MODELOS HIERÁRQUICOS BAYESIANOS PARA ESTUDAR A DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DA INFESTAÇÃO DA BROCA DO CAFÉ EM NÍVEL LOCAL MODELOS HIERÁRQUICOS BAYESIANOS PARA ESTUDAR A DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DA INFESTAÇÃO DA BROCA DO CAFÉ EM NÍVEL LOCAL MODELOS HIERÁRQUICOS BAYESIANOS PARA ESTUDIAR LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE BROCA DEL CAFÉ A NIVEL LOCAL

Abstract

Studying the spatial distribution of agricultural pests can provide important information about the species dispersion mechanisms and its interaction with environmental factors. It also helps the development of sampling plans, the integrated pest management and planning of experiments. This work compared several models for studying the spatial variation of the coffee berry borer infestation in order to produce risk maps and identify areas of low/high levels of infestation. Firstly spatial analysis was carried out using different combinations of random effects representing spatially structured and unstructured variability. Also different neighborhood schemes were used to represent the spatial correlation of the data. Mixture models allowing for the excess of zeros in the first months were also considered. The model fitting was done using MCMC methods. The results are presented as a sequence of risk maps.Estudar a distribuição espacial de pragas em sistemas agrícolas pode fornecer informação importante sobre os mecanismos de dispersão das espécies e sua interação com fatores ambientais, sendo útil também no desenvolvimento de planos de amostragem, na otimização de programas de manejo integrado de pragas e no planejamento de experimentos. Neste trabalho foram comparados vários modelos para estudar a variação espacial da infestação da broca do café visando descrever adequadamente a dispersão da infestação da praga e identificar áreas de crescimento ou decréscimo na infestação. Foram usadas diferentes combinações de efeitos aleatórios representando variabilidade não estruturada e estruturada espacialmente. Foram também avaliados diferentes esquemas de vizinhança para representar a correlação espacial dos dados. Adicionalmente foram testados modelos de mistura para levar em consideração o excesso de zeros no início da infestação. O ajuste dos modelos foi feito usando métodos MCMC. Os resultados são apresentados como uma seqüência de mapas de risco de infestação.Estudiar la distribución espacial de las plagas en los sistemas agrícolas puede proporcionar información importante sobre los mecanismos de dispersión de las especies y su interacción con factores ambientales, y también es útil en el desarrollo de planes de muestreo, la optimización de los programas de manejo integrado de plagas y la planificación de experimentos. En este estudio se compararon varios modelos para estudiar la variación espacial de la infestación de broca del café con el fin de describir adecuadamente la dispersión de la infestación de la plaga e identificar las áreas de crecimiento o disminución de la infestación. Fueron utilizadas diferentes combinaciones de efectos aleatorios que representan la variabilidad espacial estructurada y no estructurada. También se evaluaron diferentes esquemas vecinos para representar la correlación espacial de los datos. Adicionalmente modelos mixtos fueron probados para tener en cuenta el exceso de ceros al comienzo de la infestación. El ajuste de los modelos se realizó mediante métodos MCMC. Los resultados se presentan como una secuencia de mapas de riesgo de infestación.

Keywords

• Markov chain Monte Carlo
• risk maps
• mixture models
• zero inflated models