Estatística espacial e redes neurais aplicadas no estudo de epidemias de huanglongbing e mancha preta na cultura dos citros

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Para o estudo da viabilidade do emprego de metodologias de sistema de informação geográfica, geoestatística e redes neurais foram desenvolvidos dois ensaios. O primeiro visou a modelagem da evolução espaço-temporal da incidência do Huanglongbing ao longo dos anos de 2004, 2007 e 2008 em cinco grupos de idade (0 a 2 anos, 3 a 5 anos, 6 a 10 anos, mais de 10 anos, todas as idades), por meio da técnica geoestatística da krigagem e da técnica de inteligência artificial de rede neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas com topologia 3x10x10x1, treinada pelo algoritmo da propagação elástica do erro. Neste ensaio foi ainda realizada a análise do modelo do semivariograma, cálculo da média zonal dos talhões dentro de cada faixa de idade e mesorregião do estado de São Paulo, e finalmente, foi previsto o padrão espacial da incidência da doença para o ano de 2009 pelas redes neurais. O segundo ensaio consistiu em se verificar o efeito do alinhamento de plantio na severidade da mancha preta dos citros e sua implicação na qualidade do suco e produção. Neste ensaio foram selecionados talhões distribuídos ao longo do cinturão citrícola paulista com diferentes alinhamentos de plantio, onde foram analisadas as variáveis supracitadas nas linhas de plantio e nas faces expostas da planta.

For viability study of using geographic information systems, geostatistics and neural networks two experiments were carried out. The first one was focused on modeling the spatial-temporal progress of Huanglongbing incidence in 2004, 2007 and 2008 on five age groups (0 – 2 years old, 3 – 5 years old, 6 – 7 years old, more than 10 years old and all ages) using the geostatistical technique of kriguing and the artificial intelligence technique of neural networks of multi-layer perceptron type with 3x10x10x1 topology, trained by resilient error propagation. Complementing the study the analysis of semivariogram model, zonal mean calculation of blocks on each age group were realized inside the mesoregions of São Paulo state and finally the disease incidence spatial pattern for 2009 was forecasted by the neural networks. The objective of the second experiment was verifying effect of planting alignment on citrus black spot severity and its implication on juice quality and production. On this experiment was selected blocks distributed among the São Paulo state citrus belt with different planting alignments, where was analyzed those variables on the lines and exposed faces.