Jersei_N
atinge_V
média_N
de_PREP
Cr$_CUR
1,4_NUM
milhão_N
em_PREP|+
a_ART
venda_N
de_PREP|+
a_ART
Pinhal_NPROP
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
Programe_V
sua_PROADJ
viagem_N
a_PREP|+
a_ART
Exposição_NPROP
Nacional_NPROP
do_NPROP
Zebu_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
começa_V
dia_N
25_N|AP
._.
Safra_N
recorde_ADJ
e_KC
disponibilidade_N
de_PREP
crédito_N
ativam_V
vendas_N
de_PREP
máquinas_N
agrícolas_ADJ
._.
A_ART
degradação_N
de_PREP|+
as_ART
terras_N
por_PREP|+
o_ART
mau_ADJ
uso_N
de_PREP|+
os_ART
solos_N
avança_V
em_PREP|+
o_ART
._.
A_ART
desertificação_N
tornou_V
crítica_ADJ
a_ART
produtividade_N
de_PREP
52_NUM
mil_NUM
km²_N
em_PREP|+
a_ART
região_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
dia_N
15_N|AP
,_,
Dia_NPROP
da_NPROP
Conservação_NPROP
do_NPROP
Solo_NPROP
,_,
o_ART
único_ADJ
fato_N
a_PREP
festejar_V
pode_VAUX
ser_V
a_ART
Convenção_NPROP
Internacional_NPROP
sobre_NPROP
Desertificação_NPROP
._.
A_ART
produção_N
brasileira_ADJ
de_PREP
pintos_N
de_PREP
corte_N
totalizou_V
,_,
em_PREP
fevereiro_N
último_ADJ
,_,
166_NUM
milhões_N
,_,
volume_N
6,79_NUM
%_N
superior_ADJ
a_PREP|+
o_ART
registrado_N
em_PREP
fevereiro_N
de_PREP
93_N
,_,
segundo_PREP
dados_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
dos_NPROP
Produtores_NPROP
de_NPROP
Pinto_NPROP
de_NPROP
Corte_NPROP
(_(
Apinco_NPROP
)_)
._.
A_ART
Apinco_NPROP
destaca_V
em_PREP
seu_PROADJ
boletim_N
mensal_ADJ
que_KS
o_ART
setor_N
avícola_ADJ
está_V
otimista_ADJ
com_PREP
o_ART
atual_ADJ
programa_N
de_PREP
estabilização_N
econômica_ADJ
._.
"_"
A_ART
melhoria_N
de_PREP|+
o_ART
padrão_N
aquisitivo_ADJ
resulta_V
em_PREP
maior_ADJ
demanda_N
de_PREP
carne_N
de_PREP
frango_N
"_"
._.
O_ART
secretário_N
de_PREP|+
a_ART
agricultura_N
paulista_ADJ
,_,
Roberto_NPROP
Rodrigues_NPROP
,_,
aprovou_V
o_ART
pacote_N
de_PREP|+
o_ART
trigo_N
,_,
anunciado_PCP
em_PREP|+
o_ART
final_N
de_PREP
março_N
por_PREP|+
o_ART
governo_N
federal_ADJ
._.
A_ART
nova_ADJ
alíquota_N
para_PREP
importação_N
de_PREP|+
o_ART
produto_N
(_(
17_NUM
%_N
)_)
garante_V
a_ART
competitividade_N
de_PREP|+
a_ART
triticultura_N
nacional_ADJ
,_,
disse_V
o_ART
secretário_N
._.
agricultores_N
de_PREP
o_ART
Vale_NPROP
do_NPROP
Paranapanema_NPROP
,_,
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
iniciaram_V
ontem_ADV
o_ART
plantio_N
de_PREP
trigo_N
duro_ADJ
._.
A_ART
variedade_N
,_,
para_PREP
a_ART
fabricação_N
de_PREP
massas_N
,_,
foi_VAUX
selecionada_PCP
por_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Agronômico_NPROP
de_NPROP
Campinas_NPROP
._.
O_ART
governador_N
Mário_NPROP
Pereira_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Paraná_NPROP
,_,
e_KC
o_ART
secretário_N
de_PREP|+
a_ART
agricultura_N
José_NPROP
Carlos_NPROP
Tibúrcio_NPROP
aproveitaram_V
o_ART
palanque_N
de_PREP|+
a_ART
Exposição_NPROP
Agropecuária_NPROP
de_NPROP
Londrina_NPROP
para_PREP
cobrar_V
de_PREP|+
o_ART
ministro_N
de_PREP|+
a_ART
Agricultura_N
,_,
Synval_NPROP
Guazzelli_NPROP
,_,
um_ART
novo_ADJ
modelo_N
de_PREP
política_N
agrícola_ADJ
,_,
capaz_ADJ
de_PREP
estimular_V
investimentos_N
e_KC
o_ART
crescimento_N
de_PREP|+
a_ART
produção_N
._.
Antonio_NPROP
Ambrósio_NPROP
Amaro_NPROP
é_V
o_ART
novo_ADJ
diretor_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
de_NPROP
Economia_NPROP
Agrícola_NPROP
da_NPROP
Secretaria_NPROP
de_NPROP
Agricultura_NPROP
e_NPROP
Abastecimento_NPROP
de_NPROP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
Ele_PROPESS
substitui_V
Pérsio_NPROP
de_NPROP
Carvalho_NPROP
Junqueira_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
aposentou_V
após_PREP
34_NUM
anos_N
de_PREP
serviço_N
pesquisador_N
científico_ADJ
._.
As_ART
doenças_N
que_PRO-KS-REL
estão_VAUX
atacando_V
as_ART
lavouras_N
gaúchas_ADJ
de_PREP
soja_N
podem_VAUX
ocasionar_V
a_ART
extinção_N
de_PREP|+
a_ART
cultura_N
em_PREP|+
o_ART
Estado_N
._.
O_ART
alerta_N
é_V
de_PREP|+
o_ART
pesquisador_N
Nelson_NPROP
Neto_NPROP
,_,
de_PREP
Cruz_NPROP
Alta_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
participou_V
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
de_PREP|+
o_ART
Forum_NPROP
Nacional_NPROP
da_NPROP
Soja_NPROP
em_PREP
Porto_NPROP
Alegre_NPROP
._.
Em_PREP|+
o_ART
decorrer_N
de_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
três_NUM
anos_N
,_,
a_ART
legislação_N
tributária_ADJ
rural_ADJ
brasileira_ADJ
vem_VAUX
passando_V
por_PREP
sucessivas_ADJ
reformas_N
._.
Por_PREP|+
o_ART
conteúdo_N
de_PREP
cada_PROADJ
nova_ADJ
lei_N
que_PRO-KS-REL
entra_V
em_PREP
vigor_N
,_,
nota_V|+
se_PROPESS
um_ART
aperfeiçoamento_N
de_PREP|+
a_ART
malha_N
jurídica_ADJ
em_PREP|+
essa_PROADJ
área_N
e_KC
também_PDEN
o_ART
afunilamento_N
de_PREP|+
o_ART
cerco_N
fiscal_ADJ
em_PREP
torno_PREP
de_PREP
o_ART
contribuinte_N
._.
Exemplo_N
de_PREP|+
isso_PROSUB
é_V
a_ART
nova_ADJ
lei_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
(_(
nº_N
8.847/94_N|AP
)_)
,_,
que_PRO-KS-REL
criou_V
o_ART
Cadastro_NPROP
Fiscal_NPROP
dos_NPROP
Imóveis_NPROP
Rurais_NPROP
da_NPROP
Secretaria_NPROP
da_NPROP
Receita_NPROP
Federal_NPROP
-_-
Cafir_NPROP
._.
Essa_PROADJ
fúria_N
fiscalista_ADJ
começou_V
em_PREP|+
o_ART
governo_N
Collor_NPROP
,_,
com_PREP
a_ART
lei_N
8.022/90_N|AP
,_,
que_PRO-KS-REL
passou_V
para_PREP
a_ART
competência_N
de_PREP|+
a_ART
o_ART
lançamento_N
e_KC
a_ART
arrecadação_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
antes_ADV
era_V
de_PREP|+
o_ART
Incra_NPROP
._.
Ainda_ADV
em_PREP
dezembro_N
de_PREP
1990_N
,_,
foi_VAUX
editada_PCP
a_ART
famosa_ADJ
289_N|AP
,_,
que_PRO-KS-REL
modificava_V
a_ART
sistemática_N
de_PREP|+
a_ART
arrecadação_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
e_KC
alterava_V
suas_PROADJ
alíquotas_N
._.
Mantinha_V
a_ART
tabela_N
progressiva_ADJ
,_,
mas_KC
reduzia_V
suas_PROADJ
escalas_N
por_PREP|+
a_ART
metade_N
._.
A_ART
atual_ADJ
lei_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
é_V
basicamente_ADV
uma_ART
cópia_N
melhorada_PCP
de_PREP|+
essa_PROADJ
medida_NPROP
provisória_NPROP
,_,
com_PREP
a_ART
extinção_N
de_PREP|+
a_ART
tabela_N
progressiva_ADJ
e_KC
a_ART
criação_N
de_PREP|+
o_ART
novo_ADJ
cadastro_N
._.
O_ART
embrião_N
de_PREP|+
esse_PROADJ
cadastro_N
foi_V
a_ART
Portaria_N
1.275/91_N|AP
._.
Ela_PROPESS
criou_V
a_ART
Declaração_NPROP
Anual_NPROP
de_NPROP
Informações_NPROP
para_PREP
a_ART
Formação_NPROP
do_NPROP
Cadastro_NPROP
Fiscal_NPROP
do_NPROP
Imposto_NPROP
Territorial_NPROP
Rural_NPROP
-_-
DITR_NPROP
._.
Em_PREP|+
a_ART
prática_N
,_,
isso_PROSUB
correspondia_V
a_PREP|+
o_ART
antigo_ADJ
recadastramento_N
de_PREP|+
o_ART
Incra_NPROP
(_(
devia_VAUX
ser_VAUX
feito_PCP
a_PREP
cada_PROADJ
cinco_NUM
anos_N
,_,
mas_KC
não_ADV
se_PROPESS
realizava_V
desde_PREP
1978_N
)_)
._.
Os_ART
técnicos_N
de_PREP|+
a_ART
Receita_NPROP
dizem_V
que_KS
a_ART
Portaria_N
1.275_N|AP
revelou_V
um_ART
novo_ADJ
quadro_N
de_PREP|+
a_ART
situação_N
fundiária_ADJ
de_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Segundo_PREP
eles_PROPESS
,_,
75_NUM
%_N
de_PREP|+
as_ART
propriedades_N
rurais_ADJ
foram_VAUX
recadastradas_PCP
através_PREP|+
de_PREP|+
ela_PROPESS
._.
Isso_PROSUB
foi_V
possível_ADJ
por_PREP|+
a_ART
confrontação_N
de_PREP|+
os_ART
dados_N
cadastrais_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Incra_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
DITR_NPROP
e_KC
de_PREP|+
o_ART
._.
Assim_ADV
,_,
já_ADV
podem_VAUX
ser_VAUX
identificados_PCP
os_ART
proprietários_N
omissos_ADJ
._.
Mas_KC
advertem_V
:_:
agora_ADV
,_,
quem_PRO-KS
lança_V
,_,
arrecada_V
e_KC
executa_V
o_ART
ITR_NPROP
é_V
o_ART
Departamento_N
de_PREP
a_ART
Receita_NPROP
Federal_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
tem_V
estrutura_N
fiscal_ADJ
sólida_ADJ
e_KC
faro_N
afinado_PCP
para_PREP
descobrir_V
sonegadores_N
._.
Segundo_PREP
Paulo_NPROP
Jakson_NPROP
Lucas_NPROP
,_,
auditor_N
chefe_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
embora_KS
o_ART
prazo_N
para_PREP
a_ART
entrega_N
de_PREP|+
a_ART
declaração_N
tenha_VAUX
vencido_PCP
em_PREP
maio_N
de_PREP
1992_N
,_,
até_PREP
hoje_ADV
o_ART
órgão_N
ainda_ADV
continua_VAUX
recebendo_V
._.
Mas_KC
os_ART
retardatários_N
incorrerão_V
em_PREP
multa_N
de_PREP
100_NUM
%_N
e_KC
os_ART
omissos_N
serão_VAUX
lançados_PCP
de_PREP
ofício_N
com_PREP
os_ART
dados_N
disponíveis_ADJ
e_KC
com_PREP
multa_N
de_PREP
300_NUM
%_N
._.
Sobre_PREP
o_ART
montante_N
apurado_PCP
,_,
incidirão_V
juros_N
de_PREP
lei_N
e_KC
correção_N
monetária_ADJ
plena_ADJ
,_,
acrescentou_V
._.
Por_PREP|+
as_ART
múltiplas_ADJ
opções_N
de_PREP
enquadramento_N
que_PRO-KS-REL
a_ART
nova_ADJ
lei_N
oferece_V
,_,
o_ART
proprietário_N
rural_ADJ
deve_VAUX
refazer_V
a_ART
sua_PROADJ
declaração_N
cadastral_ADJ
._.
Ele_PROPESS
poderá_VAUX
remanejar_V
seus_PROADJ
dados_N
para_PREP
enquadramento_N
em_PREP
alíquotas_N
reduzidas_PCP
._.
O_ART
Cafir_NPROP
fechou_V
também_PDEN
mais_PROADJ
uma_NUM
porteira_N
de_PREP
sonegação_N
fiscal_ADJ
em_PREP|+
o_ART
setor_N
fundiário_ADJ
._.
Agora_ADV
,_,
nenhum_PROADJ
cartório_N
poderá_VAUX
registrar_V
quaisquer_PROADJ
negócios_N
,_,
operações_N
ou_KC
transações_N
de_PREP
imóveis_N
rurais_ADJ
sem_PREP
o_ART
comprovante_N
de_PREP
quitação_N
de_PREP|+
o_ART
ITR_NPROP
._.
O_ART
tabelião_N
que_PRO-KS-REL
não_ADV
cumprir_V
a_ART
lei_N
,_,
responsabilizado_PCP
._.
Augusto_NPROP
Ribeiro_NPROP
Garcia_NPROP
é_V
jornalista_N
,_,
advogado_N
agrarista_ADJ
e_KC
membro_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Paulista_NPROP
de_NPROP
Direito_NPROP
Agrário_NPROP
._.
Embora_KS
com_PREP
a_ART
redução_N
de_PREP|+
as_ART
chuvas_N
,_,
a_ART
maioria_N
de_PREP|+
os_ART
locais_N
se_PROPESS
manteve_V
com_PREP
a_ART
reserva_N
hídrica_ADJ
elevada_PCP
,_,
favorecendo_V
as_ART
culturas_N
cultivadas_PCP
sob_PREP
sequeiro_N
._.
As_ART
condições_N
de_PREP
colheita_N
e_KC
de_PREP
aplicação_N
de_PREP
agrotóxicos_N
foram_VAUX
favorecidas_PCP
em_PREP|+
a_ART
última_ADJ
semana_N
,_,
principalmente_ADV
para_PREP
arroz_N
,_,
aldogão_N
e_KC
milho_N
._.
A_ART
irrigação_N
suplementar_ADJ
é_V
necessária_ADJ
para_PREP
as_ART
culturas_N
sob_PREP
sequeiro_N
._.
Porém_KC
,_,
como_KS
a_ART
previsão_N
indica_V
entrada_N
de_PREP
frente_N
fria_ADJ
,_,
deve_VAUX|+
se_PROPESS
aguardar_V
até_PREP
quarta-feira_N
e_KC
irrigar_V
somente_PDEN
se_KS
o_ART
total_N
de_PREP
chuva_N
for_V
inferior_ADJ
a_PREP
30_NUM
mm_N
._.
Os_ART
plantios_N
de_PREP
culturas_N
adequadas_PCP
a_PREP|+
a_ART
época_N
,_,
como_PREP
milho_N
safrinha_ADJ
e_KC
feijão_N
de_PREP
inverno_N
,_,
podem_VAUX
ser_VAUX
realizados_PCP
em_PREP|+
as_ART
regiões_N
e_KC
nordeste_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
._.
A_ART
reserva_N
hídrica_ADJ
é_V
suficiente_ADJ
para_PREP
garantir_V
o_ART
sucesso_N
inicial_ADJ
de_PREP|+
as_ART
culturas_N
._.
Em_PREP|+
as_ART
regiões_N
sudoeste_ADJ
e_KC
Vale_NPROP
do_NPROP
Paranapanema_NPROP
,_,
o_ART
plantio_N
de_PREP
milho_N
safrinha_ADJ
não_ADV
deve_VAUX
mais_ADV
ser_VAUX
realizado_PCP
._.
Há_V
probabilidade_N
de_PREP
ser_VAUX
afetado_PCP
por_PREP|+
as_ART
baixas_ADJ
temperaturas_N
,_,
além_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
ciclo_N
tornar_V|+
se_PROPESS
longo_ADJ
._.
O_ART
preparo_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
e_KC
demais_PROADJ
atividades_N
para_PREP
o_ART
plantio_N
de_PREP
culturas_N
de_PREP
inverno_N
,_,
como_PREP
trigo_N
e_KC
ervilha_N
,_,
podem_VAUX
ser_VAUX
iniciados_PCP
._.
As_ART
culturas_N
perenes_ADJ
estão_VAUX
sendo_VAUX
favorecidas_PCP
,_,
principalmente_ADV
em_PREP|+
a_ART
colheita_N
como_PREP
citrus_N
,_,
cana_N
e_KC
café_N
._.
Venda_N
de_PREP
máquina_N
agrícola_ADJ
cresce_V
70_NUM
%_N
._.
Venda_N
de_PREP
máquina_N
agrícola_ADJ
cresce_V
70_NUM
%_N
._.
As_ART
vendas_N
de_PREP|+
as_ART
máquinas_N
agrícolas_ADJ
-_-
trator_N
,_,
colheitadeira_N
e_KC
cultivador_N
cresceram_V
70,39_NUM
%_N
em_PREP|+
o_ART
primeiro_ADJ
trimestre_N
de_PREP
94_N
em_PREP
comparação_N
com_PREP
o_ART
período_N
de_PREP
93_N
._.
De_PREP
janeiro_N
a_PREP
março_N
,_,
o_ART
mercado_N
interno_ADJ
comprou_V
7.676_NUM
máquinas_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
período_N
de_PREP
93_N
,_,
foram_VAUX
vendidas_PCP
4.505_NUM
unidades_N
._.
Os_ART
dados_N
são_V
de_PREP|+
a_ART
Anfavea_NPROP
-_-
a_ART
associação_N
que_PRO-KS-REL
reúne_V
as_ART
montadoras_N
._.
Pérsio_NPROP
Pastre_NPROP
,_,
vice-presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Anfavea_NPROP
,_,
afirma_V
que_KS
o_ART
aumento_N
de_PREP|+
as_ART
vendas_N
é_V
consequência_N
de_PREP
uma_ART
"_"
combinação_N
feliz_ADJ
"_"
entre_PREP
produção_N
,_,
preço_N
,_,
financiamento_N
agrícola_ADJ
e_KC
crescimento_N
econômico_ADJ
._.
Pastre_NPROP
afirma_V
que_KS
a_ART
grande_ADJ
safra_N
-_-
de_PREP
73,6_NUM
milhões_N
de_PREP
toneladas_N
de_PREP
grãos_N
segundo_PREP
a_ART
Companhia_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Abastecimento_NPROP
(_(
Conab_NPROP
)_)
-_-
incentiva_V
os_ART
agricultores_N
a_PREP
investirem_V
em_PREP|+
a_ART
produção_N
._.
"_"
O_ART
preço_N
agrícola_ADJ
está_V
favorável_ADJ
a_PREP|+
o_ART
agricultor_N
,_,
remunerando_V
a_ART
sua_PROADJ
produção_N
,_,
e_KC
há_V
garantia_N
de_PREP
financiamento_N
"_"
,_,
diz_V
Pastre_NPROP
._.
Atualmente_ADV
há_V
US$_CUR
650_NUM
milhões_N
de_PREP|+
o_ART
Finame_NPROP
Agrícola_NPROP
(_(
linha_N
de_PREP
crédito_N
de_PREP|+
o_ART
BNDES_NPROP
)_)
para_PREP
o_ART
financiamento_N
de_PREP|+
a_ART
compra_N
de_PREP
máquinas_N
._.
O_ART
volume_N
de_PREP
recursos_N
para_PREP
95_N
deverá_VAUX
chegar_V
a_PREP
US$_CUR
880_NUM
milhões_N
._.
"_"
A_ART
disponibilidade_N
de_PREP
recursos_N
é_V
mais_PROADJ
uma_NUM
garantia_N
a_PREP|+
o_ART
agricultor_N
,_,
que_PRO-KS-REL
está_V
com_PREP
máquinas_N
antigas_ADJ
"_"
,_,
lembra_V
Pastre_NPROP
._.
A_ART
falta_N
de_PREP
financiamento_N
,_,
segundo_PREP
a_ART
Anfavea_NPROP
,_,
foi_V
a_ART
principal_ADJ
causa_N
de_PREP|+
a_ART
redução_N
de_PREP
vendas_N
em_PREP
92_N
,_,
quando_ADV-KS-REL
foram_VAUX
comercializadas_PCP
12_NUM
mil_NUM
unidades_N
._.
Com_PREP
o_ART
resultado_N
de_PREP|+
o_ART
primeiro_ADJ
trimestre_N
,_,
a_ART
Anfavea_NPROP
estima_V
que_KS
o_ART
total_N
de_PREP|+
as_ART
vendas_N
de_PREP
94_N
será_V
30_NUM
%_N
o_ART
registrado_N
em_PREP
93_N
._.
Em_PREP|+
os_ART
tratores_N
,_,
o_ART
movimento_N
de_PREP
janeiro_N
a_PREP
março_N
representa_V
20_NUM
%_N
de_PREP|+
as_ART
vendas_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
._.
Com_PREP
5.774_NUM
unidades_N
comercializadas_PCP
em_PREP|+
esse_PROADJ
primeiro_ADJ
trimestre_N
,_,
a_ART
previsão_N
é_V
de_PREP
vender_V
28_NUM
mil_NUM
em_PREP
94_N
._.
"_"
O_ART
crescimento_N
é_V
expressivo_ADJ
mas_KC
,_,
mesmo_PDEN
assim_PDEN
,_,
estamos_V
abaixo_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
média_ADJ
história_N
de_PREP|+
o_ART
setor_N
,_,
que_PRO-KS-REL
é_V
de_PREP
45_NUM
mil_NUM
tratores_N
por_PREP
ano_N
"_"
,_,
diz_V
Pastre_NPROP
._.
Em_PREP|+
as_ART
colheitadeiras_N
,_,
foram_VAUX
vendidas_PCP
1.543_NUM
máquinas_N
em_PREP|+
este_PROADJ
primeiro_ADJ
trimestre_N
,_,
período_N
que_PRO-KS-REL
corresponde_V
,_,
normalmente_ADV
,_,
a_PREP
40_NUM
%_N
de_PREP|+
o_ART
movimento_N
anual_ADJ
._.
A_ART
previsão_N
vender_V
3.800_NUM
colheitadeiras_N
em_PREP
94_N
,_,
contra_PREP
as_ART
2.735_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
._.
As_ART
vendas_N
de_PREP
colheitadeiras_N
se_PROPESS
concentram_V
entre_PREP
outubro_N
e_KC
março_N
._.
Mas_KC
Pastre_NPROP
acredita_V
que_KS
,_,
como_KS
o_ART
agricultor_N
está_V
capitalizado_PCP
,_,
ele_PROPESS
deve_VAUX
continuar_VAUX
comprando_V
o_ART
equipamento_N
em_PREP|+
os_ART
demais_PROADJ
meses_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
._.
"_"
A_ART
retração_N
de_PREP|+
as_ART
vendas_N
em_PREP
abril_N
,_,
que_PRO-KS-REL
costuma_VAUX
ocorrer_V
por_PREP|+
a_ART
sazonalidade_N
,_,
deverá_VAUX
ser_V
menor_ADJ
esse_PROADJ
ano_N
"_"
,_,
afirma_V
._.
As_ART
exportações_N
de_PREP
máquinas_N
também_PDEN
cresceram_V
,_,
passando_V
de_PREP
US$_CUR
60_NUM
milhões_N
em_PREP|+
o_ART
primeiro_ADJ
trimestre_N
de_PREP
93_N
para_PREP
US$_CUR
90_NUM
milhões_N
em_PREP|+
o_ART
período_N
de_PREP
94_N
._.
A_ART
Argentina_NPROP
é_V
o_ART
principal_ADJ
mercado_N
._.
A_ART
fabricante_N
New_NPROP
Holland_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
grupo_N
Fiat_NPROP
,_,
foi_V
a_ART
empresa_N
que_PRO-KS-REL
mais_ADV
cresceu_V
em_PREP
vendas_N
em_PREP
março_N
._.
Suas_PROADJ
vendas_N
de_PREP
tratores_N
e_KC
colheitadeira_N
foram_V
,_,
respectivamente_ADV
,_,
174_NUM
%_N
e_KC
72_NUM
%_N
maiores_ADJ
em_PREP|+
esse_PROADJ
primeiro_ADJ
trimeste_N
de_PREP
94_N
com_PREP
o_ART
igual_ADJ
período_N
de_PREP|+
o_ART
ano_N
passado_PCP
._.
"_"
A_ART
empresa_N
modernizou_V
a_ART
linha_N
de_PREP
produtos_N
e_KC
aumentou_V
a_ART
potência_N
média_ADJ
de_PREP|+
as_ART
máquinas_N
"_"
,_,
diz_V
Pastre_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
também_PDEN
é_V
diretor_ADJ
de_PREP|+
a_ART
empresa_N
._.
A_ART
Iochpe-Maxion_NPROP
,_,
líder_N
de_PREP|+
o_ART
setor_N
,_,
vai_VAUX
investir_V
US$_CUR
40_NUM
milhões_N
em_PREP|+
os_ART
próximos_ADJ
três_NUM
anos_N
em_PREP|+
a_ART
modernização_N
industrial_ADJ
,_,
treinamento_N
e_KC
novos_ADJ
produtos_N
._.
"_"
Os_ART
clientes_N
estão_VAUX
procurando_V
produtos_N
mais_ADV
específicos_ADJ
as_PREP
suas_PROADJ
necessidades_N
"_"
,_,
diz_V
Paulo_NPROP
Saraiva_NPROP
,_,
diretor_N
de_PREP|+
a_ART
empresa_N
._.
De_PREP
janeiro_N
a_PREP
a_ART
março_N
,_,
a_ART
empresa_N
vendeu_V
2.789_NUM
tratores_N
de_PREP
roda_N
-_-
1.549_N
apenas_PDEN
em_PREP
março_N
._.
O_ART
governo_N
de_PREP
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
está_VAUX
premiando_V
os_ART
agricultores_N
que_PRO-KS-REL
alcançarem_V
produtivade_N
agrícola_ADJ
acima_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
média_N
estadual_ADJ
._.
O_ART
prêmio_N
é_V
a_ART
restituição_N
de_PREP|+
o_ART
valor_N
de_PREP|+
o_ART
ICMS_NPROP
(_(
Imposto_NPROP
Sobre_NPROP
Circulação_NPROP
de_NPROP
Mercadorias_NPROP
e_NPROP
Serviços_NPROP
)_)
a_PREP|+
a_ART
parcela_N
que_PRO-KS-REL
superou_V
a_ART
média_N
._.
É_VAUX
concedido_PCP
por_PREP|+
o_ART
programa_N
Terra_NPROP
Viva_NPROP
._.
Segundo_PREP
o_ART
secretário_N
de_PREP
Agricultura_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
,_,
José_NPROP
Américo_NPROP
Flores_NPROP
do_NPROP
Amaral_NPROP
,_,
em_PREP
93_N
foram_VAUX
devolvidos_PCP
a_PREP|+
os_ART
produtores_N
cadastrados_PCP
cerca_PREP
de_PREP
US$_CUR
9_NUM
milhões_N
._.
Para_PREP
esta_PROADJ
safra_N
,_,
a_ART
previsão_N
é_V
de_PREP
que_KS
o_ART
volume_N
de_PREP
restituições_N
atinja_V
US$_CUR
12_NUM
milhões_N
._.
Flores_NPROP
do_NPROP
Amaral_NPROP
diz_V
que_KS
esta_PROSUB
foi_V
a_ART
forma_N
encontrada_PCP
para_PREP
evitar_V
que_KS
a_ART
produtividade_N
e_KC
a_ART
área_N
agrícola_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
continuassem_V
em_PREP
ritmo_N
decrescente_ADJ
,_,
vinha_VAUX
acontecendo_V
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
anos_N
._.
Para_PREP
ele_PROPESS
,_,
um_ART
indicativo_N
que_KS
o_ART
programa_N
está_VAUX
dando_V
certo_ADJ
é_V
que_KS
em_PREP|+
esta_PROADJ
safra_N
a_ART
área_N
deve_VAUX
aumentar_V
3_NUM
%_N
e_KC
a_ART
produtividade_N
,_,
7_NUM
%_N
._.
Segundo_PREP
a_ART
,_,
para_PREP
a_ART
safra_N
93/94_N|AP
se_PROPESS
inscreveram_V
1.626_NUM
produtores_N
,_,
com_PREP
área_N
plantada_PCP
de_PREP
426_NUM
mil_NUM
hectares_N
._.
A_ART
previsão_N
é_V
que_KS
a_ART
produção_N
de_PREP|+
as_ART
seis_NUM
principais_ADJ
culturas_N
atendidas_PCP
por_PREP|+
o_ART
programa_N
(_(
algodão_N
,_,
arroz_N
irrigado_PCP
e_KC
de_PREP
sequeiro_N
,_,
mandioca_N
,_,
milho_N
e_KC
soja_N
)_)
alcance_V
1,35_NUM
milhão_N
de_PREP
t_N
,_,
de_PREP|+
os_PRO-KS-REL
quais_PRO-KS-REL
26_NUM
%_N
(_(
357,7_NUM
mil_NUM
t_N
)_)
serão_VAUX
incentivadas_PCP
._.
O_ART
programa_N
atende_V
ainda_ADV
as_ART
culturas_N
de_PREP
feijão_N
(_(
primeira_ADJ
e_KC
segunda_ADJ
safras_N
)_)
,_,
arroz_N
de_PREP
várzea_N
e_KC
mamona_N
,_,
cujas_PRO-KS-REL
estimativas_N
de_PREP
produção_N
ainda_ADV
não_ADV
foram_VAUX
elaboradas_PCP
._.
O_ART
relatório_N
de_PREP|+
a_ART
Secretaria_NPROP
considerou_V
apenas_PDEN
os_ART
produtores_N
de_PREP|+
as_ART
seis_NUM
principais_ADJ
culturas_N
,_,
com_PREP
as_ART
respectivas_ADJ
áreas_N
cadastradas_PCP
e_KC
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
inscreveram_V
em_PREP|+
o_ART
programa_N
._.
A_ART
Kasper_NPROP
e_NPROP
Companhia_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
tem_V
cerca_PREP
de_PREP
8.000_NUM
ha_N
de_PREP
soja_N
,_,
milho_N
e_KC
arroz_N
de_PREP
sequeiro_N
em_PREP
São_NPROP
Gabriel_NPROP
D'_NPROP
Oeste_NPROP
$_$
(_(
138_NUM
km_N
a_PREP|+
o_ART
norte_N
de_PREP
Campo_NPROP
Grande_NPROP
)_)
e_KC
Chapadão_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
(_(
336_NUM
km_N
de_PREP
Campo_NPROP
Grande_NPROP
)_)
,_,
ampliou_V
sua_PROADJ
área_N
de_PREP
produção_N
em_PREP
400_NUM
hectares_N
em_PREP|+
a_ART
safra_N
passada_PCP
e_KC
está_VAUX
incorporando_V
mais_PROADJ
670_NUM
hectares_N
em_PREP|+
a_ART
safra_N
93/94_N|AP
,_,
segundo_PREP
seu_PROADJ
diretor_N
,_,
Jorge_NPROP
Kasper_NPROP
._.
O_ART
gerente_N
técnico_ADJ
de_PREP|+
a_ART
cooperativa_N
,_,
Márcio_NPROP
Portocarrero_NPROP
,_,
diz_V
que_KS
já_ADV
se_PROPESS
pode_VAUX
perceber_V
um_ART
volume_N
maior_ADJ
de_PREP
investimentos_N
em_PREP|+
o_ART
controle_N
de_PREP
pragas_N
,_,
conservação_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
e_KC
busca_N
de_PREP
tecnologias_N
para_PREP
aumento_N
de_PREP|+
a_ART
produtividade_N
._.
A_ART
praga_N
de_PREP
gafanhotos_N
que_PRO-KS-REL
ataca_V
os_ART
canaviais_N
de_PREP|+
a_ART
Paraíba_NPROP
está_VAUX
atingindo_V
as_ART
lavouras_N
de_PREP
feijão_N
e_KC
milho_N
e_KC
os_ART
plantios_N
de_PREP
abacaxi_N
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
._.
Segundo_PREP
o_ART
delegado_N
de_PREP|+
o_ART
em_PREP|+
o_ART
Estado_N
,_,
Augusto_NPROP
Bezerra_NPROP
,_,
até_PREP
quarta-feira_N
passada_PCP
a_ART
praga_N
tinha_VAUX
atingido_PCP
110_NUM
mil_NUM
ha_N
em_PREP
40_NUM
municípios_N
em_PREP|+
as_ART
regiões_N
de_PREP|+
o_ART
brejo_N
,_,
litoral_N
e_KC
Zona_NPROP
da_NPROP
Mata_NPROP
._.
O_ART
liberou_V
há_V
duas_NUM
semanas_N
Cr$_CUR
120_NUM
milhões_N
para_PREP
a_ART
compra_N
de_PREP
inseticida_N
._.
de_PREP
acordo_PREP
com_PREP
Bezerra_NPROP
,_,
o_ART
dinheiro_N
é_V
suficiente_ADJ
para_PREP
a_ART
compra_N
de_PREP
13_NUM
mil_NUM
litros_N
de_PREP
veneno_N
,_,
mas_KC
o_ART
volume_N
necessário_ADJ
é_V
dez_NUM
vezes_N
maior_ADJ
._.
Ele_PROPESS
afirma_V
que_KS
a_ART
praga_N
já_ADV
atinge_V
canaviais_N
de_PREP|+
o_ART
Rio_NPROP
Grande_NPROP
do_NPROP
Norte_NPROP
e_KC
Pernambuco_NPROP
._.
Bezerra_NPROP
diz_V
que_KS
está_VAUX
articular_V
uma_ART
ação_N
conjunta_ADJ
de_PREP|+
o_ART
com_PREP
os_ART
governos_N
de_PREP|+
os_ART
três_NUM
Estados_N
para_PREP
controlar_V
a_ART
praga_N
._.
Técnicos_N
em_PREP|+
a_ART
Paraíba_NPROP
estão_VAUX
levantando_V
dados_N
sobre_PREP
a_ART
destruição_N
de_PREP|+
as_ART
lavouras_N
._.
Eles_PROPESS
sabem_V
que_KS
a_ART
situação_N
é_V
mais_ADV
grave_ADJ
em_PREP|+
os_ART
canaviais_N
de_PREP
Mamanguape_NPROP
e_KC
Santa_NPROP
Rita_NPROP
,_,
em_PREP|+
as_ART
plantações_N
de_PREP
abacaxi_N
de_PREP
Araçagi_NPROP
e_KC
Itapororoca_NPROP
e_KC
em_PREP|+
as_ART
lavouras_N
de_PREP
milho_N
e_KC
feijão_N
de_PREP
Tacima_NPROP
e_KC
Araruna_NPROP
._.
Segundo_PREP
Bezerra_NPROP
,_,
a_ART
concentração_N
de_PREP
gafanhotos_N
por_PREP
metro_N
quadrado_ADJ
em_PREP|+
a_ART
Paraíba_NPROP
é_V
de_PREP
200_N
,_,
o_ART
ideal_N
seria_V
um_ART
gafanhoto_N
por_PREP
metro_N
quadrado_ADJ
._.
Os_ART
técnicos_N
estão_VAUX
recomendando_V
que_KS
os_ART
grandes_ADJ
fazendeiros_N
e_KC
usineiros_N
iniciem_V
o_ART
combate_N
a_PREP|+
a_ART
praga_N
por_PREP
conta_N
._.
cem_NUM
mil_NUM
toneladas_N
de_PREP
sementes_N
para_PREP
pastagens_N
são_VAUX
produzidas_PCP
e_KC
consumidas_PCP
anualmente_ADV
em_PREP|+
o_ART
mercado_N
interno_ADJ
brasileiro_ADJ
._.
Este_PROADJ
comércio_N
movimenta_V
a_ART
expressiva_ADJ
soma_N
de_PREP
US$_CUR
250_NUM
milhões_N
a_PREP
cada_PROADJ
ano_N
,_,
segundo_PREP
estimativas_N
de_PREP
técnicos_N
de_PREP|+
a_ART
Empresa_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
Pesquisa_NPROP
Agropecuária_NPROP
(_(
Embrapa_NPROP
)_)
._.
É_V
um_ART
mercado_N
hoje_ADV
equivalente_ADJ
a_PREP|+
de_PREP|+
o_ART
milho_N
híbrido_ADJ
._.
E_KC
que_KS
tem_V
,_,
80_NUM
%_N
de_PREP|+
a_ART
comercialização_N
centrada_PCP
em_PREP|+
um_ART
único_ADJ
capim_N
:_:
a_ART
braquiaria_N
(_(
e_KC
suas_PROADJ
variedades_N
)_)
._.
Forrageira_N
originária_ADJ
de_PREP|+
a_ART
África_NPROP
,_,
a_ART
braquiaria_N
foi_VAUX
introduzida_PCP
em_PREP|+
o_ART
país_N
por_PREP|+
a_ART
Estação_NPROP
Experimental_NPROP
Norte_NPROP
(_(
PEAN_NPROP
)_)
de_PREP
Belém_NPROP
em_PREP
1962_N
._.
Em_PREP
pouco_ADV
mais_PREP
de_PREP
15_NUM
anos_N
,_,
a_ART
braquiara_N
tomou_V
conta_N
de_PREP|+
o_ART
país_N
._.
Em_PREP|+
esses_PROADJ
quinze_NUM
anos_N
a_ART
produção_N
de_PREP
sementes_N
para_PREP
pastagens_N
se_PROPESS
caracterizou_V
um_ART
mercado_N
informal_ADJ
,_,
pulverizado_PCP
,_,
que_PRO-KS-REL
convive_V
com_PREP
fiscalização_N
frágil_ADJ
,_,
concentrando_V
milhares_N
de_PREP
empresas_N
e_KC
produtores_N
individuais_ADJ
._.
Assim_KS
,_,
a_ART
qualidade_N
de_PREP|+
a_ART
semente_N
colocada_PCP
a_PREP|+
a_ART
disposição_N
de_PREP|+
o_ART
pecuarista_N
é_V
ainda_ADV
muito_ADV
diferenciada_PCP
._.
Em_PREP|+
o_ART
mercado_N
internacional_ADJ
a_ART
"_"
conversa_N
é_V
outra_PROSUB
"_"
._.
Empresas_N
que_PRO-KS-REL
não_ADV
apresentam_V
produtos_N
com_PREP
o_ART
mínimo_N
de_PREP
95_NUM
%_N
de_PREP
valor_N
cultural_ADJ
(_(
capacidade_N
de_PREP
germinação_N
e_KC
pureza_N
)_)
não_ADV
conseguem_V
comercializar_V
a_ART
sua_PROADJ
produção_N
._.
Para_PREP
Francisco_NPROP
Durban_NPROP
de_NPROP
Souza_NPROP
,_,
técnico_N
de_PREP|+
o_ART
Centro_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Pesquisas_NPROP
de_NPROP
Gado_NPROP
de_NPROP
Corte_NPROP
-_-
CNPGC-_NPROP
de_PREP|+
a_ART
Embrapa_NPROP
em_PREP
Campo_NPROP
Grande-_NPROP
MS_NPROP
,_,
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
principais_ADJ
centros_N
de_PREP
pesquisa_N
em_PREP
forrageiras_N
,_,
poucos_PROADJ
produtores_N
nacionais_ADJ
têm_V
capacidade_N
hoje_ADV
de_PREP
absorver_V
alta_ADJ
tecnologia_N
em_PREP|+
o_ART
plantio_N
e_KC
nem_ADV
mesmo_PDEN
há_V
equipamentos_N
para_PREP
semeadura_N
que_PRO-KS-REL
permitam_V
o_ART
manuseio_N
de_PREP
sementes_N
de_PREP
alto_ADJ
valor_N
cultural_ADJ
._.
Assim_KS
fica_V
o_ART
pecuarista_N
buscar_V
qualidade_N
em_PREP|+
a_ART
hora_N
de_PREP|+
a_ART
compra_N
,_,
embora_KS
Durban_NPROP
ressalte_V
que_KS
sementes_N
com_PREP
valor_N
cultural_ADJ
em_PREP
torno_PREP
de_PREP
45_NUM
%_N
(_(
a_ART
média_N
hoje_ADV
de_PREP|+
o_ART
mercado_N
brasileiro_ADJ
)_)
,_,
dão_V
resultados_N
satisfatórios_ADJ
para_PREP
o_ART
pecuarista_N
._.
de_PREP
qualquer_PROADJ
maneira_N
,_,
toda_PROADJ
essa_PROADJ
"_"
informalidade_N
"_"
em_PREP|+
a_ART
produção_N
de_PREP
sementes_N
não_ADV
foi_V
obstáculo_N
a_PREP
um_ART
enorme_ADJ
crescimento_N
de_PREP|+
este_PROADJ
segmento_N
de_PREP|+
a_ART
agricultura_N
._.
Em_PREP|+
as_ART
duas_NUM
últimas_ADJ
décadas_N
imensas_ADJ
novas_ADJ
áreas_N
de_PREP
pastagens_N
foram_VAUX
incorporadas_PCP
a_PREP|+
a_ART
pecuária_N
de_PREP|+
o_ART
país_N
com_PREP
a_ART
expansão_N
de_PREP|+
as_ART
fronteiras_N
agrícolas_ADJ
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
Central_NPROP
._.
E_KC
a_ART
ocupação_N
de_PREP|+
o_ART
Cerrado_NPROP
foi_VAUX
centrada_PCP
em_PREP|+
a_ART
comercialização_N
de_PREP
uma_ART
forrageira_N
em_PREP
especial_ADJ
._.
A_ART
decubens_ADJ
._.
O_ART
capim_N
mais_ADV
em_PREP|+
o_ART
país_N
invadiu_V
também_PDEN
pastagens_N
antes_ADV
ocupadas_PCP
com_PREP
forrageiras_N
nativas_ADJ
como_PREP
o_ART
colonião_N
,_,
o_ART
jaraguá_N
e_KC
o_ART
gordura_ADJ
em_PREP
Estados_N
de_PREP|+
o_ART
centro-sul_NPROP
como_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
Minas_NPROP
e_KC
Paraná_NPROP
._.
Esses_PROADJ
capins_N
que_PRO-KS-REL
exigem_V
solos_N
mais_ADV
férteis_ADJ
sustentaram_V
a_ART
pecuária_N
brasileira_ADJ
em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
500_NUM
anos_N
(_(
chegaram_V
em_PREP|+
os_ART
navios_N
negreiros_ADJ
juntos_ADJ
com_PREP
os_ART
escravos_N
)_)
,_,
mas_KC
cederam_V
lugar_N
a_PREP
um_ART
capim_N
rústico_ADJ
,_,
produtivo_ADJ
e_KC
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
adapta_V
bem_ADV
também_PDEN
em_PREP
solos_N
menos_ADV
._.
A_ART
braquiária_N
decunbens_ADJ
só_PDEN
fracassou_V
em_PREP|+
a_ART
Amazônia_NPROP
e_KC
é_V
claro_ADJ
não_ADV
podia_VAUX
se_PROPESS
dar_V
bem_ADV
em_PREP|+
o_ART
sul_NPROP
._.
Em_PREP|+
os_ART
últimos_ADJ
anos_N
a_PREP
decubens_N
vem_VAUX
enfrentando_V
a_ART
concorrência_N
de_PREP
uma_ART
outra_PROADJ
braquiara_N
(_(
a_ART
brizanhta_N
ou_KC
braquiarão_N
)_)
._.
Em_PREP|+
esse_PROADJ
caso_N
porque_KC
essa_PROADJ
segunda_ADJ
variedade_N
agora_ADV
também_PDEN
muito_ADV
popular_ADJ
,_,
não_ADV
carrega_V
os_ART
problemas_N
de_PREP|+
a_ART
decubens_N
(_(
pode_VAUX
provocar_V
intoxicação_N
em_PREP
animais_N
jovens_ADJ
e_KC
é_V
muito_ADV
sujeita_ADJ
a_PREP|+
o_ART
ataque_N
de_PREP
pragas_N
em_PREP
especial_ADJ
de_PREP|+
a_ART
cigarrinha_N
)_)
._.
Esse_PROADJ
grande_ADJ
sucesso_N
comercial_ADJ
não_ADV
deixou_VAUX
de_PREP
carregar_V
também_PDEN
alguns_PROADJ
problemas_N
._.
É_V
que_KS
a_ART
velocidade_N
de_PREP|+
a_ART
ocupação_N
de_PREP|+
o_ART
Cerrado_NPROP
,_,
feito_PCP
de_PREP
maneira_N
desordenada_PCP
,_,
veio_V
a_ART
degradação_N
de_PREP|+
as_ART
pastagens_N
e_KC
a_ART
erosão_N
._.
Só_PDEN
em_PREP
Mato_NPROP
Grosso_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
,_,
,_,
mais_PREP
de_PREP
50_NUM
%_N
de_PREP|+
as_ART
pastagens_N
apresentam_V
problemas_N
de_PREP
degradação_N
ou_KC
erosão_N
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
já_ADV
está_VAUX
alarmando_V
os_ART
pecuaristas_N
._.
Assim_KS
os_ART
desafios_N
de_PREP|+
as_ART
pesquisas_N
em_PREP|+
os_ART
próximos_ADJ
anos_N
carrega_V
a_ART
necessidade_N
de_PREP
um_ART
novo_ADJ
modelo_N
de_PREP
manejo_N
e_KC
ocupação_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
._.
Não_ADV
só_PDEN
novas_ADJ
variedades_N
melhores_ADJ
e_KC
mais_ADV
resistentes_ADJ
no_PREP|+
caso_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
sementes_N
mas_KC
principalmente_ADV
novas_ADJ
formas_N
de_PREP
manejo_N
de_PREP|+
as_ART
pastagens_N
e_KC
de_PREP
cultivo_N
._.
Estudo_N
feito_PCP
por_PREP
pesquisadores_N
de_PREP|+
a_ART
Universidade_NPROP
Federal_NPROP
do_NPROP
Piauí_NPROP
revela_V
que_KS
15,7_NUM
milhões_N
de_PREP
pessoas_N
são_VAUX
afetadas_PCP
por_PREP|+
a_ART
desertificação_N
que_PRO-KS-REL
ocorre_V
em_PREP|+
o_ART
Nordeste_NPROP
._.
1,3_NUM
milhão_N
de_PREP
pessoas_N
vivem_V
em_PREP
regiões_N
onde_ADV-KS-REL
o_ART
processo_N
de_PREP
degradação_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
considerado_PCP
muito_ADV
grave_ADJ
e_KC
a_ART
terra_N
tornou_V|+
se_PROPESS
praticamente_ADV
improdutiva_ADJ
._.
A_ART
área_N
degradada_PCP
,_,
segundo_PREP
o_ART
diagnóstico_N
,_,
é_V
de_PREP
660_NUM
mil_NUM
quilômetros_N
quadrados_ADJ
._.
Isto_PROSUB
significa_V
mais_ADV
os_ART
territórios_N
de_PREP|+
a_ART
Alemanha_NPROP
e_KC
de_PREP|+
a_ART
Itália_NPROP
,_,
juntos_ADJ
._.
O_ART
estudo_N
é_VAUX
assinado_PCP
por_PREP|+
o_ART
,_,
centro_N
ligado_PCP
a_PREP|+
a_ART
universidade_N
que_PRO-KS-REL
reúne_V
sociólogos_N
,_,
economistas_N
,_,
biólogos_N
e_KC
geógrafos_N
._.
"_"
Os_ART
modelos_N
de_PREP
desenvolvimento_N
de_PREP|+
o_ART
Nordeste_NPROP
são_V
a_ART
grande_ADJ
causa_N
de_PREP|+
este_PROADJ
quadro_N
"_"
,_,
diz_V
Valdemar_NPROP
Rodrigues_NPROP
,_,
coordenador_N
de_PREP|+
o_ART
._.
Rodrigues_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
também_PDEN
é_V
secretário_N
de_PREP|+
o_ART
Meio_N
Ambiente_N
de_PREP
Teresina_NPROP
(_(
PI_NPROP
)_)
,_,
fez_V
doutorado_N
em_PREP
desertificação_N
em_PREP|+
a_ART
Cidade_NPROP
do_NPROP
México_NPROP
._.
Para_PREP
chegar_V
a_PREP
estes_PROADJ
números_N
,_,
o_ART
Núcleo_NPROP
desenvolveu_V
uma_ART
metodologia_N
com_PREP
19_NUM
variáveis_N
e_KC
cruzou_V
dados_N
físicos_ADJ
e_KC
socioeconômicos_ADJ
._.
Analisou_V
,_,
,_,
a_ART
densidade_N
populacional_ADJ
,_,
as_ART
formas_N
de_PREP
uso_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
,_,
a_ART
utilização_N
de_PREP
herbicidas_N
ou_KC
os_ART
índices_N
de_PREP
salinização_N
._.
Através_PREP|+
de_PREP|+
uma_ART
projeção_N
,_,
feita_PCP
com_PREP
cálculos_N
de_PREP|+
o_ART
Programa_NPROP
das_NPROP
Nações_NPROP
Unidas_NPROP
para_NPROP
o_NPROP
Meio_NPROP
Ambiente_NPROP
(_(
PNUMA_NPROP
)_)
,_,
ele_PROPESS
estima_V
em_PREP
US$_CUR
466_NUM
milhões_N
por_PREP
ano_N
a_ART
perda_N
provocada_PCP
por_PREP|+
o_ART
processo_N
de_PREP
desertificação_N
em_PREP|+
o_ART
Ne_NPROP
._.
O_ART
custo_N
anual_ADJ
de_PREP
recuperação_N
de_PREP|+
essas_PROADJ
áreas_N
seria_V
de_PREP
US$_CUR
133_NUM
milhões_N
._.
A_ART
reversão_N
de_PREP|+
o_ART
processo_N
depende_V
de_PREP
esforços_N
em_PREP
várias_PROADJ
pontas_N
,_,
dizem_V
os_ART
técnicos_N
._.
É_V
divulgar_V
procedimentos_N
adequados_PCP
de_PREP
manejo_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
,_,
dar_V
assistência_N
técnica_ADJ
eficaz_ADJ
a_PREP|+
o_ART
produtor_N
e_KC
implantar_V
programas_N
de_PREP
educação_N
ambiental_ADJ
em_PREP|+
as_ART
escolas_N
._.
A_ART
irrigação_N
inadequada_ADJ
tornou_V
estéreis_ADJ
30_NUM
%_N
de_PREP|+
as_ART
áreas_N
irrigadas_PCP
em_PREP|+
o_ART
Nordeste_NPROP
,_,
diz_V
Rodrigues_NPROP
._.
Joga_V|+
se_PROPESS
muita_PROADJ
água_N
em_PREP
solos_N
com_PREP
baixa_ADJ
capacidade_N
de_PREP
absorção_N
e_KC
não_ADV
se_PROPESS
estudam_V
obras_N
de_PREP
drenagem_N
._.
A_ART
pecuária_N
extensiva_ADJ
,_,
praticada_PCP
em_PREP|+
a_ART
região_N
,_,
também_PDEN
teria_V
sua_PROADJ
parcela_N
de_PREP
responsabilidade_N
._.
Seriam_V
necessários_ADJ
20_NUM
ha_N
,_,
em_PREP|+
o_ART
semi-árido_N
nordestino_ADJ
,_,
para_PREP
alimentar_V
um_ART
boi_N
._.
Mas_KC
,_,
em_PREP|+
a_ART
prática_N
,_,
costuma_VAUX|+
se_PROPESS
colocar_V
sete_NUM
animais_N
por_PREP
._.
Os_ART
animais_N
acabam_VAUX
comendo_V
as_ART
plantas_N
antes_KS
que_KS
elas_PROPESS
produzam_V
sementes_N
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
elimina_V
as_ART
espécies_N
melhores_ADJ
,_,
empobrece_V
a_ART
terra_N
e_KC
torna_V
a_ART
cobertura_N
vegetal_ADJ
escassa_ADJ
._.
O_ART
pisoteio_N
de_PREP|+
os_ART
animais_N
compacta_V
o_ART
solo_N
e_KC
acelera_V
a_ART
degradação_N
._.
Fernando_NPROP
Barreto_NPROP
Rodrigues_NPROP
,_,
de_PREP|+
o_ART
Centro_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Pesquisa_NPROP
de_NPROP
Solos_NPROP
da_NPROP
Embrapa_NPROP
(_(
Empresa_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
Pesquisa_NPROP
Agropecuária_NPROP
)_)
,_,
discorda_V
de_PREP|+
os_ART
dados_N
de_PREP|+
o_ART
Núcleo_NPROP
._.
"_"
Em_PREP|+
o_ART
Nordeste_NPROP
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
há_V
,_,
são_V
áreas_N
com_PREP
ecossistemas_N
frágeis_ADJ
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
tornarão_V
desérticos_ADJ
se_KS
não_ADV
tiverem_V
manejo_N
adequado_PCP
"_"
,_,
diz_V
._.
Ele_PROPESS
concorda_V
,_,
no_KC
entanto_KC
,_,
com_PREP
os_ART
efeitos_N
danosos_ADJ
que_PRO-KS-REL
a_ART
irrigação_N
inadequada_ADJ
pode_VAUX
ter_V
em_PREP|+
a_ART
região_N
,_,
salinizando_V
os_ART
solos_N
._.
O_ART
tratamento_N
existe_V
,_,
mas_KC
é_V
caro_ADJ
._.
Pode_VAUX
ser_VAUX
feito_PCP
a_PREP|+
partir_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
aplicação_N
de_PREP
uma_ART
solução_N
com_PREP
sulfato_N
de_PREP
cálcio_N
._.
"_"
O_ART
processo_N
de_PREP
desertificação_N
vem_VAUX
crescendo_V
em_PREP|+
o_ART
Nordeste_NPROP
"_"
,_,
diz_V
Paulo_NPROP
Roberto_NPROP
França_NPROP
,_,
de_PREP|+
a_ART
Divisão_NPROP
de_NPROP
Meio_NPROP
Ambiente_NPROP
do_NPROP
Ministério_NPROP
das_NPROP
Relações_NPROP
Exteriores_NPROP
._.
"_"
Embora_KS
sem_PREP
dados_N
que_PRO-KS-REL
revelem_V
este_PROADJ
crescimento_N
,_,
as_ART
práticas_N
de_PREP
uso_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
não_ADV
mudaram_V
._.
As_ART
populações_N
empregam_V
técnicas_N
inadequadas_ADJ
e_KC
degradam_V
regiões_N
,_,
migram_V
para_PREP
outras_PROSUB
e_KC
reempregam_V
as_ART
técnicas_N
._.
É_V
um_ART
ciclo_N
contínuo_ADJ
"_"
,_,
diz_V
._.
Os_ART
dados_N
de_PREP
desertificação_N
em_PREP|+
o_ART
mundo_N
também_PDEN
são_V
assustadores_ADJ
._.
70_NUM
%_N
de_PREP|+
as_ART
terras_N
secas_PCP
são_VAUX
afetadas_PCP
por_PREP|+
a_ART
desertificação_N
,_,
o_PRO-KS
que_PRO-KS
significa_V
3,6_NUM
bilhões_N
de_PREP
ha_N
._.
O_ART
fenômeno_N
afeta_V
a_ART
vida_N
de_PREP
um_NUM
sexto_N
de_PREP|+
a_ART
população_N
mundial_ADJ
._.
Durante_PREP
a_ART
eco-92_NPROP
(_(
conferência_N
sobre_PREP
meio_N
ambiente_N
que_PRO-KS-REL
a_ART
ONU_NPROP
realizou_V
em_PREP|+
o_ART
Rio_NPROP
)_)
,_,
acertou_V|+
se_PROPESS
que_KS
os_ART
países_N
fariam_V
uma_ART
convenção_N
internacional_ADJ
sobre_PREP
desertificação_N
(_(
veja_V
texto_N
a_PREP|+
o_ART
lado_N
)_)
._.
Um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
nós_N
de_PREP|+
o_ART
acordo_N
é_V
a_ART
discussão_N
em_PREP
torno_PREP
de_PREP
recursos_N
financeiros_ADJ
._.
Os_ART
países_N
pobres_ADJ
querem_V
novos_ADJ
financiamentos_N
para_PREP
enfrentarem_V
a_ART
degradação_N
de_PREP
suas_PROADJ
terras_N
._.
Os_ART
países_N
ricos_ADJ
não_ADV
concordam_V
._.
Seca_N
,_,
desertização_N
e_KC
desertificação_N
são_V
fenômenos_N
distintos_ADJ
e_KC
que_PRO-KS-REL
se_PROPESS
confundem_V
._.
A_ART
diferença_N
entre_PREP
eles_PROPESS
,_,
um_ART
jogo_N
de_PREP
palavras_N
,_,
poderá_VAUX
ser_V
determinante_ADJ
em_PREP|+
a_ART
definição_N
de_PREP
quais_PRO-KS
países_N
receberão_V
recursos_N
internacionais_ADJ
._.
Uma_ART
convenção_N
internacional_ADJ
sobre_PREP
desertificação_N
está_VAUX
sendo_VAUX
discutida_PCP
por_PREP
mais_PREP
de_PREP
170_NUM
países_N
._.
Ela_PROPESS
aborda_V
novas_ADJ
linhas_N
de_PREP
financiamento_N
para_PREP
áreas_N
desertificadas_PCP
._.
O_ART
acordo_N
pode_VAUX
ser_VAUX
fechado_PCP
em_PREP
junho_N
._.
Desertificação_N
é_V
um_ART
processo_N
de_PREP
degradação_N
de_PREP|+
a_ART
capacidade_N
produtiva_ADJ
de_PREP|+
as_ART
regiões_N
secas_PCP
por_PREP|+
a_ART
ação_N
de_PREP|+
o_ART
homem_N
._.
Uma_ART
zona_N
desertificada_PCP
deixa_V
de_PREP
ser_V
produtiva_ADJ
._.
A_ART
recuperação_N
é_V
possível_ADJ
,_,
mas_KC
o_ART
custo_N
pode_VAUX
ser_V
proibitivo_ADJ
._.
A_ART
definição_N
internacional_ADJ
de_PREP
desertificação_N
baseia_V|+
se_PROPESS
em_PREP|+
o_ART
resultado_N
de_PREP
uma_ART
equação_N
que_PRO-KS-REL
revela_V
o_ART
índice_N
de_PREP
aridez_N
de_PREP
uma_ART
região_N
._.
Divide_V|+
se_PROPESS
a_ART
evaporação_N
por_PREP|+
a_ART
precipitação_N
._.
Se_KS
o_ART
índice_N
estiver_V
entre_PREP
0,05_NUM
e_KC
0,65_NUM
pode_VAUX
tratar_V|+
se_PROPESS
de_PREP
uma_ART
região_N
desertificada_PCP
._.
Somente_PDEN
o_ART
Nordeste_NPROP
,_,
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
enquadra_V|+
se_PROPESS
em_PREP|+
esta_PROADJ
definição_N
._.
A_ART
região_N
de_PREP
Alegrete_NPROP
(_(
RS_NPROP
)_)
tem_V
índice_N
de_PREP
aridez_N
superior_ADJ
a_ART
._.
Em_PREP|+
a_ART
prática_N
,_,
ela_PROPESS
não_ADV
será_VAUX
atingida_PCP
por_PREP|+
definir_V
a_ART
convenção_N
._.
Desertização_N
é_V
o_ART
processo_N
de_PREP
formação_N
de_PREP
desertos_N
._.
É_V
um_ART
fenômeno_N
natural_ADJ
._.
secas_ADJ
são_V
áreas_N
onde_ADV-KS-REL
o_PRO-KS
que_PRO-KS
se_PROPESS
perde_V
de_PREP
água_N
por_PREP|+
a_ART
evaporação_N
é_V
o_PRO-KS
que_PRO-KS
se_PROPESS
ganha_V
por_PREP|+
a_ART
chuva_N
._.
É_V
um_ART
fenômeno_N
climático_ADJ
natural_ADJ
._.
A_ART
desertificação_N
só_PDEN
ocorre_V
em_PREP
regiões_N
de_PREP
seca_N
._.
O_ART
governo_N
paulista_ADJ
vai_VAUX
investir_V
US$_CUR
6,7_NUM
milhões_N
esse_PROADJ
ano_N
em_PREP|+
o_ART
combate_N
a_PREP|+
a_ART
erosão_N
._.
A_ART
verba_N
,_,
aprovada_PCP
em_PREP|+
o_ART
orçamento_N
de_PREP
o_ART
estado_N
,_,
é_V
para_PREP
fazer_V
o_ART
mapeamento_N
de_PREP
cerca_PREP
de_PREP
40_NUM
%_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
paulista_ADJ
._.
O_ART
mapa_N
vai_VAUX
classificar_V
os_ART
diferentes_ADJ
tipos_N
de_PREP
solo_N
e_KC
determinar_V
quais_PRO-KS
as_ART
atividades_N
agrícolas_ADJ
são_VAUX
recomendadas_PCP
para_PREP
cada_PROADJ
região_N
._.
Evita_V
,_,
de_PREP|+
essa_PROADJ
forma_N
,_,
que_KS
plantios_N
inadequados_ADJ
a_PREP|+
o_ART
tipo_N
de_PREP
solo_N
acelerem_V
o_ART
processo_N
de_PREP
erosão_N
._.
São_NPROP
Paulo_NPROP
perde_V
por_PREP
ano_N
190_NUM
milhões_N
de_PREP
toneladas_N
de_PREP
terra_N
com_PREP
a_ART
erosão_N
,_,
um_ART
prejuízo_N
equivalente_ADJ
a_PREP
US$_CUR
200_NUM
milhões_N
._.
"_"
Uma_PROSUB
de_PREP|+
as_ART
principais_ADJ
causas_N
de_PREP|+
a_ART
erosão_N
é_V
o_ART
uso_N
inadequado_ADJ
de_PREP|+
o_ART
solo_N
"_"
,_,
diz_V
Guido_NPROP
José_NPROP
da_NPROP
Costa_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
dos_NPROP
Engenheiros_NPROP
Agrônomos_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
._.
O_ART
café_N
,_,
exemplifica_V
Costa_NPROP
,_,
não_ADV
deveria_VAUX
ser_VAUX
plantado_PCP
em_PREP|+
o_ART
Vale_NPROP
do_NPROP
Paraíba_NPROP
._.
"_"
O_ART
solo_N
de_PREP|+
a_ART
região_N
é_V
bom_ADJ
para_PREP
pastagens_N
,_,
hortaliças_N
e_KC
frutas_N
"_"
,_,
diz_V
._.
Atualmente_ADV
entre_PREP
10_NUM
%_N
e_KC
15_NUM
%_N
de_PREP|+
a_ART
área_N
de_PREP|+
o_ART
Estado_N
mapeada_PCP
em_PREP
escala_N
1:100.000_N|AP
(_(
1_NUM
centímetro_N
quadrado_ADJ
de_PREP
mapa_N
corresponde_V
a_PREP
100_NUM
hectares_N
)_)
._.
A_ART
escala_N
,_,
diz_V
Costa_NPROP
,_,
é_V
a_ART
ideal_N
para_PREP
precisar_V
quais_PRO-KS
culturas_N
se_PROPESS
adequam_V
a_PREP|+
o_ART
solo_N
._.
O_ART
trabalho_N
,_,
previsto_V
para_PREP
durar_V
cinco_NUM
anos_N
,_,
vai_VAUX
começar_V
,_,
em_PREP
maio_N
próximo_ADJ
,_,
por_PREP|+
a_ART
Oeste_NPROP
._.
O_ART
local_N
foi_VAUX
escolhido_PCP
por_PREP
ter_V
poucas_PROADJ
pesquisas_N
em_PREP|+
a_ART
área_N
de_PREP
solo_N
e_KC
por_PREP
ser_VAUX
considerada_PCP
uma_ART
região_N
com_PREP
potencial_N
de_PREP
erosão_N
,_,
explica_V
Hélio_NPROP
do_NPROP
Prado_NPROP
,_,
coordenador_N
de_PREP
Levantamento_N
do_N
Solo_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Agronômico_NPROP
de_NPROP
Campinas_NPROP
,_,
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
responsáveis_N
por_PREP|+
o_ART
mapeamento_N
._.
Segundo_PREP
Prado_NPROP
,_,
a_ART
área_N
inicial_ADJ
é_V
formada_PCP
por_PREP|+
o_ART
Pontal_NPROP
de_NPROP
Paranapanema_NPROP
até_PREP
Marília_NPROP
,_,
passando_V
por_PREP
Barretos_NPROP
e_KC
por_PREP|+
a_ART
divisa_N
de_PREP
Minas_NPROP
._.
Devem_VAUX
ficar_VAUX
faltando_V
em_PREP|+
o_ART
trabalho_N
as_ART
regiões_N
a_PREP|+
o_ART
norte_N
de_PREP|+
o_ART
Ribeirão_NPROP
Preto_NPROP
e_KC
Vale_NPROP
do_NPROP
Paraíba_NPROP
._.
"_"
Não_ADV
há_V
técnicos_N
suficientes_ADJ
"_"
,_,
diz_V
Prado_NPROP
._.
Quando_KS
pronto_ADJ
,_,
o_ART
mapa_N
terá_V
uma_ART
definição_N
de_PREP
classe_N
de_PREP
uso_N
,_,
com_PREP
variação_N
de_PREP
a_PREP
._.
O_ART
solo_N
1_N|AP
é_V
uma_ART
terra_N
rica_ADJ
em_PREP
nutrientes_N
(_(
fértil_ADJ
)_)
,_,
com_PREP
relevo_N
plano_ADJ
e_KC
pouca_PROADJ
erosão_N
._.
Um_ART
exemplo_N
é_V
a_ART
região_N
de_PREP
Ribeirão_NPROP
Preto_NPROP
._.
O_ART
solo_N
8_N|AP
são_V
as_ART
resersas_N
naturais_ADJ
._.
O_ART
solo_N
3_N|AP
é_V
apresenta_V
boa_ADJ
quantidade_N
de_PREP
nutriente_N
mas_KC
,_,
devido_PREP|+
a_PREP|+
o_ART
relevo_N
ondulado_PCP
,_,
sujeito_PCP
a_PREP|+
a_ART
erosão_N
._.
O_ART
trabalho_N
será_VAUX
feito_PCP
por_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Agronômico_NPROP
,_,
por_PREP
técnicos_N
de_PREP|+
a_ART
Escola_NPROP
Superior_NPROP
de_NPROP
Agricultura_NPROP
Luiz_NPROP
de_NPROP
Queiroz_NPROP
(_(
Esalq_NPROP
)_)
e_KC
por_PREP|+
a_ART
._.
O_ART
plano_N
inicial_ADJ
,_,
diz_V
Costa_NPROP
,_,
é_V
uma_ART
equipe_N
de_PREP
dez_NUM
técnicos_N
de_PREP|+
o_ART
Instituto_NPROP
Agronômico_NPROP
e_KC
outros_PROADJ
oito_N
de_PREP|+
a_ART
Esalq_NPROP
._.
Para_PREP
isso_PROSUB
,_,
cada_PROADJ
técnico_N
deverá_VAUX
ser_V
responsável_ADJ
por_PREP
três_NUM
quadrícolas_N
-_-
área_N
delimitada_PCP
em_PREP
280_NUM
mil_NUM
ha_N
._.
Após_PREP
o_ART
mapa_N
,_,
será_VAUX
feito_PCP
um_ART
relatório_N
técnico_ADJ
,_,
que_PRO-KS-REL
vai_VAUX
apontar_V
as_ART
características_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
._.
O_ART
Estado_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
perde_V
,_,
com_PREP
a_ART
erosão_N
,_,
entre_PREP
10_NUM
e_KC
13_NUM
bilhões_N
de_PREP
m3_N
de_PREP
água_N
por_PREP
ano_N
._.
Essa_PROADJ
quantidade_N
é_V
suficiente_ADJ
para_PREP
encher_V
um_ART
lago_N
de_PREP
130_NUM
quilômetros_N
,_,
com_PREP
cinco_NUM
quilômetros_N
de_PREP
largura_N
e_KC
20_NUM
metros_N
de_PREP
profundidade_N
._.
"_"
O_ART
número_N
é_V
mais_ADV
alarmante_ADJ
se_KS
pensarmos_V
que_KS
daria_V
para_PREP
abastecer_V
toda_PROADJ
a_ART
população_N
brasileira_ADJ
por_PREP
oito_NUM
meses_N
"_"
,_,
diz_V
Dalmo_NPROP
Rosalen_NPROP
,_,
de_PREP|+
a_ART
._.
Há_V
cidades_N
que_PRO-KS-REL
enfrentam_V
programas_N
de_PREP
racionamento_N
de_PREP
água_N
._.
Um_ART
exemplo_N
é_V
a_ART
bacia_N
de_PREP|+
o_ART
Vale_NPROP
do_NPROP
Piracicaba_NPROP
(_(
a_PREP
170_NUM
quilômetros_N
a_PREP
noroeste_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
._.
Grande_ADJ
parte_N
de_PREP|+
esse_PROADJ
volume_N
de_PREP
água_N
,_,
que_PRO-KS-REL
provém_V
de_PREP|+
as_ART
chuvas_N
,_,
poderia_VAUX
ser_VAUX
absorvida_PCP
por_PREP|+
o_ART
solo_N
e_KC
chegar_V
a_PREP|+
o_ART
lençol_N
freático_ADJ
-_-
a_ART
corrente_N
de_PREP
água_N
subterrânea_ADJ
que_PRO-KS-REL
fica_V
a_ART
pouca_PROADJ
profundidade_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
._.
De_PREP|+
essa_PROADJ
forma_N
,_,
diz_V
Rosalen_NPROP
,_,
melhorariam_V
as_ART
condições_N
de_PREP
produção_N
de_PREP|+
o_ART
solo_N
e_KC
de_PREP|+
as_ART
nascentes_N
de_PREP|+
os_ART
rios_N
._.
"_"
Não_ADV
haveria_V
seca_N
em_PREP|+
as_ART
nascentes_N
em_PREP|+
o_ART
inverno_N
"_"
,_,
diz_V
Rosalen_NPROP
._.
Sem_PREP
controle_N
de_PREP|+
o_ART
escoamento_N
,_,
a_ART
água_N
corre_V
para_PREP
o_ART
rio_N
,_,
levando_V
a_ART
terra_N
e_KC
o_ART
adubo_N
._.
A_ART
terra_N
vai_V
para_PREP
o_ART
fundo_N
de_PREP|+
o_ART
rio_N
,_,
diminuindo_V
seu_PROADJ
leito_N
._.
Outro_PROADJ
problema_N
é_V
que_KS
o_ART
solo_N
perde_V
seus_PROADJ
nutrientes_N
._.
"_"
Para_PREP
formar_V
o_ART
solo_N
,_,
leva_V|+
se_PROPESS
centenas_N
de_PREP
anos_N
._.
E_KC
ele_PROPESS
se_PROPESS
perde_V
em_PREP
um_ART
piscar_V
de_PREP
olhos_N
"_"
,_,
diz_V
Rosalen_NPROP
._.
A_ART
erosão_N
é_V
a_ART
"_"
lavagem_N
"_"
de_PREP|+
a_ART
camada_N
mais_ADV
superficial_ADJ
de_PREP|+
o_ART
solo_N
por_PREP|+
a_ART
ação_N
de_PREP|+
a_ART
chuva_N
ou_KC
de_PREP|+
o_ART
vento_N
._.
É_V
como_KS
se_KS
um_ART
grande_ADJ
balde_N
d'_PREP
água_N
-_-
em_PREP|+
o_ART
caso_N
a_ART
chuva-_N
carregasse_V
a_ART
"_"
sujeira_N
"para_PREP
os_ART
rios_N
._.
O_ART
problema_N
é_V
que_KS
essa_PROADJ
camada_N
de_PREP|+
a_ART
superfície_N
tem_V
nutrientes_N
e_KC
materiais_N
orgânicos_ADJ
que_PRO-KS-REL
tornam_V
o_ART
solo_N
fértil_ADJ
._.
Sem_PREP
essas_PROADJ
camadas_N
,_,
o_ART
solo_N
vai_VAUX
ficando_V
árido_ADJ
._.
São_V
as_ART
camadas_N
superficiais_ADJ
que_PRO-KS-REL
sustentam_V
as_ART
plantas_N
em_PREP|+
o_ART
chão_N
"_"
explica_V
Guido_NPROP
José_NPROP
da_NPROP
Costa_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
dos_NPROP
Engenheiros_NPROP
Agrônomos_NPROP
do_NPROP
Estado_NPROP
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
Os_ART
grandes_ADJ
buracos_N
em_PREP|+
a_ART
terra_N
causados_PCP
por_PREP|+
a_ART
erosão_N
são_VAUX
chamados_PCP
de_PREP
voçorocas_N
._.
Se_KS
o_ART
processo_N
de_PREP
erosão_N
não_ADV
for_VAUX
evitado_PCP
pode_VAUX
levar_V
a_ART
desertificação_N
(_(
veja_V
texto_N
acima_ADV
)_)
._.
Em_PREP|+
o_ART
Rio_NPROP
Grande_NPROP
do_NPROP
Sul_NPROP
,_,
já_ADV
há_V
exemplos_N
de_PREP
áreas_N
fortemente_ADV
degradadas_PCP
por_PREP|+
a_ART
erosão_N
,_,
como_PREP
o_ART
"_"
deserto_NPROP
dos_NPROP
pampas_NPROP
"_"
,_,
em_PREP
Alegrete_NPROP
._.
A_ART
melhor_ADJ
forma_N
de_PREP
evitar_V
a_ART
erosão_N
é_V
manter_V
a_PREP
terra_N
coberta_PCP
._.
"_"
A_ART
planta_N
segura_V
a_ART
água_N
em_PREP|+
o_ART
solo_N
"_"
,_,
explica_V
Costa_NPROP
._.
Técnicas_N
como_PREP
o_ART
plantio_N
direto_ADJ
evitam_V
a_ART
erosão_N
._.
Consiste_V
em_PREP
plantar_V
uma_ART
cultura_N
em_PREP|+
cima_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
palhada_N
de_PREP|+
a_ART
lavoura_N
anterior_ADJ
._.
Assim_KS
,_,
a_ART
terra_N
fica_V
sempre_ADV
coberta_PCP
e_KC
protegida_PCP
contra_PREP
a_ART
ação_N
erosiva_ADJ
de_PREP|+
os_ART
ventos_N
e_KC
de_PREP|+
a_ART
chuva_N
._.
Um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
problemas_N
de_PREP|+
o_ART
processo_N
de_PREP
erosão_N
é_V
que_KS
a_ART
água_N
escorre_V
e_KC
leva_V
a_ART
terra_N
e_KC
seus_PROADJ
nutrientes_N
para_PREP
os_ART
rios_N
._.
Como_KS
a_ART
água_N
não_ADV
absorvida_PCP
por_PREP|+
a_ART
terra_N
,_,
chega_V
mais_ADV
rápido_ADJ
a_PREP|+
os_ART
rios_N
e_KC
provoca_V
enchentes_N
._.
A_ART
terra_N
,_,
que_PRO-KS-REL
escoa_V
junto_ADV
,_,
chega_V
a_PREP|+
o_ART
rio_N
e_KC
diminui_V
o_ART
seu_PROADJ
leito_N
(_(
assoreamento_N
)_)
._.
É_V
outra_PROADJ
causa_N
de_PREP
enchentes_N
._.
Os_ART
criadores_N
de_PREP
limousin_N
,_,
gado_N
nascido_PCP
em_PREP|+
a_ART
França_NPROP
e_KC
usado_PCP
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
para_PREP
produção_N
de_PREP
carne_N
,_,
promovem_V
a_ART
1ª_ADJ
Exposição_NPROP
Nacional_NPROP
de_PREP|+
a_ART
raça_N
._.
O_ART
evento_N
começa_V
hoje_ADV
e_KC
vai_V
até_PREP
domingo_N
._.
O_ART
limousin_N
é_VAUX
empregado_PCP
também_PDEN
em_PREP|+
o_ART
cruzamento_N
industrial_ADJ
com_PREP
o_ART
nelore_N
e_KC
outras_PROADJ
raças_N
zebuínas_ADJ
._.
A_ART
experiência_N
é_VAUX
feita_PCP
para_PREP
melhorar_V
a_ART
qualidade_N
de_PREP|+
a_ART
carne_N
brasileira_ADJ
,_,
a_PREP|+
partir_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
mistura_N
de_PREP
sangue_N
europeu_ADJ
(_(
limousin_N
,_,
mais_ADV
produtivo_ADJ
)_)
a_PREP|+
o_ART
indiano_ADJ
zebu_N
(_(
mais_ADV
rústico_ADJ
)_)
._.
Os_ART
julgamentos_N
de_PREP|+
o_ART
limousin_N
serão_VAUX
realizados_PCP
hoje_ADV
._.
Também_PDEN
hoje_ADV
,_,
a_PREP|+
as_ART
20h_N|HOR
,_,
um_ART
leilão_N
coloca_V
em_PREP
oferta_N
vacas_N
prenhas_ADJ
de_PREP|+
a_ART
raça_N
._.
Quarta-feira_N
,_,
a_PREP|+
as_ART
20h_N|HOR
,_,
o_ART
pregão_N
deve_VAUX
vender_V
30_NUM
animais_N
,_,
entre_PREP
nacionais_ADJ
e_KC
importados_PCP
._.
Tem_V
início_N
dia_N
25_N|AP
de_PREP|+
este_PROADJ
mês_N
a_ART
60ª_ADJ
Exposição_NPROP
Nacional_NPROP
de_NPROP
Gado_NPROP
Zebu_NPROP
(_(
Expozebu_NPROP
)_)
em_PREP
Uberaba_NPROP
(_(
MG_NPROP
)_)
._.
É_V
a_ART
maior_ADJ
e_KC
mais_ADV
tradicional_ADJ
feira_N
de_PREP|+
os_ART
bovinos_N
de_PREP
sangue_N
zebuíno_ADJ
,_,
que_PRO-KS-REL
têm_V
origem_N
em_PREP|+
a_ART
Índia_NPROP
._.
a_PREP
o_ART
contrário_N
a_ART
Expointer_NPROP
,_,
vitrine_N
gaúcha_ADJ
de_PREP|+
o_ART
gado_N
europeu_ADJ
selecionado_PCP
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
,_,
em_PREP
Uberaba_NPROP
predominam_V
os_ART
animais_N
indianos_ADJ
,_,
mais_ADV
resistentes_ADJ
a_PREP|+
o_ART
calor_N
de_PREP|+
os_ART
trópicos_N
,_,
apesar_PREP
de_PREP
menos_ADV
produtivos_ADJ
que_KS
os_PROSUB
de_PREP|+
a_ART
Europa_NPROP
._.
mais_PREP
de_PREP
mil_NUM
cabeças_N
de_PREP
nelore_N
,_,
gir_N
,_,
tabapuã_N
e_KC
guzerá_N
,_,
as_ART
mais_ADV
conhecidas_PCP
raças_N
zebuínas_ADJ
criadas_PCP
,_,
juntam_V|+
se_PROPESS
este_PROADJ
ano_N
a_PREP|+
a_ART
brahma_N
,_,
chegada_PCP
recentemente_ADV
de_PREP|+
os_ART
EUA_NPROP
,_,
para_PREP
julgamento_N
(_(
avaliação_N
de_PREP|+
a_ART
qualidade_N
)_)
e_KC
leilões_N
._.
Em_PREP
93_N
,_,
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
dos_NPROP
Criadores_NPROP
de_NPROP
Zebu_NPROP
(_(
ABCZ_NPROP
)_)
,_,
promotora_N
de_PREP|+
a_ART
feira_N
,_,
contabilizou_V
US$_CUR
6_NUM
milhões_N
com_PREP
a_ART
venda_N
de_PREP
animais_N
,_,
valor_N
que_PRO-KS-REL
deverá_VAUX
ser_VAUX
superado_PCP
este_PROADJ
ano_N
,_,
acredita_V
Rômulo_NPROP
Camargos_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
entidade_N
._.
"_"
Houve_V
valorização_N
em_PREP
dólar_N
de_PREP|+
os_ART
animais_N
de_PREP
elite_N
de_PREP|+
as_ART
raças_N
zebuínas_ADJ
"_"
,_,
explica_V
Camargos_NPROP
._.
Em_PREP|+
esses_PROADJ
leilões_N
são_V
comuns_ADJ
a_ART
quebra_N
sucessiva_ADJ
de_PREP
recordes_N
médios_ADJ
de_PREP
preços_N
e_KC
as_ART
cotações_N
milionárias_ADJ
pagas_PCP
a_PREP
lotes_N
individuais_ADJ
,_,
principalmente_ADV
para_PREP
os_ART
nelore_N
._.
Apesar_PREP|+
de_PREP|+
a_ART
inauguração_N
oficial_ADJ
estar_VAUX
marcada_PCP
para_PREP
o_ART
dia_N
3_N|AP
de_PREP
maio_N
,_,
os_ART
principais_ADJ
leilões_N
e_KC
julgamentos_N
acontecem_V
em_PREP|+
a_ART
semana_N
anterior_ADJ
._.
Dia_N
26_N|AP
de_PREP
abril_N
,_,
a_ART
Reserva_NPROP
Especial_NPROP
de_NPROP
Nelore_NPROP
,_,
abre_V
o_ART
calendário_N
de_PREP|+
os_ART
pregões_N
de_PREP
elite_N
;_;
dia_N
27_N|AP
,_,
o_ART
nelore_N
e_KC
o_ART
tabapuã_N
começam_V
a_ART
fase_N
de_PREP
julgamento_N
._.
O_ART
andaluz_N
é_VAUX
conhecido_PCP
em_PREP|+
a_ART
Europa_NPROP
o_ART
cavalo_N
de_PREP|+
o_ART
toureiro_N
._.
É_V
ele_PROPESS
quem_PRO-KS
conduz_V
o_ART
cavaleiro_N
em_PREP|+
o_ART
embate_N
com_PREP
o_ART
touro_N
em_PREP|+
as_ART
arenas_N
de_PREP
Portugal_NPROP
e_KC
Espanha_NPROP
._.
originário_ADJ
de_PREP
a_ART
Península_NPROP
Ibérica_NPROP
,_,
o_ART
andaluz_N
bastante_ADV
usado_PCP
em_PREP
esportes_N
e_KC
provas_N
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
O_ART
publicitário_N
Eduardo_NPROP
Fischer_NPROP
preside_V
a_PREP
Federação_NPROP
Brasileira_NPROP
do_NPROP
Andaluz_NPROP
,_,
sediada_PCP
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
com_PREP
cerca_PREP
de_PREP
180_NUM
criadores_N
._.
Segundo_PREP
previsão_N
de_PREP
Fischer_NPROP
,_,
o_ART
quadro_N
deve_VAUX
aumentar_V
para_PREP
300_NUM
criadores_N
até_PREP
o_ART
final_N
de_PREP|+
este_PROADJ
ano_N
._.
O_ART
andaluz_N
de_PREP
sangue_N
espanhol_ADJ
,_,
mais_ADV
fino_ADJ
,_,
é_VAUX
usado_PCP
em_PREP
provas_N
funcionais_ADJ
._.
Já_KC
o_ART
lusitano_N
é_V
galopador_N
,_,
próprio_PROSUB
para_PREP
touradas_N
._.
A_ART
procura_N
por_PREP|+
a_ART
raça_N
tem_VAUX
crescido_PCP
bastante_ADV
e_KC
a_ART
oferta_N
acompanhado_PCP
._.
Somente_PDEN
em_PREP
93_N
,_,
foram_VAUX
realizados_PCP
quatro_NUM
leilões_N
oficiais_ADJ
._.
O_ART
cavalo_N
andaluz_ADJ
(_(
leia_V
texto_N
a_PREP|+
o_ART
lado_N
)_)
saiu_V
a_ART|+
em_PREP
frente_PREP
de_PREP
outras_PROADJ
raças_N
equinas_ADJ
em_PREP
94_N
._.
foi_V
o_ART
leilão_N
oficial_ADJ
em_PREP|+
o_ART
início_N
de_PREP
março_N
._.
Em_PREP|+
o_ART
último_ADJ
dia_N
5_N|AP
de_PREP
abril_N
,_,
o_ART
criador_N
Enio_NPROP
Monte_NPROP
promoveu_V
um_ART
remate_N
exclusivo_ADJ
de_PREP
seu_PROADJ
plantel_N
._.
Monte_NPROP
vendeu_V
29_NUM
cavalos_N
por_PREP
Cr$_CUR
208,2_NUM
milhões_N
,_,
obtendo_V
cotação_N
média_ADJ
de_PREP
Cr$_CUR
7,2_NUM
milhões_N
ou_KC
7.635_NUM
URVs_N
._.
A_ART
oferta_N
de_PREP
andaluz_N
continua_V
._.
Hoje_ADV
,_,
exatamente_ADV
uma_NUM
semana_N
depois_PREP
de_PREP
o_ART
,_,
outros_PROADJ
dois_NUM
grandes_ADJ
selecionadores_N
de_PREP|+
a_ART
raça_N
,_,
Toni_NPROP
Pereira_NPROP
e_KC
Paulo_NPROP
Gavião_NPROP
Gonzaga_NPROP
,_,
ofertam_V
30_NUM
animais_N
puro-sangue_ADJ
em_PREP|+
o_ART
leilão_N
3º_ADJ
,_,
em_PREP|+
a_ART
Sociedade_NPROP
Hípica_NPROP
Paulista_NPROP
._.
Enio_NPROP
Monte_NPROP
,_,
cujo_PRO-KS-REL
haras_N
Itapuã_NPROP
fica_V
em_PREP|+
a_ART
cidade_N
de_PREP
Arandu_NPROP
(_(
283_NUM
km_N
a_PREP
oeste_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
é_VAUX
considerado_PCP
,_,
Toni_NPROP
Pereira_NPROP
,_,
um_PROSUB
de_PREP|+
os_ART
maiores_ADJ
importadores_N
de_PREP
andaluz_N
de_PREP
Portugal_NPROP
e_KC
de_PREP|+
a_ART
Espanha_NPROP
._.
Ele_PROPESS
considerou_V
"_"
satisfatório_ADJ
"_"
o_ART
resultado_N
de_PREP
seu_PROADJ
leilão_N
._.
"_"
Esteve_V
dentro_PREP|+
de_PREP|+
as_ART
expectativas_N
"_"
,_,
disse_V
._.
Monte_NPROP
ofereceu_V
duas_NUM
condições_N
de_PREP
pagamento_N
a_PREP|+
os_ART
compradores_N
de_PREP|+
os_ART
cavalos_N
:_:
cinco_NUM
parcelas_N
mensais_ADJ
corrigidas_PCP
por_PREP|+
a_ART
URV_NPROP
ou_KC
duas_NUM
parcelas_N
,_,
sendo_V
uma_PROSUB
de_PREP
50_NUM
%_N
em_PREP|+
o_ART
ato_N
de_PREP|+
a_ART
compra_N
e_KC
os_ART
50_NUM
%_N
pagos_PCP
após_PREP
um_NUM
mês_N
._.
O_ART
animal_N
mais_ADV
caro_ADJ
negociado_PCP
por_PREP
Monte_NPROP
saiu_V
por_PREP
Cr$_CUR
12,2_NUM
milhões_N
(_(
12.845_NUM
URVs_N
)_)
._.
Foi_V
a_ART
égua_N
reprodutora_ADJ
Zara_NPROP
,_,
nascida_PCP
em_PREP
1981_N
,_,
importada_PCP
de_PREP
Portugal_NPROP
e_KC
adquirida_PCP
por_PREP|+
o_ART
Haras_NPROP
4_NPROP
Irmãos_NPROP
,_,
de_PREP
Cuiabá_NPROP
(_(
MT_NPROP
)_)
._.
Em_PREP|+
o_ART
haras_N
de_PREP
Monte_NPROP
funcionam_V
a_ART
Escola_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
Arte_NPROP
Equestre_NPROP
e_KC
o_ART
Centro_NPROP
de_NPROP
Treinamento_NPROP
Itapuã_NPROP
._.
Lá_ADV
,_,
dois_NUM
cavaleiros_N
espanhóis_ADJ
,_,
Rafael_NPROP
Lopez_NPROP
Candel_NPROP
e_KC
Samuel_NPROP
Lopez_NPROP
Candel_NPROP
,_,
ensinam_V
os_ART
brasileiros_N
em_PREP|+
a_ART
prática_N
de_PREP|+
o_ART
adestramento_N
básico_ADJ
e_KC
superior_ADJ
,_,
de_PREP
campo_N
e_KC
outros_PROADJ
esportes_N
hípicos_ADJ
._.
Para_PREP
o_ART
leilão_N
Top_NPROP
Interagro_NPROP
,_,
que_PRO-KS-REL
acontece_V
esta_PROADJ
noite_N
,_,
Paulo_NPROP
Pimenta_NPROP
,_,
de_PREP|+
a_ART
Pégaso_NPROP
,_,
empresa_N
organizadora_ADJ
,_,
destaca_V
em_PREP|+
a_ART
oferta_N
alguns_PROADJ
filhos_N
de_PREP|+
os_ART
garanhões_N
andaluzes_ADJ
Afiançado_NPROP
e_KC
Badel_NPROP
,_,
ambos_PROSUB
de_PREP
sangue_N
português_ADJ
._.
Começou_V
sábado_N
passado_PCP
,_,
em_PREP
Londrina_NPROP
(_(
PR_NPROP
)_)
,_,
a_ART
34ª_ADJ
Exposição_NPROP
Agropecuária_NPROP
e_NPROP
Industrial_NPROP
._.
Até_PREP
domingo_N
,_,
dia_N
17_N|AP
,_,
estarão_V
expostas_ADJ
6_NUM
mil_NUM
cabeças_N
de_PREP
bovinos_N
e_KC
equinos_N
e_KC
é_VAUX
esperado_PCP
faturamento_N
de_PREP
US$_CUR
3_NUM
milhões_N
em_PREP
27_NUM
leilões_N
._.
A_ART
mostra_N
de_PREP
Londrina_NPROP
é_VAUX
considerada_PCP
a_ART
maior_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Paraná_NPROP
e_KC
uma_PROSUB
de_PREP|+
as_PROSUB
mais_ADV
importantes_ADJ
de_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
._.
Perde_V
somente_PDEN
para_PREP
a_ART
Expozebu_NPROP
de_NPROP
Uberaba_NPROP
(_(
MG_NPROP
)_)
e_KC
a_ART
Expointer_NPROP
de_NPROP
Esteio_NPROP
(_(
RS_NPROP
)_)
._.
Os_ART
12_NUM
alqueires_N
de_PREP|+
o_ART
parque_N
de_PREP
exposições_N
Ney_NPROP
Braga_NPROP
,_,
local_N
de_PREP|+
a_ART
feira_N
,_,
deverão_VAUX
receber_V
800_NUM
mil_NUM
pessoas_N
até_PREP
o_ART
encerramento_N
._.
12_NUM
mil_NUM
são_V
criadores_ADJ
._.
Em_PREP
sua_PROADJ
34ª_ADJ
versão_N
,_,
a_ART
mostra_N
londrinense_ADJ
ganhou_V
caráter_N
internacional_ADJ
._.
Estão_V
em_PREP
Londrina_NPROP
,_,
segundo_PREP
a_ART
Sociedade_NPROP
Rural_NPROP
,_,
promotora_N
de_PREP|+
o_ART
evento_N
,_,
criadores_N
e_KC
fabricantes_N
de_PREP
máquinas_N
agrícolas_ADJ
de_PREP
países_N
como_PREP
EUA_NPROP
,_,
França_NPROP
,_,
Nova_NPROP
Zelândia_NPROP
,_,
Itália_NPROP
,_,
Argentina_NPROP
e_KC
Paraguai_NPROP
._.
O_ART
forte_N
de_PREP|+
a_ART
exposição_N
de_PREP
Londrina_NPROP
é_V
o_ART
gado_N
Zebu_ADJ
(_(
cuja_PRO-KS-REL
origem_N
é_V
a_ART
Índia_NPROP
)_)
,_,
principalmente_ADV
o_ART
nelore_N
._.
Este_PROADJ
ano_N
,_,
porém_KC
,_,
o_ART
nelore_N
divide_V
a_ART
atenção_N
de_PREP|+
os_ART
visitantes_N
com_PREP
o_ART
brahma_N
,_,
raça_N
também_PDEN
zebuína_ADJ
,_,
mas_KC
que_PRO-KS-REL
entrou_V
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
por_PREP|+
a_ART
primeira_ADJ
vez_N
há_V
um_NUM
mês_N
._.
A_ART
Sociedade_NPROP
Rural_NPROP
do_NPROP
Paraná_NPROP
investiu_V
US$_CUR
1,2_NUM
milhão_N
em_PREP|+
os_ART
preparativos_N
de_PREP|+
a_ART
34ª_ADJ
Exposição_N
._.
Mas_KC
o_ART
retorno_N
é_VAUX
garantido_PCP
._.
"_"
Somente_PDEN
em_PREP|+
o_ART
setor_N
industrial_ADJ
esperamos_V
um_ART
movimento_N
de_PREP
US$_CUR
8_NUM
milhões_N
"_"
,_,
afirma_V
José_NPROP
Carlos_NPROP
Tibúrcio_NPROP
,_,
presidente_N
de_PREP|+
a_ART
mostra_N
e_KC
secretário_N
de_PREP|+
a_ART
agricultura_N
de_PREP
o_ART
Paraná_NPROP
._.
"_"
Somados_PCP
a_PREP|+
os_ART
US$_CUR
3_NUM
milhões_N
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
serão_V
US$_CUR
11_NUM
milhões_N
"_"
,_,
completa_V
Tibúrcio_NPROP
._.
em_PREP
a_ART
área_N
de_PREP
shows_N
musicais_ADJ
,_,
até_PDEN
a_ART
cantora_N
baiana_ADJ
Daniela_NPROP
Mercury_NPROP
e_KC
o_ART
grupo_N
de_PREP
rock_N
Barão_NPROP
Vermelho_NPROP
descobriram_V
o_ART
filão_N
de_PREP|+
as_ART
grandes_ADJ
exposições_N
agropecuárias_ADJ
._.
Suas_PROADJ
apresentações_N
foram_VAUX
feitas_PCP
em_PREP|+
o_ART
último_ADJ
final_N
de_PREP
semana_N
em_PREP
um_ART
megarecinto_N
recentemente_ADV
construído_PCP
com_PREP
capacidade_N
para_PREP
20_NUM
mil_NUM
pessoas_N
e_KC
80_NUM
camarotes_N
._.
Os_ART
reflexos_N
de_PREP|+
a_ART
feira_N
de_PREP
Londrina_NPROP
são_VAUX
sentidos_PCP
em_PREP
toda_PROADJ
a_ART
cidade_N
._.
Somente_PDEN
em_PREP|+
o_ART
recinto_N
,_,
ela_PROPESS
gera_V
emprego_N
direto_ADJ
para_PREP
3.500_NUM
pessoas_N
-_-
de_PREP|+
elas_PROPESS
são_V
peões_N
encarregados_PCP
de_PREP|+
o_ART
trato_N
de_PREP|+
os_ART
animais_N
._.
Em_PREP|+
a_ART
parte_N
hoteleira_ADJ
,_,
há_V
incremento_N
de_PREP
hóspedes_N
em_PREP
torno_PREP
de_PREP
50_NUM
%_N
._.
Em_PREP|+
os_ART
vôos_N
,_,
o_ART
aumento_N
de_PREP
passageiros_N
é_V
de_PREP
15_NUM
%_N
e_KC
o_ART
movimento_N
de_PREP
táxi_N
em_PREP|+
a_ART
área_N
urbana_ADJ
cresce_V
20_NUM
%_N
._.
Para_PREP
os_ART
11_NUM
dias_N
de_PREP
duração_N
de_PREP|+
a_ART
mostra_N
foram_VAUX
instaladas_PCP
em_PREP|+
o_ART
parque_N
80_NUM
linhas_N
exclusivas_ADJ
de_PREP
telefone_N
._.
34ª_ADJ
-_-
De_PREP
7_N
a_PREP
17_N
de_PREP
abril_N
,_,
em_PREP|+
o_ART
parque_N
de_PREP
exposições_N
Ney_NPROP
Braga_NPROP
,_,
em_PREP
Londrina_NPROP
(_(
PR_NPROP
)_)
._.
Ingressos_N
:_:
Cr$_CUR
1_NUM
mil_NUM
._.
Estacionamento_N
Cr$_CUR
3_N
mil/veículo_N
._.
Leilão_N
de_PREP|+
a_ART
cabana_N
Pinhal_NPROP
,_,
de_PREP
Avaré_NPROP
(_(
SP_NPROP
)_)
,_,
vende_V
42_NUM
animais_N
e_KC
fatura_V
Cr$_CUR
59,7_NUM
milhões_N
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
._.
O_ART
3º_ADJ
,_,
dia_N
5_N|AP
último_ADJ
em_PREP|+
a_ART
Churrascaria_NPROP
Bull's_NPROP
Grill_NPROP
$_$
(_(
oeste_ADJ
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
conseguiu_V
comprador_N
para_PREP
os_ART
42_NUM
animais_N
de_PREP|+
a_ART
oferta_N
e_KC
obteve_V
faturamento_N
de_PREP
Cr$_CUR
59,7_NUM
milhões_N
._.
média_N
individual_ADJ
foi_V
de_PREP
Cr$_CUR
1,4_NUM
milhão_N
,_,
o_ART
equivalente_N
a_PREP
1.499_NUM
URV_N
(_(
)_)
._.
A_ART
jersei_N
é_V
uma_ART
raça_N
bovina_ADJ
usada_PCP
exclusivamente_ADV
em_PREP|+
a_ART
produção_N
de_PREP
leite_N
._.
De_PREP
origem_N
suíça_ADJ
,_,
está_V
em_PREP|+
o_ART
Brasil_NPROP
há_V
50_NUM
anos_N
._.
Os_ART
principais_ADJ
criadores_N
de_PREP|+
a_ART
raça_N
são_V
paulistas_N
,_,
Otto_NPROP
Ribeiro_NPROP
Leal_NPROP
,_,
de_PREP
Avaré_NPROP
(_(
268_NUM
km_N
a_PREP
oeste_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
proprietário_N
de_PREP|+
a_ART
Pinhal_NPROP
e_KC
promotor_N
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
._.
Em_PREP
tempos_N
de_PREP
URV_NPROP
,_,
Leal_NPROP
vendeu_V
todos_PROADJ
os_ART
lotes_N
por_PREP|+
o_ART
novo_ADJ
imdexador_N
._.
As_ART
condições_N
de_PREP
pagamento_N
foram_V
as_ART
seguintes_N
:_:
10_NUM
vezes_N
mensais_ADJ
corrigidas_PCP
por_PREP|+
a_ART
URV_NPROP
ou_KC
ainda_ADV
em_PREP
quatro_NUM
vezes_N
mensais_ADJ
por_PREP|+
a_ART
URV_NPROP
com_PREP
desconto_N
de_PREP
4_NUM
%_N
sobre_PREP
o_ART
valor_N
final_ADJ
de_PREP|+
o_ART
lance_N
._.
"_"
A_ART
maioria_N
de_PREP|+
os_ART
compradores_N
preferiu_V
a_ART
segunda_ADJ
opção_N
"_"
,_,
diz_V
José_NPROP
Ailton_NPROP
Pupio_NPROP
,_,
de_PREP|+
a_ART
empresa_N
organizadora_ADJ
de_PREP|+
o_ART
pregão_N
._.
Uma_ART
fêmea_N
POI_ADJ
(_(
pura_ADJ
de_PREP
origem_N
importada_PCP
)_)
foi_V
o_ART
animal_N
mais_ADV
caro_ADJ
de_PREP|+
o_ART
leilão_N
._.
Registrada_PCP
com_PREP
nome_N
de_PREP
Hironia_NPROP
S._NPROP
Jay_NPROP
Xenia_NPROP
31_NUM
x_N
,_,
foi_VAUX
comprada_PCP
por_PREP|+
o_ART
criador_N
carioca_ADJ
Benedito_NPROP
Octaviano_NPROP
Balbino_NPROP
por_PREP
Cr$_CUR
3,2_NUM
milhões_N
(_(
3.372_NUM
URVs_N
)_)
._.
Balbino_NPROP
levou_V
ainda_ADV
para_PREP
o_ART
Rio_NPROP
de_NPROP
Janeiro_NPROP
a_ART
vaca_N
W_NPROP
S_NPROP
Justin_NPROP
Jiffy_NPROP
._.
S._NPROP
Justin_NPROP
Jiffy_NPROP
também_PDEN
importada_PCP
,_,
por_PREP
Cr$_CUR
2,8_NUM
milhões_N
(_(
2.950_NUM
URVs_N
)_)
,_,
segunda_ADJ
maior_ADJ
cotação_N
de_PREP|+
a_ART
noite_N
._.
A_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
de_NPROP
Criadores_NPROP
de_NPROP
Gado_NPROP
Jérsei_NPROP
do_NPROP
Brasil_NPROP
,_,
sediada_PCP
em_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
,_,
anunciou_V
,_,
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
,_,
a_ART
realização_N
de_PREP|+
o_ART
primeiro_ADJ
remate_N
oficial_ADJ
de_PREP|+
a_ART
raça_N
em_PREP|+
a_ART
temporada_N
de_PREP
94_N
._.
Será_V
em_PREP|+
o_ART
próximo_ADJ
dia_N
19_N|AP
,_,
em_PREP|+
o_ART
Palace_NPROP
(_(
sul_ADJ
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
quando_ADV-KS-REL
42_NUM
vacas_N
em_PREP
lactação_N
(_(
que_PRO-KS-REL
estão_VAUX
produzindo_V
leite_N
)_)
serão_VAUX
colocadas_PCP
em_PREP
negócio_N
._.
As_ART
fêmeas_N
foram_VAUX
selecionadas_PCP
em_PREP|+
as_ART
fazendas_N
de_PREP
criadores_N
de_PREP|+
o_ART
quadro_N
de_PREP|+
a_ART
associação_N
._.
Os_ART
organizadores_N
vão_VAUX
sortear_V
um_ART
automóvel_N
Citroen_NPROP
,_,
uma_ART
ensiladeira_N
e_KC
um_ART
telefone_N
celular_ADJ
,_,
entre_PREP
os_ART
presentes_N
._.
Em_PREP|+
a_ART
relação_N
de_PREP
vendedores_N
,_,
nomes_N
conhecidos_PCP
de_PREP|+
os_ART
jersistas_N
,_,
como_PREP
Antonio_NPROP
Carlos_NPROP
Pinheiro_NPROP
Machado_NPROP
,_,
Edgardo_NPROP
Hector_NPROP
Perez_NPROP
,_,
Otto_NPROP
Leal_NPROP
,_,
Paulo_NPROP
Roberto_NPROP
Nolli_NPROP
e_KC
Sueli_NPROP
Alves_NPROP
Nogueira_NPROP
._.
Ainda_ADV
em_PREP|+
a_ART
semana_N
passada_PCP
,_,
o_ART
criador_N
de_PREP
Itatiba_NPROP
(_(
90_NUM
km_N
a_PREP|+
o_ART
norte_N
de_PREP
São_NPROP
Paulo_NPROP
)_)
,_,
Pedro_NPROP
de_NPROP
Barros_NPROP
Mott_NPROP
,_,
tomou_V
posse_N
em_PREP|+
a_ART
presidência_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Paulista_NPROP
de_NPROP
Gado_NPROP
Jersei_NPROP
._.
Não_ADV
se_PROPESS
trata_V
de_PREP
qualquer_PROADJ
dissidência_N
de_PREP|+
a_ART
Associação_NPROP
Brasileira_NPROP
,_,
esclarece_V
Mott_NPROP
._.
A_ART
intenção_N
,_,
explica_V
,_,
discutir_V
as_ART
questões_N
de_PREP|+
os_ART
criadores_N
paulistanos_ADJ
separadamente_ADV
,_,
com_PREP
sede_N
e_KC
infra-estrutura_N
montadas_PCP
em_PREP|+
a_ART
capital_N
._.
