Predicción de Lluvias Máximas en Argentina Desarrollos y Nuevas Aplicaciones

Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2018Trata de la presentación y desarrollo de nuevas aplicaciones relacionadas a la predicción de lluvias máximas para diseño hidrológico en vastas regiones del país, empleando para ello sistemas de informaciòn geográfica y técnicas de análisis exploratorios de datos

Herramientas estadísticas para el monitoreo y uso de la variabilidad espacial del rendimiento y propiedades de suelo intralote

Tesis (Doctor en Ciencias Agropecuarias)--UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2014.La agricultura de precisión (AP) debe ser comprendida como un concepto moderno de gestión agrícola basado en el uso de variables georreferenciadas tanto de características de suelo y topografia como de rendimientos. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias pecisas depende fuertemente de las capacidades para explorar y analizar datos de complejas interacciones que subyacen los resultados productivos en cada sitio. En esta tesis se propone un protocolo integrado para procesar datos espaciales de sitio en AP. El análisis de la estructura espacial de variables de suelo y endimiento es investigado desde un enfoque interdisciplinario, que incluye perspectivas agronómicas y estadística-computacionales. Mediante la revisión y comparación del desempeño de métodos estadísticos usados para detectar y caracterizar variabilidad espacial se recomiendan y proponen estrategias de análisis para comprender y manejar mejor la variabilidad espacial del rendimiento. Se desarrolló un método para delimitar clases de sitios intralote, denominado KM-sPC, basado en análisis multivariado restringido espacialmente. El nuevo método es potente para detectar estructuración espacial, mejorando la delimitación de zonas de manejo (ZM). Los conglomerados de sitio formados dentre de cada lote tuvieron mayores diferencias de rendimiento que los obtenidos sin la restricción espacial. Se propusieron también herramientas, basadas en Modelos Lineales Mixtos (MLM), para analizar la estabilidad temporal de la variación espacial. Los resultados mostraron que la variación espacial de carcateristicas de suelo no es permanente. Finalmente, se propuso una estrategia de análisis de ensayos de fertilización sitio-específica utilizando MLM de clasificación. El procedimiento basado en la delimitación de ZM y luego el ajuste de un MLM con efectos fijos de tratamiento, zona, interacción tratamiento-zona y efecto aleatorio de bloque dentro de cada zona, mas correlación espacial entre parcelas resultó el mas recomendable para comparar efectos de tratamientos condicionados a las zonas delimitadas.Precision agriculture (PA) must be understood as a modern agriculture management concept based on the use of georeferenced variables both topography and soil characteristics and yields. Optimal use of the large volume of data derived from machinery of PA depends heavily on capabilities to explore and to analyze information on complex interactions underlying yields at each field site. The aim of this work was to develop an integrated methodology to process spatial data on yield, soil, and terrain, in the PA context. T he analysis of spatial structure of yield and soil variables is investigated with an interdisciplinary approach, including both the methodological and agronomical perspectives. Through performance comparison of several statistical methods used to characterize spatial structure and its temporal stability, we propose analytic strategies to spatially analyze data variability. We propose and evaluate a method (KM-sPC) based on spatially constrained multivariate analysis to management zone (MZ) delineation. Using KM-sPC the degree of spatial structure detected is increased, improving the management zone delineation. The method delineated management classes with the largest differences in yield. The proposed algorithm was integrated into an automated protocol for management zone delineation. A tool set based on Mixed Linear Models (MLM) is proposed to analyze temporal stability of spatial variation in soil properties. The results showed that variation of soil variables were not permanent, producing significant changes to MZ delineation through years. Finally, we propose a statistical strategy for analyzing site-specific fertilization trials using a classification MLM. The procedure first involves the MZ delineation, and then the fitting of a MLM with fixed effects of treatment, treatment*MZ interaction, and random effect of block within each zone. The procedure was effective to compare treatment effects conditional on MZ in the context of spatial correlation between plots

Implementación de cartas de control en el paquete estadístico R para el monitoreo de procesos en media con datos autocorrelacionados.

Statistical control charts are graps in statistical process control can monitoring quality characteristic(s) of an industrial process or service and are widely used today. To implement these assumes that the observations do not present an autocorrelation structure, but in practice this condition is violated frequently. The presence of autocorrelation has a serious impact on a substantial operation in the frequency of false alarms. Montgomery & Mastrangelo (1991) presents the construction of a control chart for autocorrelated data keeping in mind the structure of the EWMA statistic that is a good predictor one step ahead of the observations given. This control chart presents inconveniences when the autocorrelation is negative. In this paper we consider an alternative control chart which takes into account the data model through a time series ARMA family, for the construction of appropriate control limits from the negative correlation structure doesn’t cause problems.Las cartas de control estadístico son gráficos que dentro del control de proceso estadístico permiten monitorear la(s) característica(s) de calidad de un proceso industrial o de servicios y son ampliamente usadas en la actualidad. Para la implementación de las cartas usuales se asume que las observaciones no presentan una estructura de autocorrelación, pero en la práctica esta condición es violada con frecuencia. La presencia de autocorrelación tiene un serio impacto sobre el incremento sustancial en la frecuencia de falsas alarmas en dichas cartas. En los últimos 20 años, varias propuestas de cartas de control se han presentado tenien en cuenta la estructura de autocorrelación en los datos para su construcción. En este artículo se presenta la construcción y comparación en forma ilustrativa de dos de dichas propuestas, una dada por Alwan & Roberts (1988) basada sobre losresiduales del modelo tipo ARMA que mejor se ajuste a los datos, y la otra dada por Montgomery & Mastrangelo (1991) basada sobre la estadística EWMA, con el objeto de que sirvan como instrumento de enseñanza y aprendizaje de este tipo de cartas, ya que paquetes especializados en control estadístico de la calidad no tienen implementadas estas cartas. Tal es el caso del paquete estad ́ıstico R (R Development Core Team 2009), el cual es usado en este trabajo pa ra la programación e implementación de las cartas mencionadas