP
Nacional_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
alerta_V
para_PREP
o_ART
risco_N
de_PREP
se_PROPESS
plantar_V
café_N
em_ADV
excesso_ADV
._.
"_"
Excesso_N
de_PREP
produção_N
só_PDEN
vai_VAUX
prejudicar_V
os_ART
produtores_N
,_,
com_PREP
a_ART
queda_N
de_PREP|+
os_ART
preços_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
internacional_ADJ
"_"
,_,
diz_V
._.
Para_PREP
a_ART
renovação_N
é_V
preciso_ADJ
estimular_V
a_ART
instalação_N
de_PREP
viveiros_N
de_PREP
produção_N
de_PREP
._.
como_KS
o_ART
café_N
se_PROPESS
tornou_V
uma_ART
atividade_N
de_PREP
alto_ADJ
risco_N
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
anos_N
é_V
difícil_ADJ
encontrar_V
quem_PRO-KS
se_PROPESS
dedique_V
a_PREP|+
a_ART
produção_N
de_PREP
mudas_N
._.
O_ART
"_"
Prêmio_NPROP
Brasil_NPROP
de_NPROP
Qualidade_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
para_NPROP
Expresso_NPROP
"_"
chega_V
a_ART
sua_PROADJ
quarta_ADJ
edição_N
,_,
promovido_PCP
por_PREP|+
a_ART
empresa_N
italiana_ADJ
Illycaffè_NPROP
._.
Serão_VAUX
distribuídos_PCP
este_PROADJ
ano_N
US$_CUR
73_NUM
mil_NUM
em_PREP
prêmios_N
a_PREP|+
os_ART
dez_NUM
primeiros_ADJ
colocados_N
,_,
além_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
garantia_N
de_PREP
compra_N
de_PREP
parte_N
de_PREP|+
a_ART
safra_N
de_PREP|+
os_ART
50_NUM
finalistas_N
._.
Para_PREP
participar_V
de_PREP|+
o_ART
concurso_N
,_,
o_ART
produtor_N
deve_VAUX
enviar_V
,_,
entre_PREP
os_ART
dias_N
22_N|AP
de_PREP
agosto_N
e_KC
23_N
de_PREP
setembro_N
próximos_ADJ
,_,
uma_ART
amostra_N
de_PREP
um_NUM
quilo_N
de_PREP
café_N
,_,
representando_V
um_ART
lote_N
mínimo_ADJ
de_PREP
285_NUM
sacas_N
,_,
ainda_ADV
não_ADV
comercializadas_PCP
._.
O_ART
produto_N
deve_VAUX
ser_V
o_ART
arábica_N
tipo_N
3_N|AP
,_,
com_PREP
em_PREP|+
o_ART
máximo_N
12_NUM
defeitos_N
e_KC
preparado_PCP
por_PREP
via_PREP
seca_N
._.
Para_PREP
Aldir_NPROP
Alves_NPROP
Teixeira_NPROP
,_,
consultor_N
científico_ADJ
de_PREP|+
a_ART
Illycaffè_NPROP
,_,
o_ART
segredo_N
de_PREP
um_ART
café_N
de_PREP
qualidade_N
está_V
em_PREP|+
o_ART
cuidado_N
com_PREP
a_ART
colheita_N
._.
Ele_PROPESS
dá_V
algumas_PROADJ
orientações_N
de_PREP
como_ADV-KS
se_PROPESS
obter_V
um_ART
produto_N
compatível_ADJ
com_PREP
as_ART
exigências_N
de_PREP|+
o_ART
mercado_N
._.
A_ART
primeira_N
é_V
limpar_V
o_ART
chão_N
em_PREP
volta_N
de_PREP|+
o_ART
cafeeiro_N
e_KC
apenas_PDEN
iniciar_V
a_ART
colheita_N
os_ART
frutos_N
estiverem_V
maduros_ADJ
e_KC
secos_ADJ
._.
Em_ADV
seguida_ADV
,_,
não_ADV
amontoar_V
nem_KC
lavar_V
o_ART
café_N
recém_PCP
colhido_PCP
._.
Durante_PREP
a_ART
secagem_N
,_,
o_ART
café_N
deve_VAUX
ser_VAUX
esparramado_PCP
em_PREP
camadas_N
finas_ADJ
e_KC
revolvido_PCP
constantemente_ADV
._.
Outro_PROADJ
detalhe_N
importante_ADJ
é_V
evitar_V
que_KS
os_ART
secadores_N
atinjam_V
temperaturas_N
acima_PREP
de_PREP
45_NUM
graus_N
centígrados_ADJ
._.
Os_ART
organizadores_N
esperam_V
para_PREP
este_PROADJ
ano_N
a_ART
participação_N
de_PREP
mais_PREP
de_PREP
800_NUM
produtores_N
._.
O_ART
Vietnã_NPROP
está_VAUX
produzindo_V
este_PROADJ
ano_N
4_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
de_PREP
60_NUM
quilos_N
de_PREP
café_N
para_PREP
exportação_N
._.
A_ART
safra_N
é_V
maior_ADJ
que_KS
a_PROSUB
de_PREP|+
o_ART
México_NPROP
._.
A_ART
informação_N
é_V
de_PREP|+
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Comissão_NPROP
Técnica_NPROP
de_NPROP
Cafeicultura_NPROP
da_NPROP
Faesp_NPROP
(_(
Federação_NPROP
da_NPROP
Agricultura_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
de_NPROP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
Maurício_NPROP
Lima_NPROP
Verde_NPROP
Guimarães_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
integrou_V
a_PREP
OIC_NPROP
(_(
Organização_NPROP
Internacional_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
)_)
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
o_ART
café_N
vietnamita_ADJ
é_V
de_PREP
boa_ADJ
qualidade_N
e_KC
está_VAUX
sendo_VAUX
produzido_PCP
a_PREP
custos_N
menores_ADJ
que_KS
o_ART
brasileiro_N
._.
A_ART
produção_N
vietnamita_ADJ
já_ADV
é_V
maior_ADJ
que_KS
a_PROSUB
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
segundo_ADJ
produtor_N
nacional_ADJ
com_PREP
3,5_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
._.
"_"
Há_V
interesse_N
de_PREP
grandes_ADJ
companhias_N
norte-americanas_ADJ
e_KC
européias_ADJ
em_PREP|+
a_ART
produção_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
em_PREP|+
a_ART
Ásia_NPROP
,_,
porque_KC
o_ART
mercado_N
consumidor_ADJ
ali_ADV
é_V
grande_ADJ
e_KC
tem_V
a_ART
China_NPROP
de_PREP|+
o_ART
lado_N
"_"
,_,
afirma_V
Guimarães_NPROP
._.
Além_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
Vietnã_NPROP
,_,
a_ART
Coréia_NPROP
e_KC
a_ART
Indonésia_NPROP
também_PDEN
estão_VAUX
produzindo_V
café_N
para_PREP
exportação_N
._.
Segundo_PREP
Guimarães_NPROP
,_,
os_ART
chamados_PCP
"_"
tigres_N
asiáticos_ADJ
"_"
,_,
como_KS
são_VAUX
conhecidos_PCP
os_ART
países_N
de_PREP|+
o_ART
sudeste_N
de_PREP|+
a_ART
Ásia_NPROP
,_,
entram_V
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
de_PREP
café_N
sem_PREP
o_ART
compromisso_N
de_PREP
respeitar_V
as_ART
regras_N
internacionais_ADJ
de_PREP|+
o_ART
setor_N
._.
"_"
Os_ART
coreanos_N
já_ADV
provocaram_V
um_ART
estrago_N
em_PREP|+
a_ART
indústria_N
brasileira_ADJ
de_PREP
calçados_N
,_,
que_PRO-KS-REL
exportava_V
sua_PROADJ
produção_N
para_PREP
os_ART
EUA_NPROP
e_KC
agora_ADV
podem_VAUX
repetir_V
a_ART
façanha_N
com_PREP
o_ART
café_N
"_"
,_,
diz_V
Guimarães_NPROP
._.
Para_PREP
ele_PROPESS
,_,
a_ART
economia_N
de_PREP|+
esses_PROADJ
países_N
é_VAUX
controlada_PCP
"_"
com_PREP
mão_N
de_PREP
ferro_N
e_KC
por_PREP
isto_PROSUB
o_ART
custo_N
de_PREP
produção_N
pode_VAUX
ser_VAUX
manipulado_PCP
"_"
._.
Segundo_PREP
Guimarães_NPROP
,_,
além_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
terra_N
ser_V
barata_ADJ
em_PREP|+
o_ART
sudeste_N
asiático_ADJ
,_,
a_ART
mão-de-obra_N
é_V
fácil_ADJ
,_,
a_PREP
o_ART
contrário_N
de_PREP|+
o_PROSUB
que_PRO-KS-REL
acontece_V
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
Para_PREP
o_ART
diretor_N
de_PREP|+
a_ART
Faesp_NPROP
,_,
se_KS
a_ART
China_NPROP
se_PROPESS
transformar_V
em_PREP
um_ART
consumidor_N
de_PREP
café_N
,_,
como_KS
há_V
expectativa_N
,_,
os_ART
atuais_ADJ
países_N
produtores_ADJ
vão_VAUX
precisar_V
dobrar_V
a_ART
atual_ADJ
produção_N
mundial_ADJ
._.
"_"
Hoje_ADV
a_ART
produção_N
mundial_ADJ
é_V
de_PREP
90_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
,_,
para_PREP
um_ART
consumo_N
médio_ADJ
entre_PREP
70_NUM
milhões_N
e_KC
80_NUM
milhões_N
._.
Basta_V
lembrar_V
que_KS
a_ART
China_NPROP
tem_V
mais_PREP
de_PREP
1_NUM
bilhão_N
de_PREP
habitantes_N
e_KC
20_NUM
%_N
de_PREP|+
essa_PROADJ
população_N
é_V
consumidora_N
em_ADV
potencial_ADV
"_"
,_,
diz_V
._.
Os_ART
brasileiros_N
devem_VAUX
consumir_V
4_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
de_PREP
café_N
em_PREP|+
este_PROADJ
primeiro_ADJ
semestre_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
,_,
segundo_PREP
dados_N
preliminares_ADJ
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
da_NPROP
Indústria_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
._.
De_PREP
janeiro_N
a_PREP
junho_N
de_PREP
93_N
,_,
o_ART
consumo_N
foi_V
maior_ADJ
:_:
4,6_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
interno_ADJ
._.
A_ART
principal_ADJ
causa_N
de_PREP|+
esta_PROADJ
retração_N
é_V
o_ART
aumento_N
de_PREP|+
o_ART
preço_N
em_PREP
toda_PROADJ
a_ART
cadeia_N
produtiva_ADJ
,_,
diz_V
Américo_NPROP
Sato_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Abic_NPROP
._.
Luiz_NPROP
Moricochi_NPROP
,_,
50_NUM
,_,
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
de_NPROP
Economia_NPROP
Agrícola_NPROP
,_,
lembra_V
que_KS
,_,
em_PREP|+
a_ART
lavoura_N
,_,
a_ART
remuneração_N
de_PREP|+
o_ART
produtor_N
estava_V
inferior_ADJ
a_PREP
US$_CUR
70_NUM
a_ART
saca_N
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
anos_N
._.
"_"
Este_PROADJ
ano_N
,_,
a_ART
remuneração_N
deve_VAUX
chegar_V
a_PREP
US$_CUR
150_NUM
,_,
com_PREP
o_ART
custo_N
de_PREP
produção_N
que_PRO-KS-REL
varia_V
entre_PREP
US$_CUR
40_NUM
e_KC
US$_CUR
100_NUM
conforme_PREP
a_ART
sua_PROADJ
produtividade_N
"_"
diz_V
Moricochi_NPROP
._.
Para_PREP
a_ART
indústria_N
,_,
o_ART
preço_N
também_PDEN
subiu_V
._.
Em_PREP
dezembro_N
de_PREP
93_N
,_,
a_ART
saca_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
cru_ADJ
tipo_N
8_N|AP
valia_V
61,07_NUM
URVs_N
._.
"_"
Em_PREP
meados_N
de_PREP
maio_N
,_,
a_ART
média_N
pulou_V
para_PREP
117,9_NUM
URVs_N
"_"
,_,
diz_V
Sato_NPROP
._.
"_"
A_ART
consequência_N
é_V
que_KS
o_ART
consumo_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
interno_ADJ
deve_VAUX
ficar_V
20_NUM
%_N
menor_ADJ
em_PREP
94_N
"_"
,_,
afirma_V
Dagmar_NPROP
Cupaiolo_NPROP
,_,
51_NUM
,_,
presidente_N
de_PREP|+
o_ART
Sindicato_NPROP
da_NPROP
Indústria_NPROP
de_NPROP
Café_NPROP
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
O_ART
período_N
de_PREP
entressafra_N
de_PREP|+
o_ART
grão_N
(_(
a_ART
colheita_N
começou_V
recentemente_ADV
)_)
e_KC
a_ART
contínua_ADJ
redução_N
de_PREP|+
a_ART
produção_N
são_V
as_ART
principais_ADJ
causas_N
de_PREP|+
a_ART
atual_ADJ
alta_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
._.
"_"
A_ART
baixa_ADJ
remuneração_N
de_PREP|+
o_ART
agricultor_N
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
cinco_NUM
anos_N
levou_V
a_ART
diminuição_N
de_PREP|+
a_ART
produção_N
"_"
,_,
diz_V
Moricochi_NPROP
._.
Ele_PROPESS
lembra_V
que_KS
o_ART
Brasil_NPROP
deve_VAUX
produzir_V
22_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
este_PROADJ
ano_N
,_,
contra_PREP
44_NUM
milhões_N
de_PREP
1987_N
._.
Outro_PROADJ
fator_N
de_PREP
alta_N
de_PREP
preço_N
é_V
a_ART
política_N
de_PREP
retenção_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
realizada_PCP
por_PREP|+
os_ART
países_N
produtores_ADJ
,_,
inclusive_PDEN
o_ART
Brasil_NPROP
._.
"_"
Tal_PROADJ
política_N
adiantou_V
o_ART
processo_N
de_PREP
alta_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
já_KS
que_KS
causou_V
a_ART
diminuição_N
de_PREP|+
os_ART
estoques_N
mundiais_ADJ
"_"
,_,
diz_V
Eduardo_NPROP
Carvalhaes_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Escritório_NPROP
Carvalhaes_NPROP
,_,
corretor_N
de_PREP|+
o_ART
grão_N
._.
As_ART
exportações_N
brasileiras_ADJ
também_PDEN
caíram_V
em_PREP|+
este_PROADJ
primeiro_ADJ
semestre_N
,_,
segundo_PREP
a_ART
Federação_NPROP
Brasileira_NPROP
dos_NPROP
Exportadores_NPROP
de_NPROP
Café_NPROP
(_(
Febec_NPROP
)_)
._.
"_"
Tínhamos_V
pouco_PROADJ
produto_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
,_,
reflexo_N
de_PREP
uma_ART
produção_N
baixa_ADJ
frente_PREP|+
a_PREP|+
a_ART
média_N
produzida_PCP
em_PREP|+
a_ART
década_N
passada_PCP
e_KC
a_ART
diminuição_N
de_PREP|+
os_ART
estoques_N
"_"
,_,
diz_V
Waldyr_NPROP
Ariano_NPROP
,_,
presidente_N
em_PREP
exercício_N
de_PREP|+
a_ART
Febec_NPROP
._.
Para_PREP
Ariano_NPROP
,_,
os_ART
leilões_N
de_PREP
café_N
realizados_PCP
por_PREP|+
o_ART
governo_N
devem_VAUX
manter_V
o_ART
nível_N
de_PREP|+
as_ART
exportações_N
brasileiras_ADJ
._.
Em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
,_,
o_ART
Brasil_NPROP
exportou_V
17,8_NUM
milhões_N
de_PREP
sacas_N
._.
Os_ART
leilões_N
de_PREP
café_N
começaram_V
em_PREP|+
o_ART
mês_N
passado_PCP
._.
O_ART
governo_N
está_VAUX
vendendo_V
,_,
após_PREP
15_NUM
anos_N
sem_PREP
desovar_V
seu_PROADJ
estoque_N
,_,
o_ART
café_N
armazenado_PCP
que_PRO-KS-REL
pertencia_V
a_PREP|+
o_ART
extinto_PCP
IBC_NPROP
(_(
Instituto_NPROP
Brasileiro_NPROP
do_NPROP
Café_NPROP
)_)
._.
A_ART
cotação_N
de_PREP|+
o_ART
café_N
está_V
em_PREP
alta_N
em_PREP|+
as_ART
Bolsas_N
de_PREP
Nova_NPROP
York_NPROP
e_KC
de_PREP
Londres_NPROP
._.
"_"
É_V
o_ART
reflexo_N
de_PREP|+
a_ART
escassez_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
em_PREP|+
o_ART
mundo_N
"_"
,_,
diz_V
Carvalhaes_NPROP
._.
Relatório_N
divulgado_PCP
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
por_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Defesa_NPROP
Vegetal_NPROP
(_(
Andef_NPROP
)_)
indica_V
crescimento_N
em_PREP|+
as_ART
vendas_N
de_PREP
agrotóxicos_N
em_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
período_N
de_PREP
janeiro_N
a_PREP
abril_N
de_PREP|+
este_PROADJ
ano_N
,_,
as_ART
vendas_N
de_PREP
agrotóxicos_N
renderam_V
US$_CUR
285,7_NUM
milhões_N
,_,
contra_PREP
US$_CUR
217,6_NUM
milhões_N
em_PREP
igual_ADJ
período_N
de_PREP
93_N
._.
As_ART
vendas_N
de_PREP
inseticidas_N
renderam_V
a_PREP|+
as_ART
indústrias_N
em_PREP|+
o_ART
período_N
US$_CUR
81,1_NUM
milhões_N
,_,
quase_ADV
80_NUM
%_N
a_PROADJ
mais_PROADJ
do_KS
que_KS
entre_PREP
janeiro_N
e_KC
abril_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
._.
Em_PREP|+
a_ART
avaliação_N
de_PREP|+
a_ART
Andef_NPROP
,_,
o_ART
crescimento_N
de_PREP|+
as_ART
vendas_N
de_PREP
inseticidas_N
é_V
consequência_N
de_PREP|+
o_ART
maior_ADJ
investimento_N
de_PREP|+
o_ART
produtor_N
em_PREP|+
as_ART
safrinhas_N
de_PREP
soja_N
e_KC
milho_N
._.
Os_ART
cooperados_N
de_PREP|+
a_ART
Holambra_NPROP
trouxeram_V
de_PREP|+
a_ART
Holanda_NPROP
um_ART
novo_ADJ
esporte_N
rural_ADJ
._.
O_ART
"_"
Prohatra_NPROP
"_"
é_V
uma_ART
competição_N
destinada_PCP
a_PREP
mostrar_V
a_ART
habilidade_N
de_PREP|+
o_ART
agricultor_N
em_PREP|+
a_ART
condução_N
de_PREP
seu_PROADJ
trator_N
._.
Em_PREP|+
os_ART
próximos_ADJ
dias_N
11_N|AP
e_KC
12_N|AP
,_,
em_PREP
Holambra_NPROP
(_(
SP_NPROP
)_)
,_,
os_ART
tratoristas_N
estarão_VAUX
disputando_V
o_PROPESS
3º_ADJ
Prohatra_NPROP
._.
As_ART
provas_N
exigem_V
habilidade_N
e_KC
reflexo_N
em_PREP|+
as_ART
manobras_N
radicais_ADJ
._.
A_ART
introdução_N
de_PREP|+
o_ART
Real_NPROP
deve_VAUX
provocar_V
uma_ART
nova_ADJ
distorção_N
em_PREP|+
o_ART
crédito_N
rural_ADJ
,_,
em_PREP|+
função_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
aumento_N
de_PREP|+
a_ART
taxa_N
de_PREP
juros_N
._.
O_ART
alerta_N
é_V
de_PREP
Pedro_NPROP
de_NPROP
Camargo_NPROP
Neto_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Sociedade_NPROP
Rural_NPROP
Brasileira_NPROP
(_(
SRB_NPROP
)_)
._.
"_"
O_ART
agricultor_N
deve_VAUX
fugir_V
de_PREP|+
o_ART
crédito_N
oficial_ADJ
e_KC
plantar_V
com_PREP
capital_N
próprio_ADJ
"_"
,_,
recomenda_V
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Sociedade_NPROP
Rural_NPROP
._.
Ele_PROPESS
acrescenta_V
ainda_ADV
,_,
como_PREP
boas_ADJ
alternativas_N
,_,
as_ART
vendas_N
antecipadas_PCP
ou_KC
o_ART
escambo_N
._.
"_"
A_ART
adoção_N
de_PREP|+
a_ART
política_N
de_PREP
juros_N
altos_ADJ
é_V
o_ART
mesmo_PROSUB
matar_V
a_ART
vaca_N
para_PREP
acabar_V
com_PREP
o_ART
carrapato_N
"_"
,_,
diz_V
Edilberto_NPROP
Alves_NPROP
,_,
diretor_N
de_PREP|+
a_ART
Cocamar_NPROP
,_,
cooperativa_N
de_PREP
Maringá_NPROP
(_(
PR_NPROP
)_)
._.
Para_PREP
Alves_NPROP
,_,
o_ART
Plano_NPROP
Real_NPROP
,_,
antes_ADV
visto_PCP
com_PREP
otimismo_N
por_PREP|+
os_ART
agricultores_N
,_,
agora_ADV
é_V
sinônimo_ADJ
de_PREP
preocupação_N
e_KC
insegurança_N
._.
O_ART
touro_N
"_"
Labão_NPROP
do_NPROP
Sossego_NPROP
"_"
,_,
campeão_N
nacional_ADJ
de_PREP|+
a_ART
raça_N
simbrasil_ADJ
,_,
foi_VAUX
vendido_PCP
em_PREP|+
o_ART
último_ADJ
por_PREP
33,9_NUM
mil_NUM
URVs_N
durante_PREP
a_PREP
3ª_ADJ
Exposição_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
Gado_NPROP
Simental_NPROP
em_PREP
Carapina_NPROP
(_(
ES_NPROP
)_)
._.
Uma_ART
parcela_N
significativa_ADJ
de_PREP|+
a_ART
agropecuária_N
nacional_ADJ
está_V
hoje_ADV
integrada_PCP
a_PREP|+
o_ART
agrobusiness_N|EST
,_,
em_PREP
constante_ADJ
busca_N
para_PREP
melhorar_V
a_ART
eficiência_N
técnica_ADJ
e_KC
econômica_ADJ
de_PREP|+
os_ART
seus_PROADJ
processos_N
de_PREP
produção_N
._.
Os_ART
desafios_N
mesmo_PDEN
em_PREP|+
este_PROADJ
privilegiado_PCP
segmento_N
de_PREP
produtores_N
são_V
enormes_ADJ
._.
de_PREP
um_ART
lado_N
,_,
porque_KC
o_ART
país_N
está_VAUX
longe_PREP
de_PREP
reconhecer_V
a_ART
necessidade_N
de_PREP
implementar_V
políticas_N
de_PREP
segurança_N
alimentar_ADJ
,_,
que_PRO-KS-REL
defendam_V
a_ART
renda_N
de_PREP|+
o_ART
setor_N
e_KC
dêem_V
sustentação_N
a_PREP|+
a_ART
produção_N
._.
De_PREP
outro_PROSUB
,_,
em_PREP
função_PREP
de_PREP
precisarem_V
competir_V
com_PREP
o_ART
protecionismo_N
de_PREP|+
os_ART
países_N
desenvolvidos_PCP
,_,
cujas_PRO-KS-REL
reformas_N
em_PREP
suas_PROADJ
políticas_N
agrícolas_ADJ
são_V
gradualistas_ADJ
,_,
como_KS
bem_ADV
mostra_V
o_ART
recente_ADJ
acordo_N
selado_PCP
em_PREP|+
a_ART
Rodada_NPROP
Uruguai_NPROP
._.
É_V
com_PREP
todo_PROADJ
o_ART
atropelo_N
e_KC
cercada_PCP
de_PREP
distorções_N
estruturais_ADJ
,_,
praticamente_ADV
insolúveis_ADJ
em_PREP|+
o_ART
curto_ADJ
prazo_N
,_,
que_KS
a_ART
agricultura_N
brasileira_ADJ
marcha_V
de_PREP
uma_ART
maneira_N
irreversível_ADJ
para_PREP
a_ART
profissionalização_N
._.
O_ART
setor_N
faz_V
parte_N
de_PREP
uma_ART
sociedade_N
cada_PROADJ
vez_N
mais_ADV
urbana_ADJ
e_KC
de_PREP
baixo_ADJ
poder_N
aquisitivo_ADJ
._.
A_ART
pressão_N
para_PREP
reduzir_V
custo_N
e_KC
aumentar_V
a_ART
produtividade_N
é_V
forte_ADJ
._.
É_V
uma_ART
realidade_N
difícil_ADJ
,_,
em_PREP
que_PRO-KS-REL
a_ART
informação_N
é_V
um_ART
insumo_N
indispensável_ADJ
para_PREP
a_ART
tomada_N
de_PREP
decisão_N
._.
Em_PREP|+
uma_ART
agricultura_N
com_PREP
status_N
de_PREP
agrobusiness_N|EST
,_,
mas_KC
convivendo_V
em_PREP
ambiente_N
de_PREP
turbulência_N
,_,
a_ART
gestão_N
com_PREP
visão_N
é_V
aquela_PROSUB
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
preocupa_V
em_PREP
conhecer_V
as_ART
tendências_N
de_PREP|+
a_ART
sociedade_N
,_,
em_PREP
suas_PROADJ
perspectivas_N
social_ADJ
,_,
econômica_ADJ
,_,
política_ADJ
,_,
tecnológica_ADJ
,_,
mercadológica_ADJ
,_,
de_PREP|+
entre_PREP
outras_PROSUB
._.
É_V
através_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
formulação_N
de_PREP
cenários_N
que_KS
as_ART
oportunidades_N
aparecem_V
e_KC
permitem_V
um_ART
posicionamento_N
privilegiado_PCP
em_PREP|+
os_ART
negócios_N
._.
Os_ART
céticos_N
e_KC
críticos_N
sustentam_V
argumentos_N
ninguém_PROSUB
possui_V
bola_N
de_PREP
cristal_N
,_,
mas_KC
para_PREP
eles_PROPESS
é_V
bom_ADJ
lembrar_V
o_ART
poema_N
:_:
"_"
navegar_V
é_V
preciso_ADJ
,_,
viver_V
não_ADV
é_V
preciso_ADJ
"_"
._.
Ou_PDEN
seja_PDEN
,_,
separar_V
aquilo_PROSUB
que_PRO-KS-REL
é_V
necessário_ADJ
de_PREP|+
o_ART
inexato_N
._.
Prever_V
a_ART
tendência_N
futura_ADJ
em_PREP
que_PRO-KS-REL
o_ART
agrobusiness_N|EST
de_PREP|+
os_ART
produtos_N
se_PROPESS
situará_V
deve_VAUX
ser_VAUX
encarado_PCP
como_PREP
exercício_N
de_PREP
rotina_N
para_PREP
os_ART
agentes_N
que_PRO-KS-REL
atuam_V
e_KC
defendem_V
os_ART
interesses_N
em_PREP|+
os_ART
diferentes_ADJ
segmentos_N
de_PREP|+
o_ART
sistema_N
de_PREP
fibras_N
,_,
alimentos_N
e_KC
biomassa_N
._.
Para_PREP
o_ART
tomador_N
de_PREP
decisão_N
,_,
a_ART
matéria-prima_N
de_PREP|+
este_PROADJ
trabalho_N
de_PREP
observação_N
,_,
acompanhamento_N
e_KC
análise_N
é_V
a_ART
informação_N
,_,
que_PRO-KS-REL
organiza_V
a_ART
visão_N
imediata_ADJ
de_PREP|+
a_ART
conjuntura_N
e_KC
auxilia_V
definir_V
com_PREP
mais_PROADJ
segurança_N
preços_N
,_,
compras_N
,_,
vendas_N
e_KC
investimentos_N
._.
A_ART
parceria_N
de_PREP|+
a_ART
Folha_NPROP
com_PREP
a_ART
Agroceres_NPROP
em_PREP|+
a_ART
"_"
Moeda_NPROP
Verde_NPROP
"_"
(_(
veja_V
em_PREP|+
a_ART
pág._N
6-2_N|AP
)_)
surge_V
com_PREP
o_ART
objetivo_N
comum_ADJ
de_PREP
levar_V
uma_ART
boa_ADJ
informação_N
para_PREP
o_ART
agricultor_N
,_,
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
segmentos_N
mais_ADV
carentes_ADJ
de_PREP|+
este_PROADJ
serviço_N
em_PREP|+
o_ART
complexo_N
agroindustrial_ADJ
._.
O_ART
agricultor_N
,_,
por_PDEN
exemplo_PDEN
,_,
precisa_V
ser_VAUX
alertado_PCP
que_KS
a_ART
comparação_N
em_PREP|+
a_ART
relação_N
de_PREP
troca_N
entre_PREP
insumo_N
e_KC
produto_N
para_PREP
períodos_N
muito_ADV
longos_ADJ
pode_VAUX
levar_V
a_PREP
sérios_ADJ
equívocos_N
._.
A_ART
matriz_N
tecnológica_ADJ
de_PREP|+
a_ART
agricultura_N
tem_VAUX
mudado_PCP
muito_ADV
em_PREP
anos_N
recentes_ADJ
,_,
com_PREP
ganhos_N
de_PREP
produtividade_N
em_PREP|+
a_ART
produção_N
e_KC
redução_N
de_PREP|+
os_ART
preços_N
de_PREP|+
os_ART
produtos_N
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
provoca_V
estruturalmente_ADV
alterações_N
em_PREP|+
as_ART
relações_N
de_PREP
troca_N
._.
Por_PREP
isto_PROSUB
,_,
para_PREP
se_PROPESS
ter_V
uma_ART
boa_ADJ
informação_N
,_,
é_V
preciso_ADJ
juntar_V
dado_N
e_KC
conhecimento_N
._.
E_KC
aí_ADV
vai_V
oportunamente_ADV
o_ART
lembrete_N
de_PREP|+
o_ART
escritor_N
espanhol_ADJ
Miguel_NPROP
de_NPROP
Cervantes_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
há_V
quase_ADV
cinco_NUM
séculos_N
passados_PCP
,_,
costumava_VAUX
dizer_V
que_KS
um_ART
homem_N
bem-informado_PCP
vale_V
por_PREP
dois_N
._.
Luiz_NPROP
Antônio_NPROP
Pinazza_NPROP
é_V
engenheiro_N
agrônomo_ADJ
e_KC
gerente_N
de_PREP
planejamento_N
de_PREP|+
a_ART
Agroceres_NPROP
._.
A_ART
única_ADJ
incerteza_N
que_PRO-KS-REL
pode_VAUX
vir_VAUX
a_PREP
criar_V
instabilidade_N
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
de_PREP
terras_N
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
é_V
o_ART
rumo_N
de_PREP|+
a_ART
campanha_N
eleitoral_ADJ
para_PREP
a_ART
._.
A_ART
opinião_N
é_V
de_PREP|+
os_ART
pesquisadores_N
Yara_NPROP
Maria_NPROP
Chagas_NPROP
de_NPROP
Carvalho_NPROP
e_KC
José_NPROP
Arimatéia_NPROP
Rabelo_NPROP
Machado_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
de_NPROP
Economia_NPROP
Agrícola_NPROP
(_(
Iea_NPROP
)_)
de_PREP|+
a_ART
Secretaria_NPROP
da_NPROP
Agricultura_NPROP
e_NPROP
Abastecimento_NPROP
._.
Segundo_PREP
eles_PROPESS
,_,
até_PREP
a_ART
criação_N
de_PREP|+
o_ART
real_NPROP
,_,
as_ART
altas_ADJ
taxas_N
de_PREP
juros_N
e_KC
a_ART
confiança_N
em_PREP|+
o_ART
plano_N
econômico_ADJ
devem_VAUX
continuar_VAUX
sendo_V
os_ART
principais_ADJ
fatores_N
a_PREP
influenciar_V
a_ART
demanda_N
por_PREP
terra_N
,_,
como_PREP
reserva_N
de_PREP
valor_N
._.
Assim_KC
,_,
não_ADV
deve_VAUX
haver_V
alteração_N
em_PREP|+
o_ART
comportamento_N
de_PREP|+
os_ART
investidores_N
em_PREP
relação_PREP
a_PREP
este_PROADJ
mercado_N
._.
Segundo_PREP
o_ART
último_ADJ
levantamento_N
de_PREP|+
o_ART
Iea_NPROP
e_KC
de_PREP|+
a_ART
Coordenadoria_NPROP
de_NPROP
Assistência_NPROP
Técnica_NPROP
Integral_NPROP
(_(
CATI_NPROP
)_)
,_,
o_ART
preço_N
de_PREP|+
a_ART
terra_N
nua_ADJ
de_PREP
cultura_N
de_ADJ
primeira_ADJ
cresceu_V
36,39_NUM
%_N
em_PREP
dólar_NPROP
,_,
entre_PREP
fevereiro_N
de_PREP
93_N
e_KC
fevereiro_N
de_PREP
94_N
._.
Em_PREP
relação_PREP
a_PREP
novembro_N
de_PREP
93_N
,_,
os_ART
preços_N
de_PREP|+
a_ART
terra_N
nua_ADJ
de_ADJ
primeira_ADJ
caíram_V
,_,
em_PREP
fevereiro_N
último_ADJ
,_,
4,42_NUM
%_N
em_PREP
dólar_NPROP
._.
As_ART
causas_N
,_,
segundo_PREP
os_ART
pesquisadores_N
,_,
são_V
a_ART
atratividade_N
de_PREP|+
o_ART
mercado_N
financeiro_ADJ
e_KC
a_ART
tranquilidade_N
com_PREP
o_ART
plano_N
econômico_ADJ
._.
Um_ART
radar_N
instalado_PCP
em_PREP|+
o_ART
satélite_N
europeu_ADJ
ERS-1_NPROP
vai_VAUX
ajudar_V
o_ART
governo_N
brasileiro_ADJ
a_PREP
fazer_V
previsões_N
de_PREP
safra_N
em_PREP
todo_PROADJ
o_ART
país_N
._.
O_ART
radar_N
colocado_PCP
em_PREP|+
o_ART
ERS-1_NPROP
1_N
é_V
capaz_ADJ
de_PREP
fazer_V
imagens_N
perfeitas_ADJ
através_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
nuvens_N
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
antes_ADV
não_ADV
era_V
conseguido_PCP
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
Os_ART
estudos_N
para_PREP
a_ART
utilização_N
de_PREP|+
o_ART
ERS-1_NPROP
em_PREP|+
a_ART
agricultura_N
estão_VAUX
sendo_VAUX
iniciados_PCP
por_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
(_(
Instituto_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Pesquisas_NPROP
Espaciais_NPROP
)_)
,_,
em_PREP
São_NPROP
José_NPROP
dos_NPROP
Campos_NPROP
(_(
97_NUM
km_N
a_PREP
nordeste_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
._.
A_ART
proposta_N
de_PREP|+
o_ART
estudo_N
de_PREP|+
o_ART
ERS-1_NPROP
deve_VAUX
estar_V
pronta_ADJ
em_PREP
dois_NUM
meses_N
,_,
quando_ADV-KS-REL
deverá_VAUX
ser_VAUX
a_PREP|+
as_ART
instituições_N
de_PREP
financiamento_N
de_PREP
pesquisas_N
._.
A_ART
previsão_N
de_PREP
safra_N
é_V
importante_ADJ
para_PREP
que_KS
o_ART
governo_N
possa_VAUX
planejar_V
importações_N
,_,
exportações_N
,_,
créditos_N
rurais_ADJ
e_KC
demais_PROADJ
investimentos_N
em_PREP|+
a_ART
agricultura_N
._.
Atualmente_ADV
,_,
a_ART
previsão_N
de_PREP|+
a_ART
safra_N
é_VAUX
feita_PCP
por_PREP
técnicos_N
de_PREP|+
a_ART
Conab_NPROP
(_(
Companhia_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Abastecimento_NPROP
)_)
e_KC
de_PREP|+
o_ART
IBGE_NPROP
(_(
Instituto_NPROP
Brasileiro_NPROP
de_NPROP
Geografia_NPROP
e_NPROP
Estatística_NPROP
)_)
._.
A_ART
última_ADJ
previsão_N
,_,
divulgada_PCP
por_PREP|+
a_ART
Conab_NPROP
em_PREP
25_N
de_PREP
maio_N
passado_PCP
,_,
é_V
de_PREP
safra_N
de_PREP
76,2_NUM
milhões_N
de_PREP
toneladas_N
de_PREP
grãos_N
._.
Segundo_PREP
Antônio_NPROP
Roberto_NPROP
Formaggio_NPROP
,_,
41_NUM
,_,
pesquisador_N
de_PREP|+
a_ART
divisão_N
de_PREP
sensoriamento_N
remoto_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
,_,
o_ART
estudo_N
pode_VAUX
estar_VAUX
concluído_PCP
em_PREP
dois_NUM
anos_N
se_KS
for_VAUX
obtido_PCP
o_ART
financiamento_N
e_KC
a_ART
equipe_N
puder_VAUX
se_PROPESS
dedicar_V
a_PREP|+
o_ART
trabalho_N
._.
O_ART
sensoriamento_N
remoto_ADJ
(_(
veja_V
texto_N
a_PREP|+
o_ART
lado_N
)_)
já_ADV
é_VAUX
usado_PCP
por_PREP|+
o_ART
IBGE_NPROP
para_PREP
fazer_V
previsões_N
de_PREP
safra_N
em_PREP
apenas_PDEN
três_NUM
Estados_N
:_:
Santa_NPROP
Catarina_NPROP
,_,
Paraná_NPROP
e_KC
Distrito_NPROP
Federal_NPROP
._.
As_ART
imagens_N
são_VAUX
conseguidas_PCP
através_PREP
de_PREP
sensores_N
instalados_PCP
em_PREP|+
os_ART
satélites_N
Landsat_NPROP
(_(
norte-americano_ADJ
)_)
e_KC
Spot_NPROP
(_(
europeu_ADJ
)_)
._.
A_ART
tecnologia_N
utilizada_PCP
por_PREP|+
o_ART
IBGE_NPROP
também_PDEN
foi_VAUX
desenvolvida_PCP
por_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
e_KC
o_ART
trabalho_N
vem_VAUX
sendo_VAUX
feito_PCP
há_V
seis_NUM
anos_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
resto_N
de_PREP|+
o_ART
país_N
,_,
as_ART
previsões_N
de_PREP
safra_N
são_VAUX
feitas_PCP
através_PREP
de_PREP
consultas_N
a_PREP
produtores_N
de_PREP
sementes_N
,_,
vendedores_N
de_PREP
insumos_N
e_KC
agricultores_N
._.
"_"
Este_PROADJ
método_N
não_ADV
é_V
preciso_ADJ
e_KC
muitas_PROADJ
vezes_N
as_ART
previsões_N
chegam_V
tarde_ADV
demais_ADV
"_"
,_,
diz_V
Formaggio_NPROP
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
a_ART
definição_N
de_PREP|+
a_ART
área_N
plantada_PCP
através_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
imagens_N
de_PREP
satélite_N
tem_V
uma_ART
margem_N
de_PREP
acerto_N
de_PREP
90_NUM
%_N
._.
Além_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
dificuldade_N
de_PREP
se_PROPESS
abranger_V
todo_PROADJ
o_ART
território_N
nacional_ADJ
,_,
de_PREP|+
os_ART
principais_ADJ
fatores_N
que_PRO-KS-REL
atrapalham_V
a_ART
ampliação_N
de_PREP|+
o_ART
serviço_N
para_PREP
todo_PROADJ
o_ART
país_N
é_V
o_ART
fato_N
de_PREP
os_ART
sensores_N
colocados_PCP
em_PREP|+
os_ART
satélites_N
não_ADV
conseguirem_V
fazer_V
imagens_N
através_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
nuvens_N
._.
Esse_PROADJ
problema_N
seria_VAUX
resolvido_PCP
com_PREP
o_ART
ERS-1_NPROP
._.
A_ART
idéia_N
de_PREP|+
a_ART
equipe_N
de_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
é_V
unir_V
a_ART
utilização_N
de_PREP|+
o_ART
ERS-1_NPROP
com_PREP
a_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
outros_PROADJ
dois_NUM
satélites_N
._.
Formaggio_NPROP
afirma_V
que_KS
com_PREP
a_ART
união_N
de_PREP|+
as_ART
imagens_N
de_PREP|+
os_ART
satélites_N
ficará_V
mais_ADV
fácil_ADJ
diferenciar_V
uma_ART
cultura_N
de_PREP|+
a_ART
outra_PROSUB
em_PREP|+
a_ART
hora_N
de_PREP
analisar_V
a_ART
imagem_N
._.
O_ART
sensoriamento_N
remoto_ADJ
é_V
a_ART
análise_N
de_PREP|+
as_ART
condições_N
geológicas_ADJ
e_KC
climáticas_ADJ
de_PREP|+
a_ART
Terra_NPROP
,_,
através_PREP
de_PREP
satélites_N
._.
Tais_PROADJ
satélites_N
detectam_V
as_ART
condições_N
de_PREP
solo_N
,_,
as_ART
imagens_N
de_PREP
plantações_N
,_,
de_PREP
oceanos_N
e_KC
de_PREP
florestas_N
._.
Uma_ART
antena_N
instalada_PCP
em_PREP
uma_ART
estação_N
de_PREP
recepção_N
capta_V
essas_PROADJ
imagens_N
que_PRO-KS-REL
,_,
uma_PREP
vez_PREP
em_PREP
terra_N
,_,
são_VAUX
gravadas_PCP
em_PREP
fitas_N
magnéticas_ADJ
._.
Em_PREP|+
o_ART
laboratório_N
de_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
(_(
Instituto_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Pesquisas_NPROP
Espaciais_NPROP
)_)
,_,
as_ART
imagens_N
gravadas_PCP
são_VAUX
divididas_PCP
por_PREP
regiões_N
de_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Um_ART
programa_N
de_PREP
computador_N
decodifica_V
essas_PROADJ
imagens_N
para_PREP
serem_VAUX
analisadas_PCP
._.
Os_ART
pesquisadores_N
de_PREP|+
o_ART
instituto_N
classificam_V
cada_PROADJ
uma_PROSUB
de_PREP|+
essas_PROADJ
imagens_N
,_,
cultura_N
por_PREP
cultura_N
._.
Depois_ADV
,_,
eles_PROPESS
calculam_V
a_ART
estimativa_N
de_PREP
produção_N
agrícola_ADJ
através_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
cruzamento_N
de_PREP|+
os_ART
dados_N
coletados_PCP
por_PREP|+
o_ART
satélite_N
(_(
extensão_N
de_PREP|+
a_ART
área_N
plantada_PCP
de_PREP
uma_ART
certa_PROADJ
cultura_N
)_)
com_PREP
as_ART
informações_N
de_PREP
produtividade_N
de_PREP|+
o_ART
plantio_N
em_PREP
cada_PROADJ
região_N
agrícola_ADJ
._.
A_ART
idéia_N
de_PREP
utilizar_V
o_ART
satélite_N
ERS-1_NPROP
para_PREP
prever_V
a_ART
safra_N
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
surgiu_V
com_PREP
os_ART
estudos_N
que_PRO-KS-REL
estão_VAUX
sendo_VAUX
feitos_PCP
em_PREP|+
a_ART
Itália_NPROP
,_,
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
países_N
mais_ADV
avançados_PCP
em_PREP|+
esse_PROADJ
trabalho_N
de_PREP
sensoriamento_N
._.
Os_ART
italianos_N
investiram_V
US$_CUR
5_NUM
milhões_N
em_PREP
cinco_NUM
anos_N
para_PREP
viabilizar_V
o_ART
seu_PROADJ
sistema_N
de_PREP
sensoriamento_N
remoto_ADJ
._.
O_ART
pesquisador_N
Antonio_NPROP
Roberto_NPROP
Formaggio_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Inpe_NPROP
(_(
Instituto_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Pesquisas_NPROP
Espaciais_NPROP
)_)
,_,
diz_V
que_KS
ainda_ADV
não_ADV
é_V
possível_ADJ
calcular_V
se_KS
o_ART
gasto_N
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
vai_VAUX
ser_V
proporcional_ADJ
a_PREP|+
o_ART
europeu_N
._.
Segundo_PREP
Formaggio_NPROP
,_,
será_V
necessário_ADJ
adaptar_V
o_ART
uso_N
de_PREP|+
o_ART
satélite_N
em_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Esta_PROADJ
adaptação_N
inclui_V
um_ART
trabalho_N
de_PREP
campo_N
para_PREP
delimitar_V
quais_PRO-KS
as_ART
áreas_N
que_PRO-KS-REL
vão_VAUX
servir_V
de_PREP
amostragem_N
para_PREP
cada_PROADJ
uma_PROSUB
de_PREP|+
as_ART
culturas_N
analisadas_PCP
._.
Com_PREP
base_N
em_PREP|+
os_ART
dados_N
obtidos_PCP
,_,
será_V
possível_ADJ
projetar_V
a_ART
produção_N
em_PREP|+
as_ART
demais_PROADJ
regiões_N
._.
O_ART
ERS-1_NPROP
foi_VAUX
lançado_PCP
em_PREP
julho_N
de_PREP
91_N
por_PREP|+
a_ART
Agência_NPROP
Espacial_NPROP
Européia_NPROP
._.
Em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
as_ART
imagens_N
são_VAUX
recebidas_PCP
em_PREP
uma_ART
estação_N
instalada_PCP
em_PREP
Cuiabá_NPROP
,_,
em_PREP|+
o_ART
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
abrange_V
todo_PROADJ
o_ART
Brasil_NPROP
e_KC
outros_PROADJ
nove_NUM
países_N
de_PREP|+
a_ART
América_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
._.
A_ART
imagem_N
fornecida_PCP
por_PREP|+
o_ART
satélite_N
é_VAUX
colocada_PCP
em_PREP
computador_N
._.
Ela_PROPESS
fornece_V
para_PREP
os_ART
pesquisadores_N
qual_PRO-KS
a_ART
área_N
plantada_PCP
com_PREP
cada_PROADJ
uma_PROSUB
de_PREP|+
as_ART
culturas_N
._.
Com_PREP
este_PROADJ
dado_N
,_,
é_V
preciso_ADJ
apenas_PDEN
acrescentar_V
a_ART
produtividade_N
de_PREP|+
a_ART
cultura_N
para_PREP
chegar_V
a_PREP|+
a_ART
produção_N
que_PRO-KS-REL
deve_VAUX
ser_VAUX
obtida_PCP
em_PREP|+
a_ART
safra_N
._.
"_"
Normalmente_ADV
nós_PROPESS
utilizamos_V
dados_N
históricos_ADJ
sobre_PREP
a_ART
produtividade_N
em_PREP
cada_PROADJ
região_N
,_,
além_PREP
de_PREP
informações_N
de_PREP
agricultores_N
"_"
,_,
diz_V
._.
Segundo_PREP
Formaggio_NPROP
,_,
estão_V
em_PREP
estudo_N
outras_PROADJ
formas_N
de_PREP
obter_V
a_ART
produtividade_N
de_PREP|+
as_ART
culturas_N
._.
Ele_PROPESS
estima_V
em_PREP
dez_NUM
horas_N
o_ART
tempo_N
necessário_ADJ
para_PREP
classificar_V
as_ART
áreas_N
e_KC
culturas_N
plantadas_PCP
em_PREP
uma_ART
extensão_N
de_PREP
180_NUM
quilômetros_N
._.
Os_ART
agricultores_N
de_PREP|+
o_ART
oeste_N
de_PREP|+
o_ART
Paraná_NPROP
estão_V
otimistas_ADJ
com_PREP
a_ART
perspectiva_N
de_PREP|+
a_ART
retomada_N
de_PREP|+
a_ART
lavoura_N
de_PREP
trigo_N
brasileira_ADJ
._.
Apenas_PDEN
em_PREP|+
a_ART
região_N
de_PREP
Cascavel_NPROP
,_,
a_ART
expectativa_N
é_V
de_PREP
uma_ART
safra_N
superior_ADJ
a_PREP
130_NUM
mil_NUM
t_N
._.
"_"
O_ART
preço_N
diferenciado_PCP
de_PREP
acordo_PREP
com_PREP
a_ART
classificação_N
de_PREP
qualidade_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
deve_VAUX
ser_V
o_ART
principal_ADJ
fator_N
de_PREP
recuperação_N
de_PREP|+
a_ART
triticultura_N
"_"
,_,
diz_V
Romano_NPROP
Czernej_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Cooperativa_NPROP
Central_NPROP
Regional_NPROP
Iguaçu_NPROP
(_(
Cotriguaçu_NPROP
)_)
._.
A_ART
central_N
reúne_V
sete_NUM
cooperativas_N
e_KC
38_NUM
mil_NUM
produtores_N
de_PREP|+
o_ART
oeste_N
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
._.
Este_PROADJ
ano_N
seu_PROADJ
faturamento_N
chegou_V
a_PREP
US$_CUR
40_NUM
milhões_N
,_,
movimentanto_V
um_ART
volume_N
de_PREP
600_NUM
mil_NUM
toneladas_N
de_PREP
soja_N
,_,
620_NUM
mil_NUM
t_N
de_PREP
milho_N
e_KC
130_NUM
mil_NUM
t_N
de_PREP
trigo_N
._.
apesar_PREP|+
de_PREP|+
esta_PROADJ
nova_ADJ
fase_N
de_PREP|+
o_ART
trigo_N
identificada_PCP
por_PREP|+
as_ART
cooperativas_N
,_,
o_ART
produto_N
deve_VAUX
levar_V
ainda_ADV
mais_PROADJ
duas_NUM
ou_KC
três_NUM
safras_N
para_PREP
recuperar_V
espaço_N
._.
Segundo_PREP
Czernej_NPROP
,_,
este_PROADJ
ano_N
os_ART
agricultores_N
enfrentaram_V
problemas_N
com_PREP
a_ART
falta_N
de_PREP
sementes_N
e_KC
por_PREP
isto_PROSUB
a_ART
área_N
plantada_PCP
não_ADV
aumentou_V
._.
é_V
foram_VAUX
plantados_PCP
em_PREP|+
o_ART
Paraná_NPROP
apenas_PDEN
700_NUM
mil_NUM
hectares_N
,_,
35_NUM
%_N
a_PROADJ
menos_PROADJ
que_KS
em_PREP
93_N
._.
Outra_PROADJ
dificuldade_N
é_V
o_ART
atraso_N
de_PREP|+
a_ART
liberação_N
de_PREP|+
os_ART
recursos_N
de_PREP
custeio_N
de_PREP|+
a_ART
safra_N
,_,
prometidos_PCP
por_PREP|+
o_ART
Banco_NPROP
do_NPROP
Brasil_NPROP
._.
Até_PREP
o_ART
momento_N
,_,
os_ART
agricultores_N
não_ADV
receberam_V
o_ART
dinheiro_N
._.
Mas_KC
o_ART
plantio_N
precisou_V
ser_VAUX
feito_PCP
antes_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
final_N
de_PREP
maio_N
,_,
devido_PREP|+
a_PREP|+
a_ART
chegada_N
de_PREP|+
o_ART
frio_N
._.
Assim_KC
,_,
os_ART
produtores_N
já_ADV
assumiram_V
dívidas_N
para_PREP
comprar_V
adubos_N
e_KC
sementes_N
._.
Entretando_KC
,_,
nada_PROADJ
de_PREP|+
isso_PROSUB
assusta_V
a_ART
diretoria_N
de_PREP|+
a_ART
Cotriguaçu_NPROP
._.
"_"
a_PREP|+
partir_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
ano_N
que_PRO-KS-REL
vem_V
a_ART
área_N
plantada_PCP
será_V
maior_ADJ
,_,
pois_KC
não_ADV
faltará_V
sementes_N
"_"
,_,
diz_V
Czernej_NPROP
._.
Ele_PROPESS
acredita_V
ainda_ADV
que_KS
em_PREP
menos_PREP
de_PREP
cinco_NUM
anos_N
o_ART
Brasil_NPROP
poderá_VAUX
colher_V
cerca_PREP
de_PREP
7_NUM
milhões_N
de_PREP
t_N
de_PREP
trigo_N
,_,
contra_PREP
os_ART
2,2_NUM
milhões_N
produzidos_PCP
atualmente_ADV
._.
Isto_PROSUB
seria_V
suficiente_ADJ
para_PREP
atender_V
o_ART
mercado_N
interno_ADJ
que_PRO-KS-REL
consome_V
hoje_ADV
cerca_PREP
de_PREP
6,7_NUM
milhões_N
de_PREP
toneladas_N
por_PREP
ano_N
._.
"_"
Outra_PROADJ
vantagem_N
de_PREP
plantar_V
trigo_N
é_V
a_ART
rotação_N
de_PREP
cultura_N
com_PREP
a_ART
soja_N
,_,
que_PRO-KS-REL
ajuda_V
em_PREP|+
a_ART
melhoria_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
e_KC
de_PREP|+
a_ART
produtividade_N
"_"
,_,
diz_V
o_ART
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Cotriguaçu_NPROP
._.
A_ART
produção_N
nacional_ADJ
de_PREP
leite_N
tipo_N
B_N|AP
caiu_V
3_NUM
%_N
em_PREP
93_N
._.
O_ART
país_N
produziu_V
787_NUM
milhões_N
de_PREP
litros_N
em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
,_,
contra_PREP
812_NUM
milhões_N
em_PREP
92_N
._.
Os_ART
números_N
foram_VAUX
divulgados_PCP
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
por_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
dos_NPROP
Produtores_NPROP
de_NPROP
Leite_NPROP
B_NPROP
._.
O_ART
levantamento_N
revela_V
ainda_KS
que_KS
700_NUM
pecuaristas_N
deixaram_V
a_ART
atividade_N
em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
._.
O_ART
número_N
de_PREP
produtores_N
(_(
6.200_NUM
em_PREP
92_N
)_)
caiu_V
para_PREP
5.500_N
em_PREP
93_N
._.
A_ART
associação_N
atribui_V
o_ART
decréscimo_N
(_(
11_NUM
%_N
)_)
a_PREP|+
a_ART
perda_N
de_PREP
rentabilidade_N
._.
Segundo_PREP
a_ART
associação_N
,_,
houve_V
transferência_N
de_PREP|+
a_ART
renda_N
de_PREP|+
os_ART
produtores_N
para_PREP
a_ART
indústria_N
._.
Em_PREP
93_N
,_,
existiam_V
em_PREP|+
o_ART
país_N
116_NUM
empresas_N
processadoras_ADJ
de_PREP
leite_N
B_N|AP
,_,
quatro_N
a_PROADJ
menos_PROADJ
que_KS
em_PREP
92_N
._.
O_ART
1º_ADJ
,_,
realizado_PCP
30_N
de_PREP
maio_N
em_PREP|+
o_ART
Gallery_NPROP
,_,
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
vendeu_V
45_NUM
animais_N
por_PREP
Cr$_CUR
564_NUM
milhões_N
(_(
306,2_NUM
mil_NUM
URVs_N
)_)
._.
A_ART
média_N
por_PREP
cabeça_N
foi_V
de_PREP
Cr$_CUR
12,5_NUM
milhões_N
(_(
6,7_NUM
mil_NUM
mil_NUM
URVs_N
)_)
._.
O_ART
limousin_N
mais_ADV
caro_ADJ
saiu_V
por_PREP
Cr$_CUR
66,3_NUM
milhões_N
(_(
36_NUM
mil_NUM
URVs_N
)_)
._.
Trata_V|+
se_PROPESS
de_PREP
,_,
fêmea_N
pura_ADJ
de_PREP
origem_N
(_(
Po_ADJ
)_)
,_,
apresentada_PCP
por_PREP|+
a_ART
Agropecuária_NPROP
Maragogipe_NPROP
e_KC
comprada_PCP
por_PREP
Wagner_NPROP
Milanello_NPROP
._.
Milanello_NPROP
é_V
o_ART
mesmo_PROSUB
que_PRO-KS-REL
comprou_V
a_ART
égua_N
mangalarga_ADJ
mais_ADV
cara_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
Letéia_NPROP
OJC_NPROP
,_,
em_PREP
maio_N
passado_PCP
._.
Ele_PROPESS
possui_V
criação_N
de_PREP
gado_N
limousin_ADJ
e_KC
holandês_ADJ
e_KC
de_PREP
cavalo_N
mangalarga_ADJ
em_PREP
Jacareí_NPROP
(_(
SP_NPROP
)_)
._.
O_ART
limousin_N
tem_V
origem_N
francesa_ADJ
e_KC
é_VAUX
usado_PCP
para_PREP
produção_N
de_PREP
carne_N
._.
A_ART
raça_N
tem_VAUX
apresentado_PCP
boa_ADJ
performance_N
em_PREP|+
o_ART
cruzamento_N
industrial_ADJ
,_,
feito_PCP
entre_PREP
o_ART
gado_N
europeu_ADJ
(_(
mais_ADV
produtivo_ADJ
)_)
e_KC
o_ART
nelore_N
(_(
mais_ADV
rústico_ADJ
)_)
._.
A_ART
afirmação_N
é_V
de_PREP
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
vendedores_N
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
,_,
o_ART
empresário_N
paulistano_ADJ
Amilcar_NPROP
Yamin_NPROP
._.
Ele_PROPESS
cruza_V
limousin_N
com_PREP
nelore_N
._.
A_ART
proposta_N
de_PREP|+
esses_PROADJ
cruzamentos_N
é_V
produzir_V
carne_N
de_PREP
melhor_ADJ
qualidade_N
e_KC
permitir_V
o_ART
abate_N
de_PREP|+
o_ART
animal_N
com_PREP
idade_N
._.
Foi_V
a_ART
primeira_ADJ
vez_N
o_ART
Gallery_NPROP
,_,
sofisticada_PCP
casa_N
noturna_ADJ
,_,
acolheu_V
o_ART
limousin_N
em_PREP
seu_PROADJ
interior_N
._.
O_ART
cavalo_N
de_PREP|+
a_ART
raça_N
mangalarga_ADJ
marchador_ADJ
já_ADV
é_V
"_"
freguês_N
de_PREP|+
a_ART
casa_N
"_"
._.
Além_PREP
de_PREP
Yamin_NPROP
,_,
outros_PROADJ
empresários_N
estão_VAUX
criando_V
limousin_N
e_KC
venderam_V
animais_N
de_PREP|+
a_ART
raça_N
._.
Entre_PREP
eles_PROPESS
,_,
Haroldo_NPROP
de_NPROP
Sá_NPROP
Quartim_NPROP
Barbosa_NPROP
,_,
Serafim_NPROP
Meneghel_NPROP
e_KC
Gianni_NPROP
Franco_NPROP
Samaja_NPROP
._.
Segundo_PREP
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
do_NPROP
Limousin_NPROP
,_,
sediada_PCP
em_PREP
Londrina_NPROP
(_(
PR_NPROP
)_)
,_,
a_ART
intenção_N
de_PREP|+
os_ART
organizadores_N
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
é_V
divulgar_V
a_ART
raça_N
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
Os_ART
criadores_N
de_PREP
limousin_N
anunciaram_V
em_PREP|+
o_ART
Gallery_NPROP
a_ART
data_N
de_PREP
realização_N
de_PREP
seu_PROADJ
próximo_ADJ
leilão_N
,_,
o_ART
3_NPROP
M_NPROP
._.
Será_V
dia_N
6_N|AP
de_PREP
agosto_N
,_,
em_PREP|+
a_ART
Sociedade_NPROP
Rural_NPROP
do_NPROP
Paraná_NPROP
,_,
em_PREP
Londrina_NPROP
._.
Em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
,_,
o_ART
limousin_N
foi_V
o_ART
gado_N
de_PREP
corte_N
mais_ADV
valorizado_PCP
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
._.
Em_PREP
quatro_NUM
leilões_N
,_,
99_NUM
animais_N
trocaram_V
de_PREP
dono_N
por_PREP|+
a_ART
média_N
de_PREP
US$_CUR
3,2_NUM
mil_NUM
._.
A_ART
Estância_NPROP
Orsi_NPROP
,_,
de_PREP
Campo_NPROP
Grande_NPROP
(_(
MS_NPROP
)_)
,_,
está_VAUX
comercializando_V
5_NUM
mil_NUM
bovinos_N
de_PREP
corte_N
,_,
em_PREP
média_N
,_,
por_PREP
semana_N
._.
O_ART
tattersal_N
(_(
espaço_N
destinado_PCP
a_PREP|+
a_ART
realização_N
de_PREP
leilões_N
rurais_ADJ
)_)
de_PREP|+
esta_PROADJ
propriedade_N
é_VAUX
considerado_PCP
por_PREP|+
as_ART
empresas_N
leiloeiras_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
como_PREP
o_ART
maior_N
de_PREP|+
o_ART
Centro-Oeste_NPROP
._.
Segundo_PREP
o_ART
proprietário_N
de_PREP|+
a_ART
fazenda_N
,_,
Cláudio_NPROP
Orsi_NPROP
,_,
são_VAUX
comercializadas_PCP
cerca_PREP
de_PREP
mil_NUM
reses_N
em_PREP
cada_PROADJ
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
cinco_NUM
leilões_N
realizados_PCP
durante_PREP
a_ART
semana_N
._.
Orsi_NPROP
diz_V
que_KS
sua_PROADJ
propriedade_N
é_V
a_ART
maior_N
de_PREP|+
o_ART
Centro-Oeste_NPROP
em_PREP
estrutura_N
e_KC
comercialização_N
de_PREP
gado_N
de_PREP
corte_N
para_PREP
cria_N
,_,
recria_N
e_KC
engorda_N
._.
Ele_PROPESS
prefere_V
omitir_V
o_ART
valor_N
de_PREP|+
o_ART
investimento_N
e_KC
fatura_V
por_PREP
leilão_N
._.
Mas_KC
adianta_V
que_KS
o_ART
projeto_N
será_VAUX
ampliado_PCP
e_KC
a_ART
previsão_N
de_PREP
retorno_N
de_PREP|+
o_ART
investimento_N
é_V
de_PREP
dez_NUM
anos_N
._.
A_ART
Estância_NPROP
Orsi_NPROP
localizada_PCP
a_PREP
dez_NUM
quilômetros_N
de_PREP|+
o_ART
centro_N
de_PREP
Campo_NPROP
Grande_NPROP
,_,
a_PREP|+
as_ART
margens_N
de_PREP|+
a_ART
Br-060_NPROP
,_,
em_PREP|+
a_ART
saída_N
para_PREP
Rochedo_NPROP
._.
Orsi_NPROP
afirma_V
que_KS
cobra_V
,_,
como_PREP
aluguel_N
de_PREP|+
o_ART
tattersal_N|EST
,_,
2_NUM
%_N
de_PREP|+
o_ART
faturamento_N
de_PREP
cada_PROADJ
leilão_N
,_,
em_PREP
se_PROPESS
tratando_V
de_PREP
venda_N
de_PREP
gado_N
de_PREP
elite_N
registrado_PCP
._.
Os_ART
cinco_NUM
leilões_N
que_PRO-KS-REL
acontecem_V
semanalmente_ADV
em_PREP|+
o_ART
local_N
são_VAUX
promovidos_PCP
por_PREP
quatro_NUM
empresas_N
leiloeiras_ADJ
(_(
Ottoboni_NPROP
Leilões_NPROP
,_,
Sistema_NPROP
Leilões_NPROP
,_,
Nb_NPROP
Leilões_NPROP
e_KC
Corrêa_NPROP
da_NPROP
Costa_NPROP
Leilões_NPROP
)_)
._.
A_ART
estância_N
possui_V
74_NUM
currais_N
,_,
com_PREP
capacidade_N
para_PREP
acomodar_V
até_PREP
2.590_NUM
reses_N
divididas_PCP
em_PREP
lotes_N
._.
todos_PROADJ
os_ART
animais_N
a_PREP
serem_VAUX
comercializados_PCP
podem_VAUX
ser_VAUX
vistos_PCP
em_PREP
os_ART
currais_N
por_PREP|+
os_ART
interessados_N
,_,
que_PRO-KS-REL
percorrem_V
207_NUM
metros_N
de_PREP
passarela_N
de_PREP
madeira_N
,_,
suspensa_PCP
e_KC
coberta_PCP
._.
Em_PREP|+
o_ART
estacionamento_N
,_,
há_V
espaço_N
para_PREP
até_PREP
300_NUM
veículos_N
utilitários_ADJ
._.
Existe_V
ainda_ADV
uma_ART
ampla_ADJ
área_N
para_PREP
manobra_N
e_KC
estacionamento_N
de_PREP|+
os_ART
caminhões_N
que_PRO-KS-REL
trazem_V
os_ART
animais_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
futuro_N
,_,
Orsi_NPROP
pretende_V
montar_V
uma_ART
pousada_N
e_KC
instalar_V
postos_N
bancários_ADJ
em_PREP|+
a_ART
fazenda_N
._.
Em_PREP|+
a_ART
área_N
onde_ADV-KS-REL
os_ART
animais_N
são_VAUX
expostos_PCP
para_PREP
receber_V
os_ART
lances_N
,_,
há_V
lugar_N
para_PREP
600_NUM
pessoas_N
sentadas_PCP
e_KC
acomodadas_PCP
em_PREP
mesas_N
._.
Há_V
também_PDEN
um_ART
serviço_N
de_PREP
restaurante_N
._.
A_ART
média_N
de_PREP
frequência_N
é_V
de_PREP
500_NUM
pessoas_N
por_PREP
leilão_N
._.
Para_PREP
Cláudio_NPROP
Orsi_NPROP
,_,
o_ART
sistema_N
de_PREP
leilões_N
é_V
o_ART
"_"
mais_ADV
democrático_ADJ
"_"
para_PREP
comercialização_N
._.
Segundo_PREP
ele_PROPESS
,_,
isto_PROSUB
ocorre_V
não_ADV
há_V
distinção_N
entre_PREP
animais_N
de_PREP
grandes_ADJ
,_,
médios_ADJ
ou_KC
pequenos_ADJ
criadores_N
._.
De_PREP
acordo_PREP
com_PREP
Cláudio_NPROP
Orsi_NPROP
,_,
outro_PROADJ
aspecto_N
importante_ADJ
é_V
que_KS
todos_PROADJ
os_ART
animais_N
são_VAUX
inspecionados_PCP
por_PREP
médicos_N
veterinários_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Departamento_NPROP
de_NPROP
Defesa_NPROP
e_NPROP
Inspeção_NPROP
Agropecuária_NPROP
de_PREP
o_ART
estado_N
(_(
Iagro_NPROP
)_)
._.
Os_ART
leilões_N
em_PREP|+
a_ART
Estância_NPROP
Orsi_NPROP
são_VAUX
realizados_PCP
a_PREP|+
as_ART
20h_N|HOR
,_,
a_PREP|+
as_ART
segundas_N
,_,
terças_N
,_,
quintas_N
e_KC
sextas-feiras_N
._.
A_ART
comercialização_N
acontece_V
a_PREP|+
partir_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
16h30_N|HOR
,_,
em_PREP|+
as_ART
quartas-feiras_N
._.
Os_ART
leilões_N
em_PREP|+
o_ART
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
vendem_V
cerca_PREP
de_PREP
13_NUM
mil_NUM
bovinos_N
por_PREP
semana_N
,_,
segundo_PREP
cálculos_N
de_PREP
Josias_NPROP
Vitorino_NPROP
,_,
delegado_N
de_PREP|+
o_ART
Sindicato_NPROP
Nacional_NPROP
dos_NPROP
Leiloeiros_NPROP
Rurais_NPROP
._.
A_ART
comercialização_N
de_PREP
animais_N
por_PREP
meio_PREP
de_PREP
leilões_N
em_PREP|+
o_ART
Estado_N
teve_V
início_N
de_PREP|+
a_ART
década_N
de_PREP
80_N
,_,
mas_KC
só_PDEN
ganhou_V
impulso_N
a_PREP
partir_PREP
de_PREP
1987_N
._.
O_ART
preço_N
médio_ADJ
pago_PCP
por_PREP
animal_N
(_(
macho_ADJ
e_KC
fêmea_ADJ
)_)
em_PREP|+
a_ART
primeira_ADJ
semana_N
de_PREP
maio_N
ficou_V
entre_PREP
Cr$_CUR
175_NUM
mil_NUM
e_KC
Cr$_CUR
180_NUM
mil_NUM
._.
Segundo_PREP
Vitorino_NPROP
,_,
entre_PREP
as_ART
vantagens_N
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
está_V
a_ART
igualdade_N
de_PREP
condições_N
de_PREP
comercialização_N
para_PREP
grandes_ADJ
,_,
médios_ADJ
e_KC
pequenos_ADJ
pecuaristas_N
._.
Além_PREP|+
de_PREP|+
isso_PROSUB
,_,
há_V
segurança_N
quanto_PREP|+
a_PREP|+
a_ART
qualidade_N
e_KC
condições_N
de_PREP
saúde_N
de_PREP|+
os_ART
bovinos_N
._.
"_"
todos_PROADJ
os_ART
animais_N
são_VAUX
inspecionados_PCP
por_PREP|+
o_ART
Iagro_NPROP
(_(
Departamento_NPROP
de_NPROP
Defesa_NPROP
e_NPROP
Inspeção_NPROP
Agropecuária_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
"_"
,_,
diz_V
._.
Foi_V
em_PREP
meados_N
de_PREP|+
a_ART
década_N
de_PREP
80_N
que_KS
os_ART
pecuaristas_N
começaram_VAUX
a_PREP
se_PROPESS
preocupar_V
também_PDEN
com_PREP
a_ART
qualidade_N
de_PREP|+
a_ART
pastagem_N
._.
Dados_N
de_PREP|+
o_ART
censo_N
agropecuário_ADJ
de_PREP
1980_N
mostram_V
que_KS
o_ART
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
possuía_V
12,2_NUM
milhões_N
de_PREP
hectares_N
de_PREP
pastagem_N
nativa_ADJ
e_KC
9,06_NUM
milhões_N
de_PREP
hectares_N
de_PREP
pasto_N
cultivado_PCP
._.
Em_PREP
1985_N
,_,
a_ART
pastagem_N
nativa_ADJ
ocupava_V
9,65_NUM
milhões_N
de_PREP
hectares_N
,_,
a_ART
cultivada_N
era_V
de_PREP
12,1_NUM
milhões_N
de_PREP
hectares_N
._.
Houve_V
uma_ART
redução_N
de_PREP
21_NUM
%_N
em_PREP|+
a_ART
área_N
de_PREP
pastagem_N
nativa_ADJ
e_KC
aumento_N
de_PREP
34_NUM
%_N
em_PREP|+
a_PROSUB
de_PREP
pastagem_N
cultivada_PCP
._.
Isto_PROSUB
ocorreu_V
principalmente_ADV
devido_PREP|+
a_PREP|+
o_ART
casamento_N
de_PREP|+
a_ART
pecuária_N
com_PREP
a_ART
agricultura_N
,_,
uma_PROSUB
de_PREP|+
as_ART
formas_N
usadas_PCP
por_PREP|+
os_ART
produtores_N
para_PREP
fazer_V
rotação_N
de_PREP
culturas_N
._.
O_ART
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
tem_V
hoje_ADV
o_ART
maior_ADJ
rebanho_N
bovino_ADJ
de_PREP
corte_N
de_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
com_PREP
19,2_NUM
milhões_N
de_PREP
cabeças_N
,_,
segundo_PREP
dados_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Brasileiro_NPROP
de_NPROP
Economia_NPROP
e_NPROP
Estatística_NPROP
(_(
IBGE_NPROP
)_)
._.
Este_PROADJ
gado_N
está_VAUX
espalhado_PCP
em_PREP
cerca_PREP
de_PREP
30_NUM
mil_NUM
fazendas_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
,_,
mais_PREP
de_PREP
1,6_NUM
milhão_N
de_PREP
animais_N
foram_VAUX
abatidos_PCP
em_PREP|+
os_ART
24_NUM
frigoríficos_N
instalados_PCP
em_PREP|+
o_ART
Estado_N
._.
Estão_VAUX
sendo_VAUX
construídos_PCP
em_PREP|+
o_ART
momento_N
outros_PROADJ
18_NUM
frigoríficos_N
em_PREP|+
o_ART
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
._.
A_ART
moda_N
de_PREP
sortear_V
carros_N
importados_PCP
em_PREP|+
os_ART
leilões_N
de_PREP
elite_N
pegou_V
._.
Agora_KC
é_V
o_ART
Caran_NPROP
Excellence_NPROP
e_KC
Rach_NPROP
Prestige_NPROP
de_PREP
puro-sangue_ADJ
árabe_N
que_PRO-KS-REL
sorteia_V
um_ART
Mercedes_NPROP
Benz_NPROP
C_NPROP
180_NPROP
em_PREP|+
o_ART
próximo_ADJ
domingo_N
,_,
dia_N
12_N|AP
de_PREP
junho_N
._.
O_ART
pregão_N
marca_V
a_ART
volta_N
de_PREP|+
os_ART
cavalos_N
a_PREP|+
o_ART
hotel_N
Maksoud_NPROP
Plaza_NPROP
,_,
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
foi_V
uma_PROSUB
de_PREP|+
as_ART
primeiras_ADJ
casas_N
a_PREP
sediar_V
leilões_N
de_PREP
elite_N
em_PREP|+
a_ART
cidade_N
._.
Promovido_PCP
por_PREP
dois_NUM
haras_N
-_-
Ilha_NPROP
da_NPROP
Chapada_NPROP
,_,
de_PREP
Minas_NPROP
Gerais_NPROP
,_,
e_KC
Carandá_NPROP
,_,
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
o_ART
leilão_N
coloca_V
em_PREP
oferta_N
23_NUM
fêmeas_N
campeãs_ADJ
em_PREP
exposições_N
realizadas_PCP
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
EUA_NPROP
e_KC
Europa_NPROP
._.
"_"
É_V
a_ART
maior_ADJ
concentração_N
de_PREP
éguas_N
premiadas_PCP
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
tem_V
notícia_N
"_"
,_,
diz_V
Paquito_NPROP
Carrasco_NPROP
,_,
dono_N
de_PREP|+
o_ART
haras_N
Carandá_NPROP
._.
Segundo_PREP
Carrasco_NPROP
,_,
o_ART
leilão_N
pretende_V
refletir_V
o_ART
nível_N
de_PREP
qualidade_N
de_PREP|+
o_ART
cavalo_N
árabe_ADJ
selecionado_PCP
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
"_"
colocando_V
em_PREP|+
a_ART
pista_N
o_ART
melhor_N
de_PREP|+
o_ART
trabalho_N
de_PREP
10_NUM
anos_N
de_PREP
criação_N
de_PREP|+
os_ART
dois_NUM
haras_N
,_,
que_PRO-KS-REL
já_ADV
conquistaram_V
mais_PREP
de_PREP
20_NUM
títulos_N
de_PREP
campeões_N
nacionais_ADJ
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
e_KC
em_PREP|+
os_ART
EUA_NPROP
"_"
,_,
diz_V
Carrasco_NPROP
._.
Dados_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
os_NPROP
Criadores_NPROP
de_NPROP
Cavalo_NPROP
Árabe_NPROP
(_(
ABCCA_NPROP
)_)
indicam_V
que_KS
em_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
foram_VAUX
vendidos_PCP
800_NUM
animais_N
em_PREP
leilões_N
por_PREP|+
o_ART
preço_N
médio_ADJ
de_PREP
US$_CUR
7,5_NUM
MIL_NUM
._.
A_ART
ABCCA_NPROP
,_,
sediada_PCP
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
tem_V
1.200_NUM
sócios_N
e_KC
cerca_PREP
de_PREP
20_NUM
mil_NUM
cavalos_N
registrados_PCP
._.
A_ART
criação_N
de_PREP
árabe_N
é_V
milenar_ADJ
e_KC
teve_V
origem_N
em_PREP|+
os_ART
desertos_N
de_PREP|+
o_ART
Oriente_NPROP
._.
Segundo_PREP
Luis_NPROP
Eduardo_NPROP
Moreira_NPROP
Caio_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
ABCCA_NPROP
,_,
o_ART
sangue_N
de_PREP|+
o_ART
árabe_N
está_V
presente_ADJ
em_PREP
todas_PROADJ
as_ART
outras_PROADJ
raças_N
equinas_ADJ
._.
"_"
Por_PREP
isto_PROSUB
,_,
o_ART
árabe_N
é_VAUX
conhecido_PCP
como_PREP
a_ART
mãe_N
de_PREP|+
as_ART
outras_PROADJ
raças_N
"_"
,_,
afirma_V
Moreira_NPROP
Caio_NPROP
._.
Este_PROADJ
ano_N
,_,
o_ART
mercado_N
de_PREP
puro-sangue_ADJ
árabe_N
vem_VAUX
sofrendo_V
com_PREP
a_ART
indecisão_N
de_PREP|+
os_ART
compradores_N
em_PREP|+
a_ART
fase_N
que_PRO-KS-REL
antecede_V
o_ART
real_NPROP
._.
Os_ART
criadores_N
não_ADV
estão_VAUX
investindo_V
muito_ADV
._.
Em_PREP
dois_NUM
leilões_N
,_,
realizados_PCP
recentemente_ADV
,_,
as_ART
médias_N
ficaram_V
abaixo_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
esperado_N
._.
Primeiro_ADV
foi_V
o_ART
Invitational_NPROP
,_,
promovido_PCP
dia_N
9_N|AP
de_PREP
maio_N
último_ADJ
,_,
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
por_PREP|+
o_ART
empresário_N
Paulo_NPROP
Roberto_NPROP
Levy_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
vendeu_V
42_NUM
animais_N
por_PREP|+
a_ART
média_N
de_PREP
7.280_NUM
URVs_N
._.
Em_PREP
93_N
,_,
Levy_NPROP
tinha_VAUX
conseguido_PCP
cotação_N
média_ADJ
de_PREP
US$_CUR
17,1_NUM
mil_NUM
por_PREP
seus_PROADJ
cavalos_N
._.
Dia_N
23_N|AP
de_PREP
maio_N
último_ADJ
foi_V
a_ART
vez_N
de_PREP|+
os_ART
empresários_N
Sebastião_NPROP
Camargo_NPROP
,_,
Claudio_NPROP
Bardela_NPROP
e_KC
Paulo_NPROP
Machado_NPROP
de_NPROP
Carvalho_NPROP
Filho_NPROP
não_ADV
conseguirem_V
repetir_V
a_ART
média_N
de_PREP|+
a_ART
versão_N
93_N|AP
de_PREP
seu_PROADJ
pregão_N
._.
Eles_PROPESS
venderam_V
42_NUM
animais_N
por_PREP
3.800_NUM
URVs_N
,_,
contra_PREP
US$_CUR
8,12_NUM
mil_NUM
de_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
._.
Haras_N
vendem_V
23_NUM
éguas_N
árabes_ADJ
campeãs_ADJ
em_PREP|+
o_ART
próximo_ADJ
domingo_N
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
