Comparação de taxas de crescimento populacional em artrópodes utilizando testes permutacionais.

O método "jackknife" é largamente utilizado para estimar incertezas associadas a parâmetros de tabelas de vida e fertilidade, utilizados para quantificar crescimento populacional em artrópodes. As estimativas "jackknife" da variância são utilizadas em testes para avaliar o efeito de tratamentos sobre tais parâmetros. No entanto, quando há fêmeas que não ovipositam durante o período de avaliação, o método "jackknife" não pode ser usado, devido a problemas no cálculo dos pseudovalores que levam à obtenção de alguns valores negativos para as estimativas da taxa líquida de reprodução. Como alternativa aos testes que utilizam estimativas ?jackknife? da variância propomos o uso de testes permutacionais. Apresentamos dois exemplos, utilizando dados simulados, onde é avaliado o efeito linear de um fator quantitativo sobre a taxa intrínseca de crescimento populações hipotéticas de artrópodes (espécie I e espécie II). O método pode também ser aplicado para avaliação de efeitos quantitativos descritos por modelos não lineares e testes de hipóteses representadas por contrastes lineares entre médias de tratamentos qualitativos

Comparação da taxas de crescimento populacional em artrópodes utilizando testes permutacionais.

Taxas de crescimento populacional são importantes indicadores em estudos sobre a eficiência de espécies de artrópodes como agentes de controle biológico e aspectos de biossegurança relacionados ao possível impacto de agentes biológicos sobre artrópodes não alvo (MAIA et al., 2000). Nesses estudos, dados de oviposição e sobrevivência de cada um dos tratamentos avaliados são condensados em tabelas de vida e fertilidade (TBVF), para posterior estimação dos parâmetros populacionais: taxa líquida de reprodução (Ro), taxas intrínsecas de crescimento (Rm), tempo de duplicação (Dt), intervalo entre geraçãoes (T) e razão finita de crescimento (Lambda). Os testes estatísticos para comparação de grupos com relação a esses parâmetros requerem a quantificação das incertezas (variância, erro padrão, intervalos de confiança) associada às suas respectivas estimativas, em cada grupo. As estimativas dessas incertezas são tradicionalmente obtidas utilizando o método jackknife. Como alternativa aos testes que utilizam estimativas jackknife da variância, propomos o uso de testes permutacionais (MANLY, 1991). Os testes permutacionais (TP) utilizam distribuições empíricas, geradas via alocações aleatórias das unidades experimentais aos tratamentos (grupos). Tais distribuições empíricas são utilizadas testar hipóteses sobre os parâmetros de interesse.bitstream/CNPMA/7488/1/documentos_69.pd

SAS codes for quantifying influence of the El Niño/Southern oscillation phenomenon on climate variable distributions.

El Niño/Southern oscillation (ENSO) is an oceanic/athmospheric phenomenon related to warming or cooling of the Equatorial Pacific Ocean, known to influence climate variables worldwide via teleconnections, such as rainfall, temperature or wet season timing. ENSO is measured by standardized temperature anomalies of the ocean surface, a continuous variable, usually categorized into three phases: El Niño (warm phase), Neutral or La Niña (cold phase). Here we present SAST codes for quantifying lagrelationships between ENSO predictors and monthly rainfall distributions by using a novel approach for seasonal forecasting, the proportional hazards Cox Model with continuous predictors.We developed SAST codes for: (i) fitting the Cox model and producing associated parameter estimates with respective standard errors, (ii) testing linear hypothesis on model parameters, (iii) estimating predicted probabilities od exceedance for any predictor value and (iv) plotting predictive cumulative distribution functions (CDFs) or probability of exceedance functions (PEF=1-CDF) for any particular value of ENSO derived predictors with respective confidence bands. This information is critically important seasonal forecast output, useful for planning of climate-related economic activities such as agriculture, fisheries or hydroelectric sector. As application examples, we present studies for investigating the influence of ENSO predictors on seasonal rainfall in Quixeramobim, Ceará, Brazil

Probabilistic methods for seasonal forecasting in a changing climate: Cox-type regression models.

For climate risk management, cumulative distribution functions (CDFs) are an important source of information. They are ideally suited to compare probabilistic forecasts of primary (e.g. rainfall) or secondary data (e.g. crop yields). Summarised as CDFs, such forecasts allow an easy quantitative assessment of possible, alternative actions. Although the degree of uncertainty associated with CDF estimation could influence decisions, such information is rarely provided. Hence, we propose Cox-type regression models (CRMs) as a statistical framework for making inferences on CDFs in climate science. CRMs were designed for modelling probability distributions rather than just mean or median values. This makes the approach appealing for risk assessments where probabilities of extremes are often more informative than central tendency measures. CRMs are semi-parametric approaches originally designed for modelling risks arising from time-to-event data. Here we extend this original concept beyond time-dependent measures to other variables of interest. We also provide tools for estimating CDFs and surrounding uncertainty envelopes from empirical data. These statistical techniques intrinsically account for non-stationarities in time series that might be the result of climate change. This feature makes CRMs attractive candidates to investigate the feasibility of developing rigorous global circulation model (GCM)-CRM interfaces for provision of user-relevant forecasts. To demonstrate the applicability of CRMs, we present two examples for El Ni ? no/Southern Oscillation (ENSO)-based forecasts: the onset date of the wet season (Cairns, Australia) and total wet season rainfall (Quixeramobim, Brazil). This study emphasises the methodological aspects of CRMs rather than discussing merits or limitations of the ENSO-based predictors

Avaliação da precipitação projetada pelos modelos do IPCC-AR4 para o Nordeste e o Sudeste do Brasil.

Resumo: Alterações na precipitação e na temperatura levam a modificações no escoamento superficial e na disponibilidade de água. Para se projetar prováveis cenários de alterações climáticas no futuro, os modelos de circulação global (GCMs) são considerados a melhor ferramenta, apesar das suas incertezas. As projeções de precipitação pluviométrica de quinze GCMs do Intergovernamental Panel on Climate Change (IPCC) - Fourth Assessment Report (AR4) foram avaliadas para as regiões Nordeste e Sudeste do Brasil, no período de 2071 a 2100, cenário de emissão A2. Foram realizadas análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico para agrupar os modelos quanto à similaridade espacial das projeções da chuva acumulada, após correção de viés, para cada estação. Similaridades espaciais variaram entre as estações

Uso de modelos lineares generalizados para estimar germinação carpogênica de escleródios de S. sclerotioroum.

Sclerotinia sclerotiorum é um fungo que tem causado epidemias de mofo branco em diversas regiões do país. Apotécios, produzidos através da germinação carpogênica de escleródios são considerados o inóculo inicial da doença. O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo de previsão para produção de apotécios em laboratório, determinando as relações entre temperatura do solo (10, 13, 15, 18, 20, 23, 25 e 30º C), umidade do solo (61, 68, 75, 82, 89, 95, 100, 105, 110, 115 e 120 % da capacidade de campo, CC) e escleródios germinados. O experimento foi conduzido em delineamento inteiramente aleatorizado, com arranjo fatorial 8 x 11 e quatro repetições. As parcelas foram compostas por 20 escleródios dispostos sobre 150g de solo, em embalagens de plástico transparente de 500g. Foi ajustado um modelo de linear generalizado com função de ligação logística (?logit?), considerando a distribuição binomial (regressão logística) para estimar a probabilidade de germinação de escleródios em função da umidade e da temperatura do solo. A qualidade do ajuste foi avaliada pela ?deviance?, correlações entre valores observados e preditos pelo modelo e pelo padrão gráfico dos resíduos. Apesar da forte evidência de efeito dos preditores linear e quadrático para ambos os fatores, o modelo proposto apresentou qualidade de ajuste regular, o que indica necessidade de melhoria. Segundo esse modelo, condições de temperatura entre 15° e 17°C e umidades próximas de 100% CC são mais favoráveis à germinação de escleródios, em condições de ambiente controlado