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.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de COX.

2008

Probabilistic methods for seasonal forecasting in a changing climate: Cox-type regression models.

For climate risk management, cumulative distribution functions (CDFs) are an important source of information. They are ideally suited to compare probabilistic forecasts of primary (e.g. rainfall) or secondary data (e.g. crop yields). Summarised as CDFs, such forecasts allow an easy quantitative assessment of possible, alternative actions. Although the degree of uncertainty associated with CDF estimation could influence decisions, such information is rarely provided. Hence, we propose Cox-type regression models (CRMs) as a statistical framework for making inferences on CDFs in climate science. CRMs were designed for modelling probability distributions rather than just mean or median values. This makes the approach appealing for risk assessments where probabilities of extremes are often more informative than central tendency measures. CRMs are semi-parametric approaches originally designed for modelling risks arising from time-to-event data. Here we extend this original concept beyond time-dependent measures to other variables of interest. We also provide tools for estimating CDFs and surrounding uncertainty envelopes from empirical data. These statistical techniques intrinsically account for non-stationarities in time series that might be the result of climate change. This feature makes CRMs attractive candidates to investigate the feasibility of developing rigorous global circulation model (GCM)-CRM interfaces for provision of user-relevant forecasts. To demonstrate the applicability of CRMs, we present two examples for El Ni ? no/Southern Oscillation (ENSO)-based forecasts: the onset date of the wet season (Cairns, Australia) and total wet season rainfall (Quixeramobim, Brazil). This study emphasises the methodological aspects of CRMs rather than discussing merits or limitations of the ENSO-based predictors.

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.

Influência da densidade de semeadura nas características agronômicas de cultivares de girassol.

RESUMO: O presente trabalho teve como objetivo avaliar a influência de densidades de semeadura de genótipos de girassol em suas características agronômicas. O experimento foi realizado no campo experimental do IFMT, Campus Campo Novo do Parecis - MT, entre os meses de fevereiro e junho de 2015. O delineamento experimental utilizado foi de blocos casualizados, em esquema fatorial 5 x 5, sendo cinco genótipos de girassol AGUARÁ 04, GNZ NEON, HÉLIO 251, SYN 045 e SYN 3950HO) e cinco populações de plantas (30.000, 37.500, 45.000, 52.500 e 60.000 plantas ha-1), com 3 repetições. Foram analisadas as características altura de planta, diâmetro da haste, tamanho do capítulo, massa de mil aquênios e produtividade de aquênios. Os dados obtidos foram submetidos à análise de variância, seguido de teste Tukey para cultivares e análise de regressão para as diferentes populações de plantas (p<0,05). O genótipo SYN 045 apresentou a maior produtividade de aquênios, 1.708,90 kg ha-1 enquanto que a população de 60.150 plantas ha-1 foi a que possibilitou a maior produtividade de aquênios, 2.391,92 kg ha-1. ABSTRACT: This study aimed to evaluate the influence of sowing density of sunflower genotypes on their agronomic characteristics. The experiment was conducted in the experimental field of IFMT, Campus Campo Novo do Parecis - MT, between February and June 2015. The experimental design was randomized blocks in a factorial 5 x 5, five sunflower genotypes (AGUARÁ 04, GNZ NEON, HÉLIO 251, SYN 045 and SYN 3950HO) and five plant populations (30,000, 37,500, 45,000, 52,500 and 60,000 plants ha-1) with 3 repetitions. Plant height, stem diameter, chapter length, mass thousand achenes and achenes productivity were analyzed. The data were submitted to analysis of variance followed by Tukey test for cultivars and regres. -