Modelos para ajuste da produção de gases em silagens de girassol e milho

O objetivo deste trabalho foi identificar entre os modelos Brody, Von Bertalanffy, Gompertz, France, Logístico, Logístico modificado e Logístico bicompartimental, aquele que apresenta maior qualidade de ajuste à curva de produção cumulativa de gases em silagens de girassol e milho. Os critérios adotados foram: coeficiente de determinação, quadrado médio do resíduo, análise gráfica das curvas observadas e estimadas, análise gráfica de dispersão dos resíduos estudentizados, erro percentual médio, eficiência relativa e número de iterações para atingir a convergência. Os modelos Brody, France e Logístico bicompartimental apresentaram os maiores valores de coeficiente de determinação em ambos os substratos, e a diferença entre eles pode ser considerada desprezível. Estes modelos apresentaram, também, os menores valores de quadrado médio do resíduo em silagens de girassol, e a diferença entre eles foi considerada desprezível. Os modelos Brody e France apresentaram menor quadrado médio do resíduo em silagens de milho. Todos os modelos apresentaram dispersão positiva dos resíduos em ambos os substratos após 144 horas de incubação. O modelo Brody apresentou menor erro percentual médio e número de iterações em ambos os substratos. Os modelos Logístico bicompartimental e France apresentaram maior eficiência relativa, respectivamente, em silagens de girassol e milho. Assim, o modelo Logístico bicompartimental apresenta maior qualidade de ajuste à curva de produção de gases em silagens de girassol e milho.

Comparação dos algoritmos delineação rápida em cadeia e seriação, para a construção de mapas genéticos

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência, na construção de mapas genéticos, dos algoritmos seriação e delineação rápida em cadeia, além dos critérios para avaliação de ordens: produto mínimo das frações de recombinação adjacentes, soma mínima das frações de recombinação adjacentes e soma máxima dos LOD Scores adjacentes, quando usados com o algoritmo de verificação de erros " ripple" . Foi simulado um mapa com 24 marcadores, posicionados aleatoriamente a distâncias variadas, com média 10 cM. Por meio do método Monte Carlo, foram obtidas 1.000 populações de retrocruzamento e 1.000 populações F2, com 200 indivíduos cada, e diferentes combinações de marcadores dominantes e co-dominantes (100% co-dominantes, 100% dominantes e mistura com 50% co-dominantes e 50% dominantes). Foi, também, simulada a perda de 25, 50 e 75% dos dados. Observou-se que os dois algoritmos avaliados tiveram desempenho semelhante e foram sensíveis à presença de dados perdidos e à presença de marcadores dominantes; esta última dificultou a obtenção de estimativas com boa acurácia, tanto da ordem quanto da distância. Além disso, observou-se que o algoritmo " ripple" geralmente aumenta o número de ordens corretas e pode ser combinado com os critérios soma mínima das frações de recombinação adjacentes e produto mínimo das frações de recombinação adjacentes.

Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear

O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético.

Homogeneidade e heterogeneidade de variância residual em modelos de regressão aleatória sobre o crescimento de caprinos Anglo-Nubianos

O objetivo deste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variâncias residuais, na estimação dos componentes de covariância e parâmetros genéticos de características de crescimento de caprinos. A função de regressão por meio de polinômios ortogonais de Legendre de ordem quatro foi usada para modelar a trajetória média de crescimento animal, e de ordem três, para modelar os efeitos genéticos aditivos direto e materno e de ambiente permanente. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram consideradas, por meio de classes de uma a sete variâncias residuais, e funções de variâncias com uso dos polinômios ordinários e de Legendre, com ordens que variaram de linear até a do quarto grau. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério bayesiano de Schwarz. Os modelos com funções de variâncias residuais foram superiores aos de classes de variância. O polinômio ordinário de terceira ordem apresentou melhores resultados. Os parâmetros genéticos são influenciados pelo ajuste da variância residual, no entanto, os estimados pelos modelos que consideraram classes de variância, polinômio ordinário e polinômio de Legendre, de terceira ordem, são semelhantes.

Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente

O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo apresentou bons resultados para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especificidade (83%) e confiabilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para o limite de 10 pontos percentuais teve acurácia de 79%, e não apresentou o mesmo equilíbrio entre as demais medidas. Em conjunto, esses modelos podem auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem-do-cafeeiro no campo. A indução de árvores de decisão é alternativa viável às técnicas convencionais de modelagem e facilita a compreensão dos modelos.

Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

Estimativa da radiação global incidente em superfícies inclinadas por modelos isotrópicos e índice de claridade

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de modelos isotrópicos de estimativa do total de radiação incidente em superfícies inclinadas e propor estimativas com base nas correlações entre os índices de claridade horizontais e inclinados, em diferentes condições de cobertura de céu, em Botucatu, SP. Foram avaliadas superfícies com inclinação de 12,85º, 22,85º e 32,85º, pelos modelos isotrópicos propostos por Liu & Jordan, Revfeim, Jimenez & Castro, Koronakis, a teoria Circunsolar, e a correlação entre os índices de claridade horizontais e inclinados, para diferentes condições de cobertura de céu. O banco de dados de radiação global utilizado corresponde ao período de 1998 a 2007, com intervalos de 4/1998 a 8/2001 para a inclinação de 22,85º, de 9/2001 a 2/2003 para 12,85º e de 1/2004 a 12/2007 para 32,85º. O desempenho dos modelos foi avaliado pelos indicadores estatísticos erro absoluto médio, raiz quadrada do quadrado médio do erro e índice "d" de Wilmott. Os modelos de Liu & Jordan, Koronakis e de Revfeim apresentaram os melhores desempenhos em dias nublados, em todas as inclinações. As coberturas de céu parcialmente difuso e parcialmente aberto, nos maiores ângulos de inclinação, apresentaram as maiores dispersões entre valores estimados e medidos, independentemente do modelo. As equações estatísticas apresentaram bons resultados em aplicações com agrupamentos de dados mensais.

Desenvolvimento de modelos preditores de acúmulo de forragem em pastagens tropicais

O objetivo deste trabalho foi identificar, quantificar e modelar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil Central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial, com base em parâmetros climáticos. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada para a inserção de dados de crescimento de forrageiras. Foram inseridos dados primários de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Urochloa. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média, máxima, mínima (Tmín), radiação global incidente e dias do ano, para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas, com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmín como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação, critério de Akaike e critério bayesiano, e foi adotado como padrão. Os modelos foram agrupados pelo teste de coincidência em seis grupos. Os modelos possuem capacidade estimadora diferente para cada cultivar. A calibração dos modelos com dados locais pode acomodar efeitos desconsiderados na sua formulação e aumenta a acurácia de estimativas da produção potencial.

Agrupamento de modelos de regressão da análise de adaptabilidade e estabilidade de genótipos

O objetivo deste trabalho foi evidenciar diferenças entre modelos de regressão, obtidos pelo método de Eberhart & Russell, na análise de adaptabilidade e estabilidade de comportamento de genótipos, e propor uma metodologia de agrupamento dos modelos similares. O teste para verificar a identidade de modelos foi empregado em dados de avaliação de 14 genótipos de milho em oito ambientes. Uma vez rejeitada a hipótese de igualdade dos modelos de regressão, realizou-se o agrupamento desses modelos com base no cálculo do quadrado médio da redução (QMRed) entre pares dos modelos de regressão. Após a obtenção desses valores, foi selecionado o de menor magnitude e verificada sua significância pelo teste F. NA hipótese de esse QMRed não ser significativo, o par de modelos relacionado a ele forma o grupo inicial. O método para verificar a identidade de modelos pode ser usado com sucesso no agrupamento de equações de regressão linear obtidas pelo método de Eberhart & Russell com o objetivo de estudar a adaptabilidade e a estabilidade de genótipos. O método de agrupamento de modelos similares permite formar grupos de genótipos com o mesmo comportamento estatístico

O uso da variância como metodologia alternativa para integração de mapas genéticos

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um processo de integração de mapas genéticos, com o uso do inverso da variância, e testar sua eficiência. Foram utilizadas populações simuladas F2 codominante e de retrocruzamento, com tamanhos populacionais de 100, 150, 200 e 400 indivíduos, tendo-se considerado uma espécie diploide fictícia com 2n = 2x = 2 cromossomos, com o comprimento total do genoma por grupo de ligação estipulado em 100 cM, 21 marcas por grupo de ligação e marcadores equidistantes em 5 cM. Os genomas foram comparados quanto ao tamanho do grupo de ligação, variância das distâncias entre marcas adjacentes, correlação de Spearman e quanto ao estresse relativo à adequação das distâncias estimadas. Cada genoma simulado foi fragmentado em quatro novos mapas: três com oito marcadores e um com nove marcadores, cada qual com quatro marcadores âncoras. Os mapas foram alinhados, ordenados, integrados e, em seguida, comparados ao mapa de origem. O processo de integração de mapas proposto mostrou-se eficiente. Os mapas gerados tiveram pequena tensão interna em comparação aos mapas dos quais se originaram. A integração de mapas depende do tipo de população utilizada, tamanho da população, tipo de marcador, da frequência de recombinação e da fase de ligação.

Modelos empíricos para estimar o acúmulo de matéria seca de capim-marandu com variáveis agrometeorológicas

O objetivo deste estudo foi testar modelos empíricos de regressão linear, para a predição do acúmulo de matéria seca (TAMS) de Urochloa brizantha cv. Marandu, em função de variáveis agrometeorológicas. Para gerar os modelos, foi utilizada a taxa média de acúmulo de matéria seca, em condições de sequeiro, entre 1998 e 2002. As variáveis avaliadas foram: temperaturas mínima, máxima e média, radiação global (Rg), graus-dia, evapotranspiração real (ETR) e potencial (ETP) obtidas a partir do balanço hídrico, unidades fototérmicas (UF) e índice climático de crescimento (ICC). As regressões univariada e multivariada mostraram boa capacidade de predição, com exceção para as que utilizam a UF. Os melhores resultados foram para a regressão multivariada, com Tmín, Rg e ETR: R², 0,84; raiz do quadrado médio do resíduo (RQMR), 14,72; e critério de informação de Akaike (CIA), 222,5. Na regressão linear univariada, destacaram-se as variáveis: graus-dia corrigido (R², 0,75; RQMR,17,84; e CIA, 242,6), temperatura mínima corrigida (R², 0,75; RQMR, 17,82; CIA, 244,1), e ICC (R², 0,74; RQMR, 17,85; CIA, 236,9). A correção das variáveis agrometeorológicas pela relação entre evapotranspiração real e potencial (ETR/ETP), em geral, melhora a predição da TAMS pelos modelos.

Integração de modelos espaciais e temporais para predições de níveis freáticos extremos

O objetivo deste trabalho foi avaliar cenários de níveis freáticos extremos, em bacia hidrográfica, por meio de métodos de análise espacial de dados geográficos. Avaliou-se a dinâmica espaço‑temporal dos recursos hídricos subterrâneos em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani. As alturas do lençol freático foram estimadas por meio do monitoramento de níveis em 23 piezômetros e da modelagem das séries temporais disponíveis de abril de 2004 a abril de 2011. Para a geração de cenários espaciais, foram utilizadas técnicas geoestatísticas que incorporaram informações auxiliares relativas a padrões geomorfológicos da bacia, por meio de modelo digital de terreno. Esse procedimento melhorou as estimativas, em razão da alta correlação entre altura do lençol e elevação, e agregou sentido físico às predições. Os cenários apresentaram diferenças quanto aos níveis considerados extremos - muito profundos ou muito superficiais - e podem subsidiar o planejamento, o uso eficiente da água e a gestão sustentável dos recursos hídricos na bacia.

Modelos de elevação para obtenção de atributos topográficos utilizados em mapeamento digital de solos

O objetivo deste trabalho foi avaliar modelos digitais de elevação (MDE), obtidos por diferentes fontes de dados, e selecionar um deles para derivar variáveis morfométricas utilizadas em mapeamento digital de solos. O trabalho foi realizado na Bacia Guapi‑Macacu, RJ. Os dados primários utilizados nos modelos gerados por interpolação (MDE‑carta e MDE‑híbrido) foram: curvas de nível, drenagem, pontos cotados e dados de sensor remoto transformados em pontos. Utilizaram-se, na comparação, modelos obtidos por sensor remoto e por aerorrestituição (MDE SRTM e MDE IBGE). Todos os modelos apresentaram resolução espacial de 30 m. A avaliação dos modelos de elevação foi baseada na análise de: atributos derivados (declividade, aspecto e curvatura); depressões espúrias; comparação entre feições derivadas a partir dos modelos e as originais, oriundas de cartas planialtimétricas; e análise das bacias de contribuição derivadas. O modelo digital de elevação híbrido apresenta qualidade superior à dos demais modelos.

Mapeamento de QTL para características de crescimento de suínos por meio de modelos de regressão aleatória

O objetivo deste trabalho foi avaliar eficiência de modelos de regressão aleatória (MRA) para detectar locus de características quantitativas (QTL) para características de crescimento, em suínos. Utilizou-se uma população divergente F2 Piau x Comercial. A eficiência da metodologia proposta na detecção de QTL foi comparada à da metodologia tradicional de regressão por intervalo de mapeamento. Para tanto, utilizaram-se MRA com efeitos aleatórios poligênicos, de ambiente permanente e de QTL, tendo-se utilizado o enfoque de matriz de covariância "identical‑by‑descent" associada aos efeitos de QTL. Testou-se a significância dos efeitos de QTL mediante a razão de verossimilhanças, tendo-se considerado o modelo como completo quando houve efeito de QTL, ou nulo, quando não. A comparação entre os modelos foi feita nas posições dos marcadores (seis marcadores microssatélites) e nas intermediárias, entre os marcadores. O MRA detectou QTL significativo na posição 65 cM do cromossomo 7 e, portanto, foi mais eficiente que a metodologia tradicional, que não detectou QTL significativo em nenhum dos fenótipos avaliados. A metodologia proposta possibilitou a detecção de QTL com efeito sobre toda a trajetória de crescimento, dentro da amplitude de idade considerada (do nascimento aos 150 dias).

Crescimento e produção de plantios comerciais de eucalipto estimados por duas categorias de modelos

O objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar duas categorias de modelos de crescimento e produção em plantios comerciais de eucalipto. Para isso, foram ajustados um modelo de crescimento e produção para povoamento e outro para árvore individual, por meio de equações simultâneas e redes neurais artificiais, respectivamente. O volume de madeira por área foi estimado em diferentes idades e classes de produtividade. Foram avaliados dados de 63 parcelas permanentes de plantios clonais, não desbastados, do híbrido Eucalyptus grandis x E. urophylla, com os dados de 33 parcelas utilizados para o ajuste do modelo e o treinamento das redes neurais, e os das 30 parcelas restantes, para a validação dos modelos. As duas categorias de modelos ajustaram-se bem aos dados observados. No entanto, na validação dos modelos com dados independentes, o volume de madeira por área foi mais bem estimado com o modelo para árvore individual.