Seleção de variáveis em modelos matemáticos dos parâmetros de cultivo do camarão marinho Litopenaeus vannamei

O objetivo deste trabalho foi selecionar as variáveis de manejo do camarão marinho Litopenaeus vannamei que mais influenciaram nas variáveis-respostas ao cultivo (produção, produtividade, peso final e taxa de sobrevivência), em modelos matemáticos. O banco de dados foi composto por 83 cultivos, realizados no período de 2003 a 2005, obtidos de uma fazenda comercial localizada no litoral sul de Pernambuco. Para estimar os parâmetros dos modelos, utilizou-se a técnica dos mínimos quadrados. A seleção das variáveis foi realizada com o processo "backward elimination" associado ao método de transformação de Box e Cox. A adequação das equações e os pressupostos de normalidade e homocedasticidade, para os erros, foram analisadas com base na análise de variância e análise de resíduo. É possível relacionar essas variáveis e estabelecer predições com as equações.

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.

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

O objetivo deste trabalho foi quantificar a contribuição da variável auxiliar altitude, na estimativa da distribuição espacial da precipitação anual média no Estado de São Paulo. A estatística quadrado médio do erro (QME) foi usada em dois conjuntos de observações de precipitação anual média (1957 a 1997): o completo, com 1.027 observações, e o reduzido, com 445. Bolsões de precipitação foram perfeitamente definidos nos mapas de variabilidade espacial que utilizaram o conjunto completo de dados, e indicaram a existência de possíveis microclimas. O interpolador geoestatístico de krigagem ordinária apresentou desempenho 82 vezes mais preciso que o interpolador do inverso do quadrado da distância, quando o QME foi usado como critério de comparação para o conjunto de dados completo. Para o conjunto reduzido, essa magnitude foi de duas vezes. Os erros de estimação obtidos por krigagem ordinária foram menores no conjunto completo, enquanto os obtidos por cokrigagem ordinária foram menores no reduzido. Isso indica que esses interpoladores devem ser usados para determinação da distribuição espacial da precipitação anual média. O uso da altitude como variável auxiliar beneficia o interpolador de cokrigagem ordinária e define microrregiões mais uniformes quanto à distribuição espacial da precipitação anual média.

Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis

O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram comparadas com dados oficiais de produção agrícola municipal, tendo-se observado bons ajustes (R²>0,84, d>0,95, c>0,85) entre os dados. Para a avaliação da exatidão espacial das máscaras, imagens Landsat‑5/TM e AWiFS/IRS foram usadas como referência para construção da matriz de erros. Os resultados obtidos são indicativos de que a metodologia proposta é altamente eficiente e pode ser utilizada para mapeamento dessas culturas.

Obstrução do horizonte calculada a partir de modelo digital de elevação

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande‑angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000.

Espacialização da precipitação pluvial por meio de krigagem e cokrigagem

O objetivo deste trabalho foi avaliar a cokrigagem ordinária, com dados de altitude e distância do mar, em comparação à krigagem ordinária, na espacialização da precipitação pluvial dos períodos anual, seco e úmido, no Estado do Espírito Santo. Os dados de altitude e distância do mar foram obtidos de pontos de amostragem em grades regulares e irregulares. Foram utilizados dados de 108 postos pluviométricos. A avaliação dos métodos e das variáveis foi realizada com base na validação cruzada, tendo-se considerado os erros dos valores preditos e o ajuste dos modelos de regressão linear para valores observados e preditos. A grade regular para amostragem das covariáveis apresentou melhor acurácia de predição em comparação à grade irregular. A cokrigagem produziu resultados mais acurados do que a krigagem, verificados por pequenas diferenças nos erros médios absolutos, capazes de produzir mapas estatisticamente diferentes. A interpolação por cokrigagem e o uso de grades regulares para amostragem são preferíveis, principalmente se as covariáveis são de fácil obtenção e de baixo custo.

Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes

O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo.

Estimativa da evapotranspiração de referência a partir de dados meteorológicos limitados

O objetivo deste trabalho foi avaliar a estimativa da evapotranspiração de referência (ETo), para a região Sudeste do Brasil, a partir de dados meteorológicos limitados. O método de Penman-Monteith FAO 56 (PMp) foi tomado como referência. Três cenários com dados meteorológicos limitados, obtidos de rede de estações automáticas, foram utilizados para estimação da ETo: método padrão (PMp) com uso da radiação solar estimada pelo balanço entre ondas curtas e longas (PMKrs); método padrão com uso da pressão de vapor estimada pelas temperaturas máxima e mínima, e pela umidade relativa do ar (PMea); e método padrão com uso da velocidade de vento constante (2 m s-1; PMu2). A ETo também foi estimada pelos métodos de Hargreaves-Samani (HS) e de Turc. Os modelos foram analisados por meio de indicadores estatísticos de desvio absoluto médio (MBE), erro relativo (ER), raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e índice de Willmott (d). O método PMea é a melhor alternativa para estimar a ETo, seguido pelos métodos PMu2, para Espírito Santo e Rio de Janeiro, e PMKrs, para São Paulo e Minas Gerais. Os maiores erros são obtidos com o método de Hargreaves-Samani, que superestimou a ETo em comparação ao PMp, para a maioria das estações avaliadas.

Modelos de crescimento animal para tempos irregulares

Resumo: O objetivo deste trabalho foi propor modelos que considerem estrutura irregular dos dados e avaliá-los em relação a modelos utilizados com tempos regulares. Foram considerados os modelos de crescimento Gompertz, Logístico e Von Bertalanffy com estruturas regular e irregular para os erros. A metodologia foi exemplificada com o uso de dados reais e simulados. Foram utilizados 16 pesos médios de 160 animais da raça Hereford, com pesagens do nascimento até aproximadamente 2 anos de idade. Para cada modelo, os parâmetros do melhor ajuste foram utilizados para simulação. O ajuste dos modelos melhora quando a estrutura original dos dados é levada em consideração, com redução na soma de quadrados dos resíduos e no valor do critério de Akaike.

Classificação de famílias do feijoeiro sob diferentes cenários de dependência espacial e precisão experimental

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise estatística espacial, em comparação a análises usuais em blocos ao acaso e em látice, na classificação de famílias de feijoeiro ( Phaseolus vulgaris), sob diferentes cenários de dependência espacial e de precisão experimental. Foram considerados 12 cenários, formados por quatro classes de dependência espacial entre erros (nula, baixa, média e alta) e três classes de precisão experimental (moderada, alta e muito alta). Para as três classes de precisão experimental, foram definidos os valores de acurácia seletiva de: 0,60, 0,80 e 0,95, respectivamente. Já as quatro classes de dependência espacial entre erros assumiram, respectivamente, os seguintes valores de alcance do modelo geoestatístico exponencial: 0, 10, 20 e 40 m. Para experimentos com precisão experimental muito alta ou ausência de dependência espacial, a eficiência da análise espacial para classificação de famílias do feijoeiro é semelhante à eficiência das análises usuais. Para experimentos com alta e, principalmente, com moderada precisão experimental, a análise espacial é mais eficiente que as análises usuais para classificação de famílias de feijoeiro, quando os erros apresentam dependência espacial.