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Scientia Agricola

On-line version ISSN 1678-992X

Abstract

RUIZ-CARDENAS, Ramiro; ASSUNCAO, Renato Martins  and  DEMETRIO, Clarice Garcia Borges. Modelagem espaço-temporal do padrão de infestação da broca do café levando em consideração excesso de zeros e dados faltantes. Sci. agric. (Piracicaba, Braz.) [online]. 2009, vol.66, n.1, pp.100-109. ISSN 1678-992X.  http://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162009000100014.

O estudo da distribuição de pragas em espaço e tempo em sistemas agrícolas fornece informação importante para a otimização de programas de manejo integrado de pragas e para o planejamento de experimentos. Dois problemas estatísticos comumente associados à modelagem espaço-temporal desse tipo de dados que dificultam sua implementação são o excesso de zeros nas contagens e a presença de dados faltantes devido ao esquema de amostragem adotado. Esses problemas são considerados no presente artigo. Para estudar a evolução da infestação da broca do café a partir de focos iniciais de infestação foram usados dados de infestação da praga coletados em condições de campo na Colômbia. Foram considerados modelos com tendência de crescimento da infestação linear e quadrática, assim como diferentes combinações de efeitos aleatórios representando variabilidade espacialmente estruturada e não estruturada. As análises foram feitas sob uma abordagem Bayesiana hierárquica. O método de imputação múltipla foi usado para abordar o problema de dados faltantes. Adicionalmente, foi proposto um modelo de mistura para levar em consideração o excesso de zeros nas contagens no início da infestação. Em geral, os modelos quadráticos tiveram um melhor ajuste que os modelos lineares. O uso de parâmetros espacialmente estruturados permitiu uma identificação mais clara dos padrões temporais de acréscimo ou decréscimo na infestação. No entanto, nenhum dos modelos espaço-tempo baseados em distribuições padrões descreveu, apropriadamente, o excesso de zeros no início da infestação. Esse padrão de sobredispersão foi corretamente modelado pelos modelos de mistura espaço-tempo, os quais tiveram um melhor desempenho que seus homólogos sem mistura.

Keywords : Métodos Monte Carlo via cadeias de Markov; mapas de risco; modelo de mistura; modelo inflacionado de zeros; imputação múltipla.

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