Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Uso de análise de sobrevivência para estudos fenológicos em fruteiras.

Métodos estatísticos conhecidos como análise de sobrevivência, são comumente utilizados em medicina, ciências sociais e engenharia, em estudos onde a variável-resposta de interesse é o tempo até ocorrência de um evento (morte, divórcio, falha de um equipamento). Esses métodos permitem a estimação de curvas ditas funções de sobrevivência, que representam a probabilidade de ocorrência de um evento num tempo superior a t (Prob Y>t), para diferentes valores de t (KALBFLEISH e PRENTICE 1980; ALLISON, 1995; COLOSIMO e GIOLO, 2006). Na pesquisa agrícola, informações sobre eventos fenológicos, mensuradas em escala temporal (ex. tempo até o florescimento, tempo até a colheita), são fundamentais para o manejo eficiente da cultura. Apesar do seu uso generalizado nas áreas anteriormente citadas, a análise de sobrevivência ainda é pouco utilizada em estudos fenológicos (GIENAPP; HEMERIK; VISSER, 2005). A análise de sobrevivência apresenta uma série de vantagens em relação às abordagens tradicionais baseadas na duração média de estádios fenológicos, entre as quais: a) permite comparar o padrão de ocorrência do evento fenológico de interesse (floração, maturação) ao longo do tempo; b) possiblita estimar probabilidade de ocorrência de eventos em intervalos específicos, importantes para o planejamento de atividades de manejo ou comercialização; c) fornece informações sobre percentis (ex. data em que 50% das plantas floresceram, data em que 90% dos cachos atingiram o ponto de colheita); d) permite avaliar o efeito de tratamentos sobre as referidas medidas e e) não requerem os pressupostos de homogeneidade de variâncias nem normalidade.Neste trabalho apresentamos e discutimos o uso de métodos não paramétricos de análise de sobrevivência em estudos de fenologia de fruteiras, utilizando como exemplo, um estudo sobre o efeito de diferentes tipos de adubos minerais e orgânicos sobre aspectos fenológicos da bananeira.

Estatística: uso da análise de regressão.

Muitos experimentos tem sido analisados por métodos estatísticos inadequados. O uso não criterioso destes métodos, sem o devido cuidado ou sem considerar outras possibilidades, pode reduzir o valor das discussões, conclusões e o próprio valor da pesquisa. Há uma grande gama de tipos possíveis de abordagem estatística dos dados de pesquisa, cada qual atingindo uma finalidade. Por isso, o procedimento estatístico deve ser escolhido criteriosamente. Se o objetivo de um trabalho e estimar a magnitude de um efeito, então a analise usada deve estimá-la: não basta neste caso, apenas explicar qual dos resultados diferiram significativamente. Não obstante, se o objetivo da pesquisa é determinar um ponto, então a análise deve faze-lo. Neste caso, não e suficiente verificar somente o comportamento dos dados. A escolha de um modelo de regressão e uma ponderação na qual deve ser considerados, a adequação ao fenômeno estudado, o ajuste matemático obtido e a sua aplicabilidade. As propriedades do modelo escolhido devem ser justificáveis, tanto logicamente quanto biologicamente. Portanto, a análise deve ser sensata, lógica e apropriada as questões que procura-se responder.