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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.11.2007.tde-20032007-161308
Document
Auteur
Nom complet
Thomas Newton Martin
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2007
Directeur
Jury
Dourado Neto, Durval (Président)
Brunini, Orivaldo
Camargo, Marcelo Bento Paes de
Manfron, Paulo Augusto
Storck, Lindolfo
Titre en portugais
Modelo estocástico para estimação da produtividade de soja no Estado de São Paulo utilizando simulação normal bivariada
Mots-clés en portugais
Clima
Crescimento vegetal
Distribuições -Probabilidade
Estatística espaciais
Simulação - Estatística
Soja
Resumé en portugais
A disponibilidade de recursos, tanto de ordem financeira quanto de mão-de-obra, é escassa. Sendo assim, deve-se incentivar o planejamento regional que minimize a utilização de recursos. A previsão de safra por intermédio de técnicas de modelagem deve ser realizada anteriormente com base nas características regionais, indicando assim as diretrizes básicas da pesquisa, bem como o planejamento regional. Dessa forma, os objetivos deste trabalho são: (i) caracterizar as variáveis do clima por intermédio de diferentes distribuições de probabilidade; (ii) verificar a homogeneidade espacial e temporal para as variáveis do clima; (iii) utilizar a distribuição normal bivariada para simular parâmetros utilizados na estimação de produtividade da cultura de soja; e (iv) propor um modelo para estimar a ordem de magnitude da produtividade potencial (dependente da interação genótipo, temperatura, radiação fotossinteticamente ativa e fotoperíodo) e da produtividade deplecionada (dependente da podutividade potencial, da chuva e do armazenamento de água no solo) de grãos de soja, baseados nos valores diários de temperatura, insolação e chuva, para o estado de São Paulo. As variáveis utilizadas neste estudo foram: temperatura média, insolação, radiação solar fotossinteticamente ativa e precipitação pluvial, em escala diária, obtidas em 27 estações localizadas no Estado de São Paulo e seis estações localizadas em Estados vizinhos. Primeiramente, verificou-se a aderência das variáveis a cinco distribuições de probabilidade (normal, log-normal, exponencial, gama e weibull), por intermédio do teste de Kolmogorov-Smirnov. Verificou-se a homogeneidade espacial e temporal dos dados por intermédio da análise de agrupamento pelo método de Ward e estimou-se o tamanho de amostra (número de anos) para as variáveis. A geração de números aleatórios foi realizada por intermédio do método Monte Carlo. A simulação dos dados de radiação fotossinteticamente ativa e temperatura foram realizadas por intermédio de três casos (i) distribuição triangular assimétrica (ii) distribuição normal truncada a 1,96 desvio padrão da média e (iii) distribuição normal bivariada. Os dados simulados foram avaliados por intermédio do teste de homogeneidade de variância de Bartlett e do teste F, teste t, índice de concordância de Willmott, coeficiente angular da reta, o índice de desempenho de Camargo (C) e aderência à distribuição normal (univariada). O modelo utilizado para calcular a produtividade potencial da cultura de soja foi desenvolvido com base no modelo de De Wit, incluindo contribuições de Van Heenst, Driessen, Konijn, de Vries, dentre outros. O cálculo da produtividade deplecionada foi dependente da evapotranspiração potencial, da cultura e real e coeficiente de sensibilidade a deficiência hídrica. Os dados de precipitação pluvial foram amostrados por intermédio da distribuição normal. Sendo assim, a produção diária de carboidrato foi deplecionada em função do estresse hídrico e número de horas diárias de insolação. A interpolação dos dados, de modo a englobar todo o Estado de São Paulo, foi realizada por intermédio do método da Krigagem. Foi verificado que a maior parte das variáveis segue a distribuição normal de probabilidade. Além disso, as variáveis apresentam variabilidade espacial e temporal e o número de anos necessários (tamanho de amostra) para cada uma delas é bastante variável. A simulação utilizando a distribuição normal bivariada é a mais apropriada por representar melhor as variáveis do clima. E o modelo de estimação das produtividades potencial e deplecionada para a cultura de soja produz resultados coerentes com outros resultados obtidos na literatura.
Titre en anglais
Sthocastic model to estimate the soybean productivity in the State of São Paulo through bivaried normal simulation
Mots-clés en anglais
Climatic variables
Probability distributions
Sample size and crop growth model
Spatial and temporal homogeneity
Resumé en anglais
The availability of resources, as much of financial order and human labor, is scarse. Therefore, it must stimulates the regional planning that minimizes the use of resources. Then, the forecast of harvests through modelling techniques must previously on the basis of be carried through the regional characteristics, thus indicating the routes of the research, as well as the regional planning. Then, the aims of this work are: (i) to characterize the climatic variables through different probability distributions; (ii) to verify the spatial and temporal homogeneity of the climatic variables; (iii) to verify the bivaried normal distribution to simulate parameters used to estimate soybean crop productivity; (iv) to propose a model of estimating the magnitud order of soybean crop potential productivity (it depends on the genotype, air temperature, photosynthetic active radiation; and photoperiod) and the depleted soybean crop productivity (it pedends on the potential productivity, rainfall and soil watter availability) based on daily values of temperature, insolation and rain, for the State of São Paulo. The variable used in this study had been the minimum, maximum and average air temperature, insolation, solar radiation, fotosynthetic active radiation and pluvial precipitation, in daily scale, gotten in 27 stations located in the State of São Paulo and six stations located in neighboring States. First, it was verified tack of seven variables in five probability distributions (normal, log-normal, exponential, gamma and weibull), through of Kolmogorov-Smirnov. The spatial and temporal verified through the analysis of grouping by Ward method and estimating the sample size (number of years) for the variable. The generation of random numbers was carried through the Monte Carlo Method. The simulation of the data of photosyntetic active radiation and temperature had been carried through three cases: (i) nonsymetric triangular distribution (ii) normal distribution truncated at 1.96 shunting line standard of the average and (iii) bivaried normal distribution. The simulated data had been evaluated through the test of homogeneity of variance of Bartlett and the F test, t test, agreement index of Willmott, angular coefficient of the straight line, the index of performance index of Camargo (C) and tack the normal distribution (univarieted). The proposed model to simulate the potential productivity of soybean crop was based on the de Wit concepts, including Van Heenst, Driessen, Konijn, Vries, and others researchers. The computation of the depleted productivity was dependent of the potential, crop and real evapotranspirations and the sensitivity hydric deficiency coefficient. The insolation and pluvial precipitation data had been showed through the normal distribution. Being thus, the daily production of carbohydrate was depleted as function of hydric stress and insolation. The interpolation of the data, in order to consider the whole State of Sao Paulo, was carried through the Kriging method. The results were gotten that most of the variable can follow the normal distribution. Moreover, the variable presents spatial and temporal variability and the number of necessary years (sample size) for each one of them is sufficiently changeable. The simulation using the bivaried normal distribution is most appropriate for better representation of climate variable. The model of estimating potential and depleted soybean crop productivities produces coherent values with the literature results.
 
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ThomasMartin.pdf (4.16 Mbytes)
Date de Publication
2007-04-09
 
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