Utilização do método de Papadakis na melhoria da qualidade experimental de ensaios com soja

O trabalho teve como objetivo verificar as modificações na análise estatística, em relação ao atendimento aos pressupostos do modelo matemático e aos diferentes indicadores de precisão, que podem ser atribuídas à aplicação do método de Papadakis, na análise dos ensaios de competição de genótipos de soja. Foram usados os resultados da produção de grãos de soja de 226 ensaios de competição de genótipos, executados no delineamento de blocos completos ao acaso. Em cada ensaio, foram realizados: a verificação dos pressupostos, a análise da variância, os testes de hipóteses e outras estatísticas para identificação da precisão. Para verificar os ganhos em precisão, os mesmos dados foram analisados pelo método de Papadakis. Os pressupostos não foram violados em nenhum dos dois métodos de análise. A média do índice de diferenciação de Fasoulas aumentou de 5 para 12,43, em blocos homogêneos, e para 13,85, em blocos heterogêneos. O coeficiente de determinação, adequado para a classificação de precisão de experimentos, foi aproximadamente 10% superior com o uso do método de Papadakis, independentemente da eficiência do uso de blocos. A eficiência do método de Papadakis independe da eficiência do uso dos blocos e permite melhorias nos indicadores de precisão experimental.

Seleção precoce de maracujazeiro pelo uso da correlação entre dados de produção mensal e anual

O objetivo deste trabalho foi determinar épocas de avaliação da produtividade e de componentes da produção que permitam selecionar precocemente genótipos superiores de maracujazeiro. Foram avaliados 111 acessos de maracujazeiro amarelo, do Sul e Sudeste brasileiros, durante duas safras consecutivas. Avaliaram-se, mensalmente, as variáveis produção por planta, número de frutos por planta e peso médio de frutos. Os valores mensais e anuais dessas variáveis foram correlacionados à produção total acumulada em dois anos. Entre os dados mensais, os do terceiro mês tiveram a melhor correlação com os dados acumulados. Seleções positivas e negativas foram simuladas com os dados do terceiro mês e comparadas à seleção feita com base nos dados acumulados em dois anos. Os dados do terceiro mês da primeira safra foram adequados para a seleção quanto ao peso de frutos, mas as variáveis número de frutos e produtividade por planta seriam melhor selecionadas com os dados do terceiro mês da segunda safra.

Medidas do grau de precisão experimental em ensaios de competição de cultivares de milho

O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação de algumas estatísticas como medidas do grau de precisão experimental, e as relações entre elas. Foram usados os dados de produtividade de grãos de 101 ensaios de competição de cultivares de milho (Zea mays L.), realizados no Estado do Rio Grande do Sul, nos anos agrícolas 2002/2003, 2003/2004 e 2004/2005. Foi estudada a relação entre 12 estatísticas, estimadas para cada ensaio, e as análises de correlação de trilha e de agrupamento foram realizadas com base nessas estatísticas. Os limites de classe estabelecidos, a partir das estatísticas acurácia seletiva, herdabilidade, coeficiente de determinação e valor do teste F para cultivar, mostraram-se adequados para estimar o grau de precisão experimental de ensaios de competição de cultivares de milho. Por essas estatísticas, 89% dos ensaios de competição de cultivares de milho apresentaram precisão alta ou muito alta e 5% dos ensaios poderiam ser escartados em razão da insuficiência na precisão experimental. As estatísticas acurácia seletiva, herdabilidade, coeficiente de determinação e valor do teste F para cultivar têm relação direta entre si e são mais adequadas do que o coeficiente de variação e a diferença mínima significativa pelo teste de Tukey, em percentagem da média, para avaliação da precisão experimental em ensaios de competição de cultivares de milho.

Medidas da precisão experimental em ensaios com genótipos de feijão e de soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação das estatísticas herdabilidade, coeficiente de determinação, valor do teste F para genótipo, índice de diferenciação de Fasoulas e acurácia seletiva, como medidas do grau de precisão experimental em conjuntos de ensaios de competição de genótipos de feijão (Phaseolus vulgaris) e de soja (Glycine max). Foram usados os dados de produtividade de grãos de 72 e 216 ensaios de competição de genótipos de feijão e de soja, respectivamente, realizados no Estado do Rio Grande do Sul. Com base em 12 estatísticas, estimadas para cada ensaio, foram realizadas análises de correlação, de trilha e de agrupamento, e foi calculada a frequência de ensaios em cada classe de precisão experimental. As estatísticas acurácia seletiva, herdabilidade, coeficiente de determinação e valor do teste F para genótipo são mais adequadas do que o coeficiente de variação e a diferença mínima significativa pelo teste de Tukey, em percentagem da média, para se avaliar a precisão experimental, em ensaios de competição de genótipos de feijão e de soja. Por essas estatísticas, 88,89% dos ensaios de competição de genótipos de feijão e 75% dos ensaios de competição de genótipos de soja apresentaram precisão alta ou muito alta. Contudo, 2,78 e 10,19% dos ensaios de competição de genótipos de feijão e de soja, respectivamente, poderiam ser descartados, em razão da insuficiência na precisão experimental.

Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão

O objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação.

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.

Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo modelo SEBAL com uso de dados do sensor ASTER

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

Precisão experimental de ensaios de feijão analisada pelo método de Papadakis

O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso do método de Papadakis na análise dos resultados dos ensaios de competição de cultivares de feijão modifica os pressupostos do modelo matemático e as medidas de precisão experimental. Foram utilizados dados de produtividade de grãos de feijão de 26 ensaios de competição de cultivares, conduzidos em delineamento de blocos ao acaso. Para cada ensaio, sem e com uso do método de Papadakis, foram realizados verificação dos pressupostos, análise de variância e testes de hipóteses, e calculadas as estatísticas para identificação da precisão experimental. Os pressupostos não foram violados por nenhum dos métodos de análise (sem e com Papadakis). O índice de diferenciação de Fasoulas aumentou de 5,9 para 13,9, e a acurácia seletiva de 0,82 para 0,89, com uso do método de Papadakis. Esse método permitiu que se obtivesse 80% de precisão na identificação de cultivares de feijão superiores quanto à produtividade de grãos com uso de apenas quatro repetições; enquanto que, na análise sem uso de Papadakis, foram necessárias sete repetições para manter a precisão de 80%. O método de Papadakis melhora os índices das medidas de precisão experimental e reduz o número de repetições necessário para a predição do desempenho de cultivares de feijão, em termos de produtividade de grãos.

Aplicação da análise de agrupamento de dados de expressão gênica temporal a dados em painel

O objetivo deste trabalho foi determinar a melhor alternativa, entre os métodos de agrupamento hierárquico (Ward) e de otimização (Tocher), para a formação de grupos homogêneos de séries de expressão gênica, e realizar previsões quanto à expressão gênica dessas séries, a partir de pequeno número de observações temporais. Os dados utilizados referem-se à expressão de genes que atuam sobre o ciclo celular de Saccharomyces cerevisiae e corresponderam a 114 séries de expressão gênica, cada uma com dez valores de "fold-change" (medida da expressão gênica) ao longo do tempo (0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120 e 135 min). As estimativas dos parâmetros dos modelos autorregressivos AR(p) foram previamente ajustadas a séries individuais (de cada gene) de dados "microarray time series" e utilizadas, como variáveis, no processo de agrupamento. As previsões da expressão gênica foram feitas dentro de cada grupo formado, a partir dos ajustes no modelo AR(p) para dados em painel. O método de Ward foi o mais apropriado para a formação de grupos de genes com séries homogêneas. Uma vez obtidos esses grupos, é possível ajustar o modelo AR(2) para dados em painel e predizer a expressão gênica em um tempo futuro (135 min), a partir de um pequeno número de observações temporais (os outros nove valores de "fold-change").

Integração de dados em estudos de diversidade genética de tomateiro

O objetivo deste trabalho foi integrar dados de caracteres quantitativos, multicategóricos, moleculares e fitopatológicos para a avaliação da diversidade genética de subamostras de tomateiro do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH-UFV). Foram utilizados dados de 67 subamostras de tomateiro do BGH-UFV, caracterizadas quanto a 19 caracteres quantitativos, 30 multicategóricos, 52 locos ISSR e à reação a três patógenos (Alternaria solani, Pseudomonas syringae pv. tomato e Tomato yellow spot virus). Inicialmente, a avaliação da diversidade entre as subamostras foi realizada para cada conjunto de caracteres individualmente, e indicou que a diversidade baseada em qualquer um dos conjuntos de dados não reflete a diversidade dos demais. Para a integração dos dados, codificaram-se os de natureza quantitativa em multicategóricos, por meio de cinco estratégias diferentes. A estratégia de divisão equitativa da amplitude dos dados em três classes foi a mais indicada, com correlação de 0,78 entre as matrizes de dissimilaridade dos dados codificados e originais. A análise de diversidade genética a partir da integração dos dados resultou em grupos com maior correspondência às origens das subamostras de tomateiro avaliadas, o que indica que a integração de dados de diferentes naturezas pode ser realizada com êxito pela conversão dos dados quantitativos em multicategóricos.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

Métodos de análise de dados longitudinais para o melhoramento genético da pinha

O objetivo deste trabalho foi comparar formas de análise de medidas repetidas para o melhoramento da produção de frutos de pinha (Annona squamosa). Vinte progênies de meias-irmãs foram avaliadas por três anos (2003, 2004 e 2005) em delineamento de blocos ao acaso, com cinco repetições, com cada parcela constituída de quatro plantas. A característica avaliada foi o número de frutos por indivíduo. Os modelos de simetria composta, de simetria composta com variâncias heterogêneas, autorregressivo com variâncias heterogêneas, e antedependência estruturada, foram analisados com o programa ASReml. A estimação dos componentes de variância e a predição dos valores genéticos foram feitas com o procedimento REML/BLUP. A comparação dos modelos foi realizada pelo teste de razão de verossimilhança e pelo critério de Akaike. O modelo antedependência estruturada, para os fatores progênie e parcela, e o modelo multivariado, para o fator resíduo, são as melhores abordagens para a análise dos dados, pois propiciam eficiência e parcimônia em relação ao modelo multivariado completo. Com o modelo antedependência estruturada, é possível a identificação de famílias superiores, em cada colheita, e também de famílias com maior número total de frutos.