Microbial activity in soil cultivated with sugarcane: effect of the amount of straw retained in the soil.

Sugarcane cultivation has gone through intense changes in the management practices due to the introduction of mechanical harvesting and the possibility of using nitrogen fixing bacteria (NFB). The use of this inoculant can reduce the use of nitrogen fertilizers without compromising culture productivity. However, mechanical harvesting generates significant amounts of straw, which are returned to the soil. The sugar-alcohol sector has questioned the amount of straw that should stay on the soil, considering its demand for energy purposes and the production of second generation ethanol. In order to develop and adopt sustainable management practices, one must quantify the possible impacts on the environment. Microbiological parameters have been widely used for this end, since they are more sensitive to changes in cultivation. The objective was to study the effect of maintaining differentiated amounts of straw on the soil, after harvesting the sugarcane, on some chemical and microbiological soil parameters. In all the treatments the sugarcane was inoculated with NFB

Programa R para seleção de preditores em modelos de superfície de resposta.

Superfícies de resposta são modelos empíricos amplamente utilizados para descrever padrões de resposta de variáveis de interesse a variações em preditores contínuos. Um tipo de particular interesse para dados agrícolas é a superfície de resposta quadrática cujos preditores são os efeitos lineares dos fatores A e B, sua interação (AxB) e respectivos efeitos quadráticos (EDMONDSON, 1991; BARROS, 1999). Em experimentos com um grande número de variáveis-resposta, é comum que para algumas delas, a contribuição de algum efeito seja negligível, o que requer exclusão de preditores para obtenção de um modelo reduzido (PETTER et al, 2012). Os métodos tradicionais de seleção de preditores utilizados em regressão múltipla, como por exemplo, o stepwise, não podem ser empregados nesse caso, devido à natureza hierárquica dos efeitos em modelos de superfície de resposta: os termos lineares não podem ser excluídos sempre que a interação ou respectivos termos quadráticos permaneçam no modelo (MACCULLAGH & NELDER, 1983). Outro aspecto importante é alteração dos valores p associados aos parâmetros do modelo cada vez que ocorre a exclusão de um preditor, em decorrência da não ortogonalidade das colunas da matriz do delineamento. Neste trabalho, discutimos algumas limitações de procedimentos do SAS/STAT® e pacotes do R utilizados na análise de superfícies de resposta e apresentamos um programa R para seleção de preditores em modelos mistos onde a parte do modelo correspondente aos fatores fixos é representada por uma superfície de resposta. É apresentado exemplo de seleção de preditores num modelo de superfície de resposta quadrática, para dados provenientes de um delineamento casualizado em blocos. São discutidas limitações e possíveis extensões do algoritmo para modelos mistos com estruturas mais complexas associadas aos fatores aleatórios

Modelling pesticide uptake by potatoes through an ordinary differential equation coupled with a dispersion-advection equation.

The objective of this work is to present a model that simulates pesticide uptake by potatoes using a system with two differential equations, where one equation describes pesticide uptake by potatoes and the other one describes the pesticide lixiviation in soil. It was assumed that uptake and lixiviation occur, respectively, by diffusion of the pesticide through potato tissues and by diffusion and advection of the pesticide in soil profile. Uptake was described by an ordinary differential equation (ODE) that was coupled to a dispersionadvection equation (DAE). These equations describe the kinetics of the pesticide in potatoes and in soil profile, respectively. The coupled equations (ODE-DAE) were numerically solved through a finite difference method, programmed in Matlab® system, and used to simulate uptake of pesticides by potatoes

Modelling influence of quantitative factors on arthropod demographic parameters.

Fertility life table (FLT) parameters are important quantitative indicators of interactions between arthropod population and the environment. By summarizing information on both fertility and survivorship, they can capture chronicle sub lethal effects not detected by acute survival assays (MARINHO-PRADO, 2011; NASCIMENTO et al., 1998; NARDO et al (2001) LIU et al, 2005; LUMBIERRES et al, 2004). In life table studies, oviposition and survival data are collected over time (usually daily) and summarized into fertility life tables (FLT) for posterior estimation of the following parameters: net reproductive rate (Ro), intrinsic rate of increase (Rm), doubling time (DT), mean generation time (MGT) and finite rate of increase ( ), for each o treatments evaluated. As FLT parameters summarize data from experimental units into a single estimate for each group (treatment), the information on within treatment variance is not readily available, thus requiring the use of computationally intensive methods for its estimation. Among them, jackknife method, as proposed by MEYER (1986), is the most widely used for variance estimation in FLT analysis. Jacknife-based software available for life table analysis (HULTING et al, 1990 ; MAIA et al, 2000) was developed for analysing qualitative treatments, but such approach is frequently misused for contrasting quantitative factors (GANJISAFFAR et al., 2011; PAKYARI et al., 2011; RAZMJOU et al., 2011). Some authors use regression analysis after estimating FLT parameters for each factor level but do not account for the uncertainty of parameter estimates (CONTI et al, 2010). Here we present methods for adequately quantifying the influence of quantitative factors (e.g. temperature, pesticide level) on FLT parameters by combining the jackknife method with a regression analysis framework

Avaliação da influência do ENOS sobre início da estação chuvosa via modelos semiparamétricos de sobrevivência.

Características da estação chuvosa tais como tempo até o início (T) e sua duração são importantes para o planejamento agrícola, especialmente em regiões com alta variabilidade interanual da estação chuvosa. A variável T é influenciada pelo fenômeno El Niño/Oscilação Sul (ENSO) cuja intensidade pode ser mensurada por anomalias da temperatura da superfície do mar (ATSM). Neste trabalho, quantificamos a influência de ATSM sobre T em Guaramiranga e Juazeiro do Norte (Ceará), utilizando uma abordagem inovadora, a análise de sobrevivência semiparamétrica (ASSP). Para definição do início da estação em cada ano, foi utilizado um critério baseado no total de chuva acumulada em dois dias (20 mm) consecutivos e ausência de veranicos superiores a 10 dias nos trinta dias seguintes. O modelo de Cox foi utilizado para quantificar a influencia de ATSM sobre T e estimação de distribuições condicionais. A ASSP apresenta vantagens em relação aos modelos de regressão de componentes principais, entre elas: a) modelagem das distribuições de probabilidade ao invés de valores esperados (médias); b) não há necessidade de pressupor normalidade para T e c) não considera relações lineares entre os preditores e T. Quando comparada à regressão logística, a ASSP é naturalmente mais adequada, uma vez permite a estimação de distribuições condicionais ao invés de compor funções de sobrevivência a partir de vários modelos logísticos, um método complexo e desnecessário para esse tipo de problema. Nos dois locais avaliados, a fase quente do ENOS (El Niño) implicou em aumento do risco de início tardio da estação chuvosa

Programa R para inferência sobre parâmetros populacionais de artrópodes.

Parâmetros populacionais são importantes indicadores em estudos envolvendo a interação entre artrópodes e o meio ambiente, como, por exemplo: quantificação de efeitos de concentrações de produtos (MARINHO-PRADO et al., 2011), avaliação de risco ambiental do uso de biopesticidas (NASCIMENTO et al., 1998), culturas transgênicas sobre insetos não-alvo (LIU et al, 2005). Nesses estudos, são realizados experimentos onde dados de oviposição e sobrevivência são coletados, ao longo do tempo, e condensados em tabelas de vida e fertilidade (TBVF) para posterior estimação dos parâmetros: taxa líquida de reprodução (Ro), taxa intrínseca de crescimento (Rm), tempo de duplicação (TD), intervalo entre gerações (TMG) e razão finita de crescimento (_), para cada um dos tratamentos avaliados. Os parâmetros da TBVF são estimados para cada grupo (tratamento) e não para cada fêmea o que impossibilita a estimação da variância via métodos tradicionais. Uma abordagem largamente utilizada para quantificar a incerteza associada a esses parâmetros é o método jackknife, onde cada parâmetro em questão é recalculado retirando-se do conjunto de dados, as informações de uma fêmea a cada iteração (MEYER, 1986). Os pseudovalores, estimativas obtidas a cada iteração, são então usados na estimação da variância, informação necessária para construção de intervalos de confiança, realização de testes para comparação de tratamentos qualitativos ou ainda ajuste de modelos de regressão para avaliar o efeito de níveis de tratamentos quantitativos (ex. doses subletais de produtos) sobre os parâmetros da TBVF. HULTING et al (1990) desenvolveram um programa em linguagem Fortran para obter estimativas jackknife de Ro, Rm, DT, TMD e _, intervalo de confiança para o Rm, e testes para comparar grupos quanto ao Rm. Esse programa, no entanto, apresenta algumas limitações tais como: a) considera a sobrevivência na fase imatura igual para todos os grupos; b) o algoritmo para estimar a porcentagem de fêmeas na descendência não é adequado para casos onde algumadas fêmeas de quaisquer dos grupos avaliados tem postura zero durante todo o período de avaliação e c) não calcula os níveis de significância nominal (valores p) associados aos testes de comparação de grupos. Face a essas limitações, Maia et al (2000) desenvolveram um programa alternativo em ambiente SAS (Lifetable.sas, disponível em http://www.cnpma.embrapa.br/forms/sastat.php3) para estimação de parâmetros da TBVF e comparação entre tratamentos qualitativos. No presente trabalho, é apresentada uma versão do referido programa SAS, em linguagem R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2010), acrescida das seguintes inovações: a) uso do método iterativo de Brent para estimação do Rm, ao invés da busca entre valores pontuais num intervalo arbritário em torno Rm, estimado pelo método aproximado, b) um módulo para testes de comparação múltipla e c) um módulo para ajuste de modelos de regressão linear quando os tratamentos são quantitativos, incluindo diagnósticos de resíduos e análise de influência. O programa em R é mais acessível aos usuários potenciais por tratar-se de um software livre de código aberto. Para demonstração da utilidade do programa e interpretação das análises descritivas e inferenciais implementadas, é apresentado um estudo de caso onde se avalia o efeito de concentrações de berenil, um inibidor de proteases, sobre parâmetros populacionais de Thyrinteina arnobia (Stoll) (Lepidoptera: Geometridae), lagarta desfolhadora da cultura do eucalipto (MARINHO-PRADO et al., 2011)

Análise de experimento fatorial desbalanceado nos ambientes SAS e R.

O trabalho apresenta e discuti um exemplo de análise de dados desbalanceados oriundos de um experimento para avaliar o efeito combinado das concentrações de CO2 e de cobre sobre parâmetros bioquímicos e defesas antioxidantes do peixe pacu, Piaractus mesopotamicus, que é uma das principais espécies cultivadas no Brasil

Modelos estatísticos para a modelagem hidrológica da bacia do alto Paraguai-Pantanal.

As inundações periódicas são um fenômeno natural no Pantanal que influenciam as comunidades ribeirinhas, a pecuária, a pesca e o turismo. Para a adaptação das atividades humanas nesse ambiente sem a adoção de ações impactantes e onerosas de obras de infraestrutura para prevenção de inundações como diques, dragagens e canais de drenagem, é desejável a disponibilidade de um sistema de alerta de cheia para auxílio à tomada de decisão. Nesse sentido, o sistema de alerta se torna uma ferramenta de conservação do Pantanal e também de adaptação frente às variações climáticas naturais ou frente a possíveis mudanças climáticas. A aplicação de modelos hidrológicos tradicionais tem se mostrado um desafio diante da magnitude e complexidade do Pantanal além da falta de dados de entrada em quantidade e qualidade para representar adequadamente as inundações. Modelos auto-regressivos de séries históricas de nível para apenas um local, analisam apenas a variável nível sem considerar os padrões de correlação espacial entre locais e influência de covariáveis. Considerando a dependência espacial e temporal dos dados hidrológicos, propomos uma abordagem estatística para considerar as relações de causa e efeito entre diferentes locais ao longo dos rios e entre diferentes variáveis hidrológicas do Pantanal (chuva, nível dos rios e área inundada). Utilizamos modelos de regressão logística (y = ?/(1 + ?*(exp(-k*x))) para descrever a relação entre o nível do rio num local em função de preditores adequados. Este tipo modelo foi o que melhor se ajustou para a maioria dos casos, entre uma série de candidatos não lineares. Por exemplo, para estimar o nível do Rio Paraguai em Ladário em função da média dos níveis diários das estações de Bela Vista do Norte (Rio Paraguai) e Porto Alegre (Rio Cuiabá) à montante. Os valores estimados dos parâmetros foram: ? = 7,787637, ? = 110,4839 e k = 0,914172 (R2 =0,91; p< 0,0001). Também foram estimados os parâmetros para a relação entre o nível do Rio Paraguai em Ladário em função da área inundada no Pantanal Norte, ? = 4,9591, ? = 6,4094 e k = 0,1288 (R2 = 0,88, p < 0,0001. Outra relação mais fraca foi entre a área inundada no Pantanal Norte em função das chuvas nas bacias à montante, no planalto (? = 20,0745, ? = 4,8988 e k = 0,0154; R2 = 0,64; p < 0,0001). O modelo de regressão quadrática também foi ajustado para relações entre valores de nível para diferentes locais ao longo do Rio Paraguai. A abordagem proposta foi utilizada para emitir o alerta de cheia de 2014 mostrando resultados satisfatórios. O que se pretende no futuro próximo, com o ajuste desses modelos estatísticos para as relações entre diferentes locais e compartimentos hidrológicos da área de estudo é estruturar modelos integrados de toda a Bacia do Alto Paraguai-Pantanal