Caracterização do risco de infestação da broca da cana-de-açúcar no estado de São Paulo, com base em variáveis meteorológicas e técnicas de mineração de dados

• Autor(a) principal: Buonadio, Guilherme Antonio
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-07012022-170450/
• topic: Boosting; Boosting; Machine learning models; Modelos de aprendizado de máquina; Random forest; Random forest; Support vector machine; Support vector machine

A broca da cana-de-açúcar (Diatraea saccharalis) é um inseto praga de grande importância, causando impactos expressivos nos canaviais se não for adequadamente controlada. A dinâmica populacional da broca da cana-de-açúcar é influenciada, basicamente, pelas condições ambientais, mais especificamente pela temperatura e pela chuva, sendo possível determinar a variação da população dessa praga por meio de modelos matemáticos com base em variáveis meteorológicas. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi desenvolver modelos para estimação da dinâmica temporal e espacial de infestação da broca da cana-de-açúcar com base em variáveis meteorológicas, de modo a subsidiar estratégias de controle desta praga. Para tanto, foram utilizados dados de índice de infestação final de broca em oito safras (2012-2013 a 2019-2020), compreendendo o período de janeiro a dezembro, de unidades produtoras de cana-de-açúcar da região de Jaboticabal, SP, que compreende as seguintes localidades: Barrinha; Bueno de Andrade; Dumont; Guariba; Guatapará; Luis Antônio; Monte Alto; Motuca e Pradópolis, considerando-se os dados ao nível de gleba e em áreas com a ausência de controle químico e mínima intervenção com controle biológico. Além do índice de infestação final da broca, também foram utilizadas no estudo as seguintes variáveis meteorológicas: temperatura máxima (tmax); temperatura mínima (tmin); temperatura média (tmed); número de dias com temperatura máxima ≤ 35°C (ndc35); número de dias com temperatura mínima ≥ 13°C (ndc13); umidade relativa (ur); precipitação (chuva); radiação solar (Rad); evapotranspiração potencial (etp); assim como variáveis do balanço hídrico climatológico de Thornthwaite e Mather (1955), para uma capacidade de água disponível de 125 mm (déficit hídrico (def_125), excedente hídrico (exc_125)). Os dados de infestação de broca e meteorológicos, compondo um banco de 2876 dados, foram analisados por meio de três técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquinas: Random Forest; Boosting e Support Vector Machine, de modo a se obter as variáveis de maior influência sobre a ocorrência e proliferação da broca da cana-de-açúcar e, a partir delas, se confeccionar modelos de estimação da infestação da praga com base nos dados meteorológicos. Os modelos resultantes foram testados com dados independentes, utilizando-se o coeficiente de correlação (r), o índice de Willmott (D), o índice de confiança de Camargo (C), o erro médio (EM), o erro absoluto médio (EAM) e a raiz quadrada do erro médio (RMSE). Os modelos com maior grau de assertividade no treinamento foram o Boosting e o Random Forest, tendo o Support Vector Machine apresentado o pior desempenho. Resultado similar foi obtido na fase de teste com dados independentes. As variáveis de maior importância nos modelos de melhor desempenho foram chuva, umidade relativa e excedente hídrico. Para a confecção do mapa de risco para a ocorrência da broca da cana no Estado de São Paulo, empregou-se o modelo gerado pelo Random Forest (R2 de 0,749, r de 0,865 e RMSE(%) de 0,536) e considerando-se 25 locais do estado de São Paulo para gerar o modelo linear para a espacialização dos dados. O mapa foi validado com dados de outros dez locais. Observou-se para o Estado de São Paulo um risco médio para a infestação da broca da cana-de-açúcar na região centro-oeste, ao passo que no extremo noroeste e nas regiões norte e centro-sul do estado o risco é alto. No sul do estado, assim como na faixa leste o risco é muito alto, contrastando com as regiões do Vale e do Pontal do Paranapanema onde o risco de infestação oscila entre baixo e muito baixo. A modelagem empregada neste estudo, apesar de ser exploratória e realizada com banco de dados pré-existente, possibilitou obter resultados que permitem contribuir para o manejo racional da broca da cana-de-açúcar no estado de São Paulo.