Modelos não lineares para predizer a mineralização de nitogênio num latossolo

• Autor(a) principal: Pereira, Janser Moura
• Data de Publicação: 2005
• Outros Autores: Muniz, Joel Augusto, Silva, Carlos Alberto
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22090
• topic: autorregressivo; propriedades dos estimadores; nitrogênio mineralizado; matriz de variância; covariância; autoregressive; estimators properties; mineralized nitrogen; variance; covariance matrices

Este trabalho teve por objetivo avaliar o grau do ajuste de oito modelos não lineares apresentados na literatura, utilizados para descrever a mineralização do nitrogênio em latossolo do sul de Minas Gerais incubado durante 28 semanas. A estimação dos parâmetros para os modelos de regressão não linear sem e com estrutura de erros autorregressivos foi feita pelo método de mínimos quadrados. A princípio, considerou-se para todos os modelos não lineares uma estrutura de erros autorregressivos de segunda ordem, AR(2) e, em seguida, verificou-se a significância dos parâmetros de autocorrelação. Apenas o modelo de Juma apresentou autocorrelação de segunda ordem, e o modelo de Broadbent apresentou autocorrelação de primeira ordem, ou seja, apenas estes modelos apresentaram parâmetros de autocorrelação significativos. Para estimação dos parâmetros dos modelos não lineares, utilizou-se o procedimento MODEL (SAS®). A comparação dos modelos foi feito por meio de critérios da qualidade do ajuste (coeficiente de determinação ajustado, quadrado médio do resíduo e erro de predição médio). O modelo de melhor ajuste foi o de Juma com AR(2), para a mineralização de N sem calagem, seguido pelos modelos de Cabrera, Stanford & Smith sem estrutura de erros autorregressivos, tanto para os dados com, quanto para aqueles obtidos sem a correção da acidez do solo.