Modelagem espaço-temporal do padrão de infestação da broca do café levando em consideração excesso de zeros e dados faltantes

• Autor(a) principal: Ruiz-Cárdenas, Ramiro
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Assunção, Renato Martins, Demétrio, Clarice Garcia Borges
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Scientia Agrícola (Online)
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/sa/article/view/22427
• topic: Markov chain Monte Carlo methods; risk maps; mixture model; zero inflated model; multiple imputation; Métodos Monte Carlo via cadeias de Markov; mapas de risco; modelo de mistura; modelo inflacionado de zeros; imputação múltipla

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.