Modelagem espaço-temporal para dados de incidência de doenças em plantas.

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Lima, Renato Ribeiro de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise espacial; cancro-cítrico; citricultura; citrus; citrus cancker; controle fitossanitário; doença de planta; mathematics modelling; MCMC methods; métodos MCMC; modelagem matemática; plant disease; plant disease control; processo estocástico; spatial analysis; stochastic process
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-23052005-164227/

A informação sobre a dinâmica espaço-temporal de doenças de plantas é de importância fundamental em estudos epidemiológicos, podendo ser utilizada para descrever e entender o desenvolvimento das doenças, desenvolver planos de amostragem, planejar experimentos controlados e caracterizar perdas na produção ocasionadas pela doença. O estudo de padrões espaciais de doenças de plantas, que são reflexos do processo de dispersão dos patógenos, é importante em estudos epidemiológicos, como o de doenças dos citros, para se definirem estratégias mais adequadas para o controle das doenças, diminuindo os prejuízos causados. A Citricultura é uma das principais atividades agrícolas do Brasil e representa a principal atividade econômica de mais de 400 municípios do Triângulo Mineiro e do Estado de São Paulo, onde se encontra a maior área de citros do país e a maior região produtora de laranjas do mundo. Na avaliação do padrão espacial, diferentes métodos têm sido utilizados, dentre os quais incluem-se o ajuste de distribuições, como, por exemplo, a distribuição beta-binomial, o estudo da relação variância-média, o cálculo de correlação ao intraclasse, a utilização de técnicas de autocorrelação espacial, métodos de classes de distâncias e o ajuste de modelos estocásticos espaço-temporais. Diante da importância de se estudarem padrões espaciais da incidência de doenças em plantas e da necessidade de se conhecer melhor a epidemiologia da morte súbita dos citros e do cancro cítrico, uma técnica baseada em verossimilhança para o ajuste de modelos estocásticos espaço-temporais foi utilizada na caracterização de padrões espaciais. Modificações na metodologia original, buscando uma diminuição do tempo gasto nas análises, foram propostas nesse estudo. Os resultados mostram que as modificações propostas resultaram em uma diminuição significativa no tempo de análise, sem perda de acurácia na estimação dos parâmetros dos modelos considerados.