Técnicas de diagnóstico de influência local na análise espacial da produtividade da soja

Abstract

RESUMO:A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor. PALAVRAS-CHAVE:geoestatística, máxima verossimilhança, máxima verossimilhança restrita. DIAGNOSTIC TECHNIQUES OF LOCAL INFLUENCE IN SPATIAL ANALYSIS OF SOYBEAN YIELDABSTRACT: Modeling of spatial dependence structure, concerning geoestatistics approach, is an indispensable tool for fixing parameters that define this structure, applied on interpolation of values in places that are not sampled, by kriging techniques. However, the estimation of parameters can be greatly affected by the presence of atypical observations on sampled data. Thus, this trial aimed at using diagnostics techniques of local influence in spatial linear Gaussians models, applied at geoestatistics in order to evaluate sensitivity of maximum likelihood estimators and restrict maximum likelihood to small perturbations in these data. So, studies with simulated and experimental data were performed. Those results, obtained from the study of real data, allowed us to conclude that the presence of atypical values among the sampled data can have a strong influence on thematic maps, changing, therefore, the spatial dependence. The application of diagnostics techniques of local influence should be part of any geoestatistic analysis, ensuring that the information from thematic maps has better quality and can be used with greater security by farmers.KEYWORDS: geoestatistic, maximum likelihood, restrict maximum likelihood. INTRODUÇÃONas últimas décadas, vem aumentando a busca por tecnologias que melhorem a qualidade das informações obtidas com respeito a uma área agrícola seja pela busca de melhores equipamentos, seja pela busca de novas formas de análise de dados.A geoestatística, que tem como fundamento a teoria das variáveis regionalizadas, é um método que considera a distribuição espacial das medidas, permitindo definir o raio de autocorrelação espacial entre e...

Variabilidade espacial dos atributos químicos do solo em povoamento de Tectona grandis

“…Atualmente, com os avanços tecnológicos da silvicultura de precisão, é possível medir e identificar as relações espaciais dos fatores edáficos que limitam o desenvolvimento dos povoamentos florestais, principalmente por métodos geoestatísticos, fundamentados em funções espaciais de variáveis regionalizadas no espaço, que permitem predizer valores em locais não amostrados e a aplicação em mapeamentos (ANDRIOTTI, 2003;BORSSOI et al, 2011;GOMES et al, 2007).…”

MODELAGEM GEOESTATISTICA DOS SORTIMENTOS VOLUMETRICOS EM POVOAMENTOS DE Pinus sp.

“…Ademais, a moderada dependência espacial foi corroborada pelos valores do grau de dependência (GD%), com valores superiores a 25% e inferiores a 45%. Nessas modelagens geoestatísticas, a consistência de um mapeamento é altamente dependente da qualidade dos dados e da precisão estatística dos modelos ajustados (BORSSOI et al, 2011), uma vez que os parâmetros dos semivariogramas são empregados para predizer valores em locais não amostrados (PELISSARI et al, 2014). Com isso, os mapas temáticos do volume comercial dos sortimentos foram confeccionados para os povoamentos de Pinus sp.…”

Soybean yield maps using regular and optimized sample with different configurations by simulated annealing

“…Research on the spatial dependence structure of agricultural georeferenced variables, such as chemical and physical soil properties and crop yield, is an analysis tool which provides information to support a decision in favour of better management of production areas (BORSSOI et al, 2011;GREGO et al, 2011;URIBE-OPAZO et al, 2012;NESI et al, 2013;ASSUMPÇÃO et al, 2014;BERNARDI et al, 2014). This can be accomplished by means of geostatistical techniques that retrieve from a set of sample elements, information about the spatial variation of the phenomenon in the whole area through the construction of thematic maps of variability (DIGGLE & RIBEIRO JUNIOR, 2007).…”