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edson
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 \par Os gr\~aos s\~ao comodities de grande import\^ancia internacional,​ amplamente negociadas entre importadores e exportadores. A madeira \'e fundamental nas atividades industriais do Brasil, seja como insumo, seja como geradora de energia. Neste in\'​icio de mil\^enio, soja, cana-de-a\c{c}\'​ucar,​ milho e madeira t\^em ocupado espa\c{c}o na substitui\c{c}\~ao da produ\c{c}\~ao de energia de origem petroqu\'​imica e consequentemente tem aumentado sua demanda pela competi\c{c}\~ao com a produ\c{c}\~ao de alimentos. \par Os gr\~aos s\~ao comodities de grande import\^ancia internacional,​ amplamente negociadas entre importadores e exportadores. A madeira \'e fundamental nas atividades industriais do Brasil, seja como insumo, seja como geradora de energia. Neste in\'​icio de mil\^enio, soja, cana-de-a\c{c}\'​ucar,​ milho e madeira t\^em ocupado espa\c{c}o na substitui\c{c}\~ao da produ\c{c}\~ao de energia de origem petroqu\'​imica e consequentemente tem aumentado sua demanda pela competi\c{c}\~ao com a produ\c{c}\~ao de alimentos.
  
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 A an\'​alise revelou a capacidade do modelo bivariado em explorar a informa\c{c}\~ao espacial contida nos dados quando as localiza\c{c}\~oes das vari\'​aveis n\~ao eram as mesmas e a capacidade de identificar zonas onde o modelo univariado n\~ao o fez, principalmente em se tratando de amostras pequenas da vari\'​avel de interesse principal. A an\'​alise mostrou ainda que o m\'​etodo bayesiano, no caso univariado, define melhor as zonas diferentes quando se trata de delineamentos com poucas amostras. A an\'​alise revelou a capacidade do modelo bivariado em explorar a informa\c{c}\~ao espacial contida nos dados quando as localiza\c{c}\~oes das vari\'​aveis n\~ao eram as mesmas e a capacidade de identificar zonas onde o modelo univariado n\~ao o fez, principalmente em se tratando de amostras pequenas da vari\'​avel de interesse principal. A an\'​alise mostrou ainda que o m\'​etodo bayesiano, no caso univariado, define melhor as zonas diferentes quando se trata de delineamentos com poucas amostras.
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